Edge Computing: зробити виробництво розумнішим, швидшим і безпечнішим, ніж будь-коли

Хоча виробники вже століття використовують промислову автоматизацію, зараз більше, ніж будь-коли, введення edge computing і штучного інтелекту змінює спосіб, яким керівники заводів думають про ефективність і прийняття швидких, прибуткових рішень. З допомогою пристроїв Інтернету речей (IoT-) підключених машин, передових датчиків і еволюційних інструментів аналізу, виробники можуть автоматизувати обладнання і оптимізувати процеси способами, які раніше були неможливі. В результаті багато виробників скоротили витрати, покращили якість виробництва і збільшили прибуток.

Ключ до цієї безпрецедентної ефективності лежить у великих масивах даних, що надходять від цих підключених пристроїв. Однак ця інформація може бути важкою для використання без добре спланованої стратегії зберігання і обробки. Традиційно виробники зверталися до централізованих центрів даних — або “хмари” — для підтримки своїх даних-орієнтованих операцій. Але оскільки технології продовжують розвиватися і озера даних розширюються, хмарні обчислення можуть не бути придатними для підтримки найбільш критичних застосунків виробництва.

Відключення між заводами і хмарою

Архітектура хмари вже давно є стандартом для виробників через свою легкість доступу, масштабованість і ефективність витрат. Ці якості цінні для бізнесу, але оскільки обсяг даних, що генерується на заводі, зростає, а промислові застосування стають більш складними, їхні недоліки починають проявлятися.

Щоб максимізувати ефективність у сучасному виробничому ландшафті, керівники заводів повинні мати можливість приймати рішення в режимі реального часу. Коли дані про машини вказують на потенційну простою на горизонті або автоматизовані процеси потребують миттєвих корекцій, кожна мілісекунда нараховується. Але якщо всі ці дані потрібно передавати і обробляти в централізованому хабі поза заводом, це вводить затримку, збільшуючи час між виявленням і корекцією.

Затримка сповільнює автоматизовані процеси і може означати проблеми для виробників, які залежать від постійного потоку даних, щоб зрозуміти стан своїх машин, якість продукції та інше. Затримки у отриманні цієї інформації можуть призвести до дорогої простої або дефектів продукції, а також перешкоджати сучасним виробничим активам працювати на повну потужність. Нові розумні технології, такі як застосування штучного інтелекту, робототехніки і автономних транспортних засобів, залежать від миттєвого передавання і обробки даних, стаючи менш функціональними, коли затримка вводиться на заводському майданчику.

Як розумні технології продовжують зростати в популярності, так само зростає обсяг даних і вартість операцій системи. Не тільки постійні передачі даних до хмари дорогі і виснажливі для мережі, але й надмірна залежність від хмарних обчислень позбавляє виробників контролю. Як тільки дані передаються, підприємства вже не можуть захистити свою інформацію від кібератак. Стикаючись із загрозами фінансових втрат і шкоди репутації, новий спосіб обробки цих даних може допомогти виробникам працювати швидше, розумніше і безпечніше.

Edge computing призначений для розміщення застосунків і даних якомога ближче до технологій, яким вони потрібні. На заводі це може означати обробку даних безпосередньо на заводі за допомогою пристроїв, таких як датчики і камери, замість хмари, що дозволяє приймати рішення в режимі реального часу і реагувати швидше, що є критичним кроком у прийнятті деяких з найбільш ефективних сучасних технологій. Коли виробники обробляють дані на краю, передача, аналіз і зберігання відбуваються всередині цього об’єкта, знижуючи затримку і захищаючи найбільш критичні дані підприємства від кібератак.

Розгортання пристроїв краю: Працюйте швидше, безпечніше і ефективніше

Edge computing може принести нову еру промислової автоматизації. Тепер час подумати, як ваші об’єкти можуть виграти від цих пристроїв і як вони впишуться у вашу вже складну мережу зв’язків. Аналізуючи поточні структури і розуміючи, де заводські процеси можуть виграти від обчислень без затримки, виробники можуть підвищити свої виробничі можливості і розгорнути пристрої, підключені до краю, без проблем.

Вирішіть, яку технологію потрібно пріоритезувати для з’єднання в режимі реального часу

Хоча хмарні обчислення все ще можуть бути використані для обробки даних, нечутливих до часу, численні промислові процеси, такі як контроль якості, моніторинг машин і оптимізація процесу, вимагають миттєвого аналізу і влади. Крім того, сучасні виробничі активи, такі як робототехніка і інші автономні операції, які використовують штучний інтелект і дані в режимі реального часу для визначення робочого процесу на заводі, процвітають завдяки обчисленням на краю.

Розумійте, як пристрої краю будуть інтегровані з існуючими системами

У повній інфраструктурі Інтернету речей обчислення на краю і хмарі працюють у тандемі для миттєвої обробки “високовитокової, низьковarto” даних для пристроїв, яким вони потрібні, а також для вивантаження “низьковитокових, високоварто” даних до хмари, максимізуючи ефективність і залишаючись при цьому ефективними з точки зору витрат. Виробники повинні подумати, як край буде інтегрований до їхньої існуючої хмарної архітектури, і тримати поточну заводську інфраструктуру на увазі. Інвестиції у робочі відносини між усіма пристроями на заводі є основою максимізації продуктивності, наприклад, використання краю-родного стеку технологій для класифікації даних і прийняття рішень про те, де ця інформація повинна бути оброблена.

Створіть підключену екосистему пристроїв краю для максимальної продуктивності

Інтероперабельність є важливою для побудови гнучких, масштабованих і колаборативних екосистем краю, які полегшать безперешкодні передачі даних і знижують складність на заводі. Коли пристрої краю синхронізовані, виробники можуть скористатися безпрецедентним джерелом продуктивності і ефективності.

Новий горизонт виробництва

Edge computing і розумні застосування дозволяють обробляти дані в режимі реального часу і аналіз ближче до джерела, що може оптимізувати виробничу ефективність і допомогти працівникам досягти раніше неможного з хмарними обчисленнями, пов’язаними з затримкою. З деякими розглянутими моментами виробники можуть розгорнути пристрої краю до своїх автоматизованих флотів і обробляти дані безпосередньо на обладнанні, яке найчастіше потрібно. Навіть більше, існують розширені системи повідомлень, такі як NATS.io (NATS), які можуть безперешкодно обробляти зв’язок між краєм і хмарою та всередині краю, що є критичним аспектом підтримання ефективної виробничої середовища.

З миттєвим розумінням даних про машини через edge computing виробники можуть миттєво реагувати на зміни умов і отримувати вигоду від передових, автоматизованих технологій.