Emerson amplia l’architettura della data fabric industriale

Le organizzazioni industriali necessitano sempre più di dati di operational technology per andare oltre la visibilità a livello di impianto e supportare analisi, automazione e sistemi decisionali basati sull’IA in operazioni distribuite. In questo contesto, Emerson ha ampliato AspenTech Inmation™ OT Data Fabric, posizionandola come il livello centrale di integrazione dei dati all’interno della AspenTech Inmation Data Platform.

Un ruolo più ampio per l’infrastruttura dati industriale
La versione aggiornata di AspenTech Inmation™ OT Data Fabric è progettata come una dorsale dati industriale su scala enterprise per la gestione dei dati di operational technology nei settori manifatturieri, nelle industrie di processo e in altri ambienti industriali distribuiti.

Il suo ruolo va oltre la tradizionale aggregazione dei dati, creando una piattaforma dati industriale strutturata che collega dati operativi, informazioni contestuali e workflow decisionali all’interno dell’organizzazione. L’architettura è pensata per supportare analisi avanzate, iniziative di enterprise intelligence e applicazioni industriali abilitate dall’IA.

La piattaforma è progettata per operare in ambienti edge, on-premise e cloud, consentendo alle organizzazioni industriali di standardizzare il modo in cui i dati OT vengono raccolti, governati e condivisi tra i siti.

Evoluzione architetturale verso implementazioni distribuite
Una delle principali modifiche tecniche dell’ultima release è il passaggio a un’architettura distribuita basata su nodi.

Questo approccio sostituisce strutture di componenti più rigide con un modello di implementazione modulare pensato per semplificare la scalabilità su più strutture. Invece di trattare i singoli impianti come implementazioni isolate, l’architettura consente alle organizzazioni di espandersi da implementazioni su singolo sito a rollout globali utilizzando un modello operativo comune.

Sicurezza centralizzata, governance e gestione del ciclo di vita sono integrate in questo modello operativo, un aspetto rilevante per le aziende industriali che gestiscono infrastrutture eterogenee distribuite tra diverse regioni.

L’architettura migliorata supporta inoltre implementazioni in ambienti Windows e Linux, inclusi sistemi edge leggeri, consentendo un funzionamento più coerente in ambienti di elaborazione industriale misti.

Scalare i dati industriali per analisi e IA
Con l’aumento dei volumi di dati industriali, la scalabilità diventa un vincolo tecnico piuttosto che una semplice questione infrastrutturale. La piattaforma aggiornata di Emerson affronta questa esigenza attraverso capacità di scalabilità orizzontale supportate da miglioramenti nel calcolo distribuito, nella modellazione gerarchica dei dati e nelle prestazioni del sistema.

Questi aggiornamenti sono destinati a supportare workload di IA industriale e applicazioni analitiche che dipendono da un accesso affidabile ai dati in tempo reale in ambienti OT di grandi dimensioni.

La data fabric include inoltre un’interfaccia web integrata e accesso API, consentendo l’integrazione con applicazioni, motori di workflow, livelli di virtualizzazione e ambienti cloud privati all’interno della più ampia piattaforma dati industriale AspenTech Inmation.

Fondamento per l’intelligence operativa enterprise
La data fabric ampliata funge da infrastruttura sottostante alla strategia più ampia di Emerson per AspenTech Inmation Data Platform, posizionata come una piattaforma operativa enterprise predisposta per l’IA.

Anziché richiedere la sostituzione dei sistemi operativi legacy, l’architettura è progettata per scalare sia in ambienti industriali esistenti sia in quelli più recenti, consentendo una modernizzazione graduale senza interrompere la continuità operativa.

Per le aziende industriali che sviluppano strategie di trasformazione digitale basate sull’integrazione dei dati OT, l’attenzione tecnica si sta spostando da architetture isolate di tipo historian verso modelli di data fabric industriale più unificati, in grado di supportare visibilità a livello enterprise e workflow decisionali automatizzati.

Edito da Aishwarya Mambet, redattrice di Induportals, con il supporto dell’IA.

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