Buka Kesuksesan IoT dengan Kecerdasan Edge

Dari yang sederhana hingga yang sangat kompleks, kecerdasan edge adalah sekutu untuk kesuksesan proyek IoT Anda.

Transformasi digital menyapu setiap industri, mendorong organisasi untuk memasang sensor audio, video, dan getir di seluruh operasi mereka. Namun, mengingat 30% proyek IoT gagal pada tahap konsep bukti, sangat wajar untuk berhati-hati ketika datang untuk berinvestasi uang dalam penerapan IoT skala besar.

Salah satu penyebab utama kegagalan IoT adalah organisasi jarang siap untuk tsunami data yang dihasilkan oleh semua perangkat ini. Kuantitas data memberikan beban pada latensi dan infrastruktur komputasi pusat atau cloud, sans mentioning tenaga kerja. Bahan yang dihabiskan untuk memisahkan jinting dari sekam — data pemeliharaan rutin dari wawasan yang dapat ditindaklanjuti seperti kegagalan mesin yang akan datang — adalah menakutkan untuk sebagian besar organisasi.

Lihat juga: Edge Sekarang Pusat Aksi

Masuk edge computing. Edge computing siap untuk menjadi status quo, melibatkan pemrosesan data secara lokal di titik penciptaan data. Gartner memprediksi bahwa pada tahun 2025, 75% data yang dihasilkan enterprise akan dibuat dan diproses di luar cloud; saat ini, sekitar 10%. Organisasi mulai menerapkan edge computing untuk mengatasi biaya latensi dan bandwidth yang terkait dengan transmisi volume besar data dari pusat data terpusat ke cloud.

Namun ada banyak variasi dalam solusi edge computing. Banyak solusi tidak memiliki cara untuk memahami data yang dikumpulkan. Personil OT menerima data ini dan sering tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan itu atau bagaimana menganalisis data untuk meningkatkan efisiensi operasional. Pemrosesan lebih lanjut sering diperlukan, biasanya dari cloud. Namun, platform edge computing yang cerdas menambahkan kemajuan dasar yang mengatasi tantangan ini, membuat analitik yang kuat tersedia tanpa koneksi cloud.

Edge Intelligence: Untuk IoT yang Lebih Cerdas dan Lipat Ganti

Edge intelligence membangun pada kemampuan ingesti data yang umum di antara platform edge computing dengan lapisan fungsi canggih seperti machine learning (ML) dan kecerdasan buatan (AI.) ML mengangkat beban kerja dari cloud dan pusat data dengan menyediakan analitik dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tepat di edge. Solusi yang cerdas menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data streaming dan meresponsnya melalui peringatan real-time kepada operator dan sistem enterprise lainnya. Kemampuan kontrol loop tertutup antara cloud dan edge juga didukung untuk mengotomatisasi tindakan korektif pada aset atau proses segera. 

ML dengan kemampuan edge yang cerdas mengurangi beban komputasi dengan belajar dalam aksi. Ini secara kontinu memproses frekuensi tinggi aliran data dan paket informasi, membentuk solusi lengkap tepat di edge di tempat Anda memerlukannya paling banyak. Di sini adalah pendekatan tiga poin untuk pemrosesan data di edge:

• Ingestion and Enrichment: Tahap pertama pemrosesan edge adalah ingesti data dan pengayaan. Lapisan ini membersihkan data dan mempersiapkannya untuk pemrosesan melalui decoding, filtering, interpolasi, dan lebih banyak. Ini menggabungkan dan menyelaraskan volume, variasi, dan kecepatan yang tinggi dari streaming video, sensor digital, dan data aset. Ini adalah sumur yang memastikan kualitas data untuk semua pemrosesan dan komputasi tambahan.
• Complex Event Processing (CEP): Intelijen disediakan melalui CEP dengan menyediakan deteksi pola dan analitik real-time untuk data streaming yang sudah dibersihkan. Di sini, wawasan yang dapat ditindaklanjuti dihasilkan melalui algoritma berbasis aturan, dan tindakan dapat diambil.
• Machine Learning Engine: Menjalankan model machine learning di edge dapat menjadi tantangan karena perangkat edge memiliki daya komputasi dan memori yang lebih rendah. CEP yang tepat menyediakan pra dan pasca pemrosesan data yang diperlukan untuk model, sehingga ukuran model, lapisan, dan memori yang diperlukan untuk eksekusi sering dikurangi 10X atau lebih setelah disiapkan untuk edge.

Ketika datang ke edge intelligence, machine learning dapat memecahkan masalah yang sangat kompleks dan bahkan memberikan prediksi tentang kesehatan dan performa operasi. Dalam lingkungan tertentu, bukanlah exaggeration untuk mengatakan bahwa analitik lanjutan dan ML di tingkat situs dapat menyelamatkan nyawa.

Edge Intelligence Off-Line

Ada banyak contoh ketika organisasi mungkin tidak ingin mempercayai pengiriman data perangkat ke cloud atau internet, dan edge intelligence memungkinkan untuk mempertahankan daya komputasi dan ML, sambil kehilangan kebutuhan untuk konektivitas ke cloud. Organisasi Anda dapat menikmati imbalan dari pemrosesan data yang canggih dan dalam tanpa risiko keamanan dan biaya untuk bandwidth, pemrosesan, dan penyimpanan.

Manfaat apa yang dapat diharapkan organisasi Anda setelah melakukan transisi ke edge intelligence?

• Pengurangan data yang masif. Saat analitik bergerak ke edge, ada pengurangan masif dalam jumlah data yang didorong melalui jaringan. Ini mengurangi biaya penyimpanan dan pengolahan data, sambil membebaskan personil TI dan OT untuk bekerja pada masalah yang lebih kompleks.
• Wawasan real-time yang lebih baik. Dengan menjaga komputasi dekat dengan sumber data, machine learning yang di-edge-ify dapat mendeteksi pola yang muncul dan memungkinkan respons segera sebelum gangguan menjadi krisis skala penuh.
• Pemeliharaan prediktif untuk semua. Karena sistem berbasis edge dapat menangani semua data mesin masuk, itu dapat memprediksi kebutuhan pemeliharaan di seluruh peralatan dalam operasi, tidak hanya secara substansial mempersingkat waktu yang dibutuhkan untuk merencanakan aktivitas pemeliharaan, tetapi juga mencegah kecelakaan yang disebabkan oleh pemeliharaan yang tertunda.
• Hasil yang ditingkatkan. Pengguna dapat meningkatkan produktivitas dan mengurangi waktu henti dengan dengan cepat mendeteksi dan mengatasi performa suboptimal, menyediakan performa yang lebih baik dengan pandangan 360 derajat operasi.

Dengan mentransformasi pasar IoT, kecerdasan edge membuat analisis real-time lebih mudah, sehingga meningkatkan efisiensi operasional sambil mengurangi biaya yang dikeluarkan dalam menangani dan menyimpan data.

Solusi edge yang cerdas dapat melakukan banyak fungsi yang mengangkat beban manual dari operator dan konsumen data. Idealnya, Anda membutuhkan solusi yang tidak hanya cerdas dalam mengagregasi dan mengurutkan data tetapi juga memiliki kemampuan untuk mendeteksi kapan aset atau proses mengalami gangguan.

Seperti yang Anda lihat, edge computing yang cerdas, selain kemampuan machine learning, menyediakan wawasan yang vital dan dapat ditindaklanjuti secara real-time, membantu organisasi mengatasi beberapa tantangan dasar dan membuka pintu ke analitik lanjutan. Dari sisi dasar, mereka memastikan semua perangkat Anda berkomunikasi dalam protokol jaringan IoT pilihan Anda (ModBus, OPCUA, dll.), sambil juga memproses data lanjutan di edge, tanpa lag dari masalah latensi. Dan, mereka dapat meningkatkan pengambilan keputusan Anda karena Anda akan selalu memiliki data yang paling terkini.

Dari yang sederhana hingga yang sangat kompleks, kecerdasan edge adalah sekutu untuk kesuksesan proyek IoT Anda.