Edge Computing Startup helpt de industrie bij het aanpakken van datastroom

De startup FogHorn, opgericht in 2014, was een van de eerste om zich te concentreren op edge computing. Als finalist in de IoT World Awards in de categorieën "beste industriële IoT-oplossing" en "beste edge computing-oplossing" heeft FogHorn al een aantal prijzen gewonnen. Gartner noemde het opstarten van edge computing een 'coole leverancier', terwijl Frost &Sullivan het bedrijf in 2017 en 2018 meerdere onderscheidingen toekende.

In de loop der jaren is de Lightning-technologie van het bedrijf geïnstalleerd op duizenden IIoT-apparaten en sensoren, en heeft het samengewerkt met een reeks OEM's, waaronder Dell EMC, Google (via Google Cloud IoT Core) en Amazon's AWS. Het bedrijf meldt dat zijn klanten een duizendvoudige verlaging van de kosten voor cloudopslag hebben gezien na het inzetten van zijn technologie. "Het paradigma van het verzenden van alle gegevens naar de cloud is echt begonnen te transformeren", zei David King, de CEO van het bedrijf, in een interview eerder dit jaar. "Mensen hebben het erover dat ze een krachtigere edge-technologie nodig hebben, omdat je niet alles naar de cloud kunt sturen om de inzichten te verkrijgen."

[ Internet of Things Wereld is waar industriële ondernemingen IoT-innovatie vinden. Boek uw conferentiepas en bespaar $ 350, ontvang een gratis expo-pas , of bekijk de IIoT-luidsprekers bij het evenement.]

De kernfocus van FogHorn is het bieden van een schaalbaar platform voor edge-analyse dat realtime lokale verwerking mogelijk maakt van sensorgegevens die zijn gegenereerd door industriële machines. De technologie van het bedrijf is geschikt voor toepassingen met "een hoog volume of een hoge snelheid van gegevens", zei King.

Die toepassingen omvatten een reeks industrieën, waaronder "productie, olie en gas, chemicaliën, mijnbouw, energie en water, slimme gebouwen, slimme steden en transport", zei King. “Er zijn veel sectoren met een enorme hoeveelheid bestaande klantgegevensbronnen. En nu, met de komst van goedkope camera- en microfoontechnologie, krijg je beeld- en audiosensoren die nog meer data produceren.”

FogHorn-software kan op een reeks apparaten worden uitgevoerd, waaronder traditionele Linux-gateways van Raspberry Pi-kaarten.

De edge-processing-mogelijkheden van het bedrijf kunnen industriële bedrijven helpen om industriële processen te stroomlijnen. Zo was een van de klanten van het bedrijf, het Japanse elektronicabedrijf Daihen, in staat om handmatige gegevensinvoer in één fabriek met 1800 te verminderen na installatie van de software van het bedrijf.

Onlangs is FogHorn een samenwerking aangegaan met Honeywell om zijn software te implementeren op industriële smartphones (afgebeeld). Niet iedereen beschouwt de smartphone als een edge-apparaat, zei Sastry Malladi, chief technology officer van het bedrijf in een interview op de Hannover Messe, maar de mogelijkheid om een ​​smartphone-app-versie van zijn software te maken, geeft industriële operators geavanceerde analysemogelijkheden in handen. Een werknemer die bijvoorbeeld een vlekkerige streepjescode probeert te scannen met een industriële smartphone, kan de Lightning Mobile-app gebruiken om de streepjescode te reconstrueren. “Barcodes worden vaak beschadigd. Misschien is het gescheurd en incompleet, 'zei Malladi. Maar de app van het bedrijf kan machine learning gebruiken om veel van dergelijke streepjescodes te reconstrueren.

FogHorn prijst de app aan als de eerste edge computing-technologie die is gebouwd voor robuuste Android-apparaten. De app is beschikbaar in de interne app store van Honeywell en in de privé app store van FogHorn.

De tweede versie van de primaire software van FogHorn, bekend als Lightning 2.0, is beschikbaar op vooraf geconfigureerde gateways en kan ook worden geïnstalleerd op bestaande gateways van industriële bedrijven. Lightning 2.0 biedt nieuwe machine learning-mogelijkheden en ondersteuning voor Predictive Model Markup Language en voor gelijktijdige verwerking van meerdere datastromen via sensorfusie. De eerdere versie van de software ondersteunde al industriële data-opnameprotocollen zoals Modbus, OPC/UA en MQTT.

De software van het bedrijf kan ook helpen de nauwkeurigheid van machine learning-modellen te waarborgen en te detecteren wanneer modellen na verloop van tijd verslechteren. "We kunnen automatisch beginnen met het omscholen van de modellen en ze terug naar de rand duwen", zei Malladi. "Dit noemen we edge AI of closed-loop ML."