Edge Computing: rendere la produzione più intelligente, veloce e sicura che mai

Mentre i produttori hanno sfruttato l’automazione industriale per secoli, ora più che mai, l’introduzione di edge computing e AI sta trasformando il modo in cui i manager di fabbrica pensano all’efficienza e a come prendere decisioni rapide e redditizie. Con macchinari connessi a Internet-of-Things (IoT-), sensori avanzati e strumenti di analisi in evoluzione, i produttori possono automatizzare le attrezzature e semplificare i processi in modi che non erano mai stati possibili prima. Di conseguenza, molti produttori hanno ridotto i costi, migliorato la qualità della produzione e aumentato il profitto.

La chiave di questa efficienza senza precedenti risiede nei dati provenienti da questi dispositivi connessi. Tuttavia, queste informazioni possono essere difficili da sfruttare senza una strategia ben pianificata per l’archiviazione e l’elaborazione. Tradizionalmente, i produttori si sono rivolti a centri dati centralizzati – o “il cloud” – per supportare le loro operazioni basate sui dati. Ma poiché la tecnologia continua a evolversi e i laghi di dati si espandono, il cloud computing potrebbe non essere in grado di supportare le applicazioni più critiche della produzione.

La disconnessione tra le fabbriche e il cloud

L’architettura cloud è stata a lungo una scelta per i produttori a causa della sua facilità di accesso, scalabilità ed efficienza dei costi. Queste qualità sono preziose per le aziende, ma, poiché il volume di dati generati sul pavimento della fabbrica cresce e le applicazioni industriali diventano più complesse, i loro limiti iniziano a rivelarsi.

Per massimizzare l’efficienza nel paesaggio della produzione odierno, i manager di fabbrica devono essere in grado di prendere decisioni in tempo reale. Quando i dati delle macchine indicano un possibile downtime all’orizzonte o i processi automatizzati richiedono aggiustamenti improvvisi, ogni millisecondo conta. Ma, se tutti questi dati devono essere trasferiti e elaborati in un hub centralizzato lontano dalla fabbrica, si introduce la latenza, aumentando il tempo tra la rilevazione e la correzione.

Latenza rallenta i processi automatizzati e può significare guai per i produttori che si affidano a flussi di dati costanti per comprendere la salute delle macchine, la qualità del prodotto e altro. I ritardi nel ricevere queste informazioni possono risultare in costosi downtime o difetti di prodotto e, ancora peggio, ostacolano gli asset di produzione moderni dal funzionare al loro massimo potenziale. Le tecnologie intelligenti emergenti, come le applicazioni AI, i robot e i veicoli a guida autonoma, si affidano al trasferimento e all’elaborazione istantanei dei dati, diventando meno funzionali quando la latenza viene introdotta sul pavimento della fabbrica.

Poiché la tecnologia intelligente continua a crescere in popolarità, così fa il volume di dati e il costo delle operazioni di sistema. Non solo i trasferimenti di dati costanti al cloud sono costosi e faticosi per la rete, ma una dipendenza eccessiva dal cloud computing toglie il controllo dalle mani del produttore. Una volta trasferiti i dati, le aziende non possono più proteggere le loro informazioni da attacchi informatici. Di fronte a minacce di perdita finanziaria e danno alla reputazione, un nuovo modo di elaborare questi dati può aiutare i produttori a lavorare più velocemente, in modo più intelligente e sicuro.

Edge computing è progettato per mettere applicazioni e dati il più vicino possibile alla tecnologia che ne ha bisogno. Nella produzione, ciò potrebbe significare l’elaborazione dei dati direttamente sul pavimento della fabbrica utilizzando dispositivi come sensori e telecamere invece del cloud, abilitando la presa di decisioni in tempo reale e tempi di risposta più rapidi, un passo cruciale nell’adozione di alcune delle tecnologie più efficienti del giorno d’oggi. Quando i produttori elaborano i dati ai margini, i trasferimenti, l’analisi e l’archiviazione si verificano all’interno di quella struttura, riducendo la latenza e salvaguardando i dati più critici dell’azienda dalle mani dei hacker.

Distribuire dispositivi edge: lavorare più velocemente, in modo più sicuro ed efficiente

Edge computing può portare a una nuova era di automazione industriale. Ora è il momento di considerare come le vostre strutture possano trarre vantaggio da questi dispositivi e come si inseriscono nella vostra already complessa rete di connettività. Analizzando le strutture attuali e comprendendo dove i processi di fabbrica potrebbero trarre vantaggio da un calcolo senza latenza, i produttori possono elevare le loro capacità di produzione e distribuire dispositivi abilitati edge senza problemi.

Decidere quale tecnologia dare priorità per la connessione in tempo reale

Mentre cloud computing può ancora essere utilizzato per l’elaborazione dei dati non sensibili al tempo, numerosi processi di produzione come il controllo della qualità, il monitoraggio delle macchine e l’ottimizzazione dei processi richiedono un’analisi e un’autorità immediate. Inoltre, gli asset di produzione moderni come i robot e altre operazioni autonome, che utilizzano AI e dati in tempo reale per determinare il flusso di lavoro all’interno della fabbrica, prosperano grazie all’elaborazione ai margini.

Comprendere come i dispositivi edge saranno integrati con i sistemi esistenti

In un’infrastruttura IoT completa, edge e cloud computing lavorano in tandem per elaborare “dati ad alto volume, basso valore” istantaneamente per i dispositivi che ne hanno bisogno, mentre scaricano “dati a basso volume, alto valore” al cloud, massimizzando l’efficienza e rimanendo allo stesso tempo cost-effective. I produttori devono considerare come edge si integrerà nella loro architettura cloud esistente e tenere presente l’infrastruttura di fabbrica attuale. Investire in un rapporto di lavoro tra tutti i dispositivi sul pavimento della fabbrica è al centro del massimizzare la produttività, come ad esempio utilizzare un set di tecnologie edge-native per classificare i dati e prendere decisioni su dove quei dati dovrebbero essere elaborati.

Creare un ecosistema connesso di dispositivi edge per la massima produttività

L’interoperabilità è cruciale per costruire ecosistemi edge flessibili, scalabili e collaborativi che facilitano trasferimenti di dati senza soluzione di continuità e riducono la complessità sul pavimento della fabbrica. Quando i dispositivi edge sono sincronizzati, i produttori possono attingere a un’incredibile fonte di produttività ed efficienza.

Il nuovo orizzonte della produzione

Edge computing e applicazioni intelligenti abilitano l’elaborazione e l’analisi dei dati in tempo reale più vicino alla fonte, il che può ottimizzare l’efficienza della produzione e aiutare i lavoratori a raggiungere l’impensabile con il calcolo del cloud gravato dalla latenza. Con alcune considerazioni, i produttori possono distribuire dispositivi edge alle loro flotte automatizzate ed elaborare i dati direttamente sull’attrezzatura che ne ha più bisogno. Ancora di più, esistono sistemi di messaggistica avanzati come NATS.io (NATS) per gestire in modo trasparente le comunicazioni edge-to-cloud e all’interno dell’edge, un aspetto critico per mantenere un ambiente di produzione efficiente.

Con insight istantaneo sui dati delle macchine attraverso edge computing, i produttori possono rispondere immediatamente alle condizioni che cambiano e raccogliere i benefici della tecnologia automatizzata all’avanguardia.