Edge Computing: Gör tillverkning smartare, snabbare och säkrare än någonsin

Medan tillverkare har utnyttjat industriell automation i århundraden, är införandet av kanten beräkning och AI förändrar hur fabrikschefer tänker kring effektivitet och hur man fattar snabba, lönsamma beslut. Med maskiner uppkopplade till sakernas internet (IoT), avancerade sensorer och ständigt utvecklande analysverktyg kan tillverkare automatisera utrustning och effektivisera processer på sätt som aldrig tidigare varit möjliga. Som ett resultat har många tillverkare sänkt kostnaderna, förbättrat produktionskvaliteten och ökat vinsten.

Nyckeln till denna exempellösa effektivitet ligger i de stora mängder data som kommer från dessa uppkopplade enheter. Denna information kan dock vara svår att utnyttja utan en välplanerad strategi för lagring och bearbetning. Traditionellt har tillverkare vänt sig till centraliserade datacenter – eller "molnet" – för att stödja sin datadrivna verksamhet. Men i takt med att tekniken fortsätter att utvecklas och datasjöar expanderar, kanske molntjänster inte är lämpliga för att stödja tillverkningsindustrins mest verksamhetskritiska applikationer.

Kopplingen mellan fabriker och molnet

Molnarkitektur har länge varit ett självklart val för tillverkare på grund av dess enkla åtkomst, skalbarhet och kostnadseffektivitet. Dessa egenskaper är värdefulla för företag, men i takt med att datamängden som genereras på fabriksgolvet växer och industriella applikationer blir mer komplexa börjar deras brister att uppenbara sig.

För att maximera effektiviteten i dagens tillverkningslandskap måste fabrikschefer kunna fatta beslut i realtid. När maskindata indikerar potentiell driftstopp vid horisonten eller automatiserade processer behöver impulsiva justeringar, räknas varje millisekund. Men om all den data behöver överföras till och bearbetas vid en centraliserad hubb utanför fabriken, introducerar det latens, vilket ökar tiden mellan detektering och korrigering.

Latens saktar ner automatiserade processer och kan innebära problem för tillverkare som är beroende av konstanta dataflöden för att förstå sin maskinhälsa, produktkvalitet med mera. Förseningar i att ta emot denna information kan leda till kostsamma driftstopp eller produktfel, och ännu mer hindrar det moderna tillverkningstillgångar från att prestera maximalt. Framväxande smart teknik, såsom AI-applikationer, robotteknik och autonoma styrda fordon, är beroende av omedelbar dataöverföring och bearbetning och blir mindre funktionell när latens introduceras på fabriksgolvet.

I takt med att smart teknik fortsätter att växa i popularitet, ökar även datamängden och kostnaden för systemdrift. Inte bara är konstanta dataöverföringar till molnet dyra och ansträngande för nätverket, utan ett överdrivet beroende av molntjänster tar kontrollen ur tillverkarens händer. När data har överförts kan företag inte längre skydda sin information från cyberattacker. Inför hot om ekonomisk förlust och anseendeskada kan ett nytt sätt att beräkna dessa data hjälpa tillverkare att arbeta snabbare, smartare och säkrare.

Edge computing är utformad för att placera applikationer och data så nära den teknik som behöver dem som möjligt. Inom tillverkning kan detta innebära att data bearbetas direkt på fabriksgolvet med hjälp av enheter som sensorer och kameror istället för molnet, vilket möjliggör beslutsfattande i realtid och snabbare svarstider, ett avgörande steg i att anamma några av de mest effektiva moderna teknikerna. När tillverkare bearbetar data vid kanten sker överföringar, analys och lagring inom den anläggningen, vilket minskar latensen och skyddar företagets mest kritiska data från hackares nyfikna händer.

Implementera edge-enheter: Arbeta snabbare, säkrare och mer effektivt 

Edge computing kan innebära en ny era av industriell automation. Nu är det dags att fundera över hur era anläggningar kan dra nytta av dessa enheter och hur de passar in i ert redan komplexa nätverk av anslutningar. Genom att analysera nuvarande strukturer och förstå var fabriksprocesser kan dra nytta av latensfri databehandling kan tillverkare höja sin produktionskapacitet och driftsätta edge-aktiverade enheter utan friktion.

Bestäm vilken teknik som ska prioriteras för realtidsanslutning

Medan cloud computing Även om data fortfarande kan användas för icke-tidskänslig databehandling kräver många tillverkningsprocesser som kvalitetskontroll, maskinövervakning och processoptimering omedelbar analys och auktoritet. Dessutom blomstrar moderna tillverkningstillgångar som robotteknik och andra autonoma operationer, som använder AI och realtidsdata för att bestämma arbetsflödet i fabriken, tack vare datoranvändning vid kanten.

Förstå hur edge-enheter kommer att integreras med befintliga system

I en komplett IoT-infrastruktur arbetar edge- och molntjänster tillsammans för att bearbeta data av "hög volym, lågt värde" direkt för de enheter som behöver det, samtidigt som data av "låg volym, högt värde" flyttas till molnet. Detta maximerar effektiviteten och förblir kostnadseffektivt. Tillverkare måste överväga hur edge-tjänster ska integreras i deras befintliga molnarkitektur och hålla den nuvarande fabriksinfrastrukturen i åtanke. Att investera i ett fungerande samarbete mellan alla enheter på fabriksgolvet är kärnan i att maximera produktiviteten, till exempel att använda en edge-native teknikstack för att klassificera data och fatta beslut om var informationen ska bearbetas.

Skapa ett uppkopplat ekosystem av edge-enheter för maximal produktivitet

Interoperabilitet är avgörande för att bygga flexibla, skalbara och samarbetsinriktade ekosystem för edge-lösningar som underlättar sömlösa dataöverföringar och minskar komplexiteten på fabriksgolvet. När edge-enheter är synkroniserade kan tillverkare utnyttja en aldrig tidigare skådad källa till produktivitet och effektivitet.

Tillverkningens nya horisont

Edge computing och smarta applikationer möjliggör databehandling och analys i realtid närmare källan, vilket kan optimera tillverkningseffektiviteten och hjälpa arbetare att uppnå det tidigare omöjliga med molnets latensfyllda databehandling. Med några få överväganden kan tillverkare driftsätta edge-enheter till sina automatiserade flottor och bearbeta data direkt på den utrustning som behöver det mest. Dessutom kan avancerade meddelandesystem som NATS.io (NATS) finns för att sömlöst hantera edge-to-cloud och kommunikation inom edge, en avgörande aspekt för att upprätthålla en effektiv tillverkningsmiljö.

Med omedelbar insikt i maskindata genom edge computing kan tillverkare reagera omedelbart på förändrade förhållanden och dra nytta av banbrytande, automatiserad teknik.