Edge computing baner vei for mer effektiv automatisering og overvåking av industrielle eiendeler, systemer, prosesser og miljøer blir stadig viktigere på tvers av produksjonsindustrier, inkludert transport, elektronikk, gruvedrift og tekstiler.
Når man ser på fremskritt innen databehandling på tvers av store industrier, er produksjonen ledende, noe nylig AT&T-studie konkluderer. Bransjen drar full nytte av 5G- og IoT-teknologier for å “transformere operasjoner på kanten på banebrytende måter, og gå videre med initiativer som smart lager, transportoptimalisering, intelligent inventar og utvidet vedlikehold,” fastslår rapportens forfattere.
På dette tidspunktet planlegger 78 % av produsentene globalt, har delvis eller har implementert en kant-tilfelle, viser studien. I tillegg er 50 % av produsentene på et modent stadium av distribusjon for i det minste noen av sine grensenettverksbruk.
“Dette setter produksjon foran energi-, finans- og helsevertikalene når det kommer til kantadopsjon,” påpeker AT&T-rapportens forfattere. “Blant alle kantbrukstilfellene rangerte videobasert kvalitetsinspeksjon høyeste prioritet for produsenter for hel eller delvis implementering. Det ble også skåret som en av de laveste i opplevd risiko.” Disse implementeringene involverer en kombinasjon av IoT-sensorer og kameraer “for å finne defekter i sanntid på samlebåndet for å oppdage grunnleggende årsaker til defekter raskere, forbedre produktkvaliteten og redusere avfall i prosessen.”
For eksempel, som illustrert i rapporten, “kan en bilprodusent bruke kantenheter for å se en bil når den krysser samlebåndet, og hvis et frontruteblad ikke er installert på en bil på grunn av variasjoner i frontruten, kan de raskt gjennom opptakene for å finne nøyaktig hvor mange biler som ble berørt av problemet. Bilprodusenten kan deretter fikse defektene på hvert delvis ferdigstilte kjøretøy før de ruller videre nedover samlebåndet der problemet kan bli forsterket, medføre omarbeiding eller avfall på slutten av produksjonsprosessen.»
Se også: Produksjon Ahead of the Curve via AI, 5G og Edge
Edge computing baner vei for mer effektiv “automatisering og overvåking av industrielle eiendeler, systemer, prosesser og miljøer er stadig viktigere på tvers av produksjonsindustrier, inkludert transport, elektronikk, gruvedrift og tekstiler. For å implementere sikrere og mer produktiv praksis, automatiserer bedrifter produksjonsprosessene sine med IoT-sensorer, sier Debraj Sinha, produktmarkedssjef i NVIDIA, i en nylig post. “IoT-sensorer genererer enorme mengder data som, kombinert med kraften til AI, produserer verdifull innsikt som produsenter kan bruke for å forbedre driftseffektiviteten.”
På tvers av mange AI-inspeksjonsapplikasjoner tilbyr edge computing “redusert båndbredde, lavere ventetid og nærhet til data,” bemerker AT&T-rapportens forfattere. “Fordelens kraft gjør det mulig å gjøre dette på tvers av flere globale anlegg, og effektivt håndtere det store antallet filer og formater som vanligvis finnes i en moderne produsents arbeidsflyt.” Forfatterne av AT&T-rapporten legger også til et advarselsord, og bemerker at selv om produksjonsindustrien “vanligvis ikke er tenkt på som målet for nettangrep, men etter hvert som vi fortsetter nedover veien mot teknologisk transformasjon, er nettsikkerhet stadig viktigere som en prioritet.”
Kevin L. Jackson, forfatter og administrerende direktør for GC GlobalNet, gjenspeiler disse bekymringene i en nylig artikkel, og bemerker at økningen av fjernarbeid de siste to og et halvt årene “avdekket industriens selvtilfredshet med å ta i bruk mange nettverksteknologiaktiverte effektiviteter og de nødvendige cybersikkerhetsbeskyttelsene. Den belyser også viktigheten av sanntidsdata. Disse massive forstyrrelsene i forsyningskjeden fremhevet ikke bare mangel på synlighet i forsyningskjeden, men også industriens manglende evne til å svare på endringer i kundenes etterspørsel. Smart produksjon krever virkelig forbedret forsyningskjedesynlighet og evnen til å fornemme endringer i forbrukernes etterspørsel. Forsyningskjedeledere har historisk sett sett til fortiden for å prøve å planlegge for nåtiden, men det fungerer ikke i dagens verden. Du må virkelig fornemme hva som skjer nå for å reagere, redusere risiko og øke effektiviteten.»
Forretningsgrunnlaget for edge computing er overbevisende av mange grunner, siden det “hjelper produsenter med å øke kvaliteten samtidig som de reduserer kostnadene operasjonelt,” sier Jackson. I tillegg gir det muligheter for produsenter til å “redusere båndbreddekravene og redusere nettverksforsinkelsen. Fordeler med datanærhet kan også brukes til å bruke kunstig intelligensinspeksjon på tvers av flere fasiliteter på en veldig konsistent og kostnadseffektiv måte.
Skiftet til kant “tar smart produksjon til et nytt nivå,” skriver Jackson.