La Industria 4.0 ha aumentado significativamente la cantidad de máquinas autónomas necesarias en entornos industriales. Equipadas con habilidades de pensamiento similares a las humanas, se espera que estas máquinas revolucionen la industria con la máxima eficiencia y operación precisa. El ecosistema de automatización industrial incorpora múltiples sensores de borde. Estos sensores recopilan señales ambientales y ambientales y las transmiten a los centros de datos de borde para monitorear y controlar varios parámetros que afectan las operaciones. Estos sensores generan grandes cantidades de datos que deben monitorearse para identificar patrones y extraer información clave. Esto puede contribuir aún más a la optimización.
Con AI/ML y BDA formando la base de la Industria 4.0, sabemos que los datos son el nuevo oro. Los datos generados por los sensores de borde son procesados por estas herramientas para administrar y analizar de manera eficiente una amplia gama de procesos. Estas herramientas ayudan a las empresas a obtener información sobre el comportamiento de los procesos, reconocer patrones y buscar eventos relacionados con las operaciones industriales. Este análisis respalda aún más la creación de algoritmos para ayudar a optimizar máquinas y monitorear dispositivos.
El procesamiento de los datos generados requiere un poder computacional significativo. Por lo tanto, la computación en la nube juega un papel importante en el procesamiento de datos con soporte simbiótico de la nube, lo que resulta en una inversión reducida. Sin embargo, esto tiene el costo de una mayor latencia y uso de ancho de banda, lo que afecta la funcionalidad general del sistema. Además, las aplicaciones como los automóviles autónomos y la atención médica computacional requieren respuestas más rápidas. Aquí, la informática perimetral está ayudando a llenar el vacío.
Evaluación de datos de sensores perimetrales mediante IoT
El Internet de las cosas formará un ecosistema completo de sensores conectados y dispositivos de apoyo, lo que facilitará el monitoreo remoto y el cálculo de datos. La gran cantidad de datos generados se procesa en la nube. La nube no es más que un gigantesco centro de datos que funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana y procesa cantidades masivas de datos mientras está conectado a Internet.
Estos centros de datos generalmente están ubicados en áreas remotas, ya que requieren grandes áreas de terreno y electricidad barata. Esto aumenta la latencia y aumenta el uso del ancho de banda. La solución a esto es colocar un pequeño centro de datos del tamaño de un pequeño contenedor de envío cerca del borde cerca de los sensores, motores, actuadores, etc.
IoT también puede ayudar a compartir datos entre industrias a través de plataformas de análisis integradas. Tipos similares de máquinas se implementan en diferentes industrias, y estas máquinas se utilizan bajo diferentes cargas y condiciones ambientales, generando así diferentes tipos de datos. Compartir estos datos entre industrias ayudará a construir ecosistemas robustos.
Los datos de los consumidores locales ayudan a las empresas a optimizar sus productos. Estas optimizaciones se pueden realizar tanto en software como en hardware. El primero se realiza de forma inalámbrica a través de Internet, el segundo en las ediciones más recientes del producto. La recopilación de datos de usuarios locales conlleva problemas de seguridad y privacidad. Edge Computing incluye almacenamiento local y distribuido de datos y ayuda a evitar que los gigantes tecnológicos acumulen enormes cantidades de datos personales. Pero también hace que sus datos sean vulnerables a los ciberataques.
¿Después de recopilar los datos del sensor de borde?
Los datos recopilados de los sensores perimetrales se envían a centros de datos centralizados, centros de datos perimetrales localizados o se recopilan y procesan cerca de los propios sensores/accionadores perimetrales. En cualquier caso, el valor debe derivarse de él. Estos datos se introducen en algoritmos para identificar patrones y proporcionar información sobre el proceso. La industria realiza un mantenimiento regular en las máquinas para mantenerlas funcionando al máximo tiempo de actividad y minimizar las averías. Los sensores de borde se agregan a las máquinas propensas a fallas. Los datos de estos sensores se pueden analizar para realizar un mantenimiento predictivo y reducir el tiempo de inactividad.
Los fabricantes de automóviles autónomos como Tesla están utilizando sensores y computación de punta para analizar rápidamente los datos, tomar medidas correctivas basadas en datos de tráfico en tiempo real y monitorear y monitorear varios sistemas dentro del automóvil. Los sistemas de atención médica utilizan la computación perimetral con datos de sensores para recopilar y analizar datos a fin de brindar una imagen unificada y completa del perfil de salud de un paciente. También podemos recopilar y compartir datos de cirugías críticas para mejorar los procedimientos y compartir información en todo el mundo. El sector agrícola utiliza datos de sensores de borde para monitorear los nutrientes del suelo, el uso del agua y las condiciones climáticas para predecir los rendimientos. Estos datos también se utilizan para optimizar y mejorar los rendimientos en el próximo ciclo al predecir las mejores temporadas y condiciones de crecimiento.
El futuro de la computación perimetral
Junto con el desarrollo del sector privado red 5G, IA, ML y más, el futuro de la informática perimetral es brillante. Con procesadores más potentes y acceso mejorado a redes más rápidas y más amplias a través de dispositivos de borde inteligente privados con tecnología 5G y TinyML, todo esto combinado con la informática de borde abre nuevos casos de uso. En el sector de la energía, donde el mundo necesita conservar los recursos finitos disponibles y prevenir el cambio climático, se utilizan sensores de borde inteligente para monitorear el uso de estos recursos, y la computación de borde se usa para brindar soluciones sostenibles que serán más asequibles. Tome el ejemplo de las granjas donde los sensores centralizados y la computación en la nube eran prohibitivamente costosos, pero con tecnología de punta pueden volverse más asequibles.
Edge Computing está ayudando a los automóviles autónomos como Tesla a alcanzar nuevas alturas. Puede usar el mismo concepto para construir una ciudad inteligente, compartiendo información entre otros automóviles, edificios y estructuras para crear un ecosistema inteligente que convierta su ciudad en una máquina impulsada por IA. La computación perimetral eficiente está habilitada por procesadores más económicos, almacenamiento mejorado y redes 5G privadas más rápidas para acceder a los datos circundantes para la optimización.