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

Medan tillverkare har använt sig av industriell automation i århundraden, förändrar introduktionen av edge computing och AI sättet som fabrikschefer tänker om effektivitet och hur man fattar snabba, lönsamma beslut. Med Internet-of-Things (IoT-) anslutna maskiner, avancerade sensorer och utvecklande analysverktyg kan tillverkare automatisera utrustning och effektivisera processer på sätt som aldrig tidigare varit möjliga. Som ett resultat har många tillverkare minskat kostnader, förbättrat produktkvalitet och ökat vinst.

Nyckeln till denna oöverträffade effektivitet ligger i de stora mängder data som kommer från dessa anslutna enheter. Men den informationen kan vara svår att utnyttja utan en välplanerad strategi för lagring och bearbetning. Traditionellt har tillverkare vänt sig till centrala datacenter — eller “molnet” — för att stödja sina data-drivna verksamheter. Men när tekniken fortsätter att utvecklas och data-sjöar expanderar, kan molnberäkning inte vara lämplig för att stödja tillverkningens mest kritiska applikationer.

Avbrottet mellan fabriker och molnet

Molnarkitektur har länge varit ett standardval för tillverkare på grund av dess enkelhet, skalbarhet och kostnadseffektivitet. Dessa egenskaper är värdefulla för företag, men när datavolymen som genereras på fabriksgolvet växer och industriella applikationer blir mer komplexa, börjar deras begränsningar att visa sig.

För att maximera effektiviteten i dagens tillverkningslandskap måste fabrikschefer kunna fatta beslut i realtid. När maskindata indikerar potentiell driftstopp i horisonten eller automatiserade processer behöver ögonblickliga justeringar, räknas varje millisekund. Men om all den datan måste överföras till och bearbetas i ett centraliserat nav utanför fabriken, introduceras latency, vilket ökar tiden mellan upptäckt och korrigering.

Latency bromsar ner automatiserade processer och kan innebära problem för tillverkare som förlitar sig på konstant dataflöde för att förstå sin maskinhälsa, produktkvalitet och mer. Förseningar i att ta emot denna information kan resultera i dyra driftstopp eller produktfel, och ännu mer, hindrar dagens tillverknings­tillgångar från att fungera på sin högsta potential. Framväxande smart teknik, såsom AI-applikationer, robotik och autonoma fordon, förlitar sig på omedelbar dataöverföring och bearbetning, och blir mindre funktionella när latency introduceras på fabriksgolvet.

Såsom smart teknik fortsätter att växa i popularitet, växer också datavolymen och system­driftskostnaderna. Inte bara är konstant dataöverföring till molnet dyrt och ansträngande för nätverket, utan en överdriven tilltro till molnberäkning tar kontrollen från tillverkarens händer. När datan överförs kan företagen inte längre skydda sin information från cyberattacker. Inför hot om ekonomisk förlust och skadat rykte, kan en ny beräkningsmetod för denna data hjälpa tillverkare att arbeta snabbare, smartare och säkrare.

Edge computing är utformad för att placera applikationer och data så nära som möjligt till den teknik som behöver dem. Inom tillverkning kan detta innebära att bearbeta data direkt på fabriksgolvet med hjälp av enheter som sensorer och kameror, istället för molnet, vilket möjliggör realtidsbeslut och snabbare reaktionstider, ett avgörande steg för att anta några av de mest effektiva moderna teknologierna. När tillverkare bearbetar data på kanten, sker överföring, analys och lagring alla inom den anläggningen, vilket minskar latency och skyddar företagets mest kritiska data från hackare.

Att distribuera edge-enheter: Arbeta snabbare, säkrare och mer effektivt

Edge computing kan bringa en ny era av industriell automation inom räckhåll. Nu är tiden kommen att överväga hur era anläggningar kan dra nytta av dessa enheter och hur de passar in i er redan komplexa webb av anslutningar. Genom att analysera nuvarande strukturer och förstå var fabriksprocesser kan dra nytta av latency-fri bearbetning, kan tillverkare höja sin produktionsförmåga och distribuera edge-aktiverade enheter utan friktion.

Bestäm vilken teknik som ska prioriteras för realtidsanslutning

Medan molnberäkning fortfarande kan användas för icke-tidskänslig data-bearbetning, kräver många tillverkningsprocesser som kvalitetskontroll, maskinövervakning och processoptimering omedelbar analys och auktoritet. Dessutom, moderna tillverknings­tillgångar som robotik och andra autonoma operationer, som använder AI och realtidsdata för att bestämma arbetsflöde inom fabriken, blomstrar genom att bearbeta på kanten.

Förstå hur edge-enheter kommer att integreras med befintliga system

I en komplett IoT-infrastruktur arbetar edge- och molnberäkning i tandem för att bearbeta “högvolym, lågvärdes” data omedelbart för de enheter som behöver dem, samtidigt som “lågvolym, högvärdes” data överförs till molnet, vilket maximerar effektivitet samtidigt som det förblir kostnadseffektivt. Tillverkare måste överväga hur edge kommer att integreras i deras befintliga molnarkitektur och hålla nuvarande fabriksinfrastruktur i åtanke. Att investera i en fungerande relation mellan alla enheter på fabriksgolvet är kärnan i att maximera produktivitet, såsom att använda en edge-nativ teknikstack för att klassificera data och fatta beslut om var den informationen ska bearbetas.

Skapa en ansluten ekosystem av edge-enheter för maximal produktivitet

Interoperabilitet är avgörande för att bygga flexibla, skalbara och samarbetande edge-ekosystem som kommer att underlätta sömlösa dataöverföringar och minska komplexitet på fabriksgolvet. När edge-enheter är i samklang kan tillverkare dra nytta av en utanför detta välbäckande källa av produktivitet och effektivitet.

Tillverkningens nya horisont

Edge computing och smarta applikationer möjliggör realtidsdata-bearbetning och analys närmare källan, vilket kan optimera tillverknings­effektivitet och hjälpa arbetare att uppnå det tidigare omöjliga med molnets latens­fyllda bearbetning. Med några överväganden kan tillverkare distribuera edge-enheter till sina automatiserade flottor och bearbeta data direkt på den utrustning som behöver det mest. Ännu mer, avancerade meddelandesystem som NATS.io (NATS) existerar för att sömlöst hantera edge-till-moln och inom-edge-kommunikation, en kritisk aspekt av att upprätthålla en effektiv tillverkningsmiljö.

Med omedelbar insikt i maskindata genom edge computing, kan tillverkare svara omedelbart på förändrade förhållanden och dra nytta av fördelarna med den senaste, automatiserade tekniken.