Come precedentemente pubblicato su IoT Evolution
L’Industrial Internet of Things (IIoT) ha molti vantaggi per le organizzazioni industriali, consentendo loro di generare preziose conoscenze aziendali che possono migliorare tutto, dall’efficienza alla produttività. Tuttavia, quando queste imprese iniziano ad adottare strategie IIoT, emergono domande sulle implicazioni di costo di queste implementazioni – in particolare, “quale tipo di calcolo è giusto per la mia azienda?”
La verità è che sia cloud che edge computing sono essenziali per un quadro IIoT di successo – tuttavia, il costo dell’IIoT e il ROI detteranno il livello in cui ciascuno gioca un ruolo.
Quando le aziende iniziano a sfruttare l’analisi e la connettività wireless in cloud, i costi possono aumentare rapidamente. La natura stessa del modello cloud è pay-by-usage, quindi, come le imprese vanno avanti con le loro strategie IIoT e iniziano a fare progressi, si stanno rendendo conto che cloud infrastruttura è solo una parte della loro equazione IIoT complessiva.
E’ un ibrido Cloud Mondo
Gli operatori stanno imparando che certi processi non possono essere spinti su cloud quando si tratta di requisiti di calcolo in tempo reale. Edge computing Le piattaforme, tuttavia, possono agire come punti di archiviazione localizzati da più sensori, consentendo all’analitica un feedback più in tempo reale, ed eseguendo la pre-elaborazione in modo che solo i dati necessari vengano inviati a cloud. Questo metodo ibrido riduce anche il numero di superfici d’attacco se i dati vengono raccolti da più punti sensore.
I sistemiEdge supportano un’ampia gamma di applicazioni, tra cui SCADA localizzato, HMI, Historians, e possono essere forniti a prezzi competitivi. I dati che raccolgono possono essere utilizzati per l’analisi in tempo reale nell’impianto per migliorare le operazioni, compreso il controllo avanzato del processo e i guasti predittivi dei dispositivi. Edge I dispositivi inoltrano anche alcune informazioni a monte ai sistemi di controllo e a cloud per essere utilizzati per la gestione delle prestazioni delle risorse, l’analisi post-elaborazione o la pianificazione.
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