smart factory: ยกระดับความปลอดภัยในโรงงานด้วยเทคโนโลยีการประมวลผลสุดเฉียบคม

เมื่อศักยภาพและความพร้อมใช้งานของอุปกรณ์ IoT ที่เปิดตัวการใช้งานขยายตัวขึ้นอย่างต่อเนื่อง  ดังนั้นเวลาในการตอบสนองต่ำ หรือ เวลาที่ฉับไวในการประมวลผลจึงมีความจำเป็นในการตัดสินใจแบบ real-time ของอุปกรณ์ IoT ต่างๆ การประมวลผลแบบเฉียบคมและฉับไวกำลังเป็นที่ต้องการทั้งในส่วนของการยอมรับและความนิยม โดยเฉพาะความจำเป็นในการใช้งานระดับ critical use ในอุตสาหกรรมน้ำมัน และการสร้าง Smart Cities

อุปกรณ์ IoT ที่ตอบสนองการใช้งานแบบ Real-time จึงเป็นสิ่งที่ไม่อาจหลีกเลี่ยง องค์กรต่างๆ จึงแสวงหา edge computing ในการขับเคลื่อนไปข้างหน้า ยกตัวอย่างเช่น แอพพลิเคชันต่างๆ เกี่ยวกับ real-time streaming analytics –  การวิเคราะห์แบบ real-time ที่มีการส่งข้อมูลอย่างต่อเนื่อง และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

Edge computing ช่วยยกระดับความปลอดภัยในการทำงานได้อย่างไร

Gartner คาดการณ์ว่า 75% ของข้อมูลที่เกิดขึ้นจากวิสาหกิจ (enterprise-generated data) จะถูกสร้างและประมวลผลนอกศูนย์ข้อมูลกลางแบบเดิม (traditional centralized data center) ภายในปี 2022 เพิ่มขึ้นจากน้อยกว่า 10% ในปี 2018 องค์กรต่าง ๆ กำลังตรวจสอบกรณีการใช้งานบรรดาเทคโนโลยีและนวัตกรรมล้ำยุคที่มีทั้งความเฉียบคมและฉับไวที่เกิดขึ้นมากมายในช่วงการเปลี่ยนผ่านไปสู่อุตสาหกรรม 4.0 บ้างก็เรียกว่า Digital transformation เพื่อสนับสนุนการเติบโตอย่างรวดเร็วของอุปกรณ์เชื่อมต่อ (McKinsey ระบุว่ามีมากกว่า 100 รายการแล้ว) กรณีการใช้งานที่เกิดขึ้นใหม่เหล่านี้ครอบคลุมอุตสาหกรรมที่หลากหลายและการจัดการกับปัญหาที่หลากหลาย รวมถึงความปลอดภัยของผู้ปฏิบัติงานด้วยเช่นกัน หลายองค์กรกำลังสำรวจการใช้ข้อมูลเซ็นเซอร์ที่เชื่อมต่อกันและคำนวณด้วยความไวล้ำยุคสำหรับกรณีการใช้งานที่มุ่งเน้นเรื่องความปลอดภัย เช่น การติดตามสภาพความปลอดภัยในสถานที่ทำงานแบบ Real-time บนแท่นขุดเจาะน้ำมัน การเฝ้าระวัง การประสานงาน และเทคโนโลยีการขนส่ง เพื่อช่วยบรรเทาสถานการณ์ฉุกเฉินที่อาจเกิดขึ้นหรือในสถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูง

ลองมาดูตัวอย่างกัน

Mining: เหมืองแร่

Mining machines สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลในระดับหลายเทราไบส์ในแต่ละวัน ซึ่งช่วยให้บริษัททำเหมืองสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้ด้วยการปรับปรุงความปลอดภัย ลดการใช้พลังงาน ลดขั้นตอนการทำงานที่ยุ่งยาก และเพิ่มการผลิตได้ แน่นอนว่าการทำเหมืองเป็นอาชีพที่มีความเสี่ยงสูง และบริษัทเหมืองแร่หลายแห่งกำลัง (หรือกำลังวางแผนที่จะ) ใช้เครื่องจักรอัตโนมัติเพื่อความปลอดภัยของผู้ปฏิบัติงานและเพิ่มผลผลิต รถบรรทุก รถไฟ และเครื่องขุดเจาะล้วนติดตั้งอุปกรณ์เซ็นเซอร์ที่ช่วยยกระดับความปลอดภัยและเพิ่มประสิทธิภาพการเดินทางบนเส้นทางด้วยข้อมูลของยานพาหนะและภูมิประเทศแบบ real-time

ด้วยการใช้การประมวลผลแบบฉับไว (edge computing) ทำให้องค์กรสามารถทำงานเชิงวิเคราะห์ในพื้นที่ได้ใกล้กับพื้นที่ปฏิบัติการในเหมืองได้และให้ข้อมูลเชิงลึกแบบ real-time โดยไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่อกับคลาวด์อย่างต่อเนื่องอยู่ตลอดเวลา

Power & water: พลังงานและน้ำ

การบำรุงรักษาโรงไฟฟ้าเป็นงานที่สำคัญ ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นแบบฉับพลันของกังหันไอน้ำ แน่นอนว่าจะทำให้เกิดความเสียหายและอาจเกิดความสูญเสียทางเศรษฐกิจอย่างมากมายมหาศาล เพื่อป้องกันสิ่งที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้ สาธารณูปโภคด้านพลังงานได้นำระบบการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้ามาปรับใช้ เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือหรือความเสถียรของอุปกรณ์ต่างๆ ด้วยการตรวจสอบความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดปัญหาขึ้นจริงๆ โดยอาศัยการประมวลผลที่เฉียบคมสำหรับฟังก์ชั่นที่มีความอ่อนไหวต่อความล่าช้าและมีความสำคัญระดับวิกฤติ utility companies ทั้งหลายสามารถลดความล่าช้าในการปฏิบัติงานได้เพียงแค่ส่งข้อมูลทั่วไป (non-critical information) ไปยัง data centet หรือคลาวด์เพื่อวิเคราะห์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นล่วงหน้า เพื่อหลีกเลี่ยงอันตรายที่อาจเกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมการทำงานที่มีความเสี่ยงสูงและต้องการความปลอดภัยระดับสูงสุด

 

อ้างอิง:

https://www.smartindustry.com/articles/2019/how-to-leverage-edge-computing-to-reduce-workplace-hazards/

 

About The Author