Edge computing je distribuovaný výpočtový rámec, ktorý približuje výpočty a ukladanie údajov k miestu, kde je to potrebné. Táto blízkosť zlepšuje reakčný čas a šetrí šírku pásma, čo je rozhodujúce v prostredí, kde záleží na každej sekunde, ako sú výrobné a spracovateľské procesy. Spracovaním údajov lokálne alebo na serveroch v blízkosti vzniku údajov môžu spoločnosti dosiahnuť bezprostrednejší prehľad a reakcie, ktoré sú nevyhnutné pre aplikácie v reálnom čase.

Integrácia edge computingu do zariadení internetu vecí v priemyselnom prostredí, najmä vo výrobe rieši niekoľko kritických potrieb:

  • Spracovanie údajov v reálnom čase: Vo výrobe je schopnosť spracovávať údaje v reálnom čase rozhodujúca pre prevádzkovú efektivitu. Edge computing uľahčuje okamžitú analýzu údajov na mieste zberu, čo je rozhodujúce pre časovo citlivé rozhodnutia, ktoré optimalizujú výrobné procesy a minimalizujú prestoje.
  • Optimalizácia šírky pásma: Lokálnym spracovaním údajov znižuje edge computing závislosť od cloudových služieb, ktoré môžu byť náročné na šírku pásma a môžu spôsobiť oneskorenie. To je obzvlášť dôležité vo výrobnom prostredí, kde je potrebné udržať mnohé procesy neprerušované.
  • Vylepšená bezpečnosť: Edge computing môže zlepšiť bezpečnosť minimalizovaním množstva citlivých prevádzkových údajov prenášaných cez sieť, čím sa zníži vystavenie potenciálnym kybernetickým hrozbám.

Priemyselné odvetvia sa snažia využiť technologický pokrok na získanie konkurenčných výhod a v tomto smere sa úloha edge computingu a internetu vecí stáva čoraz zásadnejšou. Tieto technológie umožňujú inteligentnejšie, rýchlejšie a efektívnejšie výrobné procesy a pripravujú pôdu na inovácie, ako sú inteligentné továrne a Priemysel 4.0. Prostredníctvom tejto integrácie môžu výrobcovia nielen optimalizovať svoje prevádzku, ale tiež dosiahnuť väčšiu agilitu, flexibilitu a odolnosť v rýchlo sa vyvíjajúcom priemyselnom prostredí.

Zber, spracovanie a včasné využitie údajov v reálnom čase sú v moderných výrobných prevádzkach základom zvyšovania bezpečnosti, efektívnosti, kvality a schopnosti. To umožňuje výrobcom robiť informované rozhodnutia, ktoré poháňajú neustále zlepšovanie a udržiavajú konkurenčnú výhodu.

Prípady použitia edge computingu

1. Prediktívna údržba

Edge computing uľahčuje realizáciu prediktívnej údržby spracovaním údajov zo snímačov internetu vecí nainštalovaných na strojoch v reálnom čase. Napríklad na automobilovej montážnej linke môžu snímače monitorovať stav kritických zariadení, ako sú robotické ramená. Edge zariadenia analyzujú tieto údaje na mieste, aby predpovedali poruchy zariadenia skôr, ako k nim dôjde, čo umožňuje tímom údržby preventívne zasiahnuť. Tým sa zabráni nákladným prestojom a predĺži sa životnosť strojového zariadenia. Tento prístup nielen šetrí čas a zdroje, ale zvyšuje aj celkovú efektivitu výrobného procesu tým, že zabezpečuje, aby zariadenie vždy fungovalo optimálne.

2. Kontrola kvality

Vo farmaceutickom priemysle je prvoradé zachovanie kvality produktov a dodržiavanie predpisov. Edge computing podporuje tieto snahy monitorovaním výrobných procesov v reálnom čase. Snímače na výrobnej linke môžu napríklad detegovať odchýlky hmotnosti tabliet alebo hrúbky povlaku. Údaje z týchto snímačov sú spracovávané priamo na mieste ich vzniku, čo umožňuje okamžité úpravy. Toto nastavenie minimalizuje riziko výroby neštandardných produktov a zabezpečuje súlad s prísnymi regulačnými normami, čím chráni zdravie spotrebiteľov a zachováva dobrú povesť výrobcu.

3. Optimalizácia dodávateľského reťazca

Edge computing výrazne zlepšuje riadenie dodávateľského reťazca poskytovaním údajov v reálnom čase o zásobách, stave zásielky a podmienkach prostredia počas prepravy. Napríklad v potravinárskom a nápojovom priemysle môžu okrajové zariadenia sledovať teplotu a vlhkosť vnútri nákladných vozidiel. Tieto informácie pomáhajú zabezpečiť, že položky podliehajúce skaze sú skladované a prepravované v rámci bezpečných parametrov, čím sa znižuje odpad a straty. Okrem toho sledovanie tovaru v reálnom čase od výroby po dodanie zvyšuje prevádzkovú transparentnosť, čo umožňuje lepšie prideľovanie zdrojov a presnejšie prognózy.

4. Energetický manažment

Výrobné závody sú zvyčajne vysokými spotrebiteľmi energie. Edge computing dokáže optimalizovať spotrebu energie nepretržitým monitorovaním spotreby energie v rôznych segmentoch závodu. Napríklad továreň na výrobu ocele môže využívať edge computing na dynamickú úpravu teploty pece na základe aktuálneho dopytu a výrobných plánov. Lokálnym spracovaním týchto údajov možno takmer okamžite vykonať úpravy, čím sa zníži zbytočná spotreba energie a znížia sa náklady. Podporuje to nielen prevádzkovú efektivitu, ale tiež prispieva k cieľom environmentálnej udržateľnosti.

5. Manufacturing-as-a-Service (MaaS)

Edge computing umožňuje realizovať aj koncept „výroba-ako-služba“ (Manufacturing-as-a-Service, MaaS), ktorý umožňuje výrobcom rýchle nastavenie a demontáž výrobných liniek podľa dopytu. Napríklad spoločnosť špecializujúca sa na prispôsobenú elektroniku môže nasadiť mobilné výrobné jednotky vybavené špičkovými výpočtovými schopnosťami na rôznych miestach. Tieto jednotky môžu spracovávať údaje o zákazníkoch priamo na mieste a vyrábať personalizované produkty bez zdĺhavých odkladov. Táto flexibilita pomáha výrobcom efektívnejšie uspokojovať potreby zákazníkov a zabezpečuje konkurenčnú výhodu tým, že rýchlo reaguje na zmeny na trhu.

6. Rozšírená/virtuálna realita (RR/VR) vo výrobe

V sektoroch, kde je presnosť a školenie kritické, ako je letecký a kozmický priemysel, zvyšuje edge computing efektivitu aplikácií RR/VR. Lokálnym spracovaním údajov sa minimalizujú problémy s oneskorením, vďaka čomu sú virtuálne rozhrania citlivejšie. Technici s okuliarmi RR môžu v reálnom čase dostávať prekrývajúce sa pokyny na zostavenie zložitých komponentov lietadla, čím sa zabezpečí presnosť a efektívnosť. Podobne možno VR použiť na tréningy poskytujúce interaktívne zážitky bez oneskorenia, ktoré môže brániť učeniu.

7. Presné monitorovanie a riadenie

Edge computing je rozhodujúci v odvetviach, ako je výroba polovodičov, kde sa o presnosti nedá vyjednávať. Snímače zhromažďujú obrovské množstvo údajov o výrobných podmienkach, ktoré ovplyvňujú kvalitu mikročipov, ako je teplota a koncentrácia častíc v čistých priestoroch. Edge zariadenia spracovávajú tieto údaje v reálnom čase, čo umožňuje okamžité úpravy výrobného prostredia. Táto schopnosť zaisťuje nielen vysokú kvalitu polovodičov, ale tiež optimalizuje výťažnosť, znižuje množstvo odpadu a zvyšuje produktivitu.

Každý z týchto prípadov použitia demonštruje, ako sa edge computing využíva vo výrobe s cieľom priniesť efektivitu, zvýšiť kvalitu a efektívnejšie reagovať na meniace sa požiadavky trhu.

Kvantitatívne porovnania

Nasadenie edge computing oproti tradičnému cloud computingu predstavuje výrazné výhody a výzvy. Kvantitatívne porovnanie týchto dvoch paradigiem môže pomôcť robiť informované rozhodnutia na základe špecifických potrieb spracovania údajov v reálnom čase, nákladových úvah a prevádzkovej efektívnosti.

Edge vs. Cloud Computing

1. Schopnosti spracovania údajov v reálnom čase

Edge computing je zo svojej podstaty navrhnutý tak, aby poskytoval nižšie oneskorenie spracovaním údajov v blízkosti ich zdroja, na rozdiel od cloud computingu, kde dáta musia putovať do centrálneho dátového centra. Napríklad edge computing môže dosiahnuť oneskorenie spracovania údajov len niekoľko milisekúnd v porovnaní s cloud computingom, kde sa oneskorenie môže pohybovať od desiatok do stoviek milisekúnd v závislosti od siete a príslušných vzdialeností. Tento rozdiel je zásadný vo výrobných prostrediach, ako sú montážne linky, kde môže milisekundové oneskorenie viesť k významným narušeniam alebo problémom s kvalitou.

2. Nákladové dôsledky

Prvotná analýza nákladov môže naznačovať, že cloud computing je lacnejší vďaka zdieľaným zdrojom a úsporám z rozsahu. Pre operácie vyžadujúce vysokú priepustnosť dát však môže byť edge computing z dlhodobého hľadiska nákladovo efektívnejší. Edge zariadenia znižujú množstvo údajov, ktoré je potrebné posielať do cloudu, čím sa znižujú náklady na priebežný prenos dát a potreba drahej šírky pásma. Napríklad lokálnym spracovaním údajov môže výrobná firma ušetriť až 30 % prevádzkových nákladov súvisiacich so správou údajov.

3. Prevádzková efektivita

Edge computing zvyšuje prevádzkovú efektivitu tým, že umožňuje rýchlejšie reakcie a znižuje závislosť od nepretržitého cloudového pripojenia. To je výhodné najmä v prostredí s nestabilným internetovým pripojením. Kvantitatívne môže edge computing zlepšiť prevádzkovú efektivitu až o 20 % vďaka vylepšenej automatizácii a skráteniu prestojov.

Prekážky širšieho prijatia

Integrácia edge computingu v rámci výrobného sektora napriek jeho početným výhodám čelí značným prekážkam pri jeho nasadzovaní. Tieto výzvy siahajú od ekonomických obmedzení a technických prekážok až po problémy s dodržiavaním predpisov, z ktorých každý môže odradiť organizácie od implementácie tejto technológie.

Ekonomické bariéry

Prijatie technológie edge computing často vyžaduje značné počiatočné investičné náklady. Pre mnohých výrobcov môže byť obstarávanie najmodernejšieho hardvéru, softvéru a potrebnej infraštruktúry na podporu edge computingu cenovo nedostupné. Tieto výdavky zahŕňajú (ale nie sú obmedzené na) pokročilé snímače, edge servery a vývoj podporných sieťových architektúr. Okrem toho návratnosť investícií (ROI) môže byť neistá a zvyčajne sa líši v závislosti od rozsahu implementácie a špecifického výrobného prostredia. Spoločnosti môžu mať problémy s predpovedaním presných výhod, pretože tie môžu byť ovplyvnené faktormi, ako je zložitosť integrácie s existujúcimi procesmi a technologické prostredie výroby. Takáto finančná neistota môže spôsobiť, že zainteresované strany budú váhať s vyčlenením potrebných finančných prostriedkov na projekty okrajovej výpočtovej techniky.

Technické bariéry

Technické výzvy tiež predstavujú významné prekážky pri prijímaní edge computingu. Jedným z hlavných problémov je kompatibilita nových špičkových technológií s existujúcimi IT a výrobnými systémami. Integrácia sofistikovaných riešení edge computingu so staršími systémami môže byť zložitá a náročná na zdroje, čo vyžaduje podstatné úpravy alebo dokonca úplné prepracovanie súčasných systémov. Okrem toho existuje výrazná potreba špecializovaných odborných znalostí na nasadenie, správu a údržbu architektúr edge computingu. Nedostatok kvalifikovaných IT odborníkov, ktorí ovládajú technológie edge computingu, môže brániť vývojovej a prevádzkovej fáze týchto projektov. Okrem toho obmedzenia spojené s edge technológiou, ako je kapacita ukladania údajov a výpočtový výkon, vyžadujú starostlivé plánovanie, aby sa zabezpečilo, že nasadené systémy dokážu efektívne zvládnuť zamýšľané úlohy bez preťaženia okrajových uzlov.

Regulačné výzvy

Dodržiavanie predpisov predstavuje ďalšiu kritickú prekážku, najmä v odvetviach, ktoré sú silne regulované, ako sú farmaceutický priemysel a výroba potravín. Výrobcovia musia zabezpečiť, aby ich implementácia edge computingu spĺňala rôzne normy a predpisy týkajúce sa bezpečnosti údajov, súkromia a prevádzkovej bezpečnosti. Decentralizovaná povaha edge computingu môže skomplikovať úsilie o dodržiavanie predpisov, keďže spracovanie a ukladanie údajov prebieha na viacerých miestach a nie v jedinom kontrolovanom prostredí. Keďže predpisy sa v reakcii na nové technológie neustále vyvíjajú, výrobcovia musia zostať ostražití a prispôsobiví, aby zabezpečili nepretržité dodržiavanie predpisov. Nesplnenie týchto regulačných požiadaviek môže mať za následok značné právne a finančné dôsledky, čo ešte viac odrádza od používania špičkových technológií.

Predpovedanie technologického pokroku

Edge computing sa neustále vyvíja a je pripravený výrazne ovplyvniť výrobný priemysel prostredníctvom integrácie pokročilých technológií, ako je umelá inteligencia (UI), strojové učenie (SU) a sofistikovaná analýza údajov. Pochopenie týchto budúcich trendov a ich potenciálnych vplyvov je nevyhnutné pre strategické plánovanie a podporu inovácií v rámci odvetvia.

Budúce trendy

1. Integrácia UI a strojového učenia

Očakáva sa, že ďalšia vlna edge computingu vo veľkej miere začlení schopnosti UI a SU priamo do okrajových zariadení. Tento pokrok umožní sofistikovanejšie spracovanie údajov a rozhodovanie na okraji, čím sa zníži oneskorenie a závislosť od cloudových služieb. Napríklad okrajové zariadenia využívajúce UI môžu predpovedať poruchy zariadenia skôr, ako k nim dôjde, a včas upovedomiť údržbu, čím sa minimalizujú prestoje a predlžuje sa životnosť zariadenia.

2. Vylepšená analýza údajov

Výpočtové zariadenia budúcnosti budú disponovať vylepšenými schopnosťami, ktoré umožnia podrobnejšiu a presnejšiu analýzu rozsiahlych tokov údajov v reálnom čase. Táto schopnosť zmení spôsob, akým výrobcovia monitorujú kvalitu výroby, sledujú a optimalizujú logistiku dodávateľského reťazca a vykonávajú energetický manažment. Vylepšená analytika poskytne hlbší pohľad na každý aspekt výroby, od prideľovania zdrojov až po optimalizáciu procesov, a to všetko na podrobnej úrovni.

3. Zvýšená autonómia okraja siete

Keď sa edge zariadenia stanú výkonnejšími, uvidíme posun smerom k zvýšenej autonómii na okraji siete. Tento vývoj znamená, že okrajové zariadenia budú nielen zhromažďovať a spracovávať dáta, ale aj samostatne prijímať zásadné rozhodnutia. Táto autonómia bude obzvlášť transformačná v prostredí, ktoré vyžaduje rýchle reakcie, ako sú montážne linky a nebezpečné pracovné oblasti, kde je bezpečnosť a efektívnosť prvoradá.

Očakávaný pokrok v edge computingu vyžaduje proaktívny prístup k strategickému plánovaniu vo výrobe. Spoločnosti môžu využiť tieto technologické prognózy niekoľkými spôsobmi:

  1. Investície do nových technológií: Výrobcovia by mali zvážiť investíciu do UI a pokročilých analytických technológií, aby nestratili konkurencieschopnosť. Včasné prijatie môže poskytnúť konkurenčnú výhodu, ktorá umožní spoločnostiam optimalizovať svoje prevádzky rýchlejšie a efektívnejšie, ako ich konkurenti.
  2. Rozvoj pracovnej sily: S nárastom edge zariadení vo výrobe rastie potreba kvalifikovanej pracovnej sily schopnej riadiť a udržiavať pokročilé edge systémy. Strategické plánovanie by malo zahŕňať programy na školenie existujúcich zamestnancov a nábor nových talentov s odbornými znalosťami v oblasti UI, SU a správy údajov.
  3. Inovácia v ponukách produktov a služieb: Pochopením možností budúcich špičkových počítačových technológií môžu výrobcovia inovovať svoje ponuky produktov a služieb. Napríklad služby prediktívnej údržby na okrajových zariadeniach poháňané umelou inteligenciou by sa mohli stať novým zdrojom príjmov, ktorý by klientom ponúkal prehľady založené na údajoch a proaktívne riešenia služieb.
  4. Riadenie rizík: Pokročilé edge technológie môžu zlepšiť riadenie rizík tým, že výrobcom poskytnú nástroje na predpovedanie potenciálnych porúch a zmiernenie rizík v reálnom čase. Strategické plánovanie by sa malo zamerať na integráciu týchto technológií do rámcov riadenia rizík spoločnosti, aby sa zvýšila odolnosť a prevádzková spoľahlivosť.

Prípadová štúdia – výrobný závod BMW

Vo výrobnom závode BMW spôsobilo nasadenie systému edge computing revolúciu v riadení ich robotických a strojových činností. Výsledky boli pozoruhodné:

  • Implementácia analýzy údajov v reálnom čase na úrovni prevádzky viedla k 30 % zníženiu prestojov, čím sa zlepšila prevádzková kontinuita v porovnaní s tradičným prístupom cloudovej analýzy.
  • Posun k prediktívnej údržbe, ktorý umožnilo nasadenie edge computingu, viedol k zníženiu nákladov na údržbu o 25 %.
  • Bol zaznamenaný 7 % nárast efektívnosti výroby, ktorý možno pripísať poklesu neplánovaných prerušení výroby.

Prípadová štúdia – inteligentná distribučná energetická sústava

V systéme inteligentnej siete je nasadených množstvo snímačov na zhromažďovanie údajov o stave a výkone elektrickej siete. Tieto snímače generujú obrovské množstvo údajov, ktoré musia byť spracované a analyzované v reálnom čase, aby bolo možné prijímať informované rozhodnutia. Namiesto odosielania všetkých týchto údajov do centralizovaného dátového centra môžu edge technológie spracovať údaje na okraji siete, bližšie k zdroju.

Napríklad energetická spoločnosť môže nasadiť edge servery na rôznych miestach v rozvodnej sieti, ako sú rozvodne, na spracovanie a analýzu údajov generovaných snímačmi v reálnom čase. Edge servery môžu používať algoritmy strojového učenia na predpovedanie dopytu a dodávky energie, zisťovanie porúch a efektívne riadenie distribúcie elektriny.

Edge computing môže tiež zlepšiť odolnosť elektrickej siete tým, že umožňuje autonómne rozhodovanie na okraji v prípade výpadkov siete. Predpokladajme napríklad, že rozvodňa stratí spojenie s centrálnym riadiacim systémom. V takom prípade sa edge servery môžu prepnúť do záložného režimu a pokračovať v autonómnej činnosti s použitím lokálne uložených údajov.

Edge computing má potenciál spôsobiť revolúciu v energetickom priemysle, čím sa stane spoľahlivejším, efektívnejším a udržateľnejším. Jeho využitím môžu energetické spoločnosti optimalizovať svoje prevádzky, znižovať množstvo energie a poskytovať svojim zákazníkom služby vyššej kvality. Edge computing môže pomôcť pri riešení výziev, ktorým čelí elektrická sieť, ako je rastúci dopyt po elektrine, integrácia obnoviteľných zdrojov energie a vznikajúce elektrické vozidlá.

Okrem toho edge computing umožní energetickým spoločnostiam a samosprávam vytvárať a nasadzovať dáta spracované rýchlo a efektívne, vďaka čomu budú ešte efektívnejšie využívať riešenia edge computingu. Používatelia s malými alebo žiadnymi skúsenosťami s programovaním môžu vytvárať a nasadzovať dátové procesy rýchlo a efektívne pomocou ľahko použiteľného nástroja s malým množstvom kódu. To môže pomôcť zefektívniť nasadzovanie riešení edge computing a energetickým spoločnostiam a samosprávam efektívnejšie riešiť výzvy týkajúce sa elektrickej siete.

Zhrnutie

Edge computing výrazne zlepšuje výrobné procesy tým, že umožňuje analýzu údajov v reálnom čase, prediktívnu údržbu, kontrolu kvality a ďalšie. Pri pohľade do budúcnosti sa očakáva, že pokrok v oblasti edge computingu sa zameria na hlbšiu integráciu UI a pokročilú analýzu. Tieto inovácie ešte viac zdokonalia rozhodovanie a prevádzkovú efektívnosť, prispejú k ešte väčšiemu zníženiu nákladov a zlepšeniu kvality produktov. Strategická aplikácia edge computingu v rámci IoT vo výrobe nielen zefektívňuje súčasné operácie, ale otvára aj cestu pre výrobné kapacity novej generácie. Tento vývoj je rozhodujúci pre udržanie konkurenčnej výhody v rýchlo sa meniacom priemyselnom prostredí.

Literatúra

[1] Dave Raj Mehta, D. M.: Edge Computing: Use Cases in Manufacturing and IoT. In: International Journal of Global Innovations and Solutions 2024. [online]. 

[2] How Edge Computing is Revolutionizing the Energy Industry. [online]. Publikované 12. júna 2023. 

[3] Schenato, R.: Empowering the Energy Sector; edge computing solutions for suistainable future. SixSq SA. [online]. Publikované 27. februára 2024. 

-tog-