Edge-Computing-Systeme mit erweiterten ML-Funktionen

Emerson veröffentlicht PACEdge 3.0, eine aktualisierte Industrial Internet of Things (IIoT) Softwareplattform, die darauf ausgelegt ist, Daten zu aggregieren und Algorithmen der künstlichen Intelligenz direkt auf Edge-Geräten bereitzustellen. Diese Computing-Lösung behebt Datensilos in der Biowissenschaften-, Öl- und Gas-, Verpackungs- sowie Lebensmittel- und Getränkeindustrie, indem sie ein zentralisiertes Management für dezentrale Anwendungen bietet.

Überwindung der Datenfragmentierung in industriellen Umgebungen
Die moderne Fertigung generiert beträchtliche Datenmengen, die für Inferenzmodelle der künstlichen Intelligenz, Machine-Learning-Algorithmen und Vision-Systeme geeignet sind. Allerdings bleiben diese Daten häufig über verschiedene industrielle Netzwerkprotokolle und Hardwarekonfigurationen hinweg isoliert. Die aktualisierte Plattform aggregiert diese fragmentierten Datenquellen und liefert die normalisierten Informationen an containerisierte Anwendungen. Indem die Verarbeitungskapazitäten näher an die Datenquelle verlagert werden, können Betreiber Echtzeit-Erkenntnisse in die breitere digitale Lieferkette integrieren, ohne hohe Latenzzeiten in Kauf nehmen zu müssen oder auf eine kontinuierliche Cloud-Konnektivität angewiesen zu sein.

Zentralisierte Bereitstellung von containerisierten Workloads
Die Version 3.0 führt eine Group-Manager-Funktion ein, die mit einer grafischen Benutzeroberfläche für die Remote-Verwaltung von Geräten auf Flottenebene ausgestattet ist. Administratoren können Sicherheitspatches, Betriebssystem-Upgrades und neue Dashboard-Konfigurationen gleichzeitig auf mehrere Edge-Knoten übertragen, unabhängig davon, ob diese vor Ort oder unternehmensweit verteilt sind. Um die Softwareverteilung zu erleichtern, nutzt die Plattform einen zentralisierten Anwendungsmarktplatz. Dieses Repository ermöglicht es Ingenieuren, vorgefertigte, containerisierte Workloads in einer sicheren Ausführungsumgebung zu suchen, zu konfigurieren und zu installieren, wodurch die Bereitstellungsarchitektur in der gesamten Fabrik standardisiert wird.

Strategische Architektur für das Application Management
Die effiziente Verwaltung verteilter Software wird zunehmend notwendig, da Anlagen komplexe betriebliche Analysen implementieren. Sean Saul, Vice President of Product im Geschäftsbereich Process Systems and Solutions, merkt an, dass die Plattform eine Reihe von Tools und Diensten bereitstellt, die es Teams ermöglichen, Analysen, Anwendungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, Dashboards, Diagramme und Datenvisualisierungen einfacher und so nah wie möglich am Ort der Wertschöpfung bereitzustellen oder zu erstellen. Dieser strukturelle Ansatz reduziert die Komplexität bei der Skalierung der Edge-Infrastruktur und beschleunigt die Implementierung fortschrittlicher betrieblicher Funktionen.

Zusätzlicher Kontext
Dieser Abschnitt detailliert technische Spezifikationen und wettbewerbsbezogenes Benchmarking, die nicht in der ursprünglichen Pressemitteilung enthalten sind.

Auf dem Markt für industrielles Edge-Computing konkurriert diese Softwarearchitektur mit vergleichbaren Systemen wie Siemens Industrial Edge und Litmus Edge. Zu den Benchmark-Kriterien für diese Plattformen gehören typischerweise die Protokoll-Interoperabilität (wie OPC UA, MQTT und Modbus TCP), Container-Orchestrierungsmechanismen (in der Regel auf Docker-Basis) sowie die Effizienz der Payload zwischen Edge und Cloud. Siemens Industrial Edge bietet ein stark zentralisiertes Managementsystem, das eng in spezifische Siemens-Hardware-Ökosysteme integriert ist, während Litmus Edge eine breite, hardwareunabhängige Protokollübersetzung bietet. Die PACEdge-Architektur zielt speziell auf eine einfache Integration in Prozessautomatisierungsumgebungen ab, indem sie die Orchestrierung von Analysemodulen standardisiert und den Netzwerk-Overhead reduziert, der mit der Aktualisierung großer Flotten industrieller Edge-Geräte verbunden ist.

Bearbeitet von Aishwarya Mambet, Induportals-Redakteurin, mit Unterstützung von KI.

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