Langkah untuk ber transformasi ke Digital Factory

Apakah itu digital Factory?,  Apakah IIOT?, Apakah  itu industrial 4.0?

Pada kesempatan ini,  saya akan menjelaskan tiga hal yang sebenarnya berbeda.  Ini erat kaitanya dengan transformasi terutama untuk Manufacturing proses, lini industri.

Yang paling tinggi  posisinya dari ketiga istilah diatas adalah industrial 4.0. 
Industrial 4.0 adalah enterprise solution.  Saya ulang,  bahwa IR4.0  adalah sebuah konsep,  adalah sebuah esensi dari 1 paradigma,  yang diyakini secara  scientist dan teknologi bisa tercapai.

Paradigma itu apa menurut Wikipedia ?
Paradigma dalam disiplin intelektual adalah cara pandang orang terhadap diri dan lingkungannya yang akan mempengaruhinya dalam berpikir (kognitif), bersikap (afektif), dan bertingkah laku (konatif).

Digital Factory,  Smart Manufacturing,  atauIIOT  adalah  bagiannya,  atau sub nya. IIOT  lebih kepada jaringan atau network yang digunakan untuk mewujudkan industrial 4.0.

Digital factory adalah  bentuk nyata dari implementasi sosial 4.0 di Manufacturing proses.

Nah,  bagaimana dengan  step atau langkah-langkah untuk transformasi,  menggunakan IIOT  menuju digital Factory?.   Sebentar,  karena industrial 4.0 konsep,  paradigma.  maka untuk menuju  industri 4.0 kita perlu menghadapinya dengan cara berpikir cara bertindak terstruktur pula  dan lebih manusiawi.


Berikut langkah-langkah kami, yang ril dan praktis dilakukan :

1. Akui bahwa anda punya problemAnda sebagai operator,  anda sebagai supervisor,  General Manager dari sebuah pabrik,  bahkan owner sekalipun.  Langkah pertama adalah akui bahwa anda punya problem di lantai produksi yang tidak efisien, tidak efektif boros uang tipu-tipu sana-sini, asal bapak senang,  dan lain-lain.  Itu yang pertama.
   
   Dasar pemikirannya adalah :  ketika pertama kali pabrik ini dibangun,  management menginvestasikan mesin, material, method, man  money  agar supaya setiap shift,  setiap hari,  dan setiap bulan  pabrik ini bisa punya output yang presisi,  akurat. Sehingga bisa menghasilkan profit  pagi semua orang.  Namun tidak seperti itu kenyataannya.  Semakin besar organisasi atau perusahaan makin kompleks yang ditimbulkan.  Akui bahwa Anda punya masalah disitu.
2. Brainstorming Solution.Setelah mengakui ada masalah, sekarang saatnya mencari solusi.  "Put Your Dream On the board".  Uraikan mimpi-mimpi anda   di papan tulis.  Anda pengennya pabrik Anda seperti apa?. Kesampingkan yang namanya pengetahuan teknik,  pengetahuan jaringan dll.   Anda cukup menuliskan mimpi Anda,  apa yang anda senangi untuk pabrik anda.  Sehingga kualitas kehidupan anda dan karyawan  bisa meningkat.  Anda tidak perlu mempertimbangkan teknisnya seperti apa. 
   
   Brainstorming dengan tim anda, mapping dan sketsa flow yang dibutuhkan utnuk mencapai mimpi anda. Undang tim maintenance, produksi, engineering, IT dan Finance.
3. Get HELP.
   Anda butuh bantuan, anda tidak bisa melakukannya sendiri
    Panggil  orang-orang yang memang expert untuk itu. Dalma hal ini (system Integrator khusus manufacturing). Yang sudah terbukti telah mengimpelemtasikan di beberapa manufacturing.
   
   Dalam sesi tersebut,  kami sebagai sistem  integrator manufacturing  akan menguraikan bagaimana  kami menarik  data secara otomatis langsung dari mesin dan fasilitas produksi,  dengan SCADA,  MES,  ERP dan Cloud System.  Kemudian data-data ini akan dikirim kepada Edge Cloud.  Ada banyak sekali Gateway yang bisa dimanfaatkan,  ada beberapa broker dari MQTT  untuk pengolahan mesin learning.  System menghasilkan sebuah Insight,  prediction  dan auto reporting.
   
   Pada sesi tersebut kami juga akan  diskusi dengan tim engineering, tim produksi, tim maintenance, IT pabrik  akan current situation dari mesin dan fasilitas produksi yang ada di lapangan.
   "you can do your dream" ..  your dream will come true  through  industrial 4.0
4. Berkolaborasi dan bekerjasama.  
   Untuk mewujudkan mimpi seorang owner atau seorang  operational leader,   diperlukan kerjasama antara existing  mesin dan fasilitas produksi,  dengan  system integrator Manufacturing.  Karena karakteristik mesin eksisting,  seperti  breakdown mesin  sangat familiar atau sangat dikenal bagi tim dari Engineering dan maintenance anda.  Untuk itu perlu kerjasama koordinasi dan berbagi Scope pekerjaan.

Mesin saya kan belum siap untuk industri 4.0?

Lupakan industrial 3.0,  Jangan berpikir harus mengupgrade  mesin atau fasilitas produksi.  Itu butuh  waktu yang sangat lama.  Terlalu banyak makan uang dan waktu.  Industrial 3.0  adalah berkutat di automation.   Industrial 4.0  jauh lebih banyak manfaatnya dari  industrial 3.0, karena karakternya   mencakup strategic manajemen.  Jauh lebih besar dari 3.0 .

Jangan ada keraguan.  Automation, bisa jalan paralel dengan IR4.0. Hal itu jika dibutuhkan. Tapi jika tidak dibutuhkan,  yang menjawab itu juga adalah Industrial 4.0.

Semua keputusan, pertimbangan : membeli mesin baru, menambah line produksi, merekrut operator, menambah OT, melakukan automation, upgrade mesin, membeli material, jumlah buffer stok, dll berdasarkan data dan algoritma dari Industrial 4.0.

Hubungi kami pada kontak yang tersedia.

Baca Artikel :  hebatnya Industrial 4.0 dibanding 3.0  klik : https://askvmtech.blogspot.com/2020/04/hebatnya-industry-40-dibanding-30.html

OEE, oee, oee adalah, rumus oee, metode oee, oee mesin, oee solution, contoh menghitung oee, oee benchmark data, oee calculation, example, oee industry, vmtech, perusahaan vmtech, vmtech software, victor harefa, industry 4.0, rockwell automation, wonderware, efactory, IIOT, IOT, Edge computing, Edge cloud, mttr, mtbf, machine, mesin, suhu, akuisisi data mesin, packing, cokote, minor stop,scada system, apa itu mes, mes adalah

Topology yang tidak Ideal untuk Manufacturing

Topology yang tidak Ideal untuk Manufacturing

Hari ini banyak sekali konsep dan topologi yang menurut kami tidak cocok untuk Manufacturing.  Konsep IIOT  atau jaringan IIOT  pada pertanian perikanan logistik bangunan konstruksi tidak cocok diterapkan di Manufacturing.   Mengapa karena memang di Manufacturing membutuhkan akurasi, presisi, safety faktor yang tinggi,  serta high speed output.

Fungsi Edge computing sangat dominan di manufakturing.  prinsip pengolahan data cepat,  dekat dengan mesin atau sensor,  di lantai produksi  adalah sangat dibutuhkan.  tidak perlu menunggu konektivitas  internet,  dalam hal ini cloud system,  atau virtual server,  baru kemudian dilakukan eksekusi. Itu sangat tidak masuk di akal, alias berbahaya.

Informasi abnormal diluar dari standart, bukan  hanya bisa di akses lewat mobile phone  atau website.  Melainkan harus dieksekusi dalam bentuk tindakan,  alarm  dan notificationsecepatnya.

Kita tahu bahwa latency atau delay internet sangat tinggi,  tidak bisa real Time.  Hal itu yang membuat tidak cocok diterapkan di tingkat lnatai produksi .  Namun bukan berarti, edge cloud, vitual server tidak membantu.  Justru konsep yang sangat ideal menurut saya adalah perpaduan keduanya. Kombinasi antara Edge CLoud dan edge Computing.

OEE, oee, oee adalah, rumus oee, metode oee, oee mesin, oee solution, contoh menghitung oee, oee benchmark data, oee calculation, example, oee industry, vmtech, perusahaan vmtech, vmtech software, victor harefa, industry 4.0, rockwell automation, wonderware, efactory, IIOT, IOT, Edge computing, Edge cloud, mttr, mtbf, machine, mesin, suhu, akuisisi data mesin, packing, cokote, minor stop,scada system, apa itu mes, mes adalah

Topology Ideal di manufacturing

E-Factory Mitsubishi

Kali ini kita akan mengupas tuntas konsep digital Factory dari Mitsubishi.

Masing masing pemain besar controller, dan sekaligus pelaku industrial 4.0. mempunyai istilah yang berbeda-beda akan industrial 4.0, Schneider misalnya Smart Manufacturing, Mitsubishi Electric Japan menyebutnya e factory, AB dengan Rockwell Automation, Keyence dengan konsep IIOT, dll.

Selangkapnya melalui Video Youtube di bawah ini :

Kesimpulan :

Mitsubishi electric punya produk yang sangat luas ditingkat shopfloor produksi.  mulai dari robotik ,  electrical discharge mesin,  programmable controller,   control system,  inverter,  AC servo.  human machine interface. motor 3 fasa,  permanent magnet motor dll.

Apa yang dikehendaki oleh Mitsubishi pada Edge computing  ada empat fitur : pertama adalah collect data,  kemudian analisa,  kemudian diagnosis kemudian adalah feedback..  ini berlangsung dalam satu loop sistem.  Untuk mendapatkan achievement Production dan high quality output  yang real time.

Pada tingkat edge computing mitsubishi sudah punya fitur : collect data, analisa,  diagnosis, kemudian adalah feedback. Wow, tidak perlu sampai Edge cloud - victor harefa

Industrial PC,  dan  MC work 64,  digunakan untuk processing data pada edge  computing.    Semua yang terkait dengan software produksi,  sensor, programmable controller,  mekatronik,  energy saving,  diolah diproses secara Edge computing. Khusus untuk data-data produksi mesin kita perhatikan tidak ada yang langsung menuju IT System  dalam hal ini adalah edge fog. 

Kemudian ada kata-kata sustainability.
Kalau menurut penjelasan Wikipedia sustainability adalah keberlangsungan positif yang terus menerus dengan memperhatikan faktor-faktor lainnya.  Artinya sistem  yang dibangun harus bisa mengakomodasi dan flexible.

Di tingkat   shopfloor produksi, safety udah menjadi pertimbangan dari Mitsubishi  kemudian masalah sekuritas data juga sudah diperhitungkan oleh Mitsubishi dalam tingkatan shop floor.

Kemudian kita berlanjut ke edge sistem nya.   Mitsubishi menerapkan data primary Processing dan analisa.  dengan menggunakan MC Work 64.   Data-data dari shop floor biasanya ditampung dengan protokol MC work 64.  Semacam  bridging dari data lapangan database system.  data-data yang keluar dari MC work 64 adalah masih  Raw data  atau data primer.   data-data tersebut kemudian diolah  untuk menghasilkan analisa dalam bentuk grafik,  histogram ataupun chart.  ini semua dilakukan oleh  MC work 64.  Sebuah protokol  juga sebagai ada modulnya, yang  disiapkan oleh Mitsubishi, namanya MES modul

Saya tidak pernah mau menggunakan standar software dari Mitsubishi.  sebab,  selain harganya cukup mahal.  Juga data manajemen yang mereka tersedia terkadang tidak bisa mengakomodasi  semua kebutuhan lapangan.  Alias yang standar-standar saja.   Sementara kan beda perusahaan beda kasus. Biasanya sih kami untuk konektivitas dengan brand atau merek lain lebih suka menggunakan OPC server.

Saya tidak pernah mau menggunakan standar software dari Mitsubishi. Biasanya sih kami untuk konektivitas dengan brand atau merek lain lebih suka menggunakan OPC server. - Victor Harefa

OEE, oee, oee adalah, rumus oee, metode oee, oee mesin, oee solution, contoh menghitung oee, oee benchmark data, oee calculation, example, oee industry, vmtech, perusahaan vmtech, vmtech software, victor harefa, industry 4.0, rockwell automation, wonderware, efactory, IIOT, IOT, Edge computing, Edge cloud, mttr, mtbf, machine, mesin, suhu, akuisisi data mesin, packing, cokote, minor stop,scada system, apa itu mes, mes adalah

OEE, oee, oee adalah, rumus oee, metode oee, oee mesin, oee solution, contoh menghitung oee, oee benchmark data, oee calculation, example, oee industry, vmtech, perusahaan vmtech, vmtech software, victor harefa, industry 4.0, rockwell automation, wonderware, efactory, IIOT, IOT, Edge computing, Edge cloud, mttr, mtbf, machine, mesin, suhu, akuisisi data mesin, packing, cokote, minor stop,scada system, apa itu mes, mes adalah

Hebatnya Industry 4.0 dibanding 3.0

Hebatnya Industry 4.0 dibanding 3.0

18 April 2020 - Pada kesempatan kali ini,  Saya akan mencoba menjelaskan hebatnya revolusi industry 4.0 di manufacturing, sekaligus menjawab sedikit keragu-raguan dari teman-teman di pabrik tentang industrial 3.0 dan industrial 4.0.

Industrial 3.0 didominasi oleh automation.  Tujuan otomasi adalah sebuah konsep teknologi yang menggunakan auto mechanical dan robot untuk menggantikan pekerjaan repetitif manusia.

Adapun ciri-ciri dari industrial 3.0 selain hanya automatisation adalah :  "berjayanya satu aplikasi  yang kita kenal 10-20  tahun belakangan yakni Microsoft Excel  atau spreadsheet".   Dua hal ini menurut saya dominan dilakukan dan  paling banyak ditemukan di Industrial 3.0

Jelas, teknology yang berkembang dan digunakan  hari ini di pabrik atau manufacturing adalah teknologi 10 tahun yang lalu.  Disini saya tidak bicara tentang automation atau Robot  dengan AI.

Kondisi Automation kita hari ini

Saya ulang lagi : "yang digunakan untuk produksi  hari ini di pabrik adalah hasil teknology automation  hasil 5-10 tahun yang lalu". 

Kalau kita mau jujur,  setiap kali ada pameran Manufacturing,  atau pameran mesin. Teknologi yang digunakan juga tidak terlalu jauh, dan masih mirip dengan  teknologi  sebelumnya.   Misalnya mesin CNC dan   mesin die casting. Sampai hari ini,  masih ada tiga teknologi yang dipakai di indonesia yakni Gravity  Die Casting,  Low Pressure Casting, dan  High Pressure Die Casting.  Selain ketiga teknologi itu,  di negara kita belum ada.  Saya ingin sampaikan yang ril ril saja.

Kemudian bagaimana pabrik memutuskan dan   akhirnya membeli "new machine  high pressure die casting"?.  Betul, pertimbangan teknis  seperti : banyaknya porosity,   banyaknya defect  visual, menciut, dll".

Proses pengambilan keputusannya kira-kira :   middle management, sampai top manajemen melakukan rapat,  menggunakan tools andalan. Tools andalan itu apa?. Salah satunya adalah Microsoft Excel atau spreadsheet dan kombinasi dengan database.  Beberapa pabrik masih menggunakan kertas (repot manual).   Datanya  juga masih dipertanyakan. Karena tidak akan bisa realtime. Tidak berasal langsung dari mesin (auto data collection). Melainkan manual input.

Akhirnya..
Keputusan management unttuk membeli mesin baru akhirnya tercapai. Proses nya  dengan pertimbangan dari report manual, planning, forecasting, target, depresiasi mesin, DA dll.
Satu hal yang selalu luput adalah bagaimana dengan port komunikasi mesin untuk auto Data collection menuju Smart Factory di kemudian hari. Ini permasalahan yang dominan timbul. 

Syukur-syukur jika pabrik tersebut mempertimbangkan juga  tentang skor TEEP nya Atau tidak sama sekali.   Jika tidak sama sekali, berarti keputusannya hanya berdasarkan feeling, subjectif, atau mengikuti keinginan owner semata.

Inilah bagaimana gambaran industrial 3.0 berjalan tanpa kita sadari. Paradigma yang digunakan adalah paradigma 3.0.  Hal yang paling esensi untuk memutuskan dan meningkatkan kapasitas,  menambah lini produksi,  menambah mesin,  menambah tenaga kerja,  melakukan automation,  bahkan   ekspansi pabrik baru,  dilakukan semuanya  dengan data yang tidak real time,    tidak transparan,  tidak tervisualisasi,  tidak terintegrasi,  tidak akurat,   tidak komprehensif. Tidak seperti paradigma industrial 4.0

"meningkatkan kapasitas,  menambah lini produksi,  menambah mesin,  menambah tenaga kerja,  melakukan automation,  bahkan   ekspansi pabrik baru,  dilakukan semuanya  dengan data yang tidak real time, tidak akurat, tidak auto data collection, tidak terintegrasi" - industrial 3.0

Dan satu lagi,  menggunakan tools  yang terbatas kemampuannya,  sudah tidak robust design dan tidak seamless dengan mesin dan fasilitas produksi, yakni microsoft excel atau speadsheet.

Begitulah adanya industrial 3.0.  Ini kondisi real dan sedang berjalan di  pabrik-pabrik kita di Indonesia. Pembelian mesin dominan dilakukan atas pertimbangan segelintir saja. 

Kelemahan disempurnakan oleh industrial 4.0.  

Kelemahan-kelemahan ini yang  dilengkapi dan disempurnakan oleh industrial 4.0.  Bagaimana keputusan-keputusan di pabrik itu dilakukan dengan Realtime, akurat , cepat dan tepat.  Dilakukan dengan menggunakan tools yang tepat.  Sumber data langsung dari mesin dan fasilitas produksi.  Mengurangi, bahkan syukur-syukur menghilangkan manual entry dan manual reporting. Melibatkan  level paling bawah yakni operator ,  supervisor,  manajer pabrik,  plant Manager,  bahkan owner sekalipun. Data-data yang kredibel, Durable serta realtime ini kemudian diolah untuk bisa berikan informasi , analitics dan prediction. 

Sehingga apapun  keputusannya  berdasarkan auto data processing dan algoritma mesin olah data. Manusia dalam hal ini operator dan semua lini hanya mengkonsunsumsi data dan informasi dari mesin, bukan dari orang. Hal diatas adalah minimal fitur yang kita bisa dapatkan dari Industrial 4.0. Minimal itu yang didapatkan. Belum lagi kami uraikan betapa powerfull nya paradigma 4.0 untuk New Business Strategy, ataupun Powerfull SCM (unify SCM).

Owner, Managerial, Supervisor, danOperator bertindak atas keputusan system, dalam hal ini adalah algoritma yang digunakan. Baru  kemudian berkesimpulan. Apakah  perlu melakukan investasi mesin, ekspansi pabrik, ekspansi produk atau cukup hanya dengan menghilangkan downtime yang terjadi selama proses produksi. Dan itu cukup.

Jika ingin mendapatkan advance fitur,  maka kita akan  membangun sistem sampai kepada machine learning,  big data analytical dan AI. Keputusan dari hasil olah algoritma kemudian akan di eksekusi oleh actuator.  Menjadikan pabrik sebagai pabrik dengan tingkat intellgency yang tinggi untuk mencapai optimum output

Sumber data industrial 4.0 dari mana?.  Adalah level paling bawah dari 5  organisasi level automations.  Yakni adalah di shopfloor (Standdarisasi ISA 95).  Tidak ujug-ujug sampai kepada AI. Proses data mining untuk Big Data Analitical juga melibatkan devise IOT dengan berbagai protokolnya. 

Hari ini, mana yang terbaik, Industrial 3.0 atau Industrial 4.0?

Yang paling bijaksana adalah beralih menggunakan paradigma 4.0. Sebab dalam prakteknya industrial 3.0 akan menghabiskan anggaran yang tidak sedikit dengan waktu yang cukup lama untuk menyelesaikannya. Sementara ujung-ujungnya, industrial 3.0 tidak ada kepastian dikemudian hari.  Apakah masih relevan atau tidak. Apakah masih bisa profit atau tidak?, ditengah perkembangan dan kecepatan dunia saat ini. Industrial 3.0 sudah tidak relevan.

Silahkan, Anda bisa menambahkan lagi  beberapa  perbedaan antara industrial 4.0 dan industrial 3.0. masih banyak lagi yang tidak kami sebutkan. 

MESIN SAYA, PABRIK SAYA BELUM SIAP?

Pendapat, opini dan sudut pandang ini yang seringkali saya jumpai  dikala berdiskusi dengan customer untuk ber transformasi menuju Digital Factory.  "Oh,  saya belum siap",  "pabrik saya belum siap, mesin masih manual, mesin baru semi auto", dll.

Jawaban kami :  "Semua tidak ada yang siap.  Tapi satu hal,  kompetitor anda  yang lokasi nya di sini  dan di belahan negara lain,   akan melakukan nya duluan dari anda.  Akhirnya anda akan kalah dalam kompetisi dan tidak relevant".

Saya dan anda sudah berada di era IR4.0. Sadar atau tidak sadar.  Secara personal ataupun organisasi. Kita tau,  bagaimana kita dimudahkan dengan smartphone, tokopedia, bukalapak lazada, gojek dll. Semua bicara tentang mesin pintar dan algoritma.  Kita sudah didalamnya. Kita sudah jadi bagian dari IR4.0.

Secara Organisasi, perusahaan , kita masih menjadi objek, bukan subjek. Aplikasi Google map, zoom, slack, MES misalnya. Kita hanya konsumennya. Apakah selamanya menjadi konsumen?, sementara ada yang harusnya kita bisa lakukan dan menjadi sebagai subject.

Kita tidak harus menunggu mesin anda di upgrade dulu,  menuju backbone  industrial 4.0 .  Tidak perlu.

Anda tidak harus menunggu mesin anda di upgrade dulu,  menuju backbone  industrial 4.0, yakni  ethernet communication.  Tidak perlu.

Jika melakukannya, anda akan menghabiskan waktu yang banyak sekali. Anda akan menghabiskan banyak sekali uang, losses capasitas, energy.  Sementara hasilnya belum tentu sesuai dengan yang diharapkan.

Industrial 4.0 tidak memandang jenis mesin,  jenis proses,  jenis pabrik,  jenis orang.  Lakukan dengan konsep industrial 4.0 .  Dengan kondisi yang ada.  Tahap demi tahap,  menuju digital Factory,  Smart Manufacturing, atau e factory.

Tidak perlu harus upgrade mesin.  Untuk planning upgrade mesin  bisa berjalan paralel  dengan implementasi industri 4.0.  Justru kelebihannya adalah,  keputusan untuk upgrade,  membeli mesin baru,   lini produksi baru,  desain produk baru,  rekrut karyawan baru,  pemberian bonus,  promosi , keputusannya  berdasarkan data processing dan algoritma . 

Pabrik-pabrik yang sudah memutuskan untuk upgrade mesin baru,  menambah lini baru,  tanpa  pertimbangan dari  data dan algoritma  akan  pusing kepala.  Semakin besar  dan semakin melebar  perusahaan atau pabrik,  maka semakin kompleks pula permasalahan yang timbul.  Salah-salah  mengorganisasi diri dan berkompetisi, akan bangkrut.

Dunia sangat dinamis,  perubahan bisa berlangsung hitungan detik.  Keputusan untuk mau digital factory atau  cara konvensional   harus segera diputuskan.   Jika memilih menuju digital Factory  artinya anda akan ikut arah ikut arus.  Jika tetap dengan pilihan anda  berjalan dengan konvensional pabrik,  maka anda akan melawan arus. Terima kasih.

Penulis : Viktor Harefa

OEE, oee, oee adalah, rumus oee, metode oee, oee mesin, oee solution, contoh menghitung oee, oee benchmark data, oee calculation, example, oee industry, vmtech, perusahaan vmtech, vmtech software, victor harefa, industry 4.0, rockwell automation, wonderware, efactory, IIOT, IOT, Edge computing, Edge cloud, mttr, mtbf, machine, mesin, suhu, akuisisi data mesin, packing, cokote, minor stop,scada system, apa itu mes, mes adalah

Kenal dengan EDGE COMPUTING

Pada kesempatan kali ini, saya akan menjelaskan bagaimana perbedaan antara edge computing dan Edge Fog. Edge computing sebagian besar dijumpai di Manufacturing Processing. Edge fog juga saat ini perkembangannya kan akan ada 75 juta dwvice IOT akan aktif di seluruh dunia, dapat di jumpai di berbagai sektor : pertanian, peternakan, logistik dll..

Sebelumnya kita harus punya identifikasi terhadap kedua sistem computing ini. Edge computing adalah sebuah konsep dimana Processing data dilakukan dekat dengan data source. Dalam hal ini dekat dengan sensor ataupun aktuator. Data tidak dikirim langsung dengan internet menuju ke cloud sistem atau sesuatu pokoknya centralized  data. Data diolah untuk menghasilkan informasi di tempat. Devise yang terlibat dalam Edge computing adalah : Sensor, remote, PLCs, moduls, dan ethernet port.

CONTOH EDGE COMPUTING

Contohnya misalnya, ketika sensor temperatur dalam hal ini termokopel menunjukkan angka suhu sebesar 37,8  Celcius.  Angka tersebut kemudian digunakan untuk memunculkan alarm.  Alarm yang muncul ini adalah  sebagai trigger untuk menggerakkan aktuator.  Seperti menutup atau membuka pintu.   Goals nya adalah : bagi tubuh yang temperatur nya diatas 37 derajay celcius, maka pintu akan terbuka.

Proses ini berlangsung dengan kecepatan scanning data yang tinggi.  Dalam hitungan mili second.  Karena  thermocouple dihadapkan pada  item, dan sampling dalam jumlah dan kecepatan tinggi.  Data  dengan nilai 37,8  Celcius tidak perlu dikirim Edge fog atau virtual server, atau cloud dulu.  Mesti harus diolah di lokasi  Sumber data untuk menghasilkan informasi dan execution.

Contoh lain adalah seperti ketika kita menotifikasi down time yang terjadi di mesin.  Ketika terjadi downtime di mesin, dengan interface HMI (human machine interface),   seketika itu juga sistem akan bertanya kepada operator akan down time yang terjadi itu apa?.  Kemudian operator menotifikasi kejadian  downtime tersebut dengan pencetan touch screen pada layar HMI. Exsekusi ini harus segera dilakukan dan di notifikasi,  secepatnya tanpa harus ke Edge FOG (IT system).  ini menghendaki data diproses dengan Edge Computing.

Notification dari operator kemudian digunakan untuk trigger dalam memilih jenis down Time.,  starting Time dan duration time dari Breakdown Machine.

Edge computing digunakan untuk reducing  latensi  dan delay yang terjadi pada sistem pengiriman data.  Mempertahankan Speed dan performance data  dari sensor menuju Edge Cloud.

Edge computing digunakan untuk reducing  latensi  dan delay yang terjadi pada sistem pengiriman data.  Mempertahankan Speed dan performance data  dari sensor menuju Edge Cloud.

Bagaimana dengan edge fog?,  edge  buka melakukan komputasi storage dan communication Perbedaannya terletak di mana data dan  ke laut berjarak.  yang paling bagus adalah  kombinasi antara Edge computing  dengan Edge fog.  dengan demikian kita mendapatkan performa sistem yang tinggi.

Namun semua tergantung kepada  goals dari apa yang akan kita bangun.  ada hal-hal yang membutuhkan kecepatan pengolahan dapatkan  informasi lanjutan. Ada juga hal-hal yang tidak membutuhkan pengolahan data mana dekat dengan sumber data.

Bagaimana edge computing bisa mengurangi cost?

Salah satu contoh aplikasi yang kita bisa lihat mana penggunaan video untuk CCTV.  CCTV digunakan untuk melihat dan memonitoring visual sebuah Jalan Raya.  pada prakteknya dilapangan Jalan Raya tidak selalu berisi mobil atau keramaian.  mungkin sepertiganya hanya ada data,  dua pertiganya lagi tidak punya data ,  alias Jalan Raya nya kosong.

video tersebut sebaiknya tidak langsung di upload edge fog  Menuju ke cloud sistem.  akan sangat besar biayanya storage cost, channel a& distibution cost  jika semua secara continuous dikirimkan  kepada Cloud system.  susu seperti ini sebaiknya diolah secara edge computing saja.  jauh lebih hemat dan lebih cepat.