Edge Computing na Manufatura: Guia Completo para Fabricantes

Abaixo está o que abordaremos neste artigo aprofundado sobre edge computing na manufatura. Selecione um link se deseja pular para uma seção específica:

• Introdução ao Edge Computing na Manufatura
• O que é Edge Computing?
• O que é uma Plataforma de Edge Computing?
• O que é um Dispositivo Edge?
• A Relação entre Edge e Nuvem
• Casos de Uso de Edge Computing na Manufatura
• Como o Cenário de Conectividade na Manufatura está Mudando

Introdução ao Edge Computing na Manufatura

A estrutura de edge computing está rapidamente encontrando seu caminho em uma variedade de indústrias à medida que dispositivos Internet das Coisas (IoT) se tornam mais comuns. Um dos casos de uso mais promissores de edge computing é na manufatura, onde essas novas tecnologias podem potencialmente levar a ganhos massivos de produtividade.

Embora a IoT já esteja se provando um habilitador crítico no chão de fábrica, as organizações agora buscam melhorar ainda mais a capacidade de resposta de seus sistemas de manufatura. Para alcançar isso, essas organizações estão adotando manufatura inteligente com edge computing como seu principal habilitador.

A manufatura inteligente vislumbra um futuro onde equipamentos de fábrica podem tomar decisões autônomas baseadas no que está acontecendo no chão de fábrica. As empresas podem integrar mais facilmente todas as etapas do processo de manufatura, incluindo design, manufatura, cadeia de suprimentos e operações. Isso facilita maior flexibilidade e reatividade ao participar de mercados competitivos. Habilitar essa visão requer uma combinação de tecnologias relacionadas como IoT, IA/aprendizado de máquina e Edge Computing.

A principal vantagem de coletar análises na borda da rede é a capacidade de analisar e executar em dados em tempo real sem os custos de largura de banda que vêm com o envio desses dados para fora do local (para a nuvem ou data center) para análise. A manufatura é sensível ao tempo em termos de evitar a produção de componentes fora de especificação, tempo de inatividade de equipamentos, lesões ou morte de trabalhadores. Para tarefas mais complexas e de longo prazo, os dados podem ser enviados para a nuvem e combinados com outras formas de dados estruturados e não estruturados. Como resultado, o uso dessas duas estruturas de computação separadas não é mutuamente exclusivo, mas sim uma relação simbiótica que aproveita os benefícios que cada uma fornece. Abaixo, mergulhamos mais fundo em casos de uso e a relação entre nuvem e edge na manufatura.

Primeiro, definiremos os componentes de uma estrutura de edge computing.

O que é Edge Computing?

Edge computing é uma estrutura de computação distribuída que traz computação e armazenamento de dados mais perto da fonte dos dados, melhorando assim o tempo de resposta e economizando largura de banda.

Simplificando, edge computing é sobre pegar código que roda na nuvem e executá-lo próximo ou em dispositivos locais. Exemplos incluem dispositivos gateway (como MachineMetrics Edge) ou até um PC ao lado de equipamentos habilitados para IIoT.

Com edge computing, menos dados precisam ser transmitidos para a nuvem. Isso é particularmente útil para coletar dados de alta frequência usados para executar algoritmos de aprendizado de máquina. Como esses dados podem ser processados na borda, podem ser acionados imediatamente. Em contraste, se esses dados de alta frequência fossem transmitidos para a nuvem, processados e então acionados, haveria um efeito de latência. O edge computing resolve esse problema.

Para entender edge computing, ajuda a pensar em uma solução IoT como geralmente tendo três componentes:

• Coisas como dispositivos IoT, que geram dados de sensores.
• Insights que você extrai desses dados.
• Ações que você realiza com base nesses insights para entregar algum tipo de valor.

Com edge computing, você move os componentes insights e ações da nuvem para o dispositivo. Em outras palavras, você traz parte do código diretamente para o dispositivo, que é usado para processar e extrair insights dos dados e realizar alguma ação em resposta a eles.

Na manufatura, as coisas podem ser máquinas ou equipamentos no seu chão de fábrica. Insights poderiam ser dados de máquinas em tempo real. E um exemplo de ação pode ser uma máquina pausando a operação devido a quebra de ferramenta antecipada.

O que é uma Plataforma de Edge Computing?

Plataformas edge construídas para manufatura permitem coletar dados de sistemas industriais como CLPs, Sistemas de Controle Digital, sensores ou historiadores e executar aplicações localmente sobre os dados, como processamento de eventos, análises preditivas, modelos de aprendizado de máquina e mais — tudo em uma implantação offline-first.

Plataformas de edge computing gerenciam as aplicações, dispositivos e conexões que operam na borda de uma rede. Aqui, dispositivos edge e equipamentos conectados ("coisas") podem se comunicar e realizar tarefas em uma taxa mais rápida do que aquelas alcançadas com computação pura em nuvem.

Lidar com muitos dispositivos edge pode ser uma tarefa desafiadora. Uma plataforma de gerenciamento edge centralizada alivia esse problema conectando os muitos dispositivos edge díspares para garantir o gerenciamento adequado de toda a rede. Por exemplo, com uma plataforma de edge computing, fabricantes podem enviar atualizações de segurança em todos os dispositivos edge e solucionar problemas se necessário.

Em um sentido, plataformas de edge computing simplesmente trazem os recursos computacionais de uma nuvem mais perto das fontes de dados. Assim, plataformas edge simplesmente fazem o trabalho de uma plataforma de computação em nuvem, mas na borda. Isso reduz a tensão nos recursos de computação em nuvem e reduz a latência de dados entre o dispositivo edge e o equipamento. Se aprendizado de máquina e IA são o caminho do futuro, a velocidade com que os dados podem ser armazenados e analisados é vital.

O que é um Dispositivo Edge?

Dispositivos edge são equipamentos que gerenciam o fluxo de dados entre uma rede local e a nuvem. Eles atuam como um gateway entre equipamentos conectados em uma rede local e a plataforma de software usada para analisar os dados.

No contexto de manufatura inteligente, dispositivos edge fornecem mais do que um link entre redes separadas. Eles também incluem funcionalidade para aprimorar segurança de IoT e conversão de analytics. Para expandir, dispositivos edge traduzem dados de outra forma incompatíveis (se você tivesse protocolos diferentes, por exemplo) para que dados de diferentes fontes possam ser agregados e compreendidos na nuvem.

A distância física com uma rede tradicional significa tempos de transmissão mais longos para grandes pacotes de dados. Dispositivos edge permitem que as redes de dados provenientes das máquinas fiquem muito mais próximas de onde os dados são armazenados e analisados. Isso permite um retorno de informação muito mais rápido para o usuário, o que é essencial quando se trata de casos de uso como análises preditivas em tempo real. Dispositivos edge e edge computing estão colocando mais armazenamento e poder analítico para consumir e agir sobre os dados, bem no local da máquina.

À medida que infraestruturas IoT crescem em complexidade (ou seja, mais locais de fábrica, dispositivos e redes), a necessidade de agregação e processamento de dados permanece importante. No entanto, o desafio é que dispositivos na borda sofrerão com comunicação de alta latência com a plataforma de computação em nuvem.

É isso que dispositivos edge e plataformas de edge computing trabalham para resolver.

A Relação entre Edge e Nuvem

Temos um artigo completo sobre a diferença entre edge computing e cloud computing na manufatura, então manteremos este curto.

Edge e nuvem são duas tecnologias distintas, mas frequentemente usadas em tandem devido às suas forças compensatórias. No cerne da relação, edge computing processa e age sobre dados que são sensíveis ao tempo, enquanto cloud computing agrega dados em um local centralizado que não precisará ser acionado de maneira oportuna.

Em uma infraestrutura IIoT completa, fabricantes podem usar tanto o edge para coleta de dados em tempo real, análises preditivas e tomada de decisão autônoma, quanto a nuvem para análise agregada de dados, benchmarking e análise de tendências.

Esses benefícios e desvantagens continuam:

Casos de Uso de Edge Computing na Manufatura

Vamos agora discutir razões práticas para o uso de edge computing na manufatura. Existem uma variedade de benefícios de negócios em garantir que todas as redes estejam devidamente conectadas à nuvem enquanto também podem fornecer recursos de computação poderosos na borda.

• Melhoria do tempo de atividade do equipamento: Uma falha em um subsistema, componente ou o impacto de executar um componente em estado degradado pode ser prevista em tempo real, continuamente refinada à medida que mais dados são analisados, e usada para melhorar o uso operacional e agendamento de manutenção.
• Redução de custos de manutenção: Análise aprimorada da manutenção necessária também significa que mais reparos podem ser concluídos na primeira visita, dando aos mecânicos instruções detalhadas sobre as causas de um problema, qual ação é necessária e quais peças são necessárias — reduzindo o custo de reparo.
• Estoque de peças de reposição menor: Modelos de analytics de edge podem ser adaptados aos requisitos de um dispositivo ou sistema individual. Isso pode significar ler sensores diretamente associados a certos componentes e/ou subsistemas. Guiado pelo valor de negócio desejado da organização, o modelo de edge pode definir como o dispositivo ou sistema deve ser configurado otimamente para atingir uma meta de negócio, tornando um estoque de peças de reposição muito mais eficiente a custo mínimo.
• Prevenção de falhas críticas: Ao adquirir, monitorar e analisar dados sobre componentes, analytics de edge podem identificar uma causa antes que seu efeito se materialize, permitindo detecção e prevenção de problemas mais cedo.
• Monitoramento baseado em condição: Com a convergência de TI e OT, fabricantes podem acessar dados de máquinas, permitindo monitorar a condição de seus equipamentos no chão de fábrica mesmo se estiverem usando equipamentos legados.
• Novos modelos de negócio: Talvez o mais importante, analytics de edge podem ajudar a moldar novos modelos de negócio para capturar novas oportunidades. Por exemplo, pode melhorar sistemas de gestão de peças just-in-time usando análise de auto-monitoramento que prevê quais componentes falharão e quando — acionando notificações de substituição de peças por toda a cadeia de valor. Isso permite a criação de um cronograma de manutenção "conforme necessário", reduz tempo de inatividade e estoque de peças, e resulta em um modelo mais eficiente.

Como o Cenário de Conectividade na Manufatura está Mudando

Sabemos que o objetivo da IoT industrial é aplicar análises avançadas a vastas quantidades de dados de máquinas, tudo com o objetivo de reduzir tempo de inatividade não planejado, reduzir o custo geral de manutenção de máquinas e aproveitar capacidades de aprendizado de máquina. A nuvem tem sido fundamental para tornar esse tipo de aquisição, transferência e análise massiva de dados possível.

Edge computing e analytics estão simplesmente levando este conceito a um novo nível, reduzindo a distância física entre as máquinas e o próprio processamento de dados. Para empresas espalhadas por distância e adquirindo dados de muitas fontes, essa proximidade ajuda a lidar com várias realidades:

• Problemas de conectividade relacionados à distância, bem como o custo de transferência massiva de dados contínua para um local centralizado.
• Disponibilidade de analytics em nível operacional, permitindo que usuários em múltiplos níveis tomem decisões rapidamente.
• Disponibilidade de dados em tempo real, para tomada de decisão mais rápida (e até autônoma).
• Garantia de segurança dos dados e integridade da rede.

Todas essas realidades, quando tratadas pelo edge computing, permitem que fabricantes reduzam custos e aumentem a eficiência. Além disso, fabricantes agora podem ter uma transferência de dados confiável com poucos erros e riscos à segurança. Sem mencionar que isso também permite personalização e manufatura de pequenos lotes com o mesmo valor que uma produção em grande escala experimentaria. Com edge computing, tudo isso está disponível com manutenção flexível e simplificada de todos os dispositivos.

Quando a velocidade dos dados é a ordem do dia e a conectividade precisa ser sólida, o edge será a solução que os fabricantes devem buscar. Aplicar algoritmos de IA e aprendizado de máquina para visualizar, diagnosticar e prever problemas em tempo real é uma meta que pode ser mais facilmente alcançada com proximidade, velocidade e uma rede sólida. Visualizações em tempo real e notificações preditivas permitem que sua equipe tome ação corretiva imediata e mantenha suas máquinas funcionando sem medo de perder dados cruciais.

A manufatura industrial está à beira de uma revolução graças ao potencial do edge computing. Combinado com uma nova geração de dispositivos edge inteligentes de IoT, aplicações de edge computing transformarão completamente a manufatura nas próximas décadas para impulsionar melhor eficiência e produtividade enquanto também controlam custos.