Industrial IoT gateways are locally deployed industrial computers used to collect, store, process, and analyze data at the edge of the network, reducing pressure on the cloud and data centers. Passerelles IoT industrielles typically collect data from sensors, devices, and machines. After the IoT gateway collects data, it processes and analyzes the data and sends the processed data to the cloud for remote monitoring, remote control, and post-analysis.
Essentially, an Industrial IoT gateway acts as a computer, allowing devices and sensors to communicate with each other, as well as pass information to the cloud. They are similar to the routers found in most homes and facilitate communication between devices and between devices and the internet. Industrial data centers with IoT advantages and IoT sensors are deployed to reduce the burden on industrial data gateways. They are able to collect, filter, process, and analyze data locally without having to send all the raw data collected to the cloud for processing and analysis.
Industrie Passerelles IoT peut remplir les fonctions suivantes :
1. Simplifier la communication et le contrôle grâce à des E/S flexibles
The main function of the Industrial IoT gateway is to enable communication between new and legacy devices. Industrial gateways enable high-speed communication with new devices and sensors, as well as COM ports to communicate with legacy technologies, eliminating the need to replace old machines with new ones for smart connectivity. IoT gateways also enable machine-to-machine (M2M) communications, where machines interact with other machines, devices, and environments.
In addition, IoT gateways can support a variety of different industrial protocols, allowing IoT gateways to communicate with devices using different protocols. The main protocols supported by IoT gateways include fieldbus, PROFIBUS, EtherCAT, Ethernet/IP and PROFINET protocols. So, if an organization has legacy hardware that cannot connect to the cloud, an Industrial IoT gateway can be used to connect these devices to the cloud and allow the organization to securely control machines and programmable logic controllers remotely.
2. Traitement des données et prise de décision en temps réel
Les passerelles IoT industrielles peuvent traiter et analyser les données en temps réel localement, à la source de la génération des données, éliminant ainsi le besoin de transporter les données sur des milliers de kilomètres vers un centre de données pour le traitement et l'analyse. Cela permet d'analyser les données en temps réel et de prendre des décisions, ce qui est nécessaire pour les applications gérant des charges de travail locales critiques.
Actuellement, ces applications ne peuvent pas fonctionner sur le nuage en raison des délais d'envoi, de traitement et de renvoi des données à l'environnement industriel. La passerelle IoT et les ordinateurs industriels étant locaux, ce déploiement ne présente pratiquement aucun temps de latence, ce qui permet d'analyser les données en temps réel et de prendre des décisions en l'espace d'une milliseconde seulement.
3. Augmenter la production
L'internet des objets peut améliorer la production industrielle. Pour ce faire, il recueille des informations à partir de divers capteurs et dispositifs déployés dans l'usine et utilise ces données pour ajuster la production afin d'obtenir un rendement plus élevé. En outre, les passerelles IIoT peuvent être utilisées pour réduire les erreurs humaines et obtenir diverses informations liées au processus de fabrication, ce qui permet aux opérateurs et aux organisations d'utiliser ces informations pour optimiser le processus de production.
4. Maintenance prédictive
Les passerelles IoT industrielles peuvent contribuer à la maintenance prédictive. Autrement dit, les données collectées par les équipements et les capteurs peuvent être utilisées pour prédire le moment où certains composants ou équipements tomberont généralement en panne en utilisant des modèles prédictifs pour effectuer la maintenance avant que la panne ou la défaillance ne se produise. Les lignes de production fonctionnent généralement 24 heures sur 24, sept jours sur sept, de sorte qu'une panne ou un dysfonctionnement de la machine peut entraîner l'arrêt de la production, ce qui se traduit par un manque à gagner.
Grâce à la maintenance prédictive utilisant des modèles de données, les usines peuvent réparer les machines avant qu'elles ne tombent en panne ou ne fonctionnent mal, éliminant ainsi tout temps d'arrêt que les usines subiraient normalement sans les informations fournies par les passerelles IoT. Cela permet de réduire considérablement ou d'éliminer les coûts associés aux temps d'arrêt nuisibles et non planifiés.