Edge Intelligence est-elle la clé du succès de l'IoT ?

Du plus simple au plus complexe, l'edge intelligence est un allié pour la réussite de votre projet IoT.

La transformation numérique balaie tous les secteurs, incitant les organisations à installer des capteurs audio, vidéo et de vibration dans leurs opérations. Cependant, étant donné que 30 % des projets IoT échouent au stade de la preuve de concept, il est tout à fait raisonnable d'être prudent lorsqu'il s'agit d'investir de l'argent dans des déploiements IoT à grande échelle.

L'une des principales causes de défaillance de l'IoT est que les organisations sont rarement préparées au tsunami de données généré par tous ces appareils. La quantité de données met à rude épreuve la latence et l'infrastructure de calcul centrale ou le cloud, sans parler de la main-d'œuvre. Le travail nécessaire pour séparer le bon grain de l'ivraie - les données de maintenance de routine des informations exploitables telles que la panne imminente d'une machine - est intimidant pour la plupart des organisations.

Voir aussi : La périphérie est désormais le centre de l'action

Entrez dans l'informatique de pointe. L'informatique de périphérie est sur le point de devenir le statu quo, impliquant le traitement local des données jusqu'au point de création des données. Gartner prédit que d'ici 2025, 75 % des données générées par les entreprises seront créées et traitées en dehors du cloud ; aujourd'hui, c'est autour de 10%. Les organisations ont commencé à mettre en œuvre l'informatique de périphérie pour remédier aux coûts de latence et de bande passante associés à la transmission de grandes quantités de données des centres de données centralisés vers le cloud.

Il existe cependant une grande variété de solutions informatiques de pointe. De nombreuses solutions ne permettent pas de donner un sens aux données collectées. Le personnel OT reçoit ces données et ne sait souvent pas quoi en faire ou comment analyser les données pour augmenter l'efficacité opérationnelle. Un traitement supplémentaire est souvent nécessaire, généralement à partir du cloud. Cependant, les plates-formes informatiques de pointe intelligentes ajoutent des avancées fondamentales qui permettent de relever ces défis, en rendant des analyses robustes disponibles sans connexion au cloud.

Bord Intelligence  :Pour un IoT plus intelligent et plus agile

Edge intelligence s'appuie sur les capacités d'ingestion de données typiques des plates-formes informatiques de pointe avec des couches de fonctions avancées telles que l'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA). ML soulève la charge de travail du cloud et des centres de données en fournissant des analyses et des informations exploitables directement au le bord. Les solutions intelligentes tirent des informations exploitables des données diffusées en continu et y répondent par le biais d'alertes en temps réel destinées aux opérateurs et aux autres systèmes de l'entreprise. Les capacités de contrôle en boucle fermée entre le cloud et la périphérie sont également prises en charge pour automatiser immédiatement les actions correctives sur les actifs ou les processus.

Le ML avec des capacités de périphérie intelligentes réduit la charge de calcul en apprenant en action. Il traite en continu des fréquences élevées de flux de données et de paquets d'informations, formant une solution complète juste à la périphérie, là où vous en avez le plus besoin. Voici une approche en trois points du traitement des données à la périphérie :

• Ingestion et enrichissement : La première étape du traitement de périphérie est l'ingestion et l'enrichissement des données. Cette couche nettoie les données et les prépare pour le traitement via le décodage, le filtrage, l'interpolation, etc. Il combine et aligne des volumes, des variétés et des vitesses élevés de flux vidéo, de capteurs numériques et de données d'actifs. C'est la pierre angulaire qui garantit la qualité des données pour tous les traitements et calculs supplémentaires.
• Traitement des événements complexes (CEP) : L'intelligence est fournie par le biais du CEP en fournissant une détection de modèle et une analyse en temps réel des données nettoyées et diffusées en continu. Ici, des informations exploitables sont obtenues grâce à des algorithmes basés sur des règles, et des actions peuvent être entreprises.
• Moteur d'apprentissage automatique : L'exécution de modèles d'apprentissage automatique à la périphérie peut être un défi, car les périphériques de périphérie ont une puissance de calcul et une mémoire inférieures. Un CEP approprié fournit le prétraitement et le post-traitement des données requis pour les modèles, de sorte que la taille du modèle, les couches et la mémoire nécessaires à l'exécution sont souvent réduites de 10 fois ou plus après avoir été préparés pour la périphérie.

En matière d'intelligence de pointe, l'apprentissage automatique peut résoudre des problèmes très complexes et même fournir des prédictions sur la santé et la performance des opérations. Dans certains environnements, il n'est pas exagéré de dire que l'analyse avancée et le ML au niveau du site peuvent sauver des vies.

Edge IntelligenceHors ligne

Il existe de nombreux cas où une organisation peut ne pas vouloir faire confiance à l'envoi des données d'un appareil vers le cloud ou Internet, et edgeintelligence permet de conserver la puissance de traitement et le ML, tout en perdant le besoin de connectivité au cloud. Votre organisation peut tirer profit d'un traitement avancé et approfondi des données sans les risques de sécurité et les coûts de bande passante, de traitement et de stockage.

À quels avantages votre organisation peut-elle s'attendre après avoir effectué la transition vers l'intelligence périphérique ?

• Réduction massive des données. Lorsque l'analyse se déplace vers la périphérie, il y a une diminution massive de la quantité de données transmises sur le réseau. Cela réduit les coûts de stockage et de traitement des données, tout en libérant du personnel informatique et OT pour travailler sur des problèmes plus complexes.
• Meilleures informations en temps réel. En gardant l'informatique proche de la source de données, l'apprentissage automatique edgified peut détecter les modèles émergents et permettre des réponses immédiates avant qu'un problème ne se transforme en crise à grande échelle.
• Maintenance prédictive pour tous. Parce qu'un système basé sur la périphérie peut gérer toutes les données machine entrantes, il peut prévoir les besoins de maintenance sur tous les équipements de l'opération, non seulement en réduisant considérablement le temps nécessaire pour planifier les activités de maintenance, mais également en prévenant les accidents causés par un entretien retardé.
• Amélioration du rendement. Les utilisateurs peuvent augmenter la productivité et réduire les temps d'arrêt en détectant rapidement et en corrigeant les performances sous-optimales, offrant de meilleures performances avec une vue à 360 degrés des opérations.

En transformant le marché de l'IoT, l'intelligence de périphérie facilite l'analyse en temps réel, augmentant ainsi l'efficacité opérationnelle tout en réduisant les coûts de traitement et de stockage des données.

Une solution de périphérie intelligente peut exécuter de nombreuses fonctions qui soulagent les opérateurs et les consommateurs de données de la charge manuelle. Idéalement, vous avez besoin d'une solution qui soit non seulement intelligente pour agréger et trier les données, mais aussi capable de détecter le dysfonctionnement d'un actif ou d'un processus.

Comme vous l'avez vu, l'informatique de pointe intelligente, en plus des capacités d'apprentissage automatique, fournit des informations vitales et exploitables en temps réel, aidant les organisations à relever quelques défis fondamentaux et à ouvrir la porte à des analyses avancées. Sur le plan fondamental, ils s'assurent que tous vos appareils communiquent dans le protocole réseau IoT de votre choix (ModBus, OPCUA, etc.), tout en traitant également des données avancées à la périphérie, sans retarder les problèmes de latence. Et, ils peuvent améliorer votre prise de décision car vous aurez toujours les données les plus à jour.

Du plus simple au plus complexe, l'edge intelligence est un allié pour la réussite de votre projet IoT.