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Edge Computing – Inteligência de rede como motor de eficiência na manufatura

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Por muito tempo, este termo foi considerado apenas um aspecto teórico, parte do “chavão” relacionado à Transformação Digital, ou Indústria 4.0. Isso levou muitos empresários a encarar esse conceito com ceticismo e uma certa distância prudente.

Mas o que isso tem a ver com o conceito de Edge Computing?

Vamos considerar por um momento sobre quais elementos de hardware e software precisaríamos, por exemplo, para ser capazes de processar um grande volume de informações de centenas ou milhares de dispositivos IoT, conectados às linhas de processo de uma grande montadora de automóveis. Certamente concordaríamos em resumir em elementos, como servidores, aplicativos, máquinas virtuais com grande capacidade de processamento e memória, e não estaríamos errados.

Agora, vamos pensar por outro lado, quanto custaria para uma empresa adquirir todos esses elementos para poder processar e analisar as informações de suas linhas de produção a fim de identificar áreas para tornar esses processos mais eficientes e ainda impactar os indicadores-chave, como a eficácia geral do equipamento (OEE, do inglês Overall Equipment Effectiveness), que, de forma bastante sintetizada, nos permite avaliar a saúde da operação?

Para muitas empresas de manufatura de médio porte, os custos associados à aquisição de soluções para análise e processamento de dados costumam ser altos e, desse modo, essas empresas não podem comprá-los, razão pela qual a busca por alternativas mais econômicas e flexíveis motivou o desenvolvimento de técnicas como Edge Computing, que permite que o processamento e a análise de dados thin (não de grande volume) sejam realizados usando os recursos de computação da mesma infraestrutura de rede. Devido a isso, novas gerações de equipamentos de comunicação tiveram que ser desenvolvidas em ambientes industriais, em que o equipamento tem um hipervisor integrado, com uma máquina virtual e um sistema operacional rápido, como o Linux. Com isso, foi possível compilar aplicativos em contêineres docker, que puderam ser instalados na pequena máquina virtual, na memória desses computadores, para executar desde algoritmos e aplicativos até softwares especializados para detecção de ameaças cibernéticas (Cyber Vision).

A figura a seguir ilustra esse conceito.

Benefícios para a empresa

Do ponto de vista da empresa, o aplicativo Edge Computing permite, entre outros benefícios:

  • Reduzir os custos e o tempo de implementação de soluções para processamento de dados thin.
  • Usar a análise de informações para ter um processo produtivo com mais eficiência (OEE, eficiência energética, ajuste automático de variáveis, etc.)
  • Reduzir o risco de exposição a ataques cibernéticos instalando um contêiner com sensor de segurança (Cyber Vision).
  • Complementado com a metodologia Agile e CI/CD, permite a otimização rápida dos processos de produção

O futuro da tomada de decisões de processos e negócios baseada em dados (Data-Driven Decision Making) na manufatura, terá algumas tecnologias complementares como fundamento dessa visão, como Edge Computing, Machine Learning, Inteligência Artificial e Deep Learning. As empresas que tiverem esses recursos em sua infraestrutura verão os benefícios refletidos em maior agilidade e otimização em seus processos, menores perdas, menores custos operacionais e maior lucratividade.

Nesse contexto, a Cisco oferece uma ampla variedade de casos de uso em Edge Computing, por meio de nossa solução Edge Intelligence, e aplicada à cibersegurança com o Cisco Cyber Vision.

Para saber mais.
Cisco Edge Intelligence
Cisco Cyber Vision

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