Edge Computing

Die Zukunft der Cloud liegt in der Edge – und zwar sicher!

Sicheres Edge Computing für IoT-Systeme

Zuverlässige Edge Computing Systeme

In digitalen Prozessen fallen eine Vielzahl von Daten an. Häufig ist hier eine Kommunikation über die Cloud nicht schnell und effektiv genug. Damit bei der Systemintegration und der Aufrüstung auf Industrie 4.0-Fähigkeit die Vielzahl unterschiedlicher Schnittstellen gemanagt, verschiedene Insellösungen miteinander vernetzt, neue Anwendungsprogramme integriert sowie die IT-Sicherheit in Anlagen berücksichtigt werden können, werden zuverlässige Edge Computing Systeme benötigt.

Für viele Anwendungen wird deutlich, dass eine Datensammlung in der Cloud nicht die optimale Lösung ist. Derzeit konkurrieren daher zwei Wege bei der Datenspeicherung und -verarbeitung: Cloud und Edge Computing. Besonders bei digitalen Anwendungen fallen große Datenmengen an, die tatsächlich in diesem Umfang meist nicht benötigt werden. Außerdem werden für manche Prozesse die Informationen in Echtzeit benötigt, sodass schnell auf verschiedene Ereignisse reagiert werden kann. Wenn Anwendungen Daten in sparsamen Umfang sofort und vor allem sicher benötigten, ist es fraglich, ob eine Datenspeicherung in der Cloud die geeignetste Lösung ist.

Was ist Edge Computing?

Edge Computing ist ein Verfahren, bei dem Daten, Services und Anwendungsinformationen unmittelbar an die logische »Randstelle« (Edge) eines Netzwerks verlagert werden. Der aufwendige Weg zur und von der Cloud, der häufig den »Flaschenhals« für eine schnelle und effektive Kommunikation bildet, entfällt.

Wie funktioniert Edge Computing?

Beim Edge Computing werden nur Daten übertragen, die tatsächlich in der Cloud für die Optimierung von Prozessen benötigt werden. Mit dieser Architektur können Sicherheitsanforderungen und der Wunsch nach Datensparsamkeit leichter eingehalten werden. Die Verfügbarkeit von Systemen, geringe Latzenzzeiten sowie Datensicherung und Verschlüsselung sind einfacher umsetzbar.

Ein Gateway sammelt alle eingehenden Daten und speichert diese intern ab. Anschließend selektiert es die Daten und sendet die relevanten Informationen nach individuellen Vorgaben zur Speicherung an lokale Server oder wenn nötig in die Cloud. Services mit Analysefunktionalität bereiten diese Daten für die weitere Verarbeitung auf.

Herausforderungen von Edge Computing

Systemintegration und Aufrüstung auf Industrie 4.0-Fähigkeit mit Edge Computing-Komponenten führt immer wieder zu den gleichen Fragenstellungen:

  • Wie manage ich die Vielzahl unterschiedlicher Schnittstellen?
  • Wie vernetze ich die verschiedenen Insellösungen miteinander?
  • Wie integriere ich neue Anwendungsprogramme?
  • Wie berücksichtige ich IT-Sicherheit in meiner Anlage?

 

Herausforderung beim Einsatz einer KI (z. B. für Predictive Maintenance)

 

Damit nachfolgende Prozesse richtig ausgeführt werden können, werden genaue Daten benötigt. Fehlerhafte oder ungenaue Daten führen zu falschen Entscheidungen. Unternehmen stellen sich deshalb die Frage beim Einsatz von Kognitiver Intelligenz: Wie komme ich an die richtigen Daten?

 

Welche Daten werden tatsächlich benötigt?

 

Bei vielen Anwendungen reichen oft die Maschinensteuerdaten nicht aus, um die Qualität eines produzierten Produktes zu beurteilen. Mit zusätzlichen Informationen können die Ausschüsse reduziert werden und die Lebensdauer von Anlagen erhört sich. 

 

Eine geeignete Informationsarchitektur wird häufig in Echtzeit benötigt

 

Ein optimiertes Datenmanagement, das verschiedene Quellen zusammenführt, die Daten zentral speichert sowie strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten kann, ist im IoT gefragt. Auch eine Metadaten-Verwaltung, die einen Nachweis der Datenherkunft, Speicherort sowie Systemzustand bereitstellt, ist hierbei notwendig.

Funktionsweise von Edge Computing

 

Datenmanagement

Nur auf Basis von Daten können Zustände von Systemen analysiert, visualisiert und in geeigneter Art und Weise gesteuert werden. Unser Know-how versetzt uns in die Lage, aus beliebigen Systemen vor Ort relevante Daten herauszuziehen, miteinander zu verknüpfen und auf dieser Basis unter anderem neuartige Services zu realisieren.

 

Edge Analytics

Sobald über das Datenmanagement relevante Daten vor Ort zur Verfügung stehen, können diese mit Edge Analytics Algorithmen analysiert werden. Mit diesen Analysen und Auswertungen können Prozesse überprüft und optimiert werden.

 

Edge Framework

Verknüpfungsplattformen sollten für verschiedenste Kommunikationstechnologien ausgerichtet sein, und darüber hinaus eine Laufzeitumgebung für lokale Apps zur Verfügung stellen sowie auf verschiedensten Edge Controllern betrieben werden können. Individuelle Programme managen vor Ort alle anstehenden Aufgaben.

Unser Leistungsportfolio

Die komplette Kette aus einer Hand:

  • Datenakquisition und -management mit Edge Computing
    Unser Know-how versetzt uns in die Lage, aus beliebigen Systemen vor Ort relevante Daten herauszuziehen, bei Bedarf miteinander zu verknüpfen und auf dieser Basis unter anderem neuartige Services zu realisieren.
  • Edge Analytics
    Wir ziehen vor Ort aus den relevanten Daten die richtigen Schlüsse.
  • Datensicherheit
    Wir wissen, wie man Systeme sicher gestaltet, Angriffe abwehrt und das Eigentum an Daten schützt.
  • Systemintegration
    Wir sind in der Lage, neue Technologien in die bestehenden Systeme unserer Kunden zu integrieren und sie damit fit für das industrielle Internet der Dinge (IIoT) zu machen.

Typische Anwendungen von Edge Computing

  • Retrofitting von Bestandsanlagen für Industrie 4.0-Tauglichkeit
  • Data Analytics
  • Predictive Maintenance
  • Anomalie-Erkennung und Energiemanagement für Life Cycle Management und Produktionsoptimierung