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Schubert System Elektronik News

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Edge Computing in der Industrie 4.0 - Bedeutung, Chancen, Risiken?

Die Entwicklung des IIOT und daraus resultierende Herausforderungen im Zusammenhang mit generierten Daten werden schon seit Langem aus verschiedenen Perspektiven und in diversen Studien beleuchtet.  Laut einer aktuellen Splunk-Erhebung, die das exponentielle Wachstum bestätigt, erwarten rund 2/3 der befragten Unternehmen, dass sich die Datenmenge bis 2025 verfünffachen wird[1]. Damit Unternehmen das IoT und die gewonnenen Daten optimal nutzen können, die Prozesse entlang ihrer Wertschöpfungskette nicht blockieren und gleichzeitig die Datensicherheit im Blick behalten, wird Edge Computing zur unverzichtbaren Schlüsseltechnologie.

Was ist Edge Computing und weshalb ist es für Unternehmen der Industrie 4.0 wichtig?

Als „Edge“ (deutsch „Kante“) bezeichnet man den Rand eines technischen Informationsnetzwerks, an dem virtuelle und reale Welt aufeinander treffen. In einer dezentralen IT-Architektur werden anfallende Daten nicht im Rechenzentrum, sondern direkt an diesem Übergang verarbeitet und bei Bedarf in die Cloud verschoben. Edge Computing ermöglicht an dieser Stelle die Datenvorverarbeitung in Echtzeit: Gesammelte Daten werden lokal nach definierten Kriterien verdichtet. Erste Analyseergebnisse können nun direkt an die Endgeräte rückgekoppelt oder weiterverarbeitet werden. Anschließend besteht die Möglichkeit, nur relevante und damit kleinere Datenpakete in die Cloud zu transferieren, die nicht für sich allein nutzbar sind.

Durch die Reduzierung der Datenmenge werden stationäre Server entlastet, aber auch die laufenden Kosten für die Datenübertragung und die Cloud reduziert. Diese dezentrale Verarbeitung schont nicht nur Ressourcen, sondern minimiert auch das Risiko des Datenverlustes außerhalb der Anlage bzw. bei Cyber-Attacken auf die Cloud. Mittels Edge Computing können Latenzzeiten verkürzt, Datenströme optimiert und Produktionsflüsse sowie Prozesse verbessert werden.

Die Vorverarbeitung ist auf der 3. Stufe des Reifegradmodells der Industrie 4.0[2] zu verorten: Sensoren erfassen eine Vielzahl an Datenpunkten und bilden damit Prozesse von Anfang bis Ende ab. Im nächsten Schritt werden die Daten sichtbar, die in der Vorverarbeitung nach ersten Relevanzkriterien analysiert werden. Die Erkenntnisse aus dieser Datenauswertung werden auf der 4. und 5. Stufe des Modells automatisiert in die Prozesse zurück gespiegelt und finden dort Anwendung, um Wirkungszusammenhänge ableiten und die Prognosefähigkeit verstärken zu können (Bsp. Predictive Maintenance). Mobile Arbeitsmaschinen (AGV / AGC) beispielsweise nutzen das Edge Computing zur lokalen Datenanalyse und schicken nur Änderungsdaten in Echtzeit in die Cloud. Von dort erhalten sie weitere Aufgaben oder das Update für ihre Navigationsdaten.

 

Welche Produkte und Lösungen helfen bei der Realisierung von Edge Computing Konzepten?

Jetzt weiterlesen: https://schubert-system-elektronik.de/de/insights/artikel/industrie-4-0/edge-computing.html

 

Verantwortlich für den Inhalt dieser Pressemitteilung: Schubert System Elektronik GmbH

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