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Die Evolution des Edge-Layers verändert das Unternehmen

von Ergin Tuganay, Partner, Leiter des Bereichs Industrie 4.0 bei Nortal, November 21, 2019

Edge-Computing entwickelt sich von einer zunächst neuartigen Anwendung zu einem unentbehrlichen Teil der IoT-Lösungen und hebt die Fähigkeiten von Datenplattformen auf ein ganz neues Level. Offlinefähigkeit, niedrige Latenzzeiten und Kostenersparnisse sind einige Vorteile, die den „Early Adopters“ der Technologie dazu verhelfen, dem Rest einen weiten Schritt voraus zu sein.

In den letzten Jahren haben Industrieunternehmen nach und nach die Cloud in ihre Betriebsabläufe integriert, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ist zum Hygienefaktor geworden, um wichtige Geschäftsergebnisse zu erzielen, wie z.B. weniger ungeplante Ausfallzeiten, höhere Produktionseffizienz, verbesserte Qualität und geringerer Energieverbrauch.

Gleichzeitig bestand die Rolle des Edge-Computing bisher hauptsächlich darin, Daten aufzunehmen, zu speichern, zu filtern und an die Cloud-Systeme zu senden. Wir sind jedoch an einem Punkt angelangt, an dem die Edge-Computing Systeme mehr Rechen-, Speicher- und Analysekapazität zur Verfügung stellen und Daten näher an ihrer Quelle erfassen und auf sie einwirken können. Edge-Computing bietet daher die Möglichkeiten den wachsenden Bedarf an Anwendungen mit strengen Anforderungen an Offlinefähigkeiten, geringen Latenzzeiten und nahezu Echtzeit-Analysen zu decken.

Aufgrund des permanenten Anstiegs der Leistungskapazität der Edge-Computing Systeme, wird diese Technologie immer wertvoller für das Unternehmen.

Eine Kombination aus Edge und Cloud

Sowohl Edge als auch Cloud spielen eine wesentliche Rolle in industriellen Betrieben und erfüllen zwar separate, aber dennoch sich ergänzende Bedürfnisse. Dabei erhöht besonders die Synergie beider Lösungen den Nutzen des Unternehmens. Während Cloud-Ressourcen logisch zentralisierte Datenverarbeitungs- und Datenspeicher schaffen, arbeitet Edge mit stärker verteilten Netzwerken und hält dabei den Großteil des Datenverkehrs und der Datenverarbeitung nahe an den Datenquellen.

Praktisch endlose Speicherkapazität und Rechenressourcen in der Cloud werden für den Entwurf, die Erstellung, das Training und die Paketierung von Anwendungen und KI/ML-Modellen verwendet. Nach der Paketierung wird ein Modell an den Edge Layer geschickt – normalerweise als eine Sammlung von APIs – und gegen den lokalen Datenstrom ausgeführt, ohne dass die Daten kontinuierlich an die Cloud gesendet werden müssen. Das gewährleistet schnellere Ergebnisse bei effizienterer Nutzung der Ressourcen. In der Zwischenzeit wird im Hintergrund regelmäßig ein größerer Datenstapel in die Cloud eingespeist, um Datenanalysten, Ingenieure und Wissenschaftler mit neuem Material für weitere Analysen und die Erstellung von Modellen zu versorgen. Dies kann oft auch ohne Echtzeitanforderungen erfolgen.

Mit anderen Worten, die lokale Computerinfrastruktur eliminiert Zeit und Ressourcen, die benötigt werden, um Daten in die Cloud zu laden, auf die Anfrage zu reagieren und sie dann zurück auf die Geräte zu übertragen. Sie agiert als lokaler Agent und bietet eine automatisierte Entscheidungsfindungsmaschine und Echtzeit-Reaktionsfähigkeit.

Die Zukunft des industriellen IoT und traditioneller Systeme auf Automatisierungsebene

Heute beziehen sich Fachleute im Kontext des Edge-Computing typischerweise auf Komponenten moderner IoT- und Cloud-Technologieplattformen wie Azure IoT Edge, AWS IoT Greengrassor und Google Cloud IoT. Laut Gartner werden jedoch bis 2024 50% der MES-Lösungen (Manufacturing Execution System) auch industrielle IoT-Plattformen (IIoT) umfassen, die mit mikroservice-basierten Anwendungen synchronisiert sind.

Dies deutet darauf hin, dass Komponenten traditioneller Systeme auf Automatisierungsebene (im ISA-95 Standard oft auch als L2 und L3 bezeichnet) wie MES, SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) und Process Historians (Zeitreihen-Telemetriedatenerfassung und -speicherung) wahrscheinlich als „Edge“ bezeichnet werden und die beiden Welten des industriellen IoT und des traditionellen MOM (Manufacturing Operations Management) in Zukunft zusammenschmelzen werden.

Der Vorteil einer kontinuierlichen Konnektivität

Wenn erhebliche Rechenleistung erforderlich ist, spielt die Cloud eine entscheidende Rolle, um große Datenmengen von Maschinen effektiv zu verwalten und zu verarbeiten. Für Industrieunternehmen wird Edge-Computing dann zu einer kritischen Lösung, sobald Anwendungen für Benutzer in allen Szenarien verfügbar sein müssen – auch ohne Zugriff auf Cloud-Ressourcen.

Daher spielt Edge-Computing in den Anwendungsfällen eine entscheidende Rolle, die grundlegende Maßnahmen vor Ort voraussetzen, wie z.B.:

  • Offlinefähigkeit für kritische Produktionsanwendungen, z.B. bei Netzwerk- oder Cloudausfällen
  • Geringe Latenzzeit und echtzeitnahe Analyse wie z.B. geschlossene Interaktion zwischen maschinellen Erkenntnissen und der Betätigung
  • Geringe/intermittierende Konnektivität (im Falle eines entfernten Standortes)
  • Bandbreite und die Reduzierung der damit verbundenen Netzwerkkosten für die Übertragung von Daten in die Cloud
  • Compliance, Regulierung oder Cybersicherheitseinschränkungen, z.B. bei Sicherheitsverletzungen und Isolierung des Fabriknetzes

Die obige Liste nennt nur einige der möglichen Anwendungsfälle, die durch das Edge-Computing ermöglicht werden und die Qualität und Effizienz industrieller Prozesse erheblich steigern.

Letztendlich ist jedoch in allen IoT-Fällen ein gewisses Maß an Edge-Fähigkeiten obligatorisch. Zumindest muss eine einfache Datenpufferung des Edge erfolgen, um temporäre Verbindungsprobleme zu bewältigen.

Einen Wettbewerbsvorteil erlangen

Gartner führt das Edge-Computing als einen der 10 wichtigsten strategischen Technologietrends im Jahr 2020 auf. Dabei wird vorausgesagt, dass es bis 2023 mehr als 20 Mal so viele intelligente Geräte an der Edge des Netzwerks geben könnte wie in herkömmlichen IT-Rollen.

Die Nutzung der Möglichkeiten des Edge-Layers erfordert einen Ansatz, der die intakte Industrieumgebung versteht und auf Grundlage einer Datenstrategie und einer Roadmap mit der Analyse des Geschäftsfalls beginnt. Weiterhin sollte der Fokus auf die sorgfältige Auswahl der zugänglichen Daten durch angemessene Investitionen, die Vorbereitung der Daten sowie die Schulung und Bereitstellung der ersten Modelle gerichtet werden. Auch wenn die Organisation aller Datenhäuser ein mühsamer Prozess ist, lohnt sich die Geduld, denn der potenzielle Geschäftswert von Edge-Computing geht über die traditionelle Wertsteigerung hinaus. Außerdem verspricht die Entdeckung neuer, nützlicher Anwendungsfälle eine sich ständig weiterentwickelnde Reise zu werden.

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Ergin Tuganay

Ergin Tuganay

Ergin Tuganay, Partner und Leiter des Bereichs Industrie 4.0 bei Nortal, verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung in einer Vielzahl von Bereichen der industriellen Automatisierung und datengesteuerten Technologie. Auf Grundlage des eigenen Hintergrunds im Bereich Geschäftsentwicklung und Erfahrung in Führungspositionen, hat er mehreren Industriekunden weltweit bei der Digitalisierung ihrer Fertigungsabläufe geholfen. Ergins Geheimwaffen sind seine fundierte, praktische Kompetenz in traditionellen OTs (PLC, DCS, SCADA, OPC, MES/MOM) und sein Wissen über die neuesten IT-Architekturen, wie Edge, Cloud und Big Data. Ergin verfügt unter anderem über eine Zertifizierung der Kompetenzen in den Bereichen MES/MOM-Methoden (MESA CoC) und Microsoft Azure.

+358 40 573 8973