Wie bereits auf IoT Evolution
veröffentlicht, bietet das industrielle Internet der Dinge (IIoT) viele Vorteile für Industrieunternehmen, da es ihnen ermöglicht, wertvolle Geschäftseinblicke zu gewinnen, die alles von der Effizienz bis zur Produktivität verbessern können. In dem Maße, in dem diese Unternehmen beginnen, IIoT-Strategien einzuführen, tauchen jedoch Fragen zu den Kostenauswirkungen dieser Implementierungen auf – insbesondere zu der Frage, welche Art der Datenverarbeitung für mein Unternehmen die richtige ist.”
Die Wahrheit ist, dass sowohl cloud als auch edge computing für einen erfolgreichen IIoT-Rahmen unerlässlich sind – allerdings werden die Kosten des IIoT und der ROI darüber entscheiden, inwieweit beide eine Rolle spielen.
Wenn Unternehmen beginnen, Analysen und drahtlose Konnektivität auf cloud zu nutzen, können die Kosten schnell eskalieren. Das cloud Modell ist von Natur aus nutzungsabhängig. Wenn Unternehmen ihre IIoT-Strategien vorantreiben und beginnen, Fortschritte zu machen, erkennen sie, dass die cloud Infrastruktur nur ein Teil ihrer gesamten IIoT-Gleichung ist.
Es ist eine hybride Cloud Welt
Die Betreiber lernen, dass bestimmte Prozesse nicht auf die cloud verlagert werden können, wenn es um Echtzeit-Rechenanforderungen geht. Edge computing Plattformen können jedoch als lokalisierte Speicherpunkte von mehreren Sensoren fungieren, die eine Analyse mit mehr Echtzeit-Feedback ermöglichen und eine Vorverarbeitung durchführen, so dass nur notwendige Daten an die cloud gesendet werden. Diese hybride Methode reduziert auch die Anzahl der Angriffsflächen, wenn Daten von mehreren Sensorpunkten gesammelt werden.
Die Systeme vonEdge unterstützen eine breite Palette von Anwendungen, einschließlich lokalisierter SCADA, HMIs und Historians, und können zu wettbewerbsfähigen Preisen angeboten werden. Die von ihnen gesammelten Daten können für Echtzeit-Analysen im Betrieb verwendet werden, um die Abläufe zu verbessern, einschließlich fortschrittlicher Prozesssteuerung und vorausschauender Geräteausfälle. Edge Geräte leiten auch bestimmte Informationen an vorgelagerte Steuerungssysteme und die cloud weiter, die für das Asset Performance Management, Nachbearbeitungsanalysen oder die Planung verwendet werden können.
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