Apakah Edge Intelligence Kunci Anda untuk Sukses IoT?
Dari yang sederhana hingga yang sangat kompleks, kecerdasan tepi adalah sekutu bagi keberhasilan proyek IoT Anda.
Transformasi digital menyapu setiap industri, mendorong organisasi untuk memasang sensor audio, video, dan getaran di seluruh operasi mereka. Namun, mengingat 30% proyek IoT gagal dalam tahap pembuktian konsep, sangatlah masuk akal untuk berhati-hati dalam menginvestasikan uang dalam penerapan IoT skala besar.
Salah satu penyebab utama kegagalan IoT adalah organisasi jarang siap menghadapi tsunami data yang dihasilkan semua perangkat tersebut. Kuantitas data membebani latensi dan infrastruktur komputasi pusat atau cloud, belum lagi tenaga kerja. Pekerjaan yang dilakukan untuk memisahkan gandum dari sekam – data perawatan rutin dari wawasan yang dapat ditindaklanjuti seperti kegagalan mesin yang akan segera terjadi – menakutkan bagi sebagian besar organisasi.
Lihat juga: The Edge Sekarang Menjadi Pusat Aksi
Masukkan komputasi tepi. Komputasi tepi siap untuk menjadi status quo, yang melibatkan pemrosesan data secara lokal hingga ke titik pembuatan data. Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2025, 75% data yang dihasilkan perusahaan akan dibuat dan diproses di luar cloud; hari ini, sekitar 10%. Organisasi mulai menerapkan komputasi tepi untuk memperbaiki latensi dan biaya bandwidth yang terkait dengan transmisi data dalam jumlah besar dari pusat data terpusat ke cloud.
Ada banyak variasi dalam solusi komputasi tepi. Banyak solusi tidak memiliki cara untuk memahami data yang dikumpulkan. Personil PL menerima data ini dan sering tidak tahu apa yang harus dilakukan dengannya atau bagaimana menganalisis data untuk meningkatkan efisiensi operasional. Pemrosesan lebih lanjut sering diperlukan, biasanya dari cloud. Namun, platform komputasi edge yang cerdas menambahkan kemajuan mendasar yang mengatasi tantangan ini, membuat analitik yang andal tersedia tanpa koneksi cloud.
Tepi Kecerdasan :Untuk IoT yang Lebih Cerdas dan Lebih Lincah
Kecerdasan tepi dibangun di atas kemampuan penyerapan data khas yang umum di antara platform komputasi tepi dengan lapisan fungsi lanjutan seperti pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI.) ML mengangkat beban kerja dari cloud dan pusat data dengan menyediakan analitik dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti langsung di tepi. Solusi cerdas memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data streaming dan meresponsnya melalui peringatan waktu nyata kepada operator dan sistem perusahaan lainnya. Kemampuan kontrol loop tertutup antara cloud dan edge juga didukung untuk mengotomatiskan tindakan korektif pada aset atau proses dengan segera.
ML dengan kemampuan intelligent edge mengurangi beban komputasi dengan pembelajaran dalam tindakan. Ini terus-menerus memproses aliran data dan paket informasi frekuensi tinggi, membentuk solusi lengkap tepat di tepi di mana Anda paling membutuhkannya. Berikut adalah pendekatan tiga poin untuk pemrosesan data di tepi:
- Penerapan dan Pengayaan: Tahap pertama pemrosesan tepi adalah penyerapan dan pengayaan data. Lapisan ini membersihkan data dan mempersiapkannya untuk diproses melalui decoding, filtering, interpolasi, dan banyak lagi. Ini menggabungkan dan menyelaraskan volume tinggi, variasi, dan kecepatan streaming video, sensor digital, dan data aset. Ini adalah landasan yang memastikan kualitas data untuk semua pemrosesan dan komputasi tambahan.
- Pemrosesan Peristiwa Kompleks (CEP): Kecerdasan disediakan melalui CEP dengan menyediakan deteksi pola dan analitik waktu nyata ke data streaming yang dibersihkan. Di sini, wawasan yang dapat ditindaklanjuti diperoleh melalui algoritme berbasis aturan, dan tindakan dapat diambil.
- Mesin Pembelajaran Mesin: Menjalankan model pembelajaran mesin di edge dapat menjadi tantangan karena perangkat edge memiliki daya komputasi dan memori yang lebih rendah. CEP yang tepat menyediakan data sebelum dan sesudah pemrosesan yang diperlukan untuk model, sehingga ukuran model, lapisan, dan memori yang diperlukan untuk eksekusi sering kali berkurang 10X atau lebih setelah disiapkan untuk edge.
Dalam hal kecerdasan tepi, pembelajaran mesin dapat memecahkan masalah yang sangat kompleks dan bahkan memberikan prediksi tentang kesehatan dan kinerja operasi. Di lingkungan tertentu, tidak berlebihan untuk mengatakan bahwa analisis tingkat lanjut dan ML di tingkat situs dapat menyelamatkan nyawa.
Edge IntelligenceOff-Line
Ada banyak contoh ketika sebuah organisasi mungkin tidak ingin mempercayai pengiriman data perangkat ke cloud atau internet, dan edgeintelligence memungkinkan untuk mempertahankan kekuatan pemrosesan dan ML, sementara kehilangan kebutuhan akan konektivitas ke cloud. Organisasi Anda dapat memperoleh manfaat dari pemrosesan data yang mendalam dan canggih tanpa risiko keamanan dan biaya untuk bandwidth, pemrosesan, dan penyimpanan.
Manfaat apa yang dapat diharapkan organisasi Anda lihat setelah melakukan transisi ke edge intelligence?
- Pengurangan data secara besar-besaran. Saat analitik bergerak ke tepi, ada penurunan besar-besaran dalam jumlah data yang didorong ke seluruh jaringan. Hal ini mengurangi biaya penyimpanan data dan penanganan data, sekaligus membebaskan personel TI dan OT untuk menangani masalah yang lebih kompleks.
- Wawasan waktu nyata yang lebih baik. Dengan menjaga komputasi tetap dekat dengan sumber data, pembelajaran mesin yang ditingkatkan dapat mendeteksi pola yang muncul dan memungkinkan tanggapan langsung sebelum kesalahan menjadi krisis skala penuh.
- Pemeliharaan prediktif untuk semua. Karena sistem berbasis edge dapat menangani semua data mesin yang masuk, sistem ini dapat memprediksi kebutuhan perawatan di semua peralatan dalam operasi, tidak hanya secara substansial memangkas waktu yang diperlukan untuk merencanakan aktivitas perawatan, tetapi juga mencegah kecelakaan yang disebabkan oleh perawatan yang tertunda.
- Peningkatan hasil. Pengguna dapat meningkatkan produktivitas dan mengurangi waktu henti dengan mendeteksi dan mengatasi kinerja suboptimal secara cepat, memberikan kinerja yang lebih baik dengan tampilan operasi 360 derajat.
Dengan mentransformasi pasar IoT, kecerdasan tepi membuat analisis waktu nyata menjadi lebih mudah, sehingga meningkatkan efisiensi operasional sekaligus mengurangi biaya yang dikeluarkan dalam menangani dan menyimpan data.
Solusi intelligent edge dapat melakukan banyak fungsi yang menghilangkan beban manual operator dan konsumen data. Idealnya, Anda memerlukan solusi yang tidak hanya cerdas dalam menggabungkan dan menyortir data, tetapi juga memiliki kemampuan untuk mendeteksi ketika suatu aset atau proses mengalami malfungsi.
Seperti yang Anda lihat, komputasi edge cerdas, selain kemampuan pembelajaran mesin, memberikan wawasan penting yang dapat ditindaklanjuti secara waktu nyata, membantu organisasi mengatasi beberapa tantangan mendasar dan membuka pintu ke analitik tingkat lanjut. Di sisi mendasar, mereka memastikan bahwa semua perangkat Anda berkomunikasi dalam protokol jaringan IoT pilihan Anda (ModBus, OPCUA, dll.), sambil juga memproses data canggih di edge, tanpa tertinggal dari masalah latensi. Dan, mereka dapat meningkatkan pengambilan keputusan Anda karena Anda akan selalu memiliki data terbaru.
Dari yang sederhana hingga yang sangat kompleks, kecerdasan tepi adalah sekutu bagi keberhasilan proyek IoT Anda.
