Edge Computing: Transformando a Produção Inteligente com Processamento Local de Dados

O Edge Computing é um sistema de micro centros de dados instalados na borda da rede, permitindo o processamento eficiente de dados localmente e próximo à fonte.

Aplicado a instalações empresariais, como fábricas, esta infraestrutura pode ser alojada por fornecedores de serviços e melhorar significativamente a conectividade. Isto agiliza o processo na nuvem, fornecendo processamento e análise instantâneos, com maior velocidade analítica.

Neste artigo, resumiremos os benefícios mais relevantes para a indústria e explicaremos como funciona através de uma série de casos reais.

A relação entre Edge Computing e Cloud Computing

Tanto as arquiteturas edge como cloud podem apresentar várias formas. No Cloud Computing, os dados ou o processamento são descarregados para servidores alojados num centro de dados remoto (público, privado ou híbrido).

No Edge Computing, os dados ou o processamento de dados são descarregados para centros de dados não tradicionais, mais próximos do utilizador final em termos de proximidade geográfica e de rede. Isto facilita a capacidade de fornecer níveis de latência e throughput que não são possíveis com Cloud Computing.

O Edge Computing é, portanto, uma extensão da Cloud, e juntos formam um dos pilares da Indústria 4.0. Quando configurados de forma complementar, combinam para fornecer uma experiência de processo especializada, especialmente necessária em locais remotos onde a conectividade é limitada ou inexistente.

Benefícios do Edge Computing para a Indústria

O Edge Computing Industrial conecta todos os ativos usados no fabrico, petróleo e gás, energia e muitos outros processos industriais. Tem três componentes principais:

• Conectividade Edge: com capacidade para conectar a qualquer sistema industrial e recolher/normalizar dados para uso imediato.
• Inteligência Edge: com capacidade para concentrar processamento e análise de dados na borda para obter o máximo valor das fontes de dados.
• Orquestração Edge: com capacidade para construir, implementar, gerir e atualizar aplicações edge.

Quando os três componentes estão unificados, não só se extrai o máximo valor dos dados, como a orquestração de aplicações é grandemente melhorada e os tempos de execução de aplicações são reduzidos, com o machine learning como exemplo.

Benefícios mais valiosos do Edge Computing para a indústria:

• Melhorar a qualidade do processo: a capacidade de tomar decisões em tempo real, integrar dados otimizados e lidar com análises complexas de fontes de dados pode elevar a qualidade dos processos industriais a um novo nível. Máquinas e instalações serão analisadas de forma flexível e precisa.
• Latência ultra-baixa: o seu potencial para reduzir drasticamente a latência aumenta consideravelmente os benefícios do IoT. É essencial para que o sistema interconectado funcione corretamente e possa responder criticamente a qualquer mau funcionamento.

• Alta largura de banda: O Edge Computing acelera o processo de download e análise de dados, permitindo que cada ponto de dados processe a sua própria informação. Isto reduz custos de armazenamento e stress em sistemas individuais, otimizando o processo de filtrar e encontrar a informação mais relevante.

• Interoperabilidade e flexibilidade melhorada: O Edge Computing serve como ponto de conexão entre tecnologias de informação e operacionais. A sua capacidade de processar dispositivos de forma coesa remove a barreira à integração de sistemas e tecnologias compatíveis. Além disso, atualizações constantes garantem um fluxo constante de inovações e reduzem o time-to-market.

• Armazenamento mais fiável: Ao distribuir funções de processamento e armazenamento pelo perímetro, os ciberataques não têm hipótese de derrubar toda a rede. A proximidade da computação à fonte de dados diminui o risco de dados e garante cibersegurança robusta.

O Edge Computing pode ser a camada de integração orientada a eventos em tempo real entre os dados da sua fábrica e os seus sistemas de negócio. Ajudá-lo-ão a acelerar e automatizar processos, extraindo todo o valor da informação digital.

Casos de uso de Edge Computing Industrial

A alta importância do Edge Computing reflete-se em cada vez mais casos de uso industriais. O edge impulsiona manutenção preventiva, monitorização baseada em condição, OEE, sistemas de visão, melhorias de qualidade e muito mais.

Também podem impulsionar casos de uso mais avançados, como inteligência artificial e machine learning na nuvem. O perímetro inteligente está a impulsionar melhorias significativas em operações e processos, aqui estão alguns destes cenários.

• Manutenção preditiva melhorando o tempo de atividade dos equipamentos: a transferência de dados de velocidade, temperatura e volume numa máquina fornece informação em tempo real sobre o seu estado e produtividade. Se forem detetadas falhas ou picos frequentes em qualquer das variáveis, como a temperatura, o supervisor pode tomar medidas preventivas para evitar paragens.
• Aumento da produção e flexibilidade de fabrico como serviço: O fabrico pode ser tornado mais flexível e móvel reduzindo o tempo necessário para configurar um local e criando modelos de uso partilhado onde múltiplas partes podem usar a mesma instalação. Para isso, a infraestrutura de rede necessária deve ser implementada e pode ser executada numa estrutura de Edge Computing.
• Impulso de automação em tempo real: O Edge Computing pode ser integrado para eliminar atrasos de processamento e comunicação para impulsionar a automação em tempo real. Isto encoraja a criação de uma fábrica autónoma, que opera automaticamente.

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O edge computing é o conceito de alojar processos de TI o mais próximo possível da fonte de dados. Em vez de depender de centros de dados distantes, usa infraestrutura local para processar dados. Leva a nuvem e traz para o hardware já localizado à sua volta.

Ao implementar Edge Computing com a plataforma integrada Nexus Integra, pode tomar as melhores decisões industriais. As suas funcionalidades de big data, aplicações de digital twin e machine learning permitirão que cientistas de dados comparem tendências históricas e dados em tempo real.

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