Edge Computing e suas aplicações na Indústria 4.0

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O investimento em inovação tem permitido que indústrias atinjam os melhores níveis de performance e produtividade. A transformação digital das empresas foi impulsionada principalmente pela computação na Nuvem e pela Internet das Coisas Industrial, que permitem o monitoramento e tomadas de decisões otimizadas – veja mais em IIoT. Nesse contexto, o conceito de Edge Computing tem se tornado um grande aliado para acelerar o crescimento da transformação digital da empresa. No mundo da Internet das Coisas, a análise de dados tem se tornado o principal mecanismo para o entendimento completo de processos industriais. Muito se fala sobre técnicas de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial para extrair informações dessa onda de dados proveniente de sensores. Mas, para onde vão as informações desses sensores?  

A arquitetura mais implantada na indústria hoje em dia consiste em sensores que apenas coletam dados e enviam para servidores locais ou direto pra nuvem. O tráfego de dados tem crescido muito e tendem a aumentar. Gartner estima que há em uso 14 bilhões de dispositivos conectados no mundo em 2019, número que duplicará até final de 2021, podendo chegar ao imenso valor de 25 bilhões de dispositivos IoT. Será que teremos capacidade de acompanhar esse crescimento para acomodar tanta informação? Será que teremos garantia de baixa latência na rede devido ao congestionamento de dados? Há muitas dúvidas que precisam ser consideradas no curto prazo. 

Edge computing ou computação na borda é um conceito que se refere à infraestrutura computacional existente próxima ou junto da fonte geradora de dados. Ao invés de enviar dados de máquinas e sensores sem nenhum tratamento para a nuvem, dispositivos com poder computacional podem fazer um tratamento intermediário e enviar apenas informações consolidadas para os servidores. A ideia de trazer inteligência para perto da fonte de dados será indispensável para as indústrias e para a infraestrutura de TI.

Nos últimos anos, as organizações têm incorporado soluções em nuvem para tratar grande volume de dados com a finalidade de ganhar conhecimento e tornarem-se competitivas. Isso tem permitido redução de gastos, aumento de produtividade etc. A cloud é essencial para permitir que isso aconteça e a Edge Computing apenas garante um melhor gerenciamento de dados provenientes do chão de fábrica. 

Indústria de Manufatura 

A arquitetura padrão de comunicação e distribuição de informações no chão de fábrica dos últimos anos dificulta a inserção de novas tecnologias. No modelo atual, há uma cadeia de informações que atravessa o processo de forma encadeada, passando da máquina/PLC para o sistema SCADA, então para o MES, até chegar no ERP e no CRM. Através do uso de IIoT e da computação na borda, as indústrias se beneficiam desencadeando o processo, tornando a arquitetura descentralizada. Esse modelo de operação permite melhor gerenciamento da cadeia de suprimentos e do processo industrial. O próximo artigo será inteiramente focado nesse assunto, onde mais detalhes serão analisados. 

Veículos autônomos 

Os carros inteligentes podem ser considerados como a próxima revolução da tecnologia. Na verdade, já são realidade e estão presentes em alguns países. Sabe-se há muita tecnologia embarcada nos veículos, que incorporam dezenas de câmeras, radares, GPS, sonar e outros inúmeros sensores que permitem trafegar sem a interferência humana. Estima-se que um veículo autônomo forneça até 30 terabytes em um dia. O conceito de Edge Computing é crucial para gerenciar esses dados, além de permitir que a comunicação M2M entre sensores e atuadores ocorram em tempo real para, por exemplo, impedir acidentes. A infraestrutura das cidades deverá permitir o uso de inúmeros gateways operando no conceito de Edge Computing, possibilitando a troca de informações rápidas com veículos autônomos. 

 Telecomunicações 

O crescimento de dispositivos IoT junto com serviços de streaming como a Netflix, fizeram com que as redes de celular atingissem níveis de consumo de dados muito elevados. Além disso, muitos aplicativos de smartphone deixam a parte computacional na nuvem, o que demanda maior tráfego de dados. É inevitável que no curto prazo problemas de alta latência e baixa disponibilidade da rede existam. Quando a rede 4G foi criada, entre 2006 e 2010, nosso cotidiano não exigia tanta demanda de banda como nos dias atuais. A resposta da indústria de telecom para tais problemas é   o investimento na rede 5G, que permitirá maior disponibilidade e velocidade da rede. Para maximizar a eficiência do uso da rede, a arquitetura descentralizada com Edge computing será crucial para atender a previsão de dezenas de bilhões de dispositivos conectados. 

 

Principais vantagens da Edge Computing na Indústria 

 

  • Baixa latência

Devido à proximidade física entre um sensor inteligente e uma máquina, o tempo de reação diminui quando a análise é feita localmente ao invés de feita em servidor remoto. A latência existente entre o envio de dados para servidores remotos até uma ação proveniente dele pode em alguns cenários ser considerada alta e até imprevisível. A Edge Computing permite previsibilidade e baixa latência, sendo ideal para situações críticas e que requerem tempo real. 

 

  • Redução de custos

Inserir inteligência na manufatura significa coletar dados de sensores, enviar para um banco de dados, analisar e tomar decisões. Se nosso interesse for aplicar esse conceito por toda a linha, a quantidade de dados existentes significaria custos elevados com banda, armazenamento, poder computacional e analítica. Se ao invés disso colocarmos poder computacional e armazenamento em sensores inteligentes na periferia das máquinas, será possível aplicar filtros e remover ruídos dos dados gerados, diminuindo drasticamente os custos mencionados. 

 

  • Integração entre Shopfloore ERP 

Da mesma forma que a Edge Computing conecta dispositivos e processos sem a necessidade de enviar dados para a nuvem, ela permite a conexão entre o ERP da empresa com o shopfloor. Essa estrutura permite que a arquitetura de TI seja mais responsiva e apresente dados em tempo real. O sistema ERP terá números mais precisos do processo fabril, fazendo com que o planejamento e a cadeia de suprimentos sejam mais eficientes. 

 

Desafios para a implantação da Edge Computing 

Um dos principais desafios para a implantação de sensores inteligentes está relacionado à segurança. A partir do momento que inserimos dispositivos na periferia da rede, a exposição a ataques também cresce. A descentralização da arquitetura torna a rede mais vulnerável e escala conforme mais sensores são adicionados. No entanto, há outro ponto de vista em relação à segurança da rede: Considerando o fato de que menos dados circulam entre sensores e cloud, o uso intensivo de Edge Computing permite que as informações fiquem armazenadas localmente, diminuindo o risco de modo geral. 

Outro desafio está relacionado ao deploy e gerenciamento dos computadores de borda. Conforme os dispositivos ganham poder computacional, gerenciar suas configurações e fazer manutenção aumenta o custo operacional. Cabe à empresa verificar caso a caso se a o investimento justifica o uso de sensores na periferia da rede. 

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