I recenti articoli che trattano le tendenze del cloud computing per il 2020 mettono in evidenza il concetto di edge computing come un concetto che può rivoluzionare le operazioni industriali. Ciò è dovuto alla sua capacità di consentire alle apparecchiature non connesse, agli strumenti di produzione, ai dispositivi IIoT e alle workstation di acquisire ed elaborare i dati senza dover collaborare con un sistema di database centralizzato. Con Industrie 4.0 e i milioni di sensori e dispositivi IIoT che lo guidano, l'edge computing per l'IoT industriale è destinato a raggiungere nuove vette. Avere una comprensione del suo concetto e dei vantaggi applicativi è essenziale per le imprese che cercano di sfruttarne le potenzialità.
Questo articolo discuterà:
- Che cos'è l’edge computing e come funziona
- L'applicazione dell'edge computing per IoT industriale e Industrie 4.0
- I benefici dell'edge computing per le applicazioni IoT industriali
Che cos'è l'edge computing?
L'edge computing può essere definito come lo spiegamento delle attività di gestione dei dati e delle operazioni alla fonte senza dover passare attraverso segmenti di rete centralizzati. Questo processo di calcolo ottimizza le apparecchiature, i dispositivi IoT e le applicazioni portando il calcolo più vicino alla rete edge di questi elementi che producono dati. A seconda del dispositivo o dell'apparecchiatura in esame, la rete edge può fare riferimento all'area in cui il dispositivo comunica con Internet.
Per i dispositivi IIoT, come una camera smart, la rete edge sarà il processore all'interno della fotocamera, mentre per le apparecchiature non connesse, la rete edge sarà all'interno del dispositivo smart edge collegato all'apparecchiatura. E cosa sono i dispositivi smart edge? Si riferisce a dispositivi dotati di funzioni per l'acquisizione e l'elaborazione dei dati, come l'HMI JSmart. I dispositivi smart edge portano l'informatica edge ai macchinari legacy all'interno di officine industriali.
Edge computing vs fog computing
Il concetto di una rete edge introduce alcune leggere differenze nella definizione dell’edge computing e nel modo in cui funziona l’edge computing per l'Industrial IoT. I dispositivi dell'IoT con rete edge o processori situati nei punti finali all'interno del dispositivo definiscono l’ege computing, mentre i dispositivi con le loro reti edge situati nella rete locale (LAN) definiscono il fog computing.
L’edge computing e il fog computing sono due facce della stessa medaglia con piccole differenze. L’edge computing è rappresentato da un processo individuale legato a singoli dispositivi, mentre il fog computing porta l’edge computing a più dispositivi collegati alla stessa LAN. Ci concentreremo sul termine edge computing, poiché è l'obiettivo predominante per il futuro che in definitiva sostituirà il fog computing.
Come funziona l’edge computing per l’IoT industriale
Le caratteristiche e la funzione dell’edge computing sono ciò che fornisce i diversi vantaggi ad esso associati e lo rende attraente per le organizzazioni. Per comprendere i vantaggi che offre in termini di automazione e sicurezza, l'installazione di una camera IIoT all'interno di un'officina crea uno scenario eccellente per scopi descrittivi.
Una camera IoT installata all'interno di un magazzino per l'acquisizione dei modelli comportamentali dei dipendenti catturerà i dati relativi ai modelli di movimento dei dipendenti, al traffico in officina e ai punti di ritardo. Il processore della camera IoT può quindi analizzare i modelli di movimento e il traffico in officina con l'obiettivo di salvare solo i dati coordinati estratti dai dipendenti, scartando le informazioni sensibili dei dipendenti e i dati sull'aspetto fisico. Le coordinate analizzate possono poi essere inviate a un sistema centralizzato per guidare nuove politiche di movimentazione dei materiali che eliminano il traffico in officina e migliorano la produttività.
Questo scenario mette in evidenza il fatto che l'edge computing per l’IoT industriale avviene nel momento in cui i dati acquisiti possono essere elaborati per prendere decisioni in tempo reale o inviati a piattaforme centralizzate per guidare le politiche. Inoltre, mette in evidenza il livello di sicurezza che porta all'IoT industriale e l'impiego di robot all'interno delle officine.
Applicazione dell'edge computing per l'IoT industriale
L'edge computing industriale si riferisce anche ai diversi tentativi di portare il computing a bassa latenza negli impianti di produzione. Questi tentativi hanno avuto successo e sono stati utili per elevare l'uso dell’edge computing nei dispositivi IIoT. Per comprendere meglio i vantaggi dell’edge computing per l'IoT industriale, evidenziando i casi d'uso della sua applicazione si dipingono immagini più chiare per le imprese.
- Guidare l'automazione – Raggiungere una vera automazione all'interno delle officine industriali può essere possibile attraverso la completa integrazione dell’edge computing nelle apparecchiature, nei dispositivi e nei processi che guidano le operazioni. In situazioni in cui i dispositivi IIoT producono grandi serie di dati, l'invio dei dati catturati a sistemi centralizzati per l'analisi prima di inviare i risultati utilizzabili al dispositivo rallenta l'automazione. L’edge computing può essere integrato per eliminare i ritardi di comunicazione e di elaborazione per guidare l'automazione in tempo reale. Ciò significa che si può realizzare uno stabilimento a luci spente nel senso reale del termine, dove il contatto umano e il lavoro sono ridotti.
- Automatizzare le procedure di manutenzione – Uno degli elementi costitutivi di Industrie 4.0 è la sua capacità di introdurre la manutenzione predittiva nelle officine. E anche i dispositivi Industrial IoT nelle strutture smart devono essere mantenuti e ottimizzati per garantire che funzionino al massimo della loro capacità. L’edge computing può garantire che la procedura di manutenzione dei dispositivi IoT sia completamente automatizzata, dato che il dispositivo ha la capacità di sapere quando cercare punti di ricarica e intraprendere tale azione.
In questo modo, i singoli dispositivi IIoT non solo cattureranno i dati relativi all'ambiente circostante, ma monitoreranno anche le loro condizioni e intraprenderanno azioni preventive che ne garantiscano il funzionamento. Queste azioni potrebbero essere l'esecuzione di controlli diagnostici, la segnalazione ad una porta di ricarica o avanzate come l'acquisto di componenti sostitutivi per il sistema fisico di un dispositivo. I vantaggi dell'automazione della manutenzione includono la riduzione dei tempi di fermo macchina e l'aumento della produttività.
- Migliorare la sicurezza IT – Nella produzione, affrontare le lacune di sicurezza negli ecosistemi IT si è rivelato una sfida sia per le grandi imprese che per le PMI. L'introduzione dell'IIoT in officina aumenta anche queste sfide, poiché i dispositivi IIoT creano punti di accesso multipli che gli aggressori possono sfruttare. L'applicazione dell'edge computing per l'IoT industriale è un modo per affrontare queste sfide di sicurezza grazie al concetto alla base del suo processo di elaborazione.
L'applicazione dell’edge computing riduce i punti di fallimento o i punti di accesso che possono essere sfruttati poiché ogni dispositivo dell'IIoT funziona in modo indipendente l'uno dall'altro. L'indipendenza che consente l'edge computing può essere estesa anche alle apparecchiature legacy e crea un'officina in cui la manipolazione dei dati diventa locale. Ciò significa che l'IIoT e le apparecchiature legacy cattureranno, elaboreranno e scarteranno i dati temporanei mentre invieranno dati specifici permanenti a un gateway centralizzato.
Conclusione
La costruzione di dispositivi e apparecchiature IIoT rende l'introduzione dell'edge computing all'interno delle strutture un processo più semplice rispetto all'integrazione all'interno di un'officina in disuso. Questo perché la maggior parte dei dispositivi IIoT sono già dotati di unità di elaborazione che possono essere modificate per supportare l’edge computing. In questo modo si crea un'eccellente opportunità per le imprese di sperimentare e sfruttare l’edge computing per l’IoT indistriale.
