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 die virtuelle und die 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 verringert. Diese dezentrale Verarbeitung schont nicht nur Ressourcen, sondern minimiert auch das Risiko des Datenverlusts 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 4.02 zu verorten [2]: 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 abzuleiten und die Prognosefähigkeit zu verstärken (Beispiel Predictive Maintenance). Beispielsweise nutzen mobile Arbeitsmaschinen (AGV/AGC) 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.

Edge-Gateway: Effizienz, geringer Aufwand und hohe Datensicherheit

Im Zuge des IIoT müssen OT (Operational Technology) und IT (Information Technology) zunehmend stärker miteinander verbunden werden. Hier kommt das Edge-Gateway zum Einsatz. Steuerungs-, Datenverarbeitungs- und die Schnittstelle zur Cloudebene können auf einem Gerät vereint werden. Das daraus resultierende Edge-Gateway bündelt einige Funktionalitäten. Dazu zählen die Sammlung der aus der Maschine extrahierten Daten, Steuerungs- bzw. HMI-Aufgaben sowie die Datenvorverarbeitung, die zusammen das eigentliche Edge Computing ausmachen. Zusätzlich übernimmt das Gateway die Cloudanbindung und den Remote-Zugriff bis auf die Sensorebene.

Die Komprimierung auf ein Gerät bedeutet Kostenersparnis, weniger Maintenance- und Ressourcen-Aufwand sowie mehr Platz im Schaltschrank. Die Anwender haben statt mehrerer nur einen Ansprechpartner für Steuerung, Cyber Security sowie die Datenverarbeitung. Letztere ist dank der Edge-Computing-Lösung unabhängig von der eigentlichen Prozessaufgabe der Maschine. Das bedeutet, dass die Maschine weiter arbeitet, auch wenn die Cloud bzw. die Internetanbindung einmal ausfallen sollte. Die benötigten Daten werden in diesem Fall lokal zwischengespeichert und gesichert, bis sie wieder in die Cloud transferiert werden können. Durch die Vorverarbeitung bleiben Rohdaten außerdem bei der ursprünglichen Quelle. Unternehmenskritische oder sensible Daten sind besser geschützt, das Risiko des Datenmissbrauchs wird reduziert. Die prozessnahe Datenanalyse vereinfacht außerdem die vorausschauende Wartung und Qualitätssicherung. Dies bringt neben der Erfüllung der Echtzeitanforderungen einen unmittelbaren, positiven Effekt auf die Produktivität mit sich.