Zentral oder dezentral kann eine zentrale Frage sein
Das steigende Datenvolumen in industriellen Produktionen erfordert neue Konzepte.
Die Industriebranche ist ein Bereich, in dem Erfassung, Auswertung sowie punktgenaue und sichere Verfügbarkeit von Daten erfolgskritische Relevanz hat. IoT- und Industrie-4.0-Anwendungen mit vielen Sensoren direkt an Maschinen erzeugen immer größere Datenströme. Bei Fertigungsprozessen gilt es nun, diese Daten gleich dort zu verarbeiten, wo sie entstehen und parallel zentral zu speichern. Wenn noch selbstlernende ArtificialIntelligence-Anwendungen integriert werden, braucht es eine gut abgestimmte IT-Architektur.
Kapsch BusinessCom hat für ein industrielles Produktionsunternehmen eine Art digitalen Fingerabdruck entwickelt. Dabei scannt eine intelligente Industriekamera die Oberfläche von Rohstoffen und verknüpft sie mit bestimmten Verarbeitungskriterien. Neben der Analyse einzelner Werkstücke und der Nachverfolgung der Produktionsprozesse können auch automatisierte Wartungsservices inkludiert werden. „Modernste Artificial-Intelligence-Lösungen (AI) und umfassende Datenanalysen können die Verarbeitungsund Produktqualität vorhersagen. Damit lassen sich dann auch Wartungsmaßnahmen und Störzeiten massiv reduzieren“, sagt Jochen Borenich, Mitglied des Vorstands bei Kapsch BusinessCom. Um eine flexible und effiziente Ressourcenplanung mit größtmöglicher Sicherheit zu verbinden, werden die lokal erfassten Daten aus den einzelnen Produktionsstufen zentral gesichert. Das ermöglicht dann auch eine strukturelle und visualisierte Aufbereitung sowie eine punktgenaue Verfügbarkeit an mehreren (internationalen) Standorten.
Die lokale und dezentrale Erfassung der Daten passiert mittels neuer Entwicklungen wie dem Edge Computing. Auswertung und Nutzung passiert dort, wo sie gebraucht wird und so verringern sich Datenvolumen und Übertragungsstrecke sowie Wartezeiten und Kosten. Parallel erhöhen sich Servicequalität und Sicherheit, da die verschlüsselten Dateien näher am Netzwerkkern verarbeitet werden. „Dezentrales Edge Computing wird manchmal als Gegenteil zum zentralen Cloud-Computing angesehen, was eigentlich falsch ist. Es ist kein Entweder-oder, sondern ein abgestimmtes Zusammenspiel“, ergänzt Borenich. Edge-Rechner werden an die Cloud angebunden, um diese Daten zu senden, nur eben nicht alle und ständig. Der Einsatz zwischen IoT-Sensoren und einem Rechenzentrum ermöglicht die lokale Datenverarbeitung, und quasi ein „Best-of“an die Zentrale zu senden. Wichtig, wenn IoTGeräte nicht permanent online sein können.