Wie Erreicht man Transparenz von der Edge bis zur Cloud?

Um Unternehmensdaten in vollem Umfang nutzen zu können, empfiehlt es sich, eine Plattform zu verwenden, die einen nahtlosen Übergang von lokalen Edge-Systemen zur Cloud gewährleistet. Jedes Unternehmen, das vom digitalen Fortschritt profitiert, braucht Zugang zu Daten. Vollständige Transparenz und Sichtbarkeit sind heute wichtiger denn je.

Die Umwandlung dieser Daten in hochwertige Daten, ihre Speicherung in Form von langfristigen Datenhistorien und ihre gemeinsame Nutzung mit verschiedenen Beteiligten über verschiedene Standorte hinweg ist ohne die Cloud nicht möglich. Aus diesem Grund gab es in den letzten Jahren in allen Unternehmen konzertierte Bemühungen, die Einführung der Cloud voranzutreiben.

Gleichzeitig ist der Edge-Bereich ebenso wichtig, da er kurze Reaktionszeiten und schnellere Einblicke gewährleistet. Außerdem können Unternehmen vor Ort einfache prädiktive Analysen durchführen.

Das Fazit ist, dass Sie sowohl Edge- als auch Cloud-Fähigkeiten benötigen, damit das Internet der Dinge tatsächlich für Sie arbeiten kann. Mehr noch, Unternehmen müssen Lösungen entwickeln, die einen unterbrechungsfreien, schnellen und sicheren Übergang vom Edge- zum Cloud-Service ermöglichen. Diese Lösungen benötigen Edge-Daten, um das Beste aus der lokal durchgeführten vorausschauenden Wartung, Anlagenverfolgung und Zustandsüberwachung zu machen. Aber ebenso benötigen Unternehmen Cloud-Funktionen für anspruchsvollere Analysen. So können Sie beispielsweise Lösungen für maschinelles Lernen entwickeln, die den Anforderungen globaler Großproduzenten gerecht werden.

Edge und Cloud: Wenn Unternehmen das Beste aus beiden Welten nutzen, sind sie bestens gerüstet, um ihre Abläufe nachhaltig und skalierbar zu verbessern.

Wie IoT-Plattformen helfen können

An dieser Stelle kommen IoT-Plattformen ins Spiel. IronFlock dient als Bindeglied innerhalb datengesteuerter Organisationen und ermöglicht eine nahtlose Integration von Edge- und Cloud-Systemen. Der Zugriff auf die Daten am Edge erfolgt über eine sichere Internetverbindung. Die Geräte sind innerhalb von Minuten mit der Plattform verbunden und die Datenextraktions-Apps können innerhalb von Sekunden auf den Geräten bereitgestellt werden. Auf diese Weise sind Unternehmen am besten in der Lage, auf die Daten zuzugreifen, die sie für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen oder die Verbesserung bestehender Analyselösungen benötigen.

Sobald die Modelle für maschinelles Lernen in der Cloud erstellt wurden, benötigen Sie auch die Infrastruktur, um diese Modelle am Edge des IoT-Netzwerks bereitzustellen. Aus diesem Grund benötigen Sie eine konsolidierte IoT-Plattform, die sich in beide Richtungen erstreckt, um eine vollständige Konnektivität zu ermöglichen. Sie erhalten einfachen Zugriff auf gestreamte Daten, die sofort verwendet werden können, und schließen den Entwicklungszyklus durch die Bereitstellung aktualisierter Modelle.

Warum der IoT-Edge wichtig ist

Während eine Cloud-first-Mentalität für maschinelles Lernen und fortschrittliche Analysen, kurz gesagt, für alles, was Data-Science-Teams in einem Unternehmen zum Erfolg verhilft, großartig ist, sollte der Edge-Bereich nicht unterschätzt werden. Da Unternehmen mit immer größeren Datenmengen konfrontiert sind, müssen sie diese Daten effektiver verwalten und die Cloud durch Edge-Computing-Funktionen ergänzen.

Zum einen ermöglicht das Edge Computing Unternehmen, schneller zu Erkenntnissen zu gelangen.

Viele Anwendungsfälle, insbesondere in der Fertigung und bei prädiktiven Analysen, erfordern den Vorteil der Null-Latenz des IoT-Edge. In solchen Fällen ist es nur sinnvoll, Daten direkt am Edge-Gerät zu extrahieren und zu analysieren. Auf diese Weise können Sie in einer Vielzahl von Szenarien sofort auf diese Daten reagieren. Dazu gehören die Behebung von Wartungsproblemen, die Vermeidung von Produktionsstörungen und die Überwachung der Gesamteffektivität.

Die Anwendungsfälle, die sich für die Cloud eignen, hängen in der Regel von langfristigen Datenhistorien oder Big Data-Analysen ab. Wenn Sie Anlagen nachverfolgen, den Zustand beobachten oder die Gesamtanlageneffektivität überwachen wollen, benötigen Sie diese Daten sofort. In solchen Szenarien kommt Edge Computing zum Einsatz. Dadurch können Sie nicht nur sofort reagieren, sondern auch die Datenmenge, die an die öffentliche Cloud gesendet wird, erheblich reduzieren.

Wie Sie Ihren Betrieb mit einer Edge-to-Cloud-Plattform ausweiten können

Sobald Sie auf eine IoT-Plattform umgestiegen sind, die Ihre Assets vom Edge bis zur Cloud konsolidiert, können Sie die Lücke zwischen Ihren Edge-Geräten wie Sensoren, Aktoren und IPCs und den hochentwickelten KI-Funktionen, die mit Cloud Computing einhergehen, effektiv überbrücken.

IronFlock lässt sich problemlos mit jeder industriellen Anlage am Edge verbinden. Sie streamt die Daten sicher an das dedizierte Datenstudio, wo die Daten gespeichert und für die Analyse vorbereitet werden. Durch die Bereitstellung von IoT-Apps direkt am Edge des Netzwerks können Sie den Geräten zusätzlich mitteilen, welche Daten an die Cloud gesendet werden sollen und wie diese Daten zu interpretieren sind. Die Plattform ermöglicht zusätzliche Analysen und ML in der Cloud. Gleichzeitig können beliebige IoT-Anwendungen am Edge-Gateway ausgeführt und Analysen durchgeführt werden.

Auf diese Weise profitieren Sie von beiden Welten. Die Cloud erhält nur die Daten, die für die Datenmodellierung, erweiterte Analysen und letztlich für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz relevant sind. Und das Edge-Gateway verarbeitet die von den Geräten kommenden Daten, bereitet sie vor und übergibt sie an die Cloud. Auch hier nutzen Sie also alle Daten, die von älteren Geräten, Sensoren und komplexeren Industrie-PCs stammen. Gleichzeitig nutzen Sie die fortschrittlichen Möglichkeiten der Cloud voll aus.

Unser Best-of-Both-Worlds-Ansatz

Die IronFlock unterstützt Sie dabei. Die Plattform ermöglicht es Ihnen, IoT-Daten von angeschlossenen Geräten zu sammeln, die Datenverarbeitung am Rande durchzuführen, diese Daten in der öffentlichen oder privaten Cloud zu speichern, maschinelle Lernmodelle direkt auf der Plattform zu erstellen und diese wieder im IoT einzusetzen, um den Kreislauf zu schließen. Sie können also beides tun. Das heißt, Sie erhalten lokale Edge-Analysen und grundlegende Datenvisualisierungen auf der Grundlage der gestreamten Daten. Sie können aber auch ML-Modelle erstellen und vorhandene KI am Edge aktualisieren. Diese sind bequem als IoT-Apps verpackt, so dass Sie alle Änderungen über das Internet ausrollen können.

Hier ist eine Zusammenfassung:

IoT-Edge-Analytik

Dies eignet sich hervorragend für die Überwachung und Verfolgung von Anlagen, die Zustandsüberwachung und die vorausschauende Analyse. Sie können Standardanwendungsfälle für die vorausschauende Wartung erstellen und jede Art von Betrieb in der Werkstatt überwachen. Außerdem können Sie KPIs bequem von einer einzigen Plattform aus verfolgen, Ausreißer erkennen und Warnmeldungen versenden. Sie können praktisch alles tun, was einen schnellen Zugriff auf Echtzeitdaten erfordert.

Maschinelles Lernen und KI-Modelle in der Cloud

Wenn Sie die Daten im Datenstudio der Plattform speichern, können Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen erstellen. Anschließend visualisieren Sie sie direkt in den speziellen Data-Science-Workbooks. Und dann verpacken Sie diese Modelle als IoT-Apps und stellen sie mit einem Handgriff auf dem Edge bereit.

Datenvisualisierung in benutzerdefinierten Dashboards

Sobald die Edge-Daten in das Data Studio gestreamt wurden, können Sie auf einfache Weise Visualisierungen auf Basis dieser Daten erstellen. Dazu verwenden Sie eine Vielzahl von Vorlagen und Konfigurationsoptionen. Oder Sie integrieren ein externes Visualisierungstool wie PowerBI oder Tableau, wenn Sie dies bevorzugen.

OTA-Implementierung und -Updates

Die gesamte auf der Plattform erstellte Logik kann mit nur wenigen Klicks über das Internet auf die Anlagen übertragen werden. Darüber hinaus verfügt die Plattform über die gesamte Infrastruktur, die zur kontinuierlichen Überwachung der ML-Modelle erforderlich ist. So können Sie Debugging durchführen, die Leistung während der Tests direkt auf dem IoT-Gerät verbessern und OTA-Updates ausführen.

Auf diese Weise erreichen Sie eine Edge-to-Cloud-Sichtbarkeit für Ihre Industrieanlagen und damit eine vollständige Transparenz im Betrieb. Außerdem wird die IoT-Entwicklung auf diese Weise schneller. So können Sie in nur 60 Tagen vom PoC zur Implementierung übergehen. Und Sie können eine massive Scale-Out-Edge-Implementierung schneller umsetzen und so die Grundlage für eine Vielzahl von industriellen Automatisierungsfällen schaffen.

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