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 gerade erst in Schwung kommt. 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 Faktoren 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 viele dieser Daten können tatsächlich ignoriert werden.
Im Durchschnitt handelt es sich bei den meisten Überwachungsdaten um standardmäßige "Heartbeat"-Daten, d. h. um Informationen, die im Wesentlichen besagen, dass alles in Ordnung ist. Edge-Geräte senden oft jedes Mal dieselbe Nachricht, wenn sie zum Aufwachen und Melden programmiert sind. Ein Edge-Computing-Gerät kann automatisch zwischen den unveränderlichen Heartbeat-Daten und Ausreißerdaten, die Aufmerksamkeit erfordern, unterscheiden, indem es eine Reihe von Kontrollen durchführt. Auf diese Weise kann das Datenvolumen, das eine Verbindung zu Mobilfunk erfordert, minimiert werden. 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, bei dem ein Edge-Gerät einen Wassertank überwacht, der ständig von einer Pumpe befüllt wird, kann das Gerät beispielsweise feststellen, ob der Tank voll ist und die Pumpe ordnungsgemäß funktioniert. Wenn der Wasserstand einen bestimmten Wert erreicht, kann das Edge-Gerät die Pumpe abschalten und dann den Füllstand melden.
Lokale Informationseingänge, ob ein Eingang oder 100, liefern die Intelligenz, um zu bestimmen, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten. Bei diesen Eingängen kann es sich z. B. um den Füllstand des Tanks, die Temperatur oder Spannungswerte handeln, die darauf hinweisen, dass die Batterie schwach wird. Intelligente Geräte am Netzwerkrand haben die Fähigkeit, Prozesse zu starten und andere Geräte ein- und auszuschalten. Hierbei ist zu beachten, dass es sich bei Schaltern, Relais und Aktoren um unterschiedliche Mechanismen handelt, die in der Edge-Umgebung alle denselben grundlegenden Zweck erfüllen.
Normalerweise gibt es in einer entfernten Kommandozentrale eine gewisse Übersteuerungsmöglichkeit. Im Idealfall ist das Gerät jedoch in der Lage, Maßnahmen zu 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 sich in ein Servicefahrzeug setzen, 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 ordnungsgemäß laufen. Edge Computing ist eine Schlüsselfunktion, die diese großen IoT Installationen kosteneffizient macht.
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 des Edge-Computing möglich ist.
So kann beispielsweise ein an ein Edge-Gerät angeschlossener Feuchtigkeitssensor schnell einen Prozess zum Abschalten der Stromversorgung einleiten, um elektrische Geräte an einem überschwemmungsgefährdeten Ort zu schützen. Ein weiteres Beispiel sind Stromversorgungsunternehmen, die in brandgefährdeten Gebieten tätig sind. Versorgungsunternehmen implementieren Edge-Computing-Lösungen zum Abschalten von Transformatoren, um die Brandgefahr zu verringern. In solchen Fällen werden die relativ bescheidenen Kosten für die Bereitstellung einer Edge-Computing-Lösung leicht durch den potenziellen Verlust von Geräten und die daraus resultierende Betriebsunterbrechung aufgewogen.
Edge Compute-Anwendungen und Anwendungsfälle
Die Anwendungsmöglichkeiten für Edge-Computing sind vielfältig, insbesondere im Bereich der Industrie IoT (IIoT), wo die Bereitstellungen groß sein können, sich über ein weites Gebiet erstrecken und unterschiedlichen Bedingungen ausgesetzt sind, die ein Eingreifen erfordern können.
Wir haben bereits einige Anwendungsfälle erwähnt. Werfen wir nun einen Blick auf einige gängige Anwendungen für Edge Computing in verschiedenen Branchen.
Öl und Gas
In der Öl- und Gasindustrie kann ein Gerät mit Edge Computing Schwellenwerte, Inline-Druck, Temperatur und Durchflussraten überwachen. Das Ziel ist es, 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 beispielsweise ein an einen Gaszähler angeschlossenes Edge-Computing-Gerät eine ungewöhnlich hohe Durchflussrate feststellt, 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 die Edge-Computing-Intelligenz nutzen, um automatisch einen Regenmesser oder Bodenfeuchtesensor zu überprüfen, bevor Sie die Sprinkler einschalten. Ein Edge-Gerät könnte sogar mit dem nationalen Wetterdienst verbunden sein, so dass es bei einer 70-prozentigen Regenwahrscheinlichkeit an einem bestimmten Tag oder wenn es zu kalt ist und Frostgefahr besteht, die Sprinkleranlage ausschalten kann. Unternehmen, die kommerzielle Bewässerungssysteme und kommerzielle Rasenbewirtschaftungsdienste 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 der vorausschauenden Wartung, wo es automatisch ein Wartungsticket erstellen kann, wenn potenzielle Probleme erkannt werden, z. B. wenn ein Motor mit einer hohen Impedanz läuft, was auf einen beginnenden Verschleiß des Motors hinweisen könnte.
In vielen Bürogebäuden wird Edge Computing in HLK-Systemen eingesetzt, um Heizung und Kühlung abhängig davon zu steuern, ob sich Personen im Gebäude aufhalten oder nicht. Sie verfügen auch über intelligente Beleuchtungssteuerungen mit Sensoren, um das Beleuchtungsniveau einzustellen 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 dass ein Mensch eingreifen muss.
Solche Edge-Computing-Systeme können den Gebäudeeigentümern im Laufe der Zeit erhebliche Kosteneinsparungen bringen. Gebäudeautomationssysteme mit Edge-Computing-Funktionen sind auch ein gutes Beispiel für "grüne Technologie". Sie können energieeffiziente Best Practices ermöglichen, die Gebäudeeigentümern helfen, die Management in Energy and Environmental Design (LEED)-Zertifizierung für ihre Immobilien zu erhalten. Die LEED-Zertifizierung wiederum kann ein wettbewerbsfähiges Unterscheidungsmerkmal bei der Vermarktung an potenzielle Mieter sein, die ihr Umweltbewusstsein fördern wollen.
Wind- und Solarfarmen
Heute sind viele grüne Technologieanwendungen wie Wind-, Solar- und Wasserkraftanlagen und sogar Müll- und Recyclingsysteme IoT-fähig. Sensoren, Funkgeräte und Gateways sammeln und übermitteln Daten über verschiedene Bedingungen und können dann Prozesse in Gang setzen. Dazu gehört zum Beispiel die Anpassung der Neigung von Sonnenkollektoren oder die Abschaltung von Windturbinen, wenn sie durch extreme Windverhältnisse gefährdet sind.
Fertigung
Edge Computing wird häufig in Fertigungsstraßen eingesetzt, wo jeder Roboter oder jede Maschine über eine eigene künstliche Intelligenz (KI) verfügt und selbständig arbeitet und Daten an einen Aufzeichnungsserver sendet. Edge Computing kann erkennen, ob ein Zustand nicht den Vorgaben entspricht oder ob Maßnahmen ergriffen werden müssen, damit die Maschinen reibungslos und sicher funktionieren.
In letzter Zeit hört man immer häufiger von KI, maschinellem Lernen und Bildverarbeitungssystemen, die in Verbindung mit Edge Computing eingesetzt werden. Wenn Sie eine Edge-Computing-Lösung zur Überwachung einer Reihe von Pegeln oder Schwellenwerten verwenden, können Sie diese mithilfe von maschinellem Lernen im Laufe der Zeit verfeinern und abstimmen. Diese Kombination aus Edge Computing und maschinellem Lernen kann die Qualität und Konsistenz in der Fertigung erheblich 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 mit Digi Remote Manager® integrieren - der 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, indem es beispielsweise einen Schalter betätigt, um eine Öl- oder Gasleitung abzuschalten, wenn ein vordefinierter Schwellenwert erreicht wird.
Digi Connect Sensor+ wird häufig für Edge-Umgebungen gewählt, da es wie alle Digi Mobilfunk Router der IX (Industrie)-Serie über Alarmierungs- und Triggerfunktionen verfügt. Viele Kunden entscheiden sich für die IX-Router, weil sie industrietauglich sind und den extremen Temperaturen und Feuchtigkeitsbedingungen standhalten, die in vielen industriellen Außenbereichen anzutreffen sind.
Und wenn Sie Produkte entwickeln und bauen IoT , hat Digi auch hier eine vollständige Palette von eingebetteten Lösungen für Sie parat. Digi XBee® Geräte, wie 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 Rande des Netzwerks 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, die an die Gateways von Digi IoT angeschlossen sind, können ebenfalls eine ähnliche Aktion auslösen. Darüber hinaus sind Digi-Geräte in der Lage, Edge Computing mit Amazon Greengrass auf den Digi ConnectCore® System-on-Modulen durchzuführen.
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Edge Computing breitet sich jeden Tag in immer mehr Branchen und Bereichen aus. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, was Edge Computing Ihrer Branche bieten kann, besuchen Sie unsere Edge Computing-Seite, oder kontaktieren Sie uns, um ein Gespräch zu beginnen.