Home IIoT Erforderliche Voraussetzungen, Vorteile und Nachteile der Verwendung von Edge Computing in der verarbeitenden Industrie erklärt

Erforderliche Voraussetzungen, Vorteile und Nachteile der Verwendung von Edge Computing in der verarbeitenden Industrie erklärt

In der Fertigungsindustrie verbessert die Einführung von innovativenedge IT-Technologien wie KI und IoT die Produktionseffizienz und die Produktqualität – die Entwicklung hin zu intelligenten Technologien schreitet schnell voran. Da die Datenmenge zunimmt, wird die Echtzeitanalyse oft schwierig. Auch die Menge der über Netzwerke übertragenen Daten nimmt zu, was zu neuen Herausforderungen wie Verzögerungen im Betrieb führt. Deshalb Edge Computing genutzt, um die Probleme zu lösen, die in intelligenten Fabriken auftreten. In diesem Blog werden wir darüber sprechen, wie Edge Computing Probleme in intelligenten Fabriken löst, die Produktionseffizienz erhöht und die Produktqualität verbessert.

Was ist Edge Computing?

Das “edge” in Edge Computing bezieht sich auf den edge oder den Rand des Betriebs, und Edge Computing bezieht sich auf die Technologie, die auf edge eines Computernetzwerks – zusätzlich zu Smartphones und Personalcomputern – die entscheidende Datenverarbeitung in Echtzeit durchführt. Edge Computing ist ein Mechanismus der verteilten Architektur, bei dem die Datenverarbeitung und -analyse von IoT-Endgeräten, wie Überwachungskameras und Sensoren, oder von Servern durchgeführt wird.

Warum Edge Computing Ist heiß in der Fertigung

Es gibt mehrere Gründe, warum Edge Computing in der verarbeitenden Industrie an Aufmerksamkeit gewinnt, wobei der wichtigste Grund die intelligenten Fabriken sind. Die Einführung von KI und IoT in diesen Fabriken als Maßnahme zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und zur Behebung des Arbeitskräftemangels führt wiederum zu einem Anstieg der zu verarbeitenden Datenmengen.
Bisher wurden große Datenmengen mit Hilfe von cloud verarbeitet. In vielen Fällen kommt es jedoch zu einer erheblichen Zeitverzögerung bei der Übermittlung von Daten über das Internet, ihrer Verarbeitung und Analyse und ihrer anschließenden Rücksendung, was letztlich zu einer Verzögerung im Betrieb führt. Edge Computing wird als Lösung zur Beseitigung dieser Zeitverzögerung eingeführt.
Mit Edge Computingwerden nicht mehr alle Daten an die cloud gesendet, sondern die Geräte am Einsatzort edge übernehmen die Verarbeitung und senden nur die notwendigen Daten an die cloud. Dadurch werden die cloud und die Netzwerke entlastet und Verzögerungen vermieden, was zu einem effizienten Betrieb führt. Edge Computing Außerdem entfällt die Notwendigkeit, alle Daten über das Internet auszutauschen, was die Sicherheitsrisiken verringert. Außerdem ist es immun gegen Netzausfälle und erhöht die Verfügbarkeit.

Für weitere Informationen über Edge Computinglesen Sie bitte:
Warum zieht Edge Computing die Aufmerksamkeit auf sich – Was sind die Unterschiede im Vergleich zu cloud und On-Premises?

Vorteile von Edge Computing an Produktionsstandorten

Die wichtigsten Vorteile der Verwendung Edge Computing in der verarbeitenden Industrie sind wie folgt:

Ermöglicht Datenverarbeitung in Echtzeit

Da die Verarbeitung ohne Verzögerung an dem Ort erfolgen kann, an dem die Daten generiert werden, kann die Arbeit, wenn sofortige Maßnahmen erforderlich sind, sofort erledigt werden.

Verteilte Verarbeitung reduziert sowohl die Belastung als auch die Kosten von Netzwerken und Rechenzentren

Durch die Nutzung von Edge Computingverlagern Unternehmen die typische zentralisierte Datenverarbeitung auf data center auf ein verteiltes Verarbeitungssystem.
Die Belastung des Netzwerks und von data center wird erheblich reduziert, indem die Verarbeitung von Echtzeitdaten, wie z. B. Fehlererkennungsvorhersagen, die auf edge verarbeitet werden, von Daten getrennt wird, die nicht in Echtzeit verarbeitet werden müssen, wie z. B. Produktionskontrollberichte und Tagesberichte, die an cloud gesendet werden. Indem nur die erforderlichen Daten an cloud gesendet werden, werden die Kommunikationskosten und die Nutzungskosten von data center reduziert.

Verbesserung der Informationssicherheit und Einleitung von BCP-Maßnahmen

Durch die Nutzung von Edge Computingkönnen Unternehmen Daten auf edge verarbeiten, die nicht nach außen gelangen sollen. Die Informationssicherheit wird erhöht, da nicht alle Daten an cloud gesendet werden müssen. Es ist auch möglich, Daten auf mehrere IoT-Geräte und edge zu verteilen und zu speichern, was eine effektive BCP-Maßnahme (Business Continuity Plan) darstellt.
Ein weiterer Vorteil der Verwendung von Edge Computing ist, dass es weniger anfällig für Netzwerkausfälle ist, so dass eine hohe Verfügbarkeit leicht erreicht werden kann.

Nachteile der Verwendung Edge Computing an Produktionsstandorten

Es gibt viele Vorteile für die Hebelwirkung Edge Computing in der verarbeitenden Industrie, aber es gibt auch einige Nachteile. Einige der wichtigsten davon sind:

Erhöhter Aufwand für die Verwaltung und Wartung der Geräte edge

Mit der zunehmenden Anzahl von edge Geräten – wie PCs, Smartphones, Tablets und IoT-Geräte – wird die Verwaltung und Wartung dieser Geräte zeitaufwändig. Ein weiterer Nachteil sind die erhöhten Kosten für die Einführung dieser Geräte.
Darüber hinaus Edge Computing alle Arten von Daten in der Fabrik sammelt und verarbeitet. Infolgedessen besteht die Gefahr, dass Daten über verschiedene Geräte hinweg dupliziert werden. Dies gilt es bei der Implementierung einer Edge Computing Plattform berücksichtigen, damit die Datenverwaltung nicht kompliziert wird.

Erfordert Sicherheitsmaßnahmen in der Fabrik

Da die Geräte, die verschiedene Daten enthalten, in der Fabrik platziert werden, müssen Sicherheitsmaßnahmen ergriffen werden, um ein Datenleck und einen Datenverlust zu verhindern, z. B. gründliche Regeln für den Gerätebetrieb und regelmäßige Wartung.

Plattform-Anforderungen für den Einsatz Edge Computing in der Fertigungsindustrie

Es gibt Plattformanforderungen beim Einsatz von Edge Computing in der verarbeitenden Industrie – im Folgenden finden Sie einige der folgenden Anforderungen:

Ein Server, der in einer Fabrikumgebung arbeiten kann

Obwohl es von den hergestellten Produkten abhängt, stehen viele Fabriken vor Herausforderungen wie viel Staub oder Schwierigkeiten bei der Regulierung von Temperatur und Feuchtigkeit. Allgemeine Server sind anfällig für Staub und Feuchtigkeit und funktionieren in manchen Fällen nicht richtig. Daher ist es wichtig, einen Server zu wählen, der in solchen Umgebungen stabil arbeiten kann.

Ein leistungsfähiger Server, der erweiterte Analysen durchführen kann

Es ist notwendig, die Serverleistung zu berücksichtigen. Wenn der Server nicht in der Lage ist, fortgeschrittene Analysen wie KI und maschinelles Lernen zu verarbeiten, kann die Einführung von Edge Computing nicht mit einer hohen Effektivität zu rechnen.

Ein Server mit zahlreichen Sicherheitsfunktionen und einfacher Bedienung

An vielen Fabrikstandorten ist es oft nicht möglich, einen Serverraum mit erweiterten Sicherheitsmaßnahmen einzurichten. Es gibt auch viele Fälle, in denen es am Standort kein spezielles IT-Personal gibt, und die Betriebslast wird dann der Person aufgebürdet, die für die Fertigungsabteilung zuständig ist. Edge Computing Da die IT-Abteilung mit vertraulichen Daten aus den Fertigungsstraßen usw. umgeht, ist es wichtig, einen einfachen Server mit erweiterten Sicherheitsfunktionen und einer geringen Betriebslast zu wählen.

Der Punkt der Einführung Edge Computing ist die Serverauswahl

Edge Computing ist eine Technologie, die Daten auf der Website edge eines Computernetzwerks verarbeitet. Neben Smartphones und PCs handelt es sich um einen Mechanismus mit verteilter Architektur, der Daten mit IoT-Terminals oder Servern verarbeitet und analysiert.
In der Fertigungsindustrie werden Fabriken immer intelligenter, um die betriebliche Effizienz zu verbessern und dem Arbeitskräftemangel entgegenzuwirken.
Für die Verarbeitung von Daten in einer Fabrik sind die Verwaltung verschiedener Geräte und die Auswahl eines Servers, der sie leicht integrieren kann, von entscheidender Bedeutung, um die Ergebnisse zu verbessern.
Entscheidend sind ein stabiler Betrieb in einer Fabrikumgebung, die Leistung zur Unterstützung von KI-Analysen und eine umfassende Palette von Sicherheitsfunktionen. Beim Einsatz von Edge Computingwählen Sie Ihre Server sorgfältig aus, damit Sie die Früchte ernten können.

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