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14. Dezember 2019

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Zentral oder dezentral kann eine zentrale Frage sein

Zentral oder dezentral kann eine zentrale Frage sein© Bilderbox.com

Datenmanagement. Das steigende Datenvolumen in industriellen Produktionen erfordert neue Konzepte.

(Christian Czaak) Die gesamte Industriebranche ist ein Bereich, wo Erfassung, Auswertung sowie punktgenaue und sichere Verfügbarkeit von Daten zunehmend erfolgskritische Relevanz hat. IoT- und Industrie 4.0-Anwendungen mit vielen Sensoren direkt an Maschinen erzeugen immer größere Datenströme und bei den Fertigungsprozessen gilt es nun diese Daten gleich dort zu verarbeiten, wo sie entstehen. In vernetzten Fabriken betrifft das etwa Kameras, Messgeräte, Maschinen, Roboter oder auch Wärmesensoren.

Automatisierte Wartung
Kapsch BusinessCom hat in einem Projekt für ein industrielles Produktionsunternehmen eine Art Digitalen Fingerabdruck entwickelt, wo eine intelligente Industriekamera die Oberfläche von Rohstoffen scannt und sodann mit bestimmten Verarbeitungskriterien wie Herkunft oder Beschaffenheit verknüpft. Neben Analyse einzelner Werkstücke und Nachverfolgung der Produktionsprozesse, können dabei auch automatisierte Wartungsservices (Predictive Maintenance) inkludiert werden.

„Modernste Artficial-Intelligence-Lösungen (AI) und umfassende Daten-Analysen können die Verarbeitungs- und Produktqualität vorhersagen und damit lassen sich dann auch Wartungsmaßnahmen und Störzeiten massiv reduzieren“, erläutert Jochen Borenich, Mitglied des Vorstands bei Kapsch BusinessCom.

Um nun eine flexible und effiziente Ressourcenplanung mit größtmöglicher Sicherheit zu verbinden, werden die lokal erfassten Daten aus den einzelnen Produktionsstufen zentral gesichert, etwa in Cloud-Umgebungen. Das ermöglicht dann auch eine strukturelle und visualisierte Aufbereitung sowie eine punktgenaue Verfügbarkeit auch an mehreren (internationalen) Standorten.

Erhöhte Servicequalität und Sicherheit
Die lokale und dezentrale Erfassung der Daten passiert nun zunehmend mittels neuer Entwicklungen wie Edge Computing. Auswertung und Nutzung passiert dort, wo sie gebraucht wird und damit verringern sich Datenvolumen und Übertragungsstrecke sowie Wartezeiten und Kosten. Parallel erhöhen sich Servicequalität und Sicherheit, da die verschlüsselten Dateien näher am Netzwerkkern verarbeitet werden.

„Dezentrales Edge Computing wird manchmal als Gegenteil zum zentralen Cloud-Computing angesehen, aber das ist eigentlich falsch. Es ist kein Entweder-Oder, sondern ein abgestimmtes Zusammenspiel“, ergänzt Borenich. Edge-Rechner werden entsprechend an die Cloud angebunden, um diese Daten zu senden, nur eben nicht alle und ständig. Der Einsatz zwischen IoT-Sensoren und einem Rechenzentrum ermöglicht die lokale Datenverarbeitung und quasi ein „Best of“ an die Zentrale zu senden. Wichtig etwa, wenn IoT-Geräte nicht permanent online sein können.

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red/czaak, Economy Ausgabe Webartikel, 02.12.2019