Jüngste Artikel über die Cloud-Computing-Trends für das Jahr 2020 stellen das Edge-Computing als ein Konzept vor, das den Industriebetrieb revolutionieren kann. Dies ist auf seine Fähigkeit zurückzuführen, nicht angeschlossene Geräte, Fertigungswerkzeuge, IIoT-Geräte und Arbeitsplätze in die Lage zu versetzen, Daten zu erfassen und zu verarbeiten, ohne mit einem zentralen Datenbanksystem zusammenarbeiten zu müssen. Mit Industrie 4.0 und den Millionen von Sensoren und IIoT-Geräten, die es antreiben, wird das Edge-Computing für das industrielle IoT neue Höhen erreichen. Ein Verständnis des Konzepts und der Anwendungsvorteile ist für Unternehmen, die seine Vorteile nutzen wollen, unerlässlich.
Dieser Artikel umfasst folgende Themen:
- Was Edge-Computing ist und wie es funktioniert
- Die Anwendung von Edge-Computing für das industrielle IoT und Industrie 4.0
- Die Vorteile von Edge Computing für industrielle IoT-Anwendungen
Was ist Edge-Computing?
Edge-Computing kann als die Bereitstellung von Daten-Handling-Aktivitäten und Vorgängen an der Quelle, ohne durch zentralisierte Netzwerksegmente gehen zu müssen definiert werden. Dieser Rechenprozess optimiert Geräte, IoT-Geräte und Anwendungen, indem er das Rechnen näher an den Netzwerkrand dieser datenproduzierenden Geräte bringt. Je nach Gerät oder Anlage kann sich der Netzwerkrand auf den Bereich beziehen, in dem das Gerät mit dem Internet kommuniziert.
Bei IIoT-Geräten, wie z. B. einer Smart Kamera, ist der Netzwerkrand der Prozessor innerhalb der Kamera, während bei nicht verbundenen Geräten der Netzwerkrand innerhalb des an das Gerät angeschlossenen intelligenten Edge-Gerätes liegt. Und was sind intelligente Edge-Geräte? Damit sind Geräte gemeint, die mit Funktionen zur Erfassung und Verarbeitung von Daten ausgestattet sind, wie z. B. das JSmart HMI. Intelligente Edge-Geräte bringen Edge-Computing in alte Maschinen in der industriellen Fertigung.
Edge Computing im Vergleich zu Fog Computing
Das Konzept des Netzwerkrands führt einige kleine Unterschiede in der Definition von Edge Computing und der Funktionsweise von Edge Computing für das industrielle IoT ein. IoT-Geräte mit Netzwerkrändern oder Prozessoren, die sich an Endpunkten innerhalb des Geräts befinden, definieren Edge-Computing, während Geräte mit Netzwerkrändern, die sich am lokalen Netzwerk (LAN) befinden, Fog-Computing definieren.
Edge-Computing und Fog-Computing sind zwei Seiten der gleichen Medaille mit kleinen Unterschieden. Das Edge-Computing wird durch einen individuellen Prozess dargestellt, der an einzelne Geräte gebunden ist, während das Fog-Computing das Edge-Computing an mehrere Geräte bringt, die an dasselbe LAN angeschlossen sind. Wir werden uns auf den Begriff Edge-Computing konzentrieren, da es der vorherrschende Fokus für die Zukunft ist, der letztlich das Fog-Computing ablösen wird.
Wie Edge-Computing für das industrielle IoT funktioniert
Die Eigenschaften und Funktionen des Edge-Computing sind es, die die vielfältigen Vorteile liefern, die damit verbunden sind, und es für Unternehmen attraktiv machen. Um die Automatisierungs- und Sicherheitsvorteile zu verstehen, die es bietet, ist der Einsatz einer IIoT-Kamera im Fertigungsbereich ein hervorragendes Szenario zur Veranschaulichung.
Eine IoT-Kamera, die in einem Lagerhaus zur Erfassung der Verhaltensmuster der Mitarbeiter eingesetzt wird, erfasst Daten über das Bewegungsmuster eines Mitarbeiters, den Verkehr im Fertigungsbereich und Engpässe. Der Prozessor der IoT-Kamera kann dann die Bewegungsmuster und den Verkehr im Fertigungsbereich mit dem Ziel analysieren, nur die von den Mitarbeitern extrahierten Koordinatendaten zu speichern, während die sensiblen Mitarbeiterinformationen und die Daten zum physischen Erscheinungsbild verworfen werden. Die analysierten Koordinaten können dann an ein zentrales System gesendet werden, um neue Richtlinien für die Materialhandhabung zu entwickeln, die den Verkehr im Fertigungsbereich eliminieren und die Produktivität erhöhen.
Dieses Szenario verdeutlicht die Tatsache, dass Edge-Computing für das industrielle IoT innerhalb des Augenblicks stattfindet und erfasste Daten verarbeitet werden können, um Echtzeit-Entscheidungen zu treffen oder an zentrale Plattformen gesendet werden können, um Richtlinien voranzutreiben. Es hebt auch die Sicherheitsebene hervor, die es dem industriellen IoT und dem Einsatz von Robotern in der Werkstatt bringt.
Die Anwendung von Edge-Computing für das industrielle IoT
Das industrielle Edge Computing bezieht sich auch auf die verschiedenen Versuche, die Datenverarbeitung mit geringer Latenz in die Produktionsstätten zu bringen. Diese Versuche waren erfolgreich und nützlich, um den Einsatz von Edge-Computing in IIoT-Geräten zu erhöhen. Um die Vorteile des Edge-Computing für das industrielle IoT besser zu verstehen, werden Anwendungsbeispiele hervorgehoben, um klarere Bilder für Unternehmen zu zeichnen.
- Automatisierung vorantreiben – Eine echte Automatisierung in der industriellen Fertigung kann durch die vollständige Integration von Edge-Computing in die Anlagen, Geräte und Prozesse, die den Betrieb steuern, erreicht werden. In Situationen, in denen IIoT-Geräte große Datensätze erzeugen, verlangsamt das Senden der erfassten Daten an zentrale Systeme zur Analyse, bevor verwertbare Ergebnisse an das Gerät zurückgeschickt werden, die Automatisierung. Edge-Computing kann integriert werden, um Kommunikations- und Verarbeitungszeitverzögerungen zu eliminieren und die Automatisierung in Echtzeit voranzutreiben. Dies bedeutet, dass eine automatisierte Fabrik im eigentlichen Sinne erreicht werden kann, in der menschlicher Kontakt und Arbeitsaufwand reduziert werden.
- Die Automatisierung von Wartungsprozessen – Einer der Bausteine von Industrie 4.0 ist die Fähigkeit, vorausschauende Wartung in den Fertigungsbereichen einzuführen. Und auch die industriellen IoT-Geräte in den intelligenten Anlagen müssen gewartet und optimiert werden, damit sie mit voller Kapazität arbeiten können. Edge-Computing kann sicherstellen, dass der Wartungsprozess von IIoT-Geräten vollständig automatisiert ist, da das Gerät die Fähigkeit hat, zu wissen, wann es nach Aufladepunkten suchen und diese Maßnahme ergreifen muss.
So werden die einzelnen IIoT-Geräte nicht nur Daten über die unmittelbare Umgebung erfassen, sondern auch ihren Zustand überwachen und vorbeugende Maßnahmen ergreifen, die ihre weitere Funktionsfähigkeit sicherstellen. Diese Maßnahmen können auf dem Ausführen von Diagnoseprüfungen oder der Meldung an einen Ladeanschluss bestehen oder so fortgeschritten sein wie der Kauf von Ersatzkomponenten für das physikalische System eines Geräts. Zu den Vorteilen der Automatisierung der Wartung gehören die Reduzierung von Ausfallzeiten und die Steigerung der Produktivität.
- Verbesserung der IT-Sicherheit – In der Produktion hat sich der Umgang mit Sicherheitslücken in IT-Ökosystemen sowohl für Großunternehmen als auch für KMUs als eine Herausforderung erwiesen. Die Einführung des IIoT im Fertigungsbereich erhöht auch diese Herausforderungen, da IIoT-Geräte mehrere Zugangspunkte für Angreifer schaffen, die sie ausnutzen können. Der Einsatz von Edge-Computing für das industrielle IoT ist aufgrund des Konzepts hinter seinem Rechenprozess eine Möglichkeit, diese Sicherheitsherausforderungen zu meistern.
Die Anwendung von Edge-Computing reduziert die Ausfall- oder Zugangspunkte, die ausgenutzt werden können, da jedes IIoT-Gerät unabhängig von den anderen arbeitet. Die Unabhängigkeit, die das Edge-Computing ermöglicht, kann auch auf Altgeräte ausgeweitet werden und schafft einen Fertigungsbereich, in dem die Datenmanipulation lokal erfolgt. Dies bedeutet, dass IIoT- und Altgeräte temporäre Daten erfassen, verarbeiten und verwerfen und gleichzeitig spezifische permanente Daten an ein zentrales Gateway senden.
Schlussfolgerung
Der Aufbau von IIoT-Geräten und -Ausrüstungen macht die Einführung von Edge-Computing innerhalb von Anlagen einfacher als die Integration in Fertigungsbereiche in Altanlagen. Das liegt daran, dass die meisten IIoT-Geräte bereits mit Verarbeitungseinheiten ausgestattet sind, die zur Unterstützung von Edge-Computing optimiert werden können. Damit wird eine hervorragende Möglichkeit für Unternehmen geschaffen, zu experimentieren und die Vorteile des Edge-Computing für das industrielle IoT zu nutzen.
