Da immer mehr Daten aus allen Richtungen auf Unternehmen zukommen, wenden sich viele von ihnen dem Edge Computing zu, um die riesigen Datenmengen, die im Feld gesammelt werden, zu sortieren und die Menge, die zur Verarbeitung in die Cloud oder ein Rechenzentrum übertragen werden muss, drastisch zu reduzieren. Es kann auch eine Vielzahl von Funktionen in Echtzeit ausführen, um den Betrieb sicherer und effizienter zu machen.
Edge-Computing oder "Edge Compute" (die beiden Begriffe werden synonym verwendet) kann sehr einfach als Datenverarbeitung definiert werden, die am "Rand" des Netzes stattfindet, d. h. in unmittelbarer physischer Nähe zu den Maschinen und Prozessen, die IoT Geräte überwachen oder steuern.
Die drei wichtigsten Treiber für die Implementierung von Edge Computing
Edge Computing ist ein leistungsfähiges Konzept, das sich gerade erst durchzusetzen beginnt. Viele Unternehmen wissen vielleicht nicht einmal, dass sie Edge Computing benötigen. Sie wollen einfach nur Herausforderungen lösen, und ob sie mit dem Konzept vertraut sind oder nicht, Edge Computing ist die Antwort. Lassen Sie uns über drei der wichtigsten Treiber sprechen.
Nr. 1: Verwalten von Daten, die Sie nicht sehen müssen
Der erste Treiber ist die Verwaltung von IoT Implementierungen, bei denen ein großes Datenvolumen am Rande erfasst wird. Möglicherweise steht nur eine begrenzte Bandbreite zur Verfügung, um all diese Daten zu übertragen, oder das Unternehmen möchte seine Bandbreite aufgrund von Kostenproblemen oder Nutzungsobergrenzen bei Mobilfunk Datenplänen sparsam einsetzen. Und ein Großteil dieser Daten kann tatsächlich ignoriert werden.
Im Durchschnitt handelt es sich bei den meisten Überwachungsdaten um Standard-"Heartbeat"-Daten, d. h. um Informationen, die im Wesentlichen besagen: "Ich bin betriebsbereit." Edge-Geräte senden oft die gleiche Nachricht jedes Mal, wenn sie zum Aufwachen und Melden programmiert sind. Ein Edge-Compute-Gerät kann automatisch zwischen den unveränderlichen "Heartbeat"-Daten und Ausreißerdaten, die Aufmerksamkeit erfordern, unterscheiden. So kann es das Datenvolumen minimieren, das eine Mobilfunk Verbindung erfordert. Wenn mehr Details benötigt werden, können Sie den Status einfach abfragen. Ansonsten werden die Heartbeat-Daten nicht übertragen.
Nr. 2: Abläufe automatisieren
Mit einer Edge-Computing-Lösung kann ein intelligentes Edge-Gerät eine Entscheidung treffen und Maßnahmen ergreifen. In einem Einsatz, in dem ein Edge-Gerät beispielsweise einen Wassertank überwacht, der ständig von einer Pumpe befüllt wird, kann das Gerät feststellen, ob der Tank voll ist und die Pumpe ordnungsgemäß funktioniert. Wenn das Wasser einen bestimmten Füllstand erreicht, kann das Edge-Gerät die Pumpe abschalten und den Füllstand melden.
Lokale Informationseingänge, egal ob es sich um einen oder 100 Eingänge handelt, liefern die Intelligenz, um zu bestimmen, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten. Diese Eingänge können Dinge wie Tankfüllstand, Temperatur oder Spannungswerte sein, die darauf hinweisen, dass die Batterie schwach wird. In diesem Fall könnte das Edge-Gerät einen Generator einschalten, um die Stromversorgung aufrechtzuerhalten, bis die Batterie ersetzt wird. Intelligente Geräte am Netzwerkrand haben die Fähigkeit, Prozesse zu starten und andere Geräte ein- und auszuschalten. Es ist erwähnenswert, dass Schalter, Relais und Aktoren unterschiedliche Mechanismen sind, die alle den gleichen grundlegenden Zweck in der Edge-Umgebung erfüllen.
Normalerweise gibt es in einer entfernten Kommandozentrale eine gewisse Übersteuerungsmöglichkeit. Aber im Idealfall kann das Gerät Maßnahmen ergreifen, ohne dass ein entferntes System einen Befehl senden muss. Das ist das Schöne am Edge Computing: Das Personal kann seinen wichtigen Aufgaben nachgehen, und niemand muss in ein Servicefahrzeug steigen, um zu einem entfernten Standort zu fahren. Es kümmert sich einfach um sich selbst.
Nr. 3: Sichtbarkeit am Rande gewinnen
Der dritte Treiber ist die Notwendigkeit, Einblick in den Status von Geräten und Prozessen sowie in wichtige Ereignisse im gesamten Netzwerk zu erhalten. Unabhängig davon, ob Sie Edge-Geräte haben, die Frostbedingungen, Bodenbedingungen, Wettermuster oder andere wichtige Daten überwachen, benötigen Systemmanager auf einen Blick Informationen über diese Bedingungen und kritische Benachrichtigungen, die ein Eingreifen erfordern.
Es gibt viele Beispiele, aber eines unserer Favoriten ist
Wake, Inc.ein Unternehmen, das Sensoren für die Betonaushärtung in schweren Bauprojekten anbietet. Mit
Digi ConnectSensor+ und
Digi Remote Manager®Wake bietet eine komplette Überwachungslösung, die Projektmanager über Hunderte oder Tausende von Betongüssen hinweg über alle kritischen Probleme informiert. Wenn der Beton eine Temperatursanierung benötigt, können Teams Benachrichtigungen erhalten und schnell Erwärmungs- oder Kühlstrategien anwenden, um sicherzustellen, dass der Beton richtig aushärtet und die Spezifikationen erfüllt.
Edge Computing und Ferninstallationen
Wie wir bereits angedeutet haben, erfordert die Verwaltung von Anlagen, die sich über weite Gebiete erstrecken, wie z. B. ein Ölfeld, ein Solar- oder Windpark oder eine Großbaustelle, besondere Überlegungen. Es wäre kostspielig und nahezu unmöglich, jede Installation von Mitarbeitern überprüfen zu lassen, um sicherzustellen, dass die Prozesse und Geräte jederzeit korrekt laufen. Edge Computing ist eine Schlüsselfunktion, um diese großen IoT Installationen kosteneffektiv zu machen.
Es gibt auch einige wirklich unternehmenskritische Anwendungsfälle, bei denen Maschinen oder Anlagen möglicherweise ernsthafte Schäden erleiden oder zu Umweltkatastrophen führen können, ohne dass ein sofortiges Eingreifen durch die nahezu in Echtzeit erfolgende Reaktionsfähigkeit von Edge Computing möglich ist.
Zum Beispiel kann ein Feuchtigkeitssensor, der mit einem Edge-Gerät verbunden ist, schnell einen Prozess zum Abschalten der Stromversorgung starten, um elektrische Geräte an einem Ort zu schützen, der anfällig für Überschwemmungen ist. Ein weiteres Beispiel sind Stromversorgungsunternehmen, die in Gebieten arbeiten, die anfällig für Waldbrände sind. Versorgungsunternehmen implementieren Edge-Computing-Lösungen zum Abschalten von Transformatoren, um die Brandgefahr zu verringern. In Fällen wie diesen werden die relativ bescheidenen Kosten für die Bereitstellung einer Edge-Computing-Lösung durch den potenziellen Verlust von Geräten und die daraus resultierende Betriebsunterbrechung leicht aufgewogen.
Edge Compute-Anwendungen und Anwendungsfälle
Die Anwendungsmöglichkeiten für Edge Compute sind enorm, insbesondere im
Industrie IoT (IIoT)-Raum, wo Bereitstellungen groß sein können, über weite Flächen verteilt sind und unterschiedlichen Bedingungen ausgesetzt sind, die ein Eingreifen erfordern können.
Wir haben bereits einige Anwendungsfälle erwähnt. Werfen wir einen Blick auf einige gängige Anwendungen für Edge Computing in verschiedenen Branchen.
Öl und Gas
In einer Öl- und Gasumgebung kann ein Gerät mit Edge Computing Schwellenwerte, Inline-Druck, Temperatur und Durchflussraten überwachen. Das Ziel ist hier, Öl- oder Gaslecks zu erkennen oder hoffentlich zu verhindern. Lecks sind in dieser Branche ein großes Problem, sowohl aus Sicherheits- und Umweltgründen als auch wegen möglicher Geldstrafen und Sanierungskosten. Wenn ein Edge-Computing-Gerät, das an einen Gaszähler angeschlossen ist, beispielsweise eine höhere als die normale Durchflussrate erkennt, kann es die Gasleitung automatisch abschalten und möglicherweise eine Explosion verhindern - und zwar schneller, als das Personal auf die Warnungen reagieren könnte.
Bewässerung und Landschaftspflege
In einem Landschaftsbewässerungssystem können Sie Edge-Computing-Intelligenz verwenden, um automatisch einen Regenmesser oder einen Bodenfeuchtesensor zu überprüfen, bevor Sie die Sprinkler einschalten. Ein Edge-Gerät könnte sogar mit dem nationalen Wetterdienst verbunden sein, so dass das Edge-Gerät die Regner ausschaltet, wenn an einem bestimmten Tag eine 70-prozentige Regenwahrscheinlichkeit besteht oder wenn es zu kalt ist und Frostgefahr besteht. Unternehmen, die kommerzielle Bewässerungssysteme und kommerzielle Rasenmanagementdienste herstellen, fügen jetzt Temperatur- und Feuchtigkeitsüberwachungsfunktionen hinzu, insbesondere bei Anwendungen mit hohem Wasserverbrauch wie Golfplätzen und in chronischen Dürregebieten im Südwesten der USA.
Gebäudeautomatisierung
Edge Computing wird in vielen Anwendungen der Gebäudeautomatisierung eingesetzt, z. B. in Aufzügen und HLK-Systemen. Aufzüge verfügen über Edge-Computing-Geräte zur Neukalibrierung und Anpassung an schwerere Lasten, wenn sich mehr Personen in einer Kabine befinden. Edge Computing spielt auch eine Rolle bei
vorausschauende WartungEs kann automatisch ein Wartungsticket erstellen, wenn potenzielle Probleme erkannt werden, wie z. B. ein Motor, der mit einer hohen Impedanz läuft, was darauf hinweisen könnte, dass der Motor zu verschleißen beginnt.
Viele Bürogebäude nutzen Edge Computing in HLK-Systemen, um Heizung und Kühlung abhängig davon zu steuern, ob sich Personen im Gebäude aufhalten oder nicht. Sie haben auch
intelligente Lichtsteuerungen mit Sensoren, um das Beleuchtungsniveau anzupassen und sogar die Jalousien zu öffnen oder zu schließen, um das natürliche Licht zu nutzen oder den Wärmegewinn im Sommer zu reduzieren. Diese Systeme können zwar aus der Ferne verwaltet werden, aber es ist bequemer und effizienter, wenn sie direkt vor Ort verwaltet werden können, ohne menschliches Eingreifen.
Edge-Computing-Systeme wie diese können Gebäudeeigentümern im Laufe der Zeit erhebliche Kosteneinsparungen bringen. Gebäudeautomationssysteme mit Edge-Computing-Funktionen sind auch ein gutes Beispiel für "
grüne Technologie.” Sie können die energieeffizienten Best Practices ermöglichen, die Gebäudeeigentümern helfen, die
Management in Energy and Environmental Design (LEED) Zertifizierung für ihre Immobilien. Die LEED-Zertifizierung wiederum kann ein Wettbewerbsdifferenzierungsmerkmal bei der Vermarktung an Mietinteressenten sein, die ihr Umweltbewusstsein fördern wollen.
Wind- und Solarfarmen
Heute sind viele
grüne Technologie Anwendungen wie Wind-, Solar- und Wasserkraftanlagen und sogar Müll- und Recyclingsysteme sind IoT-fähig. Sensoren, Funkgeräte und Gateways sammeln und übertragen Daten über verschiedene Bedingungen und können dann Prozesse in Gang setzen. Dazu gehören beispielsweise die Anpassung der Neigung von Sonnenkollektoren oder das Abschalten von Windturbinen, wenn diese durch extreme Windverhältnisse gefährdet sind.
Fertigung
Edge Computing ist häufig in Fertigungsstraßen zu sehen, wo jeder Roboter oder jede Maschine über eine eigene künstliche Intelligenz (KI) verfügt und selbst läuft und dann Daten an einen Aufzeichnungsserver sendet. Edge Computing kann erkennen, ob ein Zustand nicht den Spezifikationen entspricht oder ob Maßnahmen ergriffen werden müssen, damit die Maschinen reibungslos und sicher funktionieren.
In letzter Zeit hören wir viel mehr über
KI, maschinelles Lernen und maschinelles Sehen Systeme, die in Verbindung mit Edge Computing implementiert werden. Wenn Sie eine Edge-Computing-Lösung verwenden, um eine Reihe von Pegeln oder Schwellenwerten zu überwachen, können Sie diese durch maschinelles Lernen im Laufe der Zeit verfeinern und abstimmen. Diese Kombination aus Edge Computing und maschinellem Lernen kann die Qualität und Konsistenz in der Fertigung deutlich verbessern.
Digi-Lösungen für Edge Computing
Digi unterstützt Ihre Edge-Computing-Anforderungen in der gesamten Industrielandschaft mit kompletten Mobilfunk Lösungen wie
Digi IX20 und
Digi WR31, die die Fernüberwachung und -verwaltung von Geräten in den Digi Remote Manager® integrieren - die Kommandozentrale Ihres verteilten Netzwerks.
Digi Connect® Sensor+ ist eine unserer führenden Lösungen mit Edge-Computing-Funktionen. Connect Sensor+ kann regelmäßige Sensormessungen vornehmen und ist in der Lage, Maßnahmen zu ergreifen, z. B. durch Betätigung eines Schalters zum Abschalten einer Öl- oder Gasleitung, wenn ein vordefinierter Schwellenwert erreicht wird.
Digi Connect Sensor+ wird oft für Edge-Umgebungen gewählt, da es über Alarm- und Triggerfunktionen verfügt, wie alle Digi Mobilfunk Router der IX (Industrie)-Serie. Viele Kunden wählen IX-Router speziell deshalb, weil sie industrietauglich sind und den extremen Temperaturen und Feuchtigkeitsbedingungen standhalten, die in so vielen industriellen Außenbereichen zu finden sind.
Und wenn Sie Produkte entwerfen und bauen IoT , hat Digi Sie auch hier mit einer vollständigen Suite von Embedded-Lösungen abgedeckt.
Digi XBee® Geräte, wie zum Beispiel die
Digi XBee 3 Mobilfunk LTE-M/NB-IoT, und Cat-M-Modems, integrieren MicroPython und können so programmiert werden, dass sie verschiedene Funktionen am Rand ausführen. Diese Geräte können die Fähigkeit haben, in regelmäßigen Abständen aufzuwachen und Messwerte zu erfassen oder den Sensor aufzufordern, einen bestimmten Datenwert zu liefern, und dann in den Schlafmodus zu wechseln.
Digi XBee RF-Module, verbunden mit
Die Gateways von Digi IoT kann ebenfalls eine ähnliche Aktion auslösen. Darüber hinaus haben Digi-Geräte die Möglichkeit, Edge-Computing mit Amazon Greengrass auf dem
Digi ConnectCore® System-on-Module.
Erfahren Sie mehr und verbinden Sie sich mit uns
Edge Computing breitet sich jeden Tag in mehr Branchen und mehr Branchenvertikalen aus. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, was Edge Computing für Ihre Branche bieten kann, lesen Sie unsere
Edge Computing Seite, oder
Kontakt um ein Gespräch zu beginnen.