Giải pháp kết hợp nền tảng điện toán hiệu năng cao và Azure IoT Edge hỗ trợ phát triển các ứng dụng IIoT tiên tiến

“Sự phát triển của IoT công nghiệp (IIoT) có nghĩa là các nhà sản xuất đang thu thập một lượng lớn dữ liệu thô từ nhà máy. Nhưng bạn không thể đơn giản chuyển tất cả những thứ đó lên đám mây để xử lý,” ông Penny Chen, Giám đốc sản phẩm tại Advantech, nhà cung cấp các giải pháp điện toán biên cho biết. “Gửi mọi thứ lên đám mây là quá tốn kém do chi phí lưu trữ và truyền dữ liệu. Nó cũng sử dụng nhiều tài nguyên, có thể gây ra các vấn đề về hiệu suất và độ trễ của mạng.”

Đây là một vấn đề - nhưng là một vấn đề có giải pháp rõ ràng: Thực hiện một phần khối lượng công việc xử lý AI ở biên, xử lý trước và lọc dữ liệu OT trước khi gửi lên đám mây để trích xuất thêm thông tin chi tiết về doanh nghiệp.

Tin vui cho các nhà sản xuất và nhà tích hợp hệ thống OT (SI) là các thiết bị AI biên được xây dựng có mục đích cho nhiệm vụ này hiện đã có sẵn. Các giải pháp linh hoạt, sẵn sàng triển khai này đưa chức năng AI cốt lõi từ đám mây đến tận biên, mang lại hiệu quả, tiết kiệm chi phí và dễ triển khai trong nhiều tình huống sản xuất.

Module Edge AI với Azure IoT

Đưa các phân tích AI dựa trên đám mây tới các hệ thống biên có vẻ như là một câu trả lời rõ ràng, nhưng không phải là không có thách thức. Chìa khóa để vượt qua những thách thức đó là kiến trúc mô-đun chạy trên phần cứng công nghiệp đã được chứng minh.

Ví dụ: với giải pháp kết hợp Nền tảng thông minh của Advantech với Azure IoT Edge, người dùng cuối quyết định mô-đun Azure IoT nào phù hợp nhất với trường hợp sử dụng của họ, sau đó triển khai chúng từ đám mây sang thiết bị AI biên. Phần mềm gateway của Advantech là EdgeLink giúp xử lý công việc quan trọng là thu thập và chuẩn hóa các luồng dữ liệu từ các giao thức truyền thông độc quyền khác nhau được sử dụng bởi thiết bị công nghiệp - một thách thức lớn khi thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu trong môi trường công nghiệp.

Sau đó, thời gian chạy Azure IoT cục bộ sẽ thực hiện bất kỳ hoạt động suy luận AI nào được yêu cầu ở vùng biên, trước khi gửi thông tin đã xử lý trước lên đám mây để xử lý bổ sung.

Có một số lợi ích cho phương pháp này:

• Thực hiện xử lý AI ở biên giúp giảm tổng lượng dữ liệu cần gửi lên đám mây, cắt giảm chi phí, giảm độ trễ và tiết kiệm băng thông mạng. 
  
• Xử lý trước dữ liệu ở biên có nghĩa là các nhà sản xuất có thể chuyển đổi dữ liệu OT thành thông tin có ý nghĩa, lọc ra những dữ liệu không quan trọng và chỉ chọn dữ liệu phù hợp nhất để phân tích bổ sung. 
• Điện toán biên cung cấp thông tin chi tiết gần như theo thời gian thực về những gì đang diễn ra trên sàn nhà máy, mang lại lợi ích về an toàn và hiệu quả hoạt động.
  

Ông Chen nhấn mạnh tầm quan trọng của tính mô-đun trong hệ thống AI biên công nghiệp và lưu ý rằng việc lựa chọn Azure làm nền tảng IoT được thúc đẩy cụ thể bởi mối quan tâm này: “Với Azure IoT Edge, bạn có rất nhiều mô-đun thông minh khác nhau mà bạn có thể chọn để triển khai tại biên. Điều này cho phép người dùng cuối tập trung vào thông tin chi tiết về doanh nghiệp mà họ cần và không có gì khác.”

Ông Chen nói rằng việc lựa chọn phần cứng của Intel cũng được thúc đẩy bởi những lo ngại về tính linh hoạt: “Mối quan tâm chính của chúng tôi là tối ưu hóa cho hiệu suất và chức năng Edge AI, và bộ vi xử lý Intel vượt trội về điều này. Và phạm vi tùy chọn bộ vi xử lý đa dạng của Intel cũng có nghĩa là chúng tôi có thể đáp ứng thông số kỹ thuật của khách hàng cho bất kỳ trường hợp sử dụng hoặc ngành nào.”

Edge AI trong nhiều kịch bản ứng dụng

Thiết kế mô-đun, linh hoạt có nghĩa là các nền tảng Edge AI có thể được sử dụng trong nhiều môi trường công nghiệp khác nhau. Advantech đã triển khai giải pháp của mình tại một doanh nghiệp sản xuất lốp xe lớn cũng như với một OT SI phục vụ ngành vận tải ở Châu Âu. Nhưng tất nhiên, AI biên hữu ích trong hầu hết mọi tình huống mà việc giám sát thiết bị, tối ưu hóa quy trình và quản lý tài nguyên là mối quan tâm và nó có thể được ứng dụng trong nhiều môi trường như nhà máy và xây dựng đô thị đến sản xuất năng lượng và hậu cần (Video 1).

Video 1. Video demo cho thấy cách AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa quy trình sản xuất đồ uống

Giải quyết các vấn đề nhức nhối của nhiều ứng dụng IIoT

Khả năng triển khai xử lý logic với AI từ đám mây đến biên là một bước tiến lớn cho quá trình chuyển đổi số của ngành. Nhưng vẫn còn một số vấn đề: sự phức tạp của việc tích hợp dữ liệu khi làm việc với nội dung OT; thời gian và nỗ lực đáng kể cần thiết để xử lý các nhiệm vụ lập trình liên quan; khó khăn trong việc đảm bảo thời gian hoạt động tại các địa điểm xa hoặc số lượng nhân viên ít.

Đáp lại, các nhà cung cấp giải pháp tiên tiến hỗ trợ AI đang cố gắng đơn giản hóa việc triển khai và quản lý IIoT cho SI và người dùng cuối của họ. Ví dụ: Advantech đang phát triển WISE-Edge365, một nền tảng SaaS không cần mã cho phép người dùng cuối cung cấp thiết bị và giám sát dữ liệu trong thời gian thực - tất cả từ một bảng điều khiển dành riêng cho từng ngành cụ thể đã được định cấu hình sẵn được thiết kế để trợ giúp trực quan hóa dữ liệu.

Ông Chen cho biết: “Mục tiêu là cung cấp một nền tảng tích hợp, thân thiện với người dùng, mang đến cho người dùng khả năng kết nối và quản lý thiết bị hoàn chỉnh trên mọi thứ, biên và đám mây. Kết quả cuối cùng là khi nhiều công ty sản xuất tiếp tục trên con đường chuyển đổi số, họ sẽ thấy mình đang ở trong một thị trường sản phẩm hỗ trợ AI biên ngày càng trưởng thành, một thị trường trong đó lợi ích của AI biên được phân phối liền mạch như các dịch vụ CNTT ngày nay.