Come originariamente pubblicato su IoT Agenda
In tutta l'eccitazione per l'IIoT (Industrial Internet of Things), il dominio dell'attività informatica che può fare di più per tradurre la tecnologia IIoT in un valore aziendale duraturo è stato in qualche modo trascurato. Sì, stiamo parlando di Edge Computing.
Naturalmente, l'informatica su Edge - l'infrastruttura tecnologica che si trova su o vicino alle operazioni di produzione, per la raccolta, l'analisi e l'archiviazione dei dati - va avanti da decenni. Processi come il mantenimento di una catena di montaggio senza intoppi, la fornitura continua di acqua pulita e la puntualità dei treni dipendono da tempo dalla raccolta efficiente di dati su Edge , con una connettività limitata ai centri dati. Ma da un punto di vista informatico, il sito Edge è stato spesso visto come una sorta di sonnolenta zona di confine.
Tutto questo è cambiato di recente, grazie a tendenze secolari (indipendenti dall'industria) che hanno spinto a investire molto di più in infrastrutture informatiche su Edge, seguite da una maggiore dipendenza dai dati raccolti su Edge per applicazioni all'avanguardiaedge . Queste tendenze includono la criticità dei dati per il successo del business; la richiesta di analisi in tempo reale dei dati, al fine di prendere decisioni di business migliori; e la crescente interconnessione di "cose" di tutti i tipi, al fine di raccogliere sempre più dati di alta qualità.
Di conseguenza, gli analisti stimano che 5,6 miliardi di dispositivi IoT di proprietà di imprese e governi utilizzeranno Edge Computing per la raccolta e l'elaborazione dei dati nel 2020 - rispetto a 1,6 miliardi nel 2017.[1] Ed entro il 2019, il 40% di tutti i dati raccolti dall'IoT dovrebbero essere memorizzati, elaborati, analizzati e trattati vicino o all'indirizzo Edge della rete.[2]
Vantaggi reali, opportunità reali
Queste tendenze offrono l'opportunità di raccogliere vantaggi significativi, per quelle organizzazioni che possono trarne vantaggio.
Consideriamo il caso di un produttore che cerca di migliorare il processo decisionale e la produttività generale. La maggior parte dei produttori sta già operando su Edge. Mentre le operazioni del loro impianto possono essere centralizzate, i dati raccolti dai macchinari non presidiati o dalle stazioni di lavoro non presidiate possono essere collegati solo in minima parte ai loro centri dati e alle reti aziendali. Di conseguenza, il tempo necessario per raccogliere, elaborare e analizzare i dati sulle prestazioni delle macchine rende difficile identificare i problemi, diagnosticarli e rispondere prontamente.
Con l'infrastruttura di oggi Edge Computing al contrario, i produttori possono ora automatizzare la raccolta di grandi volumi di dati delle macchine (disponibili dai sensori IoT), confrontarli con le loro prestazioni storiche o con gli standard del settore e ricavare un'analisi utilizzabile direttamente in officina. Questo approccio guida la manutenzione predittiva per massimizzare il tempo di attività della macchina, ottimizzare i processi di produzione e ridurre i costi.
