Раскройте успех IoT с периферийным интеллектом

От простого до невероятно сложного, периферийный интеллект — союзник для успеха вашего IoT-проекта.

Цифровая трансформация охватывает каждую отрасль, побуждая организации устанавливать аудио, видео и вибрационные датчики по своим операциям. Однако, учитывая, что 30% IoT-проектов терпят неудачу на стадии proof-of-concept, совершенно разумно быть осторожным при инвестировании денег в крупномасштабные IoT-развертывания.

Одной из первичных причин неудачи IoT является то, что организации редко готовы к цунами данных, которые все эти устройства генерируют. Количество данных накладывает нагрузку на задержку и центральную вычислительную инфраструктуру или облако, не говоря уже о рабочей силе. Труд, затрачиваемый на разделение зерна от плевел — рутинные данные обслуживания от действенных инсайтов, таких как грядущая поломка машины — устрашающ для большинства организаций.

Смотрите также: Периферия теперь в центре действия

Вступают периферийные вычисления. Периферийные вычисления готовы стать статусом кво, вовлекая обработку данных локально к точке создания данных. Gartner предсказывает, что к 2025 году 75% данных, генерируемых предприятиями, будет создано и обработано вне облака; сегодня это около 10%. Организации начали внедрять периферийные вычисления для исправления задержки и затрат на полосу пропускания, связанных с передачей больших объемов данных из централизованных центров данных в облако.

Есть много разнообразия в решениях периферийных вычислений. Многие решения не имеют способа сделать смысл из собранных данных. OT-персонал получает эти данные и часто не знает, что с ними делать или как анализировать данные для увеличения операционной эффективности. Дальнейшая обработка часто требуется, обычно из облака. Однако интеллектуальные платформы периферийных вычислений добавляют фундаментальные достижения, которые решают эти вызовы, делая надежную аналитику доступной без подключения к облаку.

Периферийный Интеллект: Для более умного, более гибкого IoT

Периферийный интеллект строится на типичных возможностях приема данных, общих среди платформ периферийных вычислений, со слоями передовых функций, таких как машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (ИИ). ML снимает нагрузку с облака и центров данных, предоставляя аналитику и действенные инсайты прямо на периферии. Интеллектуальные решения извлекают действенные инсайты из потоковых данных и реагируют на них через оповещения в реальном времени операторам и другим корпоративным системам. Возможности замкнутого цикла управления между облаком и периферией также поддерживаются для автоматизации корректирующих действий на активах или процессах немедленно.

ML с интеллектуальными периферийными возможностями снижает вычислительную нагрузку, обучаясь в действии. Он непрерывно обрабатывает высокие частоты потоков данных и информационных пакетов, формируя полное решение прямо на периферии, где вам это нужно больше всего. Вот трехточечный подход к обработке данных на периферии:

• Прием и Обогащение: Первая стадия периферийной обработки — прием и обогащение данных. Этот слой очищает данные и готовит их к обработке через декодирование, фильтрацию, интерполяцию и больше. Он объединяет и выравнивает высокие объемы, разновидности и скорости потокового видео, цифровых датчиков и активных данных. Это краеугольный камень, гарантирующий качество данных для всей дополнительной обработки и вычислений.
• Обработка сложных событий (CEP): Интеллект предоставляется через CEP за счет предоставления обнаружения паттернов и аналитики в реальном времени к очищенным потоковым данным. Здесь действенные инсайты извлекаются через алгоритмы на основе правил, и действия могут быть приняты.
• Движок машинного обучения: Выполнение моделей машинного обучения на периферии может быть вызовом, так как периферийные устройства ниже по вычислительной мощности и памяти. Правильный CEP предоставляет пред- и постобработку данных, требуемую для моделей, поэтому размер модели, слои и память, необходимые для выполнения, часто уменьшаются в 10 раз или больше после подготовки для периферии.

Когда речь идет о периферийном интеллекте, машинное обучение может решать очень сложные проблемы и даже предоставлять прогнозы в здоровье и производительности операций. В определенных средах не преувеличение сказать, что передовая аналитика и ML на уровне сайта могут спасать жизни.

Периферийный Интеллект Оффлайн

Есть много случаев, когда организация может не хотеть доверять отправку данных устройства в облако или интернет, и периферийный интеллект делает возможным сохранение вычислительной мощности и ML, теряя потребность в связности с облаком. Ваша организация может получать награды передовых, глубоких обработок данных без рисков безопасности и затрат на полосу пропускания, обработку и хранение.

Какие выгоды может ожидать ваша организация после перехода к периферийному интеллекту?

• Массивное сокращение данных. Когда аналитика перемещается на периферию, есть массивное снижение количества данных, толкаемых через сеть. Это снижает затраты на хранение данных и обработку данных, одновременно освобождая IT и OT персонал для работы над более сложными вопросами.
• Лучшие инсайты в реальном времени. Удерживая вычисления близко к источнику данных, периферийное машинное обучение может обнаруживать возникающие паттерны и позволять немедленные реакции до того, как глюк станет полноценным кризисом.
• Предиктивное обслуживание для всех. Потому что периферийная система может обрабатывать все входящие машинные данные, она может предсказывать потребности в обслуживании по всему оборудованию в операции, не только существенно сокращая время, затрачиваемое на планирование обслуживания, но и предотвращая аварии, вызванные задержанным уходом.
• Улучшенная доходность. Пользователи могут увеличить продуктивность и снизить простой, быстро обнаруживая и устраняя неоптимальную производительность, обеспечивая лучшую производительность с 360-градусным обзором операций.

Трансформируя IoT-рынок, периферийный интеллект делает анализ в реальном времени легче, следовательно, увеличивая операционную эффективность в то время как снижая затраты, понесенные в обработке и хранении данных.

Интеллектуальное периферийное решение может выполнять многие функции, снимающие ручную нагрузку с операторов и потребителей данных. Идеально, вам нужно решение, которое не только умно в агрегации и сортировке данных, но и имеет способность обнаруживать, когда актив или процесс неисправен.

Как вы видели, интеллектуальные периферийные вычисления, в дополнение к возможностям машинного обучения, предоставляют жизненно важные, действенные инсайты в реальном времени, помогая организациям завоевать несколько фундаментальных вызовов и открыть дверь к передовым аналитическим. На фундаментальной стороне они гарантируют, что все ваши устройства общаются в IoT-сетевом протоколе вашего выбора (ModBus, OPCUA и т.д.), в то время как также обрабатывают передовые данные на периферии, без лагов от задержек. И они могут улучшить ваше принятие решений, потому что у вас всегда будут самые актуальные данные.

От простого до невероятно сложного, периферийный интеллект — союзник для успеха вашего IoT-проекта.