클라우드 컴퓨팅 IIoT 비용 동향이 클라우드 및 Edge 전략에 미치는 영향

IIoT 비용 동향이 클라우드 및 Edge 전략에 미치는 영향

곁에 John Fryer

LNS와 함께 최근 웨비나에 이어 “IIoT로 분석 어디서나 전략 구축”을 통해 IIoT 구현의 비용 영향과 클라우드 및 방법에 대한 많은 질문을 받았습니다. 엣지 둘 다 컴퓨팅은 IIoT 프레임워크에서 중요한 역할을 합니다.

클라우드와 Edge 모두 전체 IIoT 구현의 중요한 컴포넌트이지만 비용과 ROI를 통해 각 구현의 정도를 결정할 수 있습니다.

몇 년 전, 클라우드로 데이터를 보내는 것은 모든 분노였습니다. 새로운 장비에는 임베디드 센서가 내장되어 있고, 오래된 장비는 복고풍으로 장착되고 Wi-Fi와 모바일 기술(LTE)의 조합이 이 모든 센서 데이터를 클라우드로 전송합니다. 클라우드에 들어서면 클라우드 기반 기계 학습 엔진의 확장 목록 중 하나는 데이터에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공하고 간소화된 생산, 품질 향상, 유지 보수 개선 등 다양한 최적화를 가능하게 합니다. 이는 기존 인프라를 우회하는 쉬운 방법처럼 보이지만 이 접근 방식에는 몇 가지 단점이 있습니다.

기존 인프라와 자동화 시스템을 우회하는 것은 매력적으로 보이지만 IIoT 구현을 완전히 출시하려는 경우 문제가 발생합니다. 분석 을 위해 클라우드에서 비용이 증가할 뿐만 아니라 무선 연결 비용도 빠르게 증가할 수 있습니다. 게이트웨이가 있는 내부 인프라를 사용하여 연결 측면을 완화하는 방법이 있지만 거의 정의에 따라 이 기능이 더 많이 도입되기 시작합니다. 엣지 인프라. 클라우드의 탄력적인 특성 및 사용량별 모델은 시간이 지남에 따라 비용이 달라지지만 기존 CAPEX 모델이 아닌 OPEX 유형 모델로 전환할 수 있는 기회는 몇 가지 이점을 얻을 수 있습니다.

방에 있는 다른 고릴라는 자동화 산업에서 많은 운영 기술자를 걱정하는 사람입니다. 사이버 보안. 공장 외부의 데이터를 전송하는 것은 산업 자동화 세계에서 디지털화의 가장 어려운 측면 중 하나입니다. 당신은 사이버 위협의 진정으로 교활한 특성을 실현하기 위해 2017 년 말에 발견 된 TRISIS / TRITON / HatMan 악성 코드를 살펴해야합니다. 비용 문제, 대응 시간 및 사이버 보안 에 대한 두려움은 많은 운영 기술자가 집중하는 주된 이유입니다.엣지 컴퓨팅. 분석이 공장 바닥에 더 가깝게 구현하고 더 많은 응용 기능을 갖춘 제어 캐비닛을 보강하는 개념은 점점 더 매력적입니다.

이러한 시스템은 다양한 애플리케이션을 실행할 수 있으며 저렴한 가격으로 설치할 수 있습니다.

소규모, 현지화된 SCADA, HMIs, 역사학자 및 씬 클라이언트를 포함한 광범위한 응용 프로그램을 지원할 수 있습니다. 또한 지역화된 센서 및 제어 지점에서 데이터를 수집하고 분석한 다음 업스트림을 전달하여 시스템, APM(자산 성능 관리) 시스템 및/또는 클라우드를제어할 수 있습니다. 이 데이터 중 일부는 고급 공정 관리, 품질 검사 및 예측 장치 오류와 같은 플랜트 현장 운영을 개선하기 위해 실제 분석에 사용될 수 있습니다.

물론, 더 가까운 컴퓨팅 기능과 응용 프로그램은 공장 바닥에 배치, 그들은 더 그들은 문제를 해결하기 위해 지원과 숙련 된 전문 지식에서. 이는 IT 지원영역이 아니며 자동화 또는 운영 기술자가 신속하게 대응하는 것이 어려울 수 있습니다. 따라서 현지 플랜트 현장 인력에 의해 설치, 자체 보호 및 쉽게 서비스할 수 있는 시스템은 이에 대해 뚜렷한 가치를 제공합니다. 엣지- 기반 환경. 여기에는 내부 예측 유지 관리 및 원격 모니터링 기능이 포함되어 있어 이러한 플랫폼에 서비스를 제공하는 데 대한 사전 접근 방식을 취할 수 있으며, 생산이 이미 손상되고 OEE가 감소한 반응성 플랫폼이 있습니다.

상용 IT 등급 PC 및 산업용 폼 팩터 견고한 PC는 모두 이러한 환경에서 수년 동안 사용되어 왔습니다. 그러나, 엣지 새로운 분석 기능과 함께 자동화 작업을 공장 바닥에 가깝게 성장하고 이동하여 엣지 시스템이 증가합니다.

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