Edge computing controllers play an important role in enabling edge computing, data processing, and device control as a key interface between information technology (IT) and operational technology (OT).
Arquitectura del controlador de Edge Computing
Un controlador típico de computación de borde suele constar de tres componentes principales: capa de dispositivo, capa de borde y capa de nube.
1. Capa de dispositivos
La capa de dispositivos se compone principalmente de sensores y controladores responsables de recoger y controlar directamente información en el mundo físico. Los dispositivos típicos son los teléfonos inteligentes, los coches autónomos, los robots y los equipos de fábrica. Captan datos a través de sensores y realizan acciones específicas mediante controladores. Estos dispositivos generan una gran cantidad de datos que se envían primero a la capa de borde para su procesamiento inicial. Función:
Captura de datos: supervisión continua del estado del dispositivo o de variables ambientales (por ejemplo, temperatura, velocidad, luz, etc.) mediante sensores.
Control de ejecución: Active las operaciones pertinentes, como el arranque/parada del dispositivo o el ajuste de funciones, a través del controlador.
2. Capa de borde
La capa de borde es la primera línea de defensa para el procesamiento de datos. A través de los nodos/servidores de borde, esta capa es responsable de procesamiento, filtrado, racionalización y almacenamiento en caché en tiempo real de datos de la capa de dispositivos para reducir la latencia y mejorar el tiempo de respuesta. En algunos casos, dispositivos periféricos puede tomar decisiones directamente basadas en algoritmos sin tener que transmitir todos los datos a la nube. Función:
Tratamiento de datos y simplificación: comprime, filtra y preprocesa los datos brutos generados en la capa del dispositivo para preservar los datos esenciales.
Almacenamiento en búfer y caché de datos: Responde al tráfico repentino de datos y evita los cuellos de botella en la nube debidos a la sobrecarga de datos.
Respuesta de control: Tome decisiones instantáneas a nivel local, especialmente para escenarios de aplicación con altos requisitos de baja latencia, como la conducción autónoma y el control industrial.
Virtualización: Se pueden ejecutar máquinas virtuales o contenedores en la capa periférica para la gestión y el control unificados de varios dispositivos.
3. Capa de nube
La capa de nube es la capa superior de toda la arquitectura y se utiliza principalmente para el procesamiento de big data y el almacenamiento de datos. Los servidores de la nube reciben datos simplificados y procesados de la capa de borde y luego utilizan recursos informáticos más potentes para un procesamiento más profundo. análisis de datos, formación de modelos y gestión del almacenamiento. La nube también es responsable del almacenamiento a largo plazo de datos globales y de la computación para tareas complejas, como el entrenamiento y la optimización de modelos de IA. Función:
Procesamiento de macrodatos: Los servidores en nube son capaces de procesar grandes cantidades de datos procedentes de múltiples nodos periféricos y realizar operaciones y análisis complejos.
Almacén de datos: stores massive amounts of data and provides query and analysis functions for historical data.
Interconexión mundial: conecta servidores periféricos de todo el mundo a través de Internet para hacer realidad la colaboración y el intercambio de datos a escala mundial.
Tecnologías clave para los controladores de edge computing
Internet industrial de los objetos (IIoT)
El Internet Industrial de las Cosas (IIoT) es una aplicación del Internet de las Cosas (IoT) en el ámbito industrial y es el núcleo del IoRT. IIoT permite la comunicación y colaboración sin fisuras entre robots, sensores y otros dispositivos, sentando las bases para automatización e inteligencia. Sensores como los de temperatura, presión, proximidad, movimiento y fuerza/par desempeñan un papel fundamental en la supervisión de los equipos y procesos de fabricación, proporcionando información valiosa sobre la eficacia operativa, el mantenimiento predictivo y la calidad del producto.
1. Internet de los objetos en la periferia
IoT en los bordes admite toma de decisiones en tiempo real, reduce la latencia, aumenta la eficacia del ancho de banda y mejora la fiabilidad general. El Edge Computing garantiza una producción ininterrumpida y minimiza las interrupciones, incluso cuando la conectividad de red es intermitente o limitada. También mejora la privacidad y la seguridad de los datos, ya que los datos sensibles pueden procesarse localmente.
2. Controlador lógico programable (PLC)
Los PLC actúan como coordinadores de automatización en el ecosistema IoRT, gestionando y coordinando dispositivos, máquinas y sistemas interconectados.Los PLC proporcionan datos en tiempo real que facilitan a los responsables de la toma de decisiones información valiosa para realizar un mantenimiento proactivo y optimizar la asignación de recursos. Desempeñan un papel clave en el intercambio de datos y la comunicación sin fisuras entre dispositivos, agilizando y sincronizando los flujos de trabajo de producción.
3. Sensores
Los sensores son el "ojos" y "oídos" de la IO , que permiten a los robots interactuar con su entorno y comprenderlo. Los sensores de temperatura, presión, proximidad, movimiento y fuerza/par desempeñan un papel fundamental en la supervisión de los equipos y procesos de fabricación, proporcionando información valiosa sobre la eficiencia operativa, el mantenimiento predictivo y la calidad del producto.
4. Inteligencia Artificial Generativa
La Inteligencia Artificial Generativa es una tecnología capaz de aprovechar los datos y patrones existentes para crear diseños, soluciones y estrategias de optimización novedosos que pueden revolucionar el diseño de robots y automatizar sus movimientos y procesos de fabricación.
5. Integración con sistemas ERP
La integración de IoRT con los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) proporciona un enfoque holístico de la gestión de la fabricación, en el que el sistema ERP actúa como el eje central para la planificación de recursos, la gestión de inventarios y la programación de la producción. Al conectar los datos de IoRT a los sistemas ERP, los fabricantes pueden obtener información sobre la producción en tiempo real, optimizar la gestión de inventarios, mejorar el mantenimiento predictivo, planificar la producción sin interrupciones y obtener ventajas en materia de control de calidad y cumplimiento de normativas.
6. Interacción persona-máquina (HMI) y experiencia del usuario (UX)
La HMI y la UX desempeñan un papel fundamental a la hora de maximizar el potencial de IoT. Interfaces intuitivas y fáciles de usar permiten una interacción fluida entre los operarios y los sistemas robotizados, lo que aumenta la productividad y acorta la curva de aprendizaje, mejorando la experiencia general del usuario.
Conclusión
As a key interface between IT and OT, the edge computing controller plays an important role in realizing edge computing, data processing and device control. Its layered architecture makes it scalable and reusable, and can be applied to many types of industrial equipment control applications.
The convergence of key technologies such as collaborative robotics, computer vision and artificial intelligence, industrial IoT, edge IoT, PLC, sensors, data analytics, and generative AI gives the edge computing controller powerful functionality.
At the same time, the integration with ERP system and the optimization of HMI and UX further enhance the application value of edge computing controller in intelligent manufacturing. In the future, with the continuous development of technology, edge computing controller will play a more important role in the field of industrial automation and intelligent manufacturing.
