産業用エッジコンピューティングのアプリケーションシナリオは何ですか?

エッジ コンピューティングは、分散コンピューティング システム アーキテクチャです。これにより、コンピューティング リソースとアプリケーション サービスを、データ ソースからクラウドまでの通信パスに沿って分散できます。エッジはコンピューティングのニーズを満たすことができるため、産業用エッジ コンピューティングも誕生しました。産業用 IoT における産業用エッジ コンピューティングのアプリケーションは何ですか?

産業用エッジ コンピューティングには、産業用 IoT における次のアプリケーション シナリオがあります。

1. 産業用エッジコンピューティングは、過度の温度による損傷から機器を保護することができます。

「ダム」とも呼ばれる熱電対は、ポンプの温度を正確に測定できます。エッジ コンピューティング機能を備えたポンプは、基本的な分析を実行して、定義された臨界ポイントを超えたかどうかを確認し、数ミリ秒以内にポンプを停止できます。プロセスは遅延なく実行され、この機能を実行するためにネットワーク接続は必要ありません。インターネットアクセスは必須ではありませんが、通知には便利です。温度情報の時間値は急速に低下するため、このような遅延により機器が損傷する可能性があります。この場合、エッジはデバイス レベルにあり、インターネットまたはネットワークに接続された上位レベルのシステムが中断された場合でも、重要な目標を達成できます。

2. 産業用エッジコンピューティングは工場や生産ラインのパフォーマンスを監視できる

設備や生産ラインのパフォーマンスは、一般的に総合設備効率 (OEE) などのパフォーマンス指標によって示されます。工場内のすべてのセンサーからの複数のデータ ポイントをローカル ゲートウェイ (ゲートウェイ) でほぼリアルタイムに分析し、OEE の傾向と警告を運用システムまたは担当者に提供できます。このような場合、簡潔で明確な分析を実行するには、複数のデバイスから情報を取得することが基本的な機能として必要になります。クラウド決定からの応答を待つことで、情報の時間的価値が高まります。遅延が発生すると、重大な損失が発生します。これらのビジネス上の問題は、エッジ コンピューティングが工場部門に適していることを意味します。

3. 産業用エッジコンピューティングは、2日ごとにローカルまたは工場のサプライチェーンを最適化できます。

現地の施設、工場、油田でのサプライ チェーン ワークフローを最適化するには、複数のデータ ソースを取得し、最適化されたアルゴリズムと分析を、サプライ チェーン管理 (SCM) やエンタープライズ リソース プランニング (ERP) などのビジネス システムで適用する場合に比べて、はるかに短い時間で適用する必要があります。基本的な機能には、数時間以内にローカルまたは工場レベルでのネットワーク化と意思決定が必要です。工場の境界外にあるその他の情報は貴重なものですが、効果的な最適化には必須ではありません。このような場合、エッジ コンピューティングは工場、現場、またはローカル施設の外部に配置されます。

4. 産業用エッジコンピューティングは機器の故障を予測し、スケジュールを事前に報告できる

機械学習モデルは、電動水中ポンプ (ESP) の故障を予測し、複数のオフショア プラットフォームからデータを取得します。分析モデルは非常に複雑で、モデルのトレーニングと再トレーニングに大量のデータが必要になるほか、水中ポンプ操作の各ユニットの残存耐用年数を判断するために定期的なデータ入力 (フィード) も必要になります。さらに、各水中ポンプからのデータを定期的に分析する必要がありますが、情報の劣化は他の方法よりもはるかに遅いため、毎日または毎週の単位で意思決定を行うことができます。コンピューティングは通常、エンタープライズ グレードのパブリック クラウドまたはプライベート クラウドで実行され、エッジ コンティニュアムの最上位に位置します。

要約すると、産業用エッジ コンピューティングはネットワーク遅延を削減し、処理のためにネットワーク経由でデータ センターやクラウドにデータを転送する必要がなくなります。これは、自動化された生産ラインのリアルタイムのデータ収集や即時のフィードバック処理など、比較的時間要件が高い業界にとって特に重要です。