Основни изводи
Кратък отговор: Edge изчисленията обработват данни на или близо до машината, така че решенията се вземат в милисекунди и линията продължава да работи дори ако мрежата отпадне. Облачните изчисления обработват данни централно, където те могат евтино да се мащабират за тежки анализи, дългосрочно съхранение и агрегиране между обекти. Реалният въпрос не е edge или облак, а коя работа къде принадлежи: времекритичната и критична за устойчивост обработка — на edge; мащабът и анализите — в облака. Вижте също IIoT срещу IoT.
Edge изчисленията изпълняват обработка на хардуер на или до машината — шлюз, индустриален компютър, понякога самият контролер. Понеже данните не трябва да пътуват до център за данни и обратно, решенията се вземат в милисекунди, а локалната система продължава да работи дори при загуба на интернет връзка. Тази архитектура е създадена за скорост и устойчивост близо до процеса.
Облачните изчисления централизират данните и изчисленията. Те мащабират съхранението и анализите евтино, изпълняват тежки модели, които нито едно edge устройство не би могло да хоства, и агрегира данни от много машини и обекти в един преглед. Неговата цена е латентността и зависимостта от свързаност — кръговата заявка и мрежата са неизбежни.
Една линия използва компютърно зрение за отхвърляне на дефектни детайли. Товa решение трябва да се вземе за по-малко от 100 милисекунди, за всеки детайл, дори ако интернет отпадне — затова то се изпълнява на edge, на локално устройство до камерата. Същото предприятие иска да проследява трендове в процентите дефекти за дванадесет линии и три обекта, да претренира модела за зрение ежемесечно и да отчита пред управителния съвет — работа, която изисква мащаб и история, затова се изпълнява в облака. Edge направи реалновремевото решение; облакът направи анализа и обучението. Принуждаването на която и да е задача в грешния слой щеше да се провали: облакът е твърде бавен за отхвърлянето в реално време, а edge е твърде малък за анализа на целия парк.
Edge и облак решават различни части от проблема. Edge отговаря на "действай сега, локално, надеждно"; облакът отговаря на "съхранявай, агрегирай и анализирай в мащаб." Съвременната архитектура разделя работата: времекритичните и критични за устойчивост задачи остават на edge, докато съхранението, флотните анализи и обучението на модели отиват в облака, като edge подава обобщени данни нагоре.
Най-честата грешка при edge е поставянето на времекритична или критична за улавяне работа в облака и последващата й загуба при прекъсване. Ако улавянето на OEE съществува само в облака и мрежата прекъсне за час, този час изчезва от данните. Edge улавяне, което буферира локално и синхронизира при връщане на връзката, запазва записа пълен независимо от свързаността.
1. Управление в реално време в облака. Латентността и прекъсванията го правят ненадеждно за затворени контури на вземане на решения.
2. Тежки анализи на edge устройства. Те нямат мащаба; това принадлежи в облака.
3. Заснемане, което не буферира на edge. Прекъсванията на мрежата се превръщат в дупки в данните.
4. Третиране като единствен избор. Правилният дизайн разделя работата според нуждите от латентност и устойчивост.
OEE печели и от двата слоя: edge улавянето запазва данните пълни и в реално време дори при мрежови смущения, докато облачното агрегиране показва трендове на OEE между линии и обекти. Платформа, която улавя на edge и анализира в облака, ви дава и непрекъснат запис, и поглед над целия парк.
Вижте как Fabrico улавя това автоматично на вашите линии — разгледайте OEE за производство или заявете демонстрация.
Нито едно — Edge е подходящ за работа в реално време и устойчива работа, облакът е подходящ за мащаб и анализи. Повечето предприятия използват и двете.
Управление в реално време, защитни функции, локално улавяне на OEE и всичко, което трябва да оцелее при мрежово прекъсване.
Дългосрочно съхранение, анализи между обекти, тежки модели и отчети.
Edge улавяне, което буферира локално, предотвратява създаването на дупки в данните вследствие на мрежови прекъсвания.
Не — това е текущо разделение, при което всяко работно натоварване се присвоява към слоя, който отговаря на неговите нужди от латентност и устойчивост.
Вход
Блог
