Edge computing i 5G/6G: Przełomowe technologie w biznesie - poradnik

Spis treści:

• Dlaczego szybkość przetwarzania danych staje się krytyczna dla firm?
• Czym jest edge computing i jak różni się od tradycyjnego przetwarzania danych?
• Jak 5G i 6G wspierają rozwój przetwarzania brzegowego?
• Jakie konkretne korzyści może przynieść firmom połączenie edge computing z 5G?
• Jakie branże już wykorzystują edge computing i 5G w praktyce?
• Jak przygotować firmę do wdrożenia przetwarzania brzegowego i technologii 5G?
• Dlaczego technologie brzegowe będą fundamentem przyszłości danych?

Dlaczego szybkość przetwarzania danych staje się krytyczna dla firm?

Współczesne firmy działają w otoczeniu wymagającym natychmiastowych decyzji, często w czasie rzeczywistym. Branże takie jak produkcja, logistyka czy handel detaliczny są szczególnie wrażliwe na opóźnienia w dostępie do informacji. W fabrykach czas reakcji systemu zarządzania linią produkcyjną może decydować o jakości produktu. W logistyce każdy przestój w łańcuchu dostaw generuje straty. W handlu klienci oczekują błyskawicznych reakcji - od płatności po dostawę.

Tradycyjne modele IT, oparte na centralnych centrach danych i chmurze obliczeniowej, nie zawsze spełniają te potrzeby. Choć cloud computing oferuje skalowalność, to wiąże się z opóźnieniami wynikającymi z przesyłu danych przez sieć. Przeciążenia, wąskie gardła transferu oraz zależność od stabilności internetu mogą skutkować spowolnieniem procesów lub ich całkowitym zatrzymaniem.

Dodatkowo wzrost liczby podłączonych urządzeń - według firmy Statista, w 2024 roku liczba aktywnych urządzeń IoT przekroczyła 17 miliardów - generuje ogromne ilości danych wymagających natychmiastowego przetworzenia. To przekracza możliwości klasycznych centrów danych, które nie są przystosowane do pracy w trybie natychmiastowym w skali globalnej.

Konsumenci oczekują personalizacji i automatyzacji - od rekomendacji zakupowych po dostosowanie produktów w czasie rzeczywistym. To wymaga nie tylko zbierania danych, ale ich szybkiej analizy i wdrażania działań na miejscu. Firmy, które nie nadążają za tymi wymaganiami, ryzykują utratę konkurencyjności.

W tej sytuacji naturalnym rozwiązaniem staje się przesunięcie obliczeń i analizy bliżej źródła danych. Technologie takie jak edge computing i łączność 5G pozwalają ominąć tradycyjne ograniczenia infrastruktury IT i zaspokoić rosnące potrzeby operacyjne firm w czasie rzeczywistym.

Źródło: Gartner, IDC, McKinsey

Czym jest edge computing i jak różni się od tradycyjnego przetwarzania danych?

Edge computing to model przetwarzania danych, w którym operacje wykonywane są jak najbliżej miejsca ich generowania - na tzw. brzegu sieci. Zamiast przesyłać dane do odległych centrów danych w chmurze, są one analizowane lokalnie - np. na serwerach w fabrykach, urządzeniach IoT czy bramach przemysłowych.

Główne komponenty architektury edge to:

• urządzenia brzegowe (np. czujniki, maszyny produkcyjne, kamery z analizą obrazu);
• lokalne serwery (np. mikrocentra danych w zakładach produkcyjnych);
• bramy komunikacyjne (edge gateways), które łączą lokalne urządzenia z siecią.

Dzięki edge computing możliwe jest natychmiastowe reagowanie na zdarzenia - np. zatrzymanie maszyny przy wykryciu usterki lub dynamiczne zarządzanie ruchem pojazdów w magazynie. W odróżnieniu od przetwarzania w chmurze, edge minimalizuje opóźnienia i pozwala na działanie nawet przy braku połączenia z internetem.

Porównując:

• Chmura obliczeniowa - centralizacja, skalowalność, ale większe opóźnienia;
• Edge computing - lokalność, niskie opóźnienia, niezależność od sieci globalnej;
• Fog computing - pośredni model, wykorzystujący rozproszone zasoby między chmurą a brzegiem.

Zalety edge computing: niższe opóźnienia, mniejsze obciążenie łączy internetowych, większa prywatność danych (lokalne przetwarzanie), autonomia działania w krytycznych warunkach.

W erze eksplozji danych pochodzących z urządzeń IoT model edge umożliwia filtrowanie, analizę i reakcję na zdarzenia na miejscu - co zwiększa efektywność operacyjną i pozwala ograniczyć koszt przesyłu danych do chmury.

Jak 5G i 6G wspierają rozwój przetwarzania brzegowego?

Edge computing nie może funkcjonować w pełni efektywnie bez odpowiedniego zaplecza komunikacyjnego. Kluczową rolę w tej układance odgrywają nowoczesne sieci mobilne 5G i rozwijające się 6G.

5G oferuje trzy podstawowe cechy, które są kluczowe dla działania rozwiązań edge:

• niskie opóźnienia (poniżej 10 ms);
• wysoka przepustowość (do 10 Gb/s);
• obsługa wielu połączeń jednocześnie (np. milion urządzeń na km²).

Dzięki temu urządzenia IoT i systemy edge mogą komunikować się niemal w czasie rzeczywistym, bez konieczności korzystania z pośrednictwa chmury. To szczególnie ważne w środowiskach przemysłowych, medycznych czy transportowych.

Sieci 6G, które mają zostać wdrożone komercyjnie po 2030 roku, rozszerzą te możliwości. Technologie takie jak sztuczna inteligencja wbudowana w sieć (AI-native networking), komunikacja holograficzna, precyzyjne pozycjonowanie czy sensing środowiskowy będą standardem.

Edge computing i sieci nowej generacji są ze sobą współzależne. Nawet najbardziej zaawansowane urządzenia brzegowe nie będą skuteczne bez szybkiej, stabilnej i pojemnej infrastruktury sieciowej. Podobnie, potencjał 5G/6G nie zostanie w pełni wykorzystany bez lokalnych systemów, które szybko i autonomicznie podejmują decyzje.

Przykładowe zastosowania wymagające obu technologii to:

• autonomiczne pojazdy - wymagają komunikacji z innymi pojazdami i błyskawicznej analizy danych z kamer/LIDAR;
• operacje medyczne zdalne - roboty chirurgiczne sterowane przez sieć;
• inteligentne fabryki - synchronizacja maszyn, analiza wideo, zarządzanie energią w czasie rzeczywistym.

Jakie konkretne korzyści może przynieść firmom połączenie edge computing z 5G?

Połączenie edge computing z siecią 5G nie tylko odpowiada na potrzeby technologiczne, ale przede wszystkim przynosi firmom konkretne korzyści operacyjne i biznesowe.

Najważniejsze przewagi to:

• Skrócenie czasu reakcji - np. systemy analizy wideo w magazynie wykrywają zagrożenie i natychmiast reagują;
• Niezależność od internetu - możliwe jest działanie nawet przy przerwach w łączności z chmurą;
• Oszczędność kosztów przesyłu danych - dane filtrowane lokalnie trafiają do chmury tylko jeśli są istotne;
• Większe bezpieczeństwo - dane nie opuszczają lokalnej infrastruktury, co ogranicza ryzyko cyberataków.

W produkcji edge computing pozwala analizować dane z czujników i wizyjnych systemów kontroli jakości, co skutkuje mniejszymi stratami i wyższą jakością. W obsłudze klienta systemy oparte na edge mogą w czasie rzeczywistym analizować interakcje i reagować np. ofertą personalizowaną.

Z punktu widzenia zwrotu z inwestycji (ROI), wdrożenie edge i 5G pozwala zredukować przestoje, poprawić efektywność i zmniejszyć obciążenie infrastruktury chmurowej. Modele hybrydowe są coraz bardziej skalowalne i łatwe do wdrożenia dzięki współpracy z integratorami.

W kolejnej części: przykłady konkretnych branż i firm, które już dziś wdrażają przetwarzanie brzegowe i sieci 5G w praktyce.

Jakie branże już wykorzystują edge computing i 5G w praktyce?

Edge computing w połączeniu z 5G znajduje już zastosowanie w wielu sektorach gospodarki, nie tylko w dużych korporacjach, ale również w średnich firmach produkcyjnych czy centrach medycznych.

Produkcja - Bosch

W zakładach produkcyjnych firmy Bosch w Niemczech wdrożono edge computing i łączność 5G do kontroli jakości i zarządzania energią. Kamery i czujniki zamontowane przy liniach produkcyjnych analizują dane lokalnie, co pozwala wykrywać odchylenia w czasie rzeczywistym. W efekcie Bosch odnotował skrócenie czasu przestojów o 25% i poprawę jakości produktów o 18%.

Logistyka - DHL

DHL testuje rozwiązania edge computing w połączeniu z 5G w centrach logistycznych w Niemczech i Holandii. Systemy te wspierają autonomiczne wózki widłowe i roboty, które przemieszczają się po magazynach i samodzielnie unikają kolizji. Dzięki wdrożeniu udało się zredukować czas kompletacji zamówień o 30% oraz poprawić bezpieczeństwo pracowników.

Detal - Walmart

W sieci Walmart w Stanach Zjednoczonych wprowadzono analizę wideo w sklepach w czasie rzeczywistym. Kamery z systemem edge rozpoznają ruch klientów, analizują kolejki i w czasie rzeczywistym przekazują informacje do systemów zarządzających personelem. Firma raportuje, że udało się skrócić średni czas obsługi klienta o 17%.

Medycyna - Mayo Clinic

Amerykańska placówka Mayo Clinic testuje chirurgię zdalną z użyciem edge computing i sieci 5G. Sterowanie robotem chirurgicznym wymaga opóźnień nieprzekraczających 10 ms, co osiągnięto dzięki lokalnemu przetwarzaniu sygnałów i szybkiej sieci. W jednym z testów udało się przeprowadzić zabieg neurochirurgiczny z dokładnością lepszą niż 1 mm.

Warto podkreślić, że technologie te nie są zarezerwowane wyłącznie dla wielkich korporacji. Małe i średnie przedsiębiorstwa mogą rozpocząć wdrażanie od jednego zakładu, hali lub działu. Przykładowo, firma logistyczna Rohlig Suus Logistics w Polsce rozpoczęła integrację edge i 5G w jednym centrum przeładunkowym, analizując dane z czujników do optymalizacji układu towarów. Wyniki testu wskazują na poprawę wydajności o 12%.

Jak przygotować firmę do wdrożenia przetwarzania brzegowego i technologii 5G?

Wdrożenie edge computing i sieci 5G wymaga starannego planowania oraz podejścia etapowego. Firmy, które chcą skorzystać z potencjału tych technologii, powinny zacząć od analizy procesów biznesowych.

1. Audyt procesów i identyfikacja punktów danych

Firmy powinny wskazać miejsca, gdzie dane są generowane w czasie rzeczywistym i gdzie opóźnienia mają największy wpływ na działalność. Może to być linia montażowa, dział obsługi klienta, magazyn lub aplikacja mobilna.

2. Ocena wymagań czasu rzeczywistego

Nie wszystkie procesy wymagają działania natychmiastowego. Tam, gdzie są potrzebne błyskawiczne decyzje - warto rozważyć wdrożenie edge.

3. Wybór partnerów technologicznych

Nie każda firma posiada kompetencje wewnętrzne do implementacji edge computing i 5G, dlatego warto nawiązać współpracę z integratorami oraz dostawcami sprzętu i oprogramowania. W Polsce są już firmy specjalizujące się w tego typu wdrożeniach, np. Asseco czy Advantech.

4. Pilotażowe wdrożenie

Dobrym krokiem jest przygotowanie tzw. MVP - czyli minimalnie działającej wersji rozwiązania, testowanej w jednym dziale. Pozwoli to ocenić efektywność systemu i zminimalizować ryzyko.

5. Unikanie błędów

• zbyt szybka skalowalność bez testów lokalnych;
• brak analizy danych dotyczących opóźnień i przepustowości;
• niedopasowanie architektury sprzętowej do potrzeb środowiska (np. warunków przemysłowych);
• pominięcie kwestii bezpieczeństwa lokalnego i zdalnego przetwarzania.

Przygotowanie do wdrożenia edge computing i 5G to nie tylko inwestycja w sprzęt i oprogramowanie, ale także w wiedzę organizacyjną, kompetencje i odpowiedzialne planowanie zmian operacyjnych.

Dlaczego technologie brzegowe będą fundamentem przyszłości danych?

Edge computing i sieci 5G/6G to nie chwilowa moda technologiczna - to trwała zmiana w architekturze przetwarzania danych. W świecie, gdzie każda sekunda ma znaczenie, a dane muszą być analizowane tu i teraz, rozwiązania brzegowe stają się nieodzowne.

Model zdecentralizowanego przetwarzania oparty na edge umożliwia szybsze, bezpieczniejsze i bardziej efektywne działanie firm. Wraz z rozwojem sieci nowej generacji możliwości te tylko się zwiększą. Przedsiębiorstwa, które już dziś zainwestują w te rozwiązania, zyskają przewagę, której nie da się łatwo odrobić.

Wyzwania są realne, ale jeszcze większe są możliwości. To moment, by spojrzeć na swoje procesy i zadać pytanie: gdzie mogę działać szybciej, lepiej i bezpieczniej?

Przypisy:

Bramy komunikacyjne - Specjalne urządzenia sieciowe umożliwiające przesyłanie danych pomiędzy lokalnymi urządzeniami brzegowymi a sieciami zewnętrznymi lub chmurą. Odpowiadają również za wstępną filtrację, konwersję protokołów i podstawowe przetwarzanie danych.

Fog computing to model obliczeń pośredni między chmurą a przetwarzaniem brzegowym. W architekturze fog dane są przetwarzane w węzłach sieciowych, takich jak routery czy przełączniki, co pozwala zmniejszyć opóźnienia w porównaniu z tradycyjną chmurą, ale nie tak bardzo jak edge computing.

Sztuczna inteligencja wbudowana w sieć - Koncepcja sieci nowej generacji (np. 6G), w której mechanizmy uczenia maszynowego i analizy danych działają natywnie w infrastrukturze telekomunikacyjnej. Pozwala to m.in. na optymalizację ruchu sieciowego i predykcję awarii w czasie rzeczywistym.

Komunikacja holograficzna - Technologia umożliwiająca transmisję trójwymiarowych obrazów w czasie rzeczywistym, często z wykorzystaniem technologii 5G/6G. Znajduje zastosowanie w zdalnej obecności, edukacji, medycynie i przemyśle rozrywkowym.

Pozycjonowanie precyzyjne - Technika lokalizowania obiektów z bardzo wysoką dokładnością, często do kilku centymetrów lub nawet milimetrów. Wykorzystuje zaawansowane systemy GNSS (jak RTK) i sensory inercyjne. W sieciach 6G ma stanowić podstawę wielu zastosowań przemysłowych.

LIDAR to technologia zdalnego pomiaru odległości i kształtu obiektów z wykorzystaniem wiązki laserowej. Stosowana jest m.in. w pojazdach autonomicznych, robotyce, geodezji i ochronie środowiska do tworzenia precyzyjnych map 3D otoczenia.

Asseco - Jedna z największych firm IT w Europie Środkowo-Wschodniej, wywodząca się z Polski. Oferuje rozwiązania z zakresu automatyzacji procesów biznesowych, infrastruktury sieciowej, integracji systemów i wdrożeń zaawansowanych rozwiązań teleinformatycznych.

MVP - Skrót od Minimum Viable Product, czyli minimalnie funkcjonalna wersja produktu lub rozwiązania, która pozwala przetestować jego działanie przy możliwie niskim nakładzie zasobów. W kontekście wdrażania edge computing MVP może obejmować np. analizę danych tylko w jednym dziale firmy.

Źródło: 5G Americas, Bosch Global, DHL, Ericsson, GSMA Intelligence, Intel, Mayo Clinic Platform, McKinsey, Rohlig Suus Logistics, Statista, Walmart Global Tech