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Das besonders große Datenvolumen, das im IIoT und im Kontext der Industrie 4.0 erzeugt wird, bringt einen hohen Grad an Komplexität mit sich.

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Schlüsseltechnologie Edge Computing: Bedeutung, Chancen und Risiken

03.12.2020

Im Zuge der immer stärkeren Vernetzung steigen die Anforderungen an IIoT-angebundene Geräte, Maschinen und Anlagen sowie die Menge der zu verarbeitenden Daten aus den angebundenen Sensoren stetig an. Die Echtzeitverarbeitung dieser Daten wird im industriellen Internet der Dinge immer wichtiger und birgt zugleich gerade bei großen Datenmengen besondere Herausforderungen.

Damit Unternehmen das IoT und die gewonnenen Daten gut 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?

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 beziehungsweise bei Cyber-Attacken auf die Cloud. Mittels Edge Computing können Latenzzeiten verkürzt, Datenströme optimiert und Produktionsflüsse sowie Prozesse verbessert werden.

„Hardware follows software“ bestimmt die Zukunft

Der Erfolg anwendungsgerechter IIoT-Lösungen wird künftig stark von adäquaten Softwarekomponenten abhängen, während Hardware und Mechanik als generischer Anteil des Gesamtkonzepts die Basis bilden. Skalierbare Plattformen kombinieren beide Teile und ermöglichen die Realisierung individueller Anforderungen.

War Vernetzung früher sehr teuer und aufwendig, ist die optimale Anbindung von Sensoren aus der OT-Ebene an die Cloud heute mittels Edge Computing günstig und unkompliziert realisierbar. Durch die Reduzierung der Datenmenge kann die Anbindung mit einfacher und zugleich robuster Technologie erfolgen.

So ist beispielweise der Netzwerkstandard IoT NarrowBand, der auf LTE und 5G basiert, auf eine geringe Bandbreite ausgerichtet. Die einfachen Funkmodule bilden nur die notwendigen Funktionen ab, wodurch die Technologie besonders preisgünstig, robust und ressourcenschonend ist. Sie ermöglicht die direkte Anbindung an die Cloud ohne die teils aufwendige Integration in eine lokale IT-Infrastruktur.

Sicherheit im Entwicklungsprozess

Das besonders große Datenvolumen, das im IIoT und im Kontext der Industrie 4.0 erzeugt wird, bringt einen hohen Grad an Komplexität mit sich. Unternehmen müssen sehr genau definieren, was mit den Daten geschehen soll und wie sie sie optimal einsetzen können, zum Beispiel in Bezug auf Predictive Maintenance oder Produktionsprozesse.

Während große Unternehmen meist sehr gut ausgestattet sind, herrscht bei KMU in der Industrie beziehungsweise der Automatisierungstechnik häufig große Unsicherheit hinsichtlich IIoT und Edge Computing, die in der Regel in fehlendem Wissen oder einem Mangel an Ressourcen begründet ist. Diese Unternehmen sind auf kompetente Partner angewiesen, die sie im Entwicklungsprozess der gesamten Systemarchitektur begleiten und beraten.

Die Entwicklungsexperten von Schubert System Elektronik beraten ihre Kunden von der Sensorik über die Steuerungsebene inklusive der Definition leistungsfähiger Plattformen in Hard- und Software und der Auswahl von Betriebssystemen oder Virtualisierungs- und Hypervisor-Lösungen bis hin zur optimalen Anbindung an die Cloud unter Berücksichtigung aller relevanten Sicherheitsaspekte für die jeweilige Automatisierungsarchitektur.

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