엣지 컴퓨팅 IIoT에 실제로 무슨 일이 일어나고 있습니까?

IIoT에 실제로 무슨 일이 일어나고 있습니까?

곁에 John Fryer

IIoT와 4차 산업이 일으키는 산업 혁명

IIoT와 Industry 4.0은 이러한 기술 이니셔티브가 생산성과 수익성을 높이는 방법에 대해 지속적으로 강조하면서 업계 미디어를 계속 지배하고 있습니다.  그러나, 이야기는 이후 진화했다. 센서에서 클라우드 모델에 이르기까지 엣지 실시간 분석을 위한 필수 구성 요소이자 중간 데이터 수집/스토리지 지점으로 컴퓨팅합니다. 이러한 진화를 굳건히 믿는 자로서, 산업 회사 내부에서 실제로 일어나고 있는 일을 직접 들을 기회가 있을 때 항상 좋습니다. 시카고의 인터넷 제조 컨퍼런스(IoM)는 IIoT 관련 공급업체와 최종 사용자의 조합에 참여할 수 있는 좋은 장소임이 입증되었습니다.

최종 사용자를 두 그룹으로 나누어 봅시다. 이미 IIoT의 길을 가고 있는 그룹, 그리고 다양한 평가와 구현 단계에 있는 그룹입니다. 미디어에서 주로 논의되는 프로젝트는 다음과 같습니다:

  • 예측 유지 보수
  • 디지털 트윈
  • 기계 학습 애플리케이션
  • 전사적 통합

이들 각각은 조직 내 서로 다른 부분의 데이터를 활용하여 운영을 최적화합니다.

하나의 공통 스레드 다음은 성공적인 구현이 OT 및 IT의 융합에 달려 있다는 것입니다. 이 두 조직이 성공적으로 협력하지 않으면 IIoT 프로젝트를 성공적으로 구현하기가 매우 어렵습니다. 데이터가 공장에서 공급 (그리고 기업의 다른 응용 프로그램에 대한) OT 환경 의 내부 및 외부 리포지토리로 전송됩니다. 거기 원하는 목표를 달성하기 위해 다양한 형태의 분석이 수행됩니다.

적절한 단계 수행

새로운 응용 프로그램 및 공장 외부의 데이터 전송은 일반적으로 자동화 엔지니어. 이는 기존 제어 프로세스의 중단이며 사이버 보안. 새로운 응용 프로그램을 원활하게 추가할 수 있는 기능 가상화 및 사이버 보안 계층과 같은 기술은 일반적으로 IT 전문가의 영역. 그러나, 엣지 컴퓨팅은 그 방법을 더 깊게 만듭니다. 플랜트 환경과 IT및 OT에서 더 멀리 떨어져 있어, 컴퓨팅 플랫폼이 본질적으로 지원하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 가상화 기술. 자기 보호와 쉬운 것 외에도 모든 것 유지 보수합니다. 우리가 확실하게 말할 수있는 한 가지는 어떤 형태의 데이터가 손실될 때 분석이 심하게 수행됩니다!

IIoT는 종종 기계 학습 및 인공 지능과 밀접한 관련이 있습니다. 기술, 기업은 기존 데이터로 많은 작업을 수행 할 수 있음을 발견하고있다. 모든 즉시 그 분야에 투자 할 필요없이. 연령에 따라 기존 제어 시스템의 자산은 추가로 보강해야 할 수 있습니다. 센서. (추가) 분석을 위한 데이터를 추출하여 로컬로 저장할 수 있습니다.

제조 인터넷 컨퍼런스의 한 회사가이 정확한 문제로 어려움을 겪고있었습니다. 그들의 최신 PLC는 제어 루프를 실행하는 함께 데이터를 추출하고 처리하는 처리 능력이 부족했습니다. 일부 인프라 수정을 통해 엣지 컴퓨팅 시스템은 이 회사의 요구 사항에 이상적입니다.

어떤 경우에는 단순히 시스템의 상호 연결 프로세스를 통해 이점을 얻을 수 있습니다. 이 수동 데이터 수집 및 레코딩을 전자 로 대체하여 수행됩니다. 시스템. 결과는?
오류를 제거하고 비교적 즉각적인 피드백을 제공합니다. 간단한 그래픽 상관 관계 도구입니다. 이것은 신뢰할 수있는 한 영역입니다 엣지 컴퓨팅은 중요한 역할을 할 수 있습니다.

주요 우려 사항 해결

제조 인터넷 컨퍼런스의 참석자 대부분은 평가 또는 계획 단계에 있었습니다. 어떤 경우 달성하고자하는 목표가 뚜렷했고 어떤 경우는 어디서부터 시작할지 파악하는 중이었습니다. 일부는 파일럿 프로젝트를 구현한 다음 본격적인 구현에 곤란을 겪고 있었습니다.

여러 사람이 말하는 3가지 주요 우려 사항은 다음과 같습니다.

  1. 공장의 대기 시간 층
  2. 클라우드 구현
  3. 관련 비용 규모의 클라우드 기반 구현

그리고 많은 동안 사람들은 개념적으로 클라우드를 사용하여 가져올 수있는 이점을 파악했습니다. IIoT 프로젝트, 이러한 유형의 구현을 만드는 요구 사항 비효율적입니다.

  1. 반응형 공정 제어를 위한 실시간 피드백
  2. 품질 조정
  3. 임박한 기계 고장 방지

관련자들을 위해 비용 에스컬레이션, LTE 모바일 연결 및 클라우드 컴퓨팅 비용에 대해 실질적으로 하락했으며 여전히 종종 사용량 기반입니다. 또한, 둘 다 구현 척도로 매월 변동및 에스컬레이션하고, 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터가 누적됩니다. 물론 클라우드는 파일럿 프로젝트와 전사적 배포에 대한 정답 플랜트, 판매, 공급망, 물류 및 기타 분야의 데이터가 결합. 예측 유지 보수와 같은 더 순수한 플랜트 수준의 응용 분야의 경우 클라우드가 항상 정답은 아닙니다.

엣지 컴퓨팅은 이제 IIoT 토론에 진출하는 새로운 개념입니다. 클라우드 기반 IIoT를 위한 로컬 제어, 분석 및 스토리지/사전 처리 및 데이터 필터링을 위한 컴퓨팅 기능을 배치하는 중요한 추가 옵션을 제공합니다. 더 스트라투스 ztC 엣지 IIoT와 같은 응용 프로그램, 간소화된 설치 요구 사항, 원격 위치로 인한 복원력, 원격 관리, 자동화된 고장 진단 및 비숙련 인력의 서비스 가능성에 대한 몇 가지 흥미로운 토론이 이어졌습니다.

산업 기업들이 행동을 개시합니다.

대형 포춘 500 깊은 주머니를 가진 회사는 IIoT 기술에 투자하고 있습니다. 이러한 프로젝트 구현이 없는 것은 아니지만 결과를 산출하고 있습니다. 도전. 점점 더 많은 산업 기업들이 분석을 활용하여 기존 애플리케이션 을 제외한 분석을 활용 생산 측. 일부는 그들이 달성하고자하는 것에 대한 명확한 아이디어를 가지고, 일부는 다양한 기술이 이를 위해 무엇을 할 수 있는지 이해하려고 노력하고 있습니다. 무엇을 합니까? 어떤 형태의 IT/OT 융합과 협업이 분명하다는 것이 분명해 보입니다. 성공을 달성하는 데 필요합니다.

많은 것이 있는 동안 클라우드와 머신 러닝/AI 사용에 초점을 맞추고 있으며, 실현 엣지 컴퓨팅은 중요한 역할을 합니다. 엣지 컴퓨팅 단일 생산 라인, 여러 라인 또는 전체 플랜트를 지원할 수 있습니다. 원격 위치에 있는. 그것은에 관해서 엣지, 원격 시스템은 거의 항상 IT 및 OT의 손이 닿지 않는, 그래서 단순성, 자기 보호, 원격 관리, 간편한 유지 보수 및 자가 치유가 중요한 고려 사항입니다.

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