Desbloqueie Sucesso em IoT com Inteligência de Borda

Do simples ao incrivelmente complexo, inteligência de borda é uma aliada para o sucesso do seu projeto de IoT.

Transformação digital está varrendo todas as indústrias, levando organizações a instalar sensores de áudio, vídeo e vibração em suas operações. No entanto, dado que 30% de projetos de IoT falham na fase de proof-of-concept, é inteiramente razoável ser cauteloso quando se trata de investir dinheiro em implantações de IoT em larga escala.

Uma das causas primárias de falha de IoT é que organizações raramente estão preparadas para o tsunami de dados que todos aqueles dispositivos geram. A quantidade de dados coloca pressão na latência e na infraestrutura de computação central ou nuvem, sem mencionar a força de trabalho. O trabalho que vai em separar o joio do trigo — dados de manutenção rotineira de insights acionáveis como falha iminente de máquina — é assustador para a maioria das organizações.

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Entre edge computing. Edge computing está preparado para se tornar o status quo, envolvendo processamento de dados localmente no ponto de criação de dados. Gartner prevê que até 2025, 75% dos dados gerados por empresas serão criados e processados fora da nuvem; hoje, é cerca de 10%. Organizações começaram a implementar edge computing para remediar a latência e custos de largura de banda associados a transmitir grandes quantidades de dados de data centers centralizados para a nuvem.

Há muita variedade, porém, em soluções de edge computing. Muitas soluções carecem de uma forma de dar sentido aos dados coletados. Pessoal de OT recebe esses dados e frequentemente não sabe o que fazer com eles ou como analisar os dados para aumentar eficiências operacionais. Processamento adicional é frequentemente necessário, tipicamente da nuvem. No entanto, plataformas de edge computing inteligentes adicionam avanços fundamentais que abordam esses desafios, tornando analytics robustos disponíveis sem conexão com a nuvem.

Inteligência de Borda: Para uma IoT Mais Inteligente e Ágil

Inteligência de borda constrói sobre as capacidades típicas de ingestão de dados comuns entre plataformas de edge computing com camadas de funções avançadas como machine learning (ML) e inteligência artificial (IA.) ML tira a carga da nuvem e data centers fornecendo analytics e insights acionáveis direto na borda. Soluções inteligentes derivam insights acionáveis dos dados de streaming e respondem a eles através de alertas em tempo real para operadores e outros sistemas empresariais. Capacidades de controle de loop fechado entre a nuvem e a borda também são suportadas para automatizar ações corretivas em ativos ou processos imediatamente.

ML com capacidades inteligentes de borda reduz carga de computação aprendendo em ação. Ele processa continuamente altas frequências de streams de dados e pacotes de informação, formando uma solução completa direto na borda onde você mais precisa. Aqui está uma abordagem de três pontos para processamento de dados na borda:

• Ingestão e Enriquecimento: O primeiro estágio do processamento de borda é ingestão e enriquecimento de dados. Esta camada limpa dados e os prepara para processamento através de decodificação, filtragem, interpolação e mais. Combina e alinha altos volumes, variedades e velocidades de streaming de vídeo, sensores digitais e dados de ativos. É a pedra angular que garante qualidade de dados para todo processamento e computação adicional.
• Processamento de Eventos Complexos (CEP): Inteligência é fornecida através do CEP fornecendo detecção de padrões e analytics em tempo real para os dados de streaming limpos. Aqui, insights acionáveis são derivados através de algoritmos baseados em regras, e ações podem ser tomadas.
• Motor de Machine Learning: Executar modelos de machine learning na borda pode ser um desafio pois dispositivos de borda são menores em poder de computação e memória. Um CEP adequado fornece pré e pós-processamento de dados requerido para os modelos, então tamanho do modelo, camadas e memória necessária para execução é frequentemente reduzido em 10X ou mais após ser preparado para a borda.

Quando se trata de inteligência de borda, machine learning pode resolver problemas muito complexos e até fornecer previsões sobre saúde e performance de operações. Em certos ambientes, não é exagero dizer que analytics avançados e ML no nível do site podem salvar vidas.

Inteligência de Borda Off-Line

Há muitas instâncias quando uma organização pode não querer confiar envio de dados de um dispositivo para a nuvem ou internet, e inteligência de borda torna possível manter o poder de processamento e ML, enquanto perde a necessidade de conectividade com a nuvem. Sua organização pode colher os recompensas de processamento profundo de dados avançado sem os riscos de segurança e custos de largura de banda, processamento e armazenamento.

Quais benefícios sua organização pode esperar ver após fazer a transição para inteligência de borda?

• Redução massiva de dados. Quando analytics movem para a borda, há uma diminuição massiva na quantidade de dados empurrados pela rede. Isso reduz custos de armazenamento e manuseio de dados, enquanto também libera pessoal de TI e OT para trabalhar em questões mais complexas.
• Melhores insights em tempo real. Mantendo a computação próxima à fonte de dados, machine learning edgificado pode detectar padrões emergentes e habilitar respostas imediatas antes que um glitch se torne uma crise em escala total.
• Manutenção preditiva para todos. Porque um sistema baseado em borda pode lidar com todos os dados de máquinas entrantes, pode prever necessidades de manutenção em todos os equipamentos na operação, não apenas cortando substancialmente o tempo que leva para planejar atividades de manutenção, mas também prevenindo acidentes causados por manutenção atrasada.
• Melhoria de rendimento. Usuários podem aumentar produtividade e reduzir downtime detectando e abordando rapidamente performance subótima, fornecendo melhor performance com visão de 360 graus das operações.

Ao transformar o mercado de IoT, inteligência de borda torna análise em tempo real mais fácil, aumentando eficiência operacional enquanto diminui custos incorridos no manuseio e armazenamento de dados.

Uma solução de borda inteligente pode realizar muitas funções que tiram a carga manual de operadores e consumidores de dados. Idealmente, você precisa de uma solução que não seja apenas inteligente sobre agregar e ordenar dados mas também tenha a capacidade de detectar quando um ativo ou processo está mau funcionando.

Como você viu, edge computing inteligente, além de capacidades de machine learning, fornece insights vitais e acionáveis em tempo real, ajudando organizações a conquistar alguns desafios fundamentais e abrir a porta para analytics avançados. No lado fundamental, eles garantem que todos seus dispositivos estão se comunicando no protocolo de rede IoT de sua escolha (ModBus, OPCUA, etc.), enquanto também processam dados avançados na borda, sem lag de problemas de latência. E, eles podem melhorar sua tomada de decisão porque você sempre terá os dados mais atualizados.

Do simples ao incrivelmente complexo, inteligência de borda é uma aliada para o sucesso do seu projeto de IoT.