IoT-succes Ontgrendelen Met Edge Intelligence

Van het simpele tot het ongelooflijk complexe, is edge intelligence een bondgenoot voor het succes van je IoT-project.

Digiatal transformatie zoemt door elke industrie, wat organisaties dwingt om audio, video, en trillingssensoren over hun operaties te installeren. Echter, gegeven dat 30% van IoT-projecten faalt in de proof-of-concept-fase, is het volledig redelijk om voorzichtig te zijn wanneer het gaat om het investeren van geld in grootschalige IoT-implementaties.

Een van de primaire oorzaken van IoT-mislukking is dat organisaties zelden voorbereid zijn op de tsunami van data die al die apparaten genereren. De hoeveelheid data zet druk op latentie en de centrale compute-infrastructuur of cloud, niet te spreken van de workforce. De arbeid die gaat in het scheiden van de graan van de kaf — routine onderhoudsdata van actionable insights zoals toekomstige machine-faling — is ontzettend voor de meeste organisaties.

Zie ook: De Edge Is Nu Het Centrum Van De Actie

Treden edge computing. Edge computing is darauf getoond om de status quo te worden, met betrekking tot het verwerken van data lokaal bij het punt van datacreatie. Gartner voorspelt dat bij 2025, 75% van door ondernemingen gegenereerde data zal worden gecreëerd en verwerkt buiten de cloud; vandaag is het rond 10%. Organisaties begonnen edge computing te implementeren om de latentie en bandbreedtekosten op te lossen die geassocieerd zijn met het transmissie van grote hoeveelheden data van gecentraliseerde datacenters naar de cloud.

Er is veel variatie in edge computing-oplossingen. Veel oplossingen missen een manier om zin te geven aan de verzamelde data. OT-personeel ontvangt deze data en weet vaak niet wat ermee gedaan moet worden of hoe de data geanalyseerd moet worden om operationele efficiëntie te verhogen. Verdere verwerking is vaak vereist, typisch vanuit de cloud. Echter, intelligente edge computing-platforms voegen fundamentele vooruitgang toe die deze uitdagingen adresseren, waardoor robuuste analytics beschikbaar worden zonder cloud-verbinding.

Edge Intelligence: Voor Een Slimmere, Meer Agile IoT

Edge intelligence bouwt op de typische data-ingestie-mogelijkheden die gemeenschappelijk zijn onder edge computing-platforms met lagen van geavanceerde functies zoals machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI.) ML heft de werkbelasting van de cloud en datacenters op door analytics en actionable insights recht bij de edge te leveren. Intelligente oplossingen leiden actionable insights af van de streaming data en reageren erop door real-time alerts aan operators en andere enterprise-systemen. Closed-loop controle-mogelijkheden tussen de cloud en de edge worden ook ondersteund om correctieve acties op activa of processen onmiddellijk te automatiseren.

ML met intelligente edge-mogelijkheden vermindert compute-load door te leren in actie. Het verwerkt continu hoge frequenties van datastromen en informatiepakketten, een complete oplossing vormend recht bij de edge waar je het het meest nodig hebt. Hier is een drie-punts benadering tot data-verwerking op de edge:

• Ingestie en Verrijking: De eerste fase van edge-verwerking is data-ingestie en verrijking. Deze laag schoont data en bereidt het voor voor verwerking door decoding, filtering, interpolatie, en meer. Het combineert en alignert hoge volumes, variëteiten, en snelheden van streaming video, digitale sensor-, en asset-data. Het is de hoeksteen die data-kwaliteit garandeert voor alle additionele verwerking en computing.
• Complex Event Processing (CEP): Intelligentie wordt geleverd door de CEP door patroondetectie en real-time analytics aan de geschoonde, streaming data te bieden. Hier worden actionable insights afgeleid via regel-gebaseerde algoritmes, en kunnen acties ondernomen worden.
• Machine Learning Engine: Het uitvoeren van machine learning-modellen op de edge kan een uitdaging zijn omdat edge-apparaten lager zijn in compute-kracht en geheugen. Een juiste CEP biedt data pre- en post-verwerking die vereist is voor de modellen, zodat modelgrootte, lagen, en geheugen nodig voor uitvoering vaak met 10x of meer verminderd wordt na voorbereiding voor de edge.

Wanneer het aankomt op edge intelligence, kan machine learning zeer complexe problemen oplossen en zelfs voorspellingen geven in gezondheid en prestaties van operaties. In bepaalde omgevingen is het geen overdreven te zeggen dat geavanceerde analytics en ML op site-niveau levens kunnen redden.

Edge Intelligence Off-Line

Er zijn veel instanties wanneer een organisatie niet wil vertrouwen op het sturen van een apparaats data naar de cloud of het internet, en edge intelligence maakt het mogelijk om de verwerkingskracht en ML te behouden, terwijl de noodzaak voor connectiviteit met de cloud verloren gaat. Je organisatie kan de voordelen oogsten van geavanceerde, diepe dataverwerking zonder de beveiligingsrisico's en kosten voor bandbreedte, verwerking, en opslag.

Welke voordelen kan je organisatie verwachten te zien na de overgang naar edge intelligence?

• Massale datareductie. Wanneer analytics naar de edge verhuist, is er een massale afname in de hoeveelheid data die over het netwerk wordt gepusht. Dit vermindert data-opslag en data-afhandelingskosten, terwijl het ook IT- en OT-personeel vrijmaakt om aan complexere kwesties te werken.
• Betere real-time inzichten. Door de computing dicht bij de databron te houden, kan edgified machine learning opkomende patronen detecteren en onmiddellijke reacties mogelijk maken voordat een glitch een vollere crisis wordt.
• Voorspellend onderhoud voor allen. Omdat een edge-gebaseerd systeem alle binnenkomende machinedata kan hanteren, kan het onderhoudsbehoeftes voorspellen over alle apparatuur in de operatie, niet alleen de tijd die het kost om onderhoudsactiviteiten te plannen aanzienlijk verkleinen, maar ook ongevallen voorkomen door uitgestelde onderhoud.
• Verbeterde opbrengst. Gebruikers kunnen productiviteit verhogen en downtime verminderen door snel suboptimale prestaties te detecteren en aan te pakken, biedend betere prestaties met een 360-graden blik op operaties.

Door de IoT-markt te transformeren, maakt edge intelligence real-time analyse gemakkelijker, wat operationele efficiëntie verhoogt terwijl de kosten voor het hanteren en opslaan van data dalen.

Een intelligente edge-oplossing kan veel functies uitvoeren die de handmatige belasting van operators en dataconsumenten wegnemen. Ideaal heb je een oplossing die niet alleen slim is over het aggregeren en sorteren van data, maar ook de capaciteit heeft om te detecteren wanneer een asset of proces malfunctioneert.

Zoals je gezien hebt, biedt intelligente edge computing, in aanvulling op machine learning-mogelijkheden, vitale, actionable insights in real-time, wat organisaties helpt een paar fundamentele uitdagingen te overwinnen en de deur open te zetten voor geavanceerde analytics. Op de fundamentele kant zorgen ze ervoor dat al je apparaten communiceren in het IoT-netwerkprotocol van je keuze (ModBus, OPCUA, etc.), terwijl ze ook geavanceerde data op de edge verwerken, zonder vertraging door latentie-issues. En, ze kunnen je besluitvorming verbeteren omdat je altijd de meest up-to-date data hebt.

Van het simpele tot het ongelooflijk complexe, is edge intelligence een bondgenoot voor het succes van je IoT-project.