El Edge Computing es una tecnología crítica en el mundo del IIoT. Permite la monitorización en tiempo real de procesos industriales, el procesamiento de imágenes y video, el mantenimiento predictivo y la automatización. Al tener los datos procesados localmente, se pueden tomar decisiones en tiempo real y se puede reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento.
El IIoT es un concepto en el que los dispositivos y sensores están conectados a través de Internet, lo que permite la recopilación y análisis de datos en tiempo real. En este contexto, el Edge Computing es una herramienta crítica que permite la recopilación y procesamiento de datos en el lugar donde se generan.
Reduce la latencia y uso de ancho de banda para el IIOT
El Edge Computing es un modelo de procesamiento de datos que se está convirtiendo en una pieza clave en el mundo del Internet Industrial de las Cosas (IIoT). En lugar de enviar todos los datos a un centro de datos centralizado, el Edge Computing permite que los dispositivos procesen y analicen datos en el mismo lugar donde se crean o recopilan, lo que reduce la latencia y el ancho de banda requerido para enviar datos a través de la red.
Edge computing y el IIOT
El Edge Computing se aplica en el IIoT de varias formas. Permite la monitorización en tiempo real de procesos industriales, lo que ayudará a los equipos de trabajo a identificar problemas antes de que se conviertan en grandes fallas. Al tener los datos de los sensores procesados localmente, se puede tomar una acción rápida para resolver los problemas.
Además, el Edge Computing permite el procesamiento de imágenes y video en tiempo real, lo que es especialmente útil en aplicaciones de seguridad. Por ejemplo, en una fábrica, las cámaras de seguridad pueden estar equipadas con análisis de video en tiempo real que alertan al personal de seguridad cuando se detecta actividad sospechosa.
Otra aplicación del Edge Computing en el IIoT es el mantenimiento predictivo. Al analizar los datos de sensores en tiempo real, se puede predecir cuándo un equipo industrial podría necesitar mantenimiento antes de que se produzca una falla. Esto puede ayudar a reducir los costos de mantenimiento y minimizar el tiempo de inactividad.
Por último, el Edge Computing también es útil en aplicaciones de automatización. Al tener los datos de los sensores procesados localmente, se pueden tomar decisiones automatizadas en tiempo real sin necesidad de enviar datos a un centro de datos centralizado.