A startup de Edge Computing ajuda a indústria a enfrentar o dilúvio de dados

A startup FogHorn, fundada em 2014, foi uma das primeiras para se concentrar na computação de ponta. Finalista no IoT World Awards nas categorias “melhor solução industrial de IoT” e “melhor solução de computação de ponta”, FogHorn já ganhou vários prêmios. O Gartner citou a startup de computação de ponta como um “fornecedor legal”, enquanto a Frost &Sullivan deu à empresa vários prêmios em 2017 e 2018.

Ao longo dos anos, a tecnologia Lightning da empresa foi instalada em milhares de dispositivos e sensores IIoT e fez parceria com uma variedade de OEMs, incluindo Dell EMC, Google (via Google Cloud IoT Core) e Amazon’s AWS. A empresa relata que seus clientes viram uma redução de até mil vezes nos custos de armazenamento em nuvem após a implantação de sua tecnologia. “O paradigma de enviar todos os dados para a nuvem realmente começou a se transformar”, disse David King, CEO da empresa, em uma entrevista no início deste ano. “As pessoas estão falando sobre a necessidade de um recurso de tecnologia de ponta mais poderoso, porque você não pode enviar tudo para a nuvem para obter os insights.”

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O foco principal da FogHorn é fornecer uma plataforma escalonável para análise de ponta que permite o processamento local em tempo real de dados de sensores gerados a partir de máquinas industriais. A tecnologia da empresa é adequada para aplicações que envolvem "um grande volume ou alta velocidade de dados", disse King.



Essas aplicações abrangem uma variedade de setores, incluindo “manufatura, petróleo e gás, produtos químicos, mineração, energia e água, edifícios inteligentes, cidade inteligente e transporte”, disse King. “Existem muitos setores onde existe uma grande quantidade de fontes de dados de clientes existentes. E agora, com o advento da tecnologia de câmera e microfone de baixo custo, você obtém sensores de imagem e áudio que estão produzindo ainda mais dados. ”

O software FogHorn pode ser executado em uma variedade de dispositivos, incluindo gateways Linux tradicionais de placas Raspberry Pi.

As capacidades de processamento de ponta da empresa podem ajudar as empresas industriais a agilizar os processos industriais. Por exemplo, um dos clientes da empresa, a empresa japonesa de eletrônicos Daihen, foi capaz de reduzir as tarefas manuais de entrada de dados em uma única fábrica em 1.800 após instalar o software da empresa.

Recentemente, a FogHorn fez parceria com a Honeywell para implantar seu software em smartphones de nível industrial (foto). Nem todo mundo considera o smartphone um dispositivo de ponta, disse Sastry Malladi, o diretor de tecnologia da empresa em uma entrevista na Hannover Messe, mas a capacidade de criar uma versão de aplicativo para smartphone de seu software coloca recursos analíticos sofisticados nas mãos dos operadores industriais. Um trabalhador que tenta escanear um código de barras manchado com um smartphone industrial, por exemplo, pode usar o aplicativo Lightning Mobile para reconstruir o código de barras. “Códigos de barras são freqüentemente danificados. Talvez esteja rasgado e incompleto ”, disse Malladi. Mas o aplicativo da empresa pode usar o aprendizado de máquina para reconstruir muitos desses códigos de barras.



FogHorn apregoa o aplicativo como a primeira tecnologia de computação de ponta construída para dispositivos Android robustos. O aplicativo está disponível na loja de aplicativos interna da Honeywell, bem como na loja de aplicativos privada da FogHorn.

A segunda versão do software principal da FogHorn, conhecida como Lightning 2.0, está disponível em gateways pré-configurados e também pode ser instalada em gateways existentes da empresa industrial. O Lightning 2.0 oferece novos recursos de aprendizado de máquina e suporte para Predictive Model Markup Language e para processamento simultâneo de vários fluxos de dados por meio de fusão de sensores. A versão anterior do software já suportava protocolos de ingestão de dados industriais como Modbus, OPC / UA e MQTT.

O software da empresa também pode ajudar a garantir a precisão dos modelos de aprendizado de máquina e detectar quando os modelos degradam com o tempo. “Podemos começar a retreinar os modelos automaticamente e empurrá-los de volta ao limite”, disse Malladi. “Isso é o que chamamos de AI de borda ou ML de loop fechado.”