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Dal dato al Cloud, l'importanza dell'Edge Computing
Luca Signorin - Seneca
Sommario
- Il segnale dal sensore a industria 4.0
- La formula e i pilastri tecnologici
- Il segnale interconnesso in 3 step: dal sensore al PLC; automazione distribuita (FIELDBUS); interconnessione del dato
- Seneca Edge Devices: made in Italy "smart"
- Edge Devices, il nuovo pilastro in Indutria 4.0
- Edge Computing: un'architettura "smart"
La formula
- Acquisire
- Digitalizzare
- Analizzare
- Condividere e pubblicare i dati (KPI)
I pilastri tecnologici
- Gestione dei dati
- Connettività
- Efficienza produttiva
- Sostenibilità
Il segnale interconnesso in 3 step
1. Dal sensore al PLC
Isolamento galvanico è una tecnica che consente di far passare il segnale dal sensore al PLC in modo sicuro e stabile.
2. Automazione distribuita (FIELDBUS)
3. Interconnessione del dato
Seneca Edge Devices: Made in Italy "Smart"
EDGE COMPUTING modello di elaborazione distribuita condotta in prossimità del punto di raccolta e di analisi dei dati.
EDGE
Soluzione DISTRIBUITA
Elaborazione dei dati "real time"
Basi dati limitate
Fixed Workload
Costi fissi (per dispositivo)
Trasmissione verso sistemi diversi (CLOUD)
CLOUD
Soluzione CENTRALIZZATA
Elaborazione dei dati "non-time-sensitive"
Big Data & Analytics (BI)
Dynamic Workload
Costi flessibili (es. pay per use)
Ricezione da sistemi diversi (EDGE)
In allegato, è possibile scaricare il pdf completo dell'atto.
- Acquisire
- Digitalizzare
- Analizzare
- Condividere e pubblicare i dati (KPI)
I pilastri tecnologici
- Gestione dei dati
- Connettività
- Efficienza produttiva
- Sostenibilità
Il segnale interconnesso in 3 step
1. Dal sensore al PLC
Isolamento galvanico è una tecnica che consente di far passare il segnale dal sensore al PLC in modo sicuro e stabile.
2. Automazione distribuita (FIELDBUS)
3. Interconnessione del dato
Seneca Edge Devices: Made in Italy "Smart"
EDGE COMPUTING modello di elaborazione distribuita condotta in prossimità del punto di raccolta e di analisi dei dati.
EDGE
Soluzione DISTRIBUITA
Elaborazione dei dati "real time"
Basi dati limitate
Fixed Workload
Costi fissi (per dispositivo)
Trasmissione verso sistemi diversi (CLOUD)
CLOUD
Soluzione CENTRALIZZATA
Elaborazione dei dati "non-time-sensitive"
Big Data & Analytics (BI)
Dynamic Workload
Costi flessibili (es. pay per use)
Ricezione da sistemi diversi (EDGE)
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Fonte: SAVE Bergamo aprile 2023 Manifattura 4.0 e il futuro della digitalizzazione
Settori: Mobilità Sostenibile
Mercati: Trasporti e Automotive
