Document technique :Smart Factory Connectivity for the Industrial IoT

Avec les récents progrès réalisés dans les technologies de fabrication industrielle, l'industrie elle-même devient rapidement plus sophistiquée et plus intelligente.

En particulier, l'avènement et l'adoption de l'Internet industriel par la communauté manufacturière au sens large, il y a eu ce qui peut être décrit comme une explosion de la quantité de données produites par les capteurs, actionneurs, moteurs, contrôleurs, automates programmables et de nombreux autres interconnectés. d'autres appareils dans l'usine.

Ce livre blanc, intitulé "Smart Factory Connectivity for the Industrial IoT", décrit les défis de la connectivité des usines intelligentes pour les appareils IIoT et les solutions disponibles aujourd'hui pour gérer ces défis de traitement des données en temps réel. Il a été rédigé par Ashish Pathak, directeur du marketing du personnel, segment de l'automatisation industrielle chez Renesas Electronics America.

Extrait du résumé de l'article :

Les fabricants, grâce à l'innovation portée par l'Internet industriel des objets (IIoT), sont prêts à améliorer considérablement leur productivité et leur efficacité. Le résultat sera une baisse des coûts d'exploitation, une réduction des déchets et une augmentation globale de leurs résultats.

Ces « usines connectées » nécessiteront une multitude d'appareils intelligents et interconnectés sur les processus d'usine, ce qui entraînera une explosion des données générées, agrégées et analysées. Cette quantité massive de données doit être traitée en temps réel afin de ne pas créer de goulot d'étranglement, tout en disposant de la bande passante nécessaire pour fournir un contexte et des analyses intelligentes. Pour gérer cette abondance de données de manière déterministe, les équipementiers industriels se tournent vers des protocoles ouverts et standardisés basés sur Ethernet.

Cet article décrit les défis de la connectivité des usines intelligentes pour les appareils IIoT et les solutions disponibles aujourd'hui pour gérer ces défis de traitement des données en temps réel.

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