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Datenerfassung in der Maschine und in der Produktion. Der Kern von Industrie 4.0 ist es, Maschinen dazu zu bringen, einwandfrei miteinander zu kommunizieren und mehr Erkenntnisse zu gewinnen, aus denen Optimierungen destilliert werden. Ein Großteil dieser Daten verschwindet in der Cloud, wo ausreichend Rechenleistung zur Verfügung steht. Aber was ist mit Daten, die eigentlich genauso gut oder sogar besser lokal verarbeitet werden können, zum Beispiel weil sie zeitkritisch sind? Sie werden an den Rand des Netzes geschickt, wo ein intelligenter Controller oder eine SPS mit ihnen arbeiten kann. Edge Computing, mit anderen Worten.
Angesichts des gestiegenen Bedarfs an Flexibilität in einem Produktionsprozess sind die Maschinen heute so konzipiert, dass sie Schwankungen im Prozess und in der Produktionsumgebung berücksichtigen können. Sie müssen dann die Auswirkungen aller erfassten Daten in einem Sekundenbruchteil abwägen, um die richtige Entscheidung zu treffen. Obwohl die Cloud über genügend Rechenleistung verfügt, um diese Abwägungen vorzunehmen, dauert der Weg dorthin und zurück einige Zeit. Nicht nur Minuten, sondern bestimmte Prozesse erfordern jetzt extrem kurze Reaktionszeiten. Das vielleicht bekannteste Beispiel dafür ist das selbstfahrende Auto. Je schneller es auf seine Umgebung reagieren kann, desto sicherer wird es fahren. Aber es gibt auch Anwendungen im industriellen Umfeld, insbesondere wenn künstliche Intelligenz ins Spiel kommt.
Die Alternative besteht darin, vor Ort für ausreichend Rechenleistung zu sorgen. Die Kontrolleure von Maschinen und Produktionslinien sind in der Regel mit ihren Aufgaben genug beschäftigt, um alles reibungslos am Laufen zu halten. Daher sucht man nach einem Bild in der Peripherie, am Rande des Netzes: Edge Computing. Dabei handelt es sich häufig um IoT-Geräte, die zur Verarbeitung bestimmter Daten eingesetzt werden. Edge Computing ist für alle Anwendungen nützlich, bei denen es interessant sein kann, die Entfernung zwischen dem Ort, an dem die Daten entstehen, und dem Ort, an dem die daraus zu destillierenden Informationen wieder bereitgestellt werden müssen, zu minimieren. Zum Beispiel, um Roboter in einer Fabrik perfekt zu synchronisieren, so dass keine Wartezeiten entstehen. Der Hauptvorteil der Installation eines separaten Controllers oder einer SPS am Rande des Netzes zur Steuerung bestimmter Prozesse ist in erster Linie die Zeitersparnis. Je kürzer der Weg, desto schneller kann die Reaktion sein. Außerdem wird auf diese Weise die (teure) Bandbreite im Rest des Unternehmens geschont.
Also alles raus aus der Cloud und rein ins Netz? Ganz und gar nicht. Die beiden Technologien ergänzen sich nur besonders gut. Die Ergebnisse, die sich aus den Berechnungen der Edge-Geräte ergeben, können wiederum in die Cloud gehen, um dort zum Beispiel analysiert oder in Trends dargestellt oder gespeichert zu werden. Unter einer Bedingung: Die Edge-IoT-Geräte müssen dann mit Cloud-Diensten und Betriebssystemen kompatibel sein. Die meisten industriellen Anwendungen, die heute schon im Einsatz sind, beweisen jedoch, dass Cloud und Edge durchaus kompatibel sind. Dass auch auf den Industriebänken das Hurra auf 5G besonders groß ist, hat damit zu tun. Immerhin kann man mit einem solchen Netz bereits 1 Million Geräte auf 1 m² miteinander verbinden. Die niedrige Reaktionszeit (Latenz) wird auch die Geschwindigkeit erhöhen, mit der Daten, auch große Mengen, ausgetauscht werden können. Echtzeit wird dann zu echter Echtzeit. Und das alles für nur einen Bruchteil der Energie.
Ein weiterer Begriff, der oft in einem Atemzug mit Edge Computing genannt wird, ist Fog Computing. Der Unterschied besteht lediglich in dem Ort, an dem die Daten verarbeitet werden. Edge Computing sucht sich einen Ort am Rande des Netzes, während beim Fog Computing die Berechnungen im lokalen Netz stattfinden und die Daten dann über ein Gateway gesendet werden. Es handelt sich also um eine dezentralisierte Datenverarbeitungsinfrastruktur, bei der ein spezielles Gerät zwischen Edge-Geräten und der Cloud steht. Daten, Berechnungen, Speicher und Anwendungen werden im Netz an der logischsten und effizientesten Stelle zwischen der Datenquelle und der Cloud verteilt.
