Edge ist nicht gleich Edge: Für die verschiedensten Einsatzzwecke haben Unternehmen die Wahl zwischen mehreren Varianten der dezentralen Datenverarbeitung. Couchbase, Anbieter einer modernen Datenmanagement-Plattform, zeigt die fünf verschiedenen Typen des Edge-Computings.
Daten direkt dort verarbeiten, wo sie entstehen – das ist der Ansatz, den das Edge Computing verfolgt. Unternehmen profitieren dabei von geringeren Latenzzeiten, einer höheren Verfügbarkeit und sinkenden Kosten. Couchbase zeigt die fünf verschiedenen Lösungen, mit denen sie Edge Computing sinnvoll einsetzen.
- Micro Edge eignet sich besonders für Geräte, die sich am äußersten Rand des Netzwerks befinden und über eine begrenzte Rechenleistung sowie Speicherkapazität verfügen. Einzelne Geräte oder Embedded Systems erledigen dabei einfache Aufgaben wie die Datenerfassung, eine erste Vorverarbeitung und einfache Analysen.
- Mini Edge ist für komplexere Aufgaben aus den Bereichen maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und Analyse ausgelegt. Im Bereich IIoT beispielsweise finden Mini-Edge-Geräte Anwendung beim Verarbeiten und Analysieren von gesammelten Daten.
- Medium Edge verfügt über genügend Rechenleistung, um datenintensive Aufgaben aus Bereichen wie Smart City, IIoT oder dem autonomen Fahren zu übernehmen. Im Mittelpunkt steht dabei die massenhafte Sammlung von Daten und ihrer Analyse, aber auch künstliche Intelligenz und Deep Learning sind Anwendungsoptionen.
- Heavy Edge kommt auf dem Level von Rechenzentren oder der Cloud zum Einsatz. Diese Lösungen verfügen über die höchsten Leistungen und Kapazitäten aller Edge-Computing-Typen und sind für die Verarbeitung der komplexesten Aufgaben konzipiert – etwa im Gesundheitswesen oder im Bereich des autonomen Fahrens.
- Multi-Access Edge (MEC) arbeitet auf mehreren Netzwerkebenen, von einzelnen Geräten bis zu Rechenzentren. Dabei arbeiten alle Lösungen zusammen, um ein nahtloses und effizientes Edge-Computing zu gewährleisten. Jede Ebene stellt dabei unterschiedliche Ressourcen zur Verfügung.
»Da immer mehr Unternehmen Edge-Computing-Strategien einführen, ist ein Verständnis der verschiedenen Lösungen und ihrer richtigen Anwendung eine Grundvoraussetzung«, erklärt Gregor Bauer, Manager Solutions Engineering CEUR bei Couchbase. »Die richtige Technologie zum richtigen Zeitpunkt einzusetzen, ist auf dem umkämpften Markt ausschlaggebend.«
Edge Computing für OEMs – Smart Factory braucht intelligente Maschinen
Der Druck auf Maschinen- und Anlagenbauer (OEM) steigt: Sie müssen neue Wege finden, um den steigenden Kundenanforderungen gerecht zu werden, ihnen einen Mehrwert bieten und gleichzeitig die Effizienz und das Wachstum des eigenen Unternehmens steigern. Mit zunehmender Konnektivität im Zeitalter des Industrial Internet of Things (IIoT) setzen Endnutzer vermehrt auf abonnementbasierte Modelle, um Investitionskosten zu senken, die Lebensdauer der Maschinen zu verlängern und ihre eigenen strengen Produktivitätsziele zu erreichen. Hier kommt Edge Computing ins Spiel.
Analysten von Gartner und Forrester Research sind sich einig: in Zukunft werden 75 Prozent aller Daten in der Edge verarbeitet. Somit wird Edge Computing für OEMs unerlässlich. Sie können Edge Computing nun direkt einsetzen und Endanwendern ermöglichen, durch die Analyse von Daten an dem Ort, an dem sie gesammelt werden, Spitzenleistungen zu erbringen, und Managern in Echtzeit verwertbare Informationen zu liefern, die als Entscheidungsgrundlage für eine verbesserte Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness, Abkürzung: OEE) dienen können.
Maschinen-as-a-Service. Ein abonnementbasiertes Modell wird immer beliebter, da es eine Reihe von Vorteilen für Endnutzer bietet, diese reichen von der Kostensenkung bis hin zu einer Performance- und Effektivitätssteigerung. Die zusätzliche Flexibilität, die dieses Modell bietet, bedeutet auch, dass eine neue Anlage, eine Maschinenlinie oder ein Maschinen-Upgrade viel schneller als bisher entworfen, installiert und in Betrieb genommen werden kann. Dies trägt dazu bei, die schnelle, verbraucherorientierte Nachfrage nach reaktionsschneller Fertigung, Produktvarianten und Massenpersonalisierung zu erfüllen. Während der Covid-19-Pandemie hat diese Flexibilität dazu beigetragen, dass OEMs direkt auf die Krise und die Herausforderungen reagieren und ihre Ressourcen sehr schnell auf neue oder andere Produktlinien umleiten konnten.
OEMs haben zwei Hauptansätze für das As-a-Service-Modell. Ein Ansatz besteht darin, die Maschine zu geringen oder gar keinen Kosten zu verkaufen und einen kleinen Betrag für jeden produzierten Artikel oder jedes Produkt zu erhalten. Durch die Implementierung von Edge Computing mit diesem Modell profitieren sowohl OEMs als auch Endanwender von Echtzeitdaten. OEMs erhalten konsistente Daten über Maschinen, die ihnen neue Erkenntnisse über reale Nutzungsmuster liefern, sowie Echtzeiteinblicke in die Leistung, die eine effektive vorausschauende Wartung ermöglichen, was wiederum ungeplante Ausfallzeiten reduziert. Durch den Abschluss eines solchen Dienstleistungsvertrags wird ein OEM zu einem wichtigen Partner seines Endnutzers für die gesamte Lebensdauer der Maschine und erhält einen stetigen Einkommensstrom, der eine solidere finanzielle Grundlage für seine eigene Forschung und Entwicklung bietet, die ihrerseits auf einem besseren Verständnis der Anwendungsfälle der Maschine beruht.
Der zweite Ansatz für Machines-as-a-Service besteht darin, dass ein Anlagenbesitzer eine Maschine vom OEM er-wirbt und sie anderen externen Endnutzern, die ein be-stimmtes Produkt herstellen wollen, zur Verfügung stellt. Der Vorteil des Edge Computing ist bei beiden Ansätzen derselbe. Wenn sie eine Abonnementgebühr für eine Maschine zahlen, sorgt die unterbrechungsfreie Verfügbarkeit für eine kontinuierliche Einnahmequelle für OEMs, Anlagenbesitzer und deren Kunden. Der Eigentümer der Maschine ist in der Lage, minutengenaue Informationen über den Zustand der Ma-schine zu liefern und gleichzeitig mehr Kunden zu gewinnen.
Das Potenzial. Für OEMs öffnet die Möglichkeit, das gewünschte As-a-Service-Modell anzubieten, die Türen zu neuen Kunden. Durch die stetige Aktualisierung des Maschinenzustands ist ein tieferes Verständnis der Endnutzer beispielsweise für die Wartung der Geräte nicht mehr notwendig. Der OEM kann die Erfassung und Analyse der Daten direkt an der Quelle übernehmen.
Und was ist mit der vorhandenen Anlagenausstattung? Edge Computing ist eine skalierbare und modulare Technologie. Sie kann dazu beitragen, dass die bestehenden Anwendungen von Anlagenherstellern, etwa Überwachungs- und Steuerungssoftware, auf einer einzigen Plattform konsolidiert werden, während andere wichtige Anwendungen auf derselben Plattform ausgeführt werden können. Dies erleichtert die Entwicklung von IIoT-fähigen Maschinen und Anlagen, und aufgrund der Skalierbarkeit von Edge-Computing-Geräten können Hersteller künftige Anwendungen hinzufügen, um die steigenden Anforderungen der Kunden an die digitale Transformation zu erfüllen.
In der verarbeitenden Industrie kann Edge Computing helfen, einen entscheidenden Schritt in Richtung digitale Transformation zu machen, da die Kommunikationsprotokolle von Altgeräten in eine Sprache umgewandelt werden, die moderne intelligente Geräte verstehen können. Der Einstieg in die digitale Transformation ohne komplexe Nachrüstung und Neugestaltung oder Investitionen in teure Geräte wird für viele Endnutzer eine beliebte Strategie sein.
Einfach, geschützt und autonom. Die Vorteile von Edge Computing liegen sowohl für OEMs als auch für Endbenutzer auf der Hand. Was sollte eine Edge-Computing-Plattform leisten? Zunächst einmal muss sie für jede Umgebungen auf Maschinenebene gerüstet sein – ob auf einer Offshore-Plattform oder in der Fabrikhalle. Sie muss über umfassende Sicherheitsfunktionen verfügen, wie beispielsweise eingeschränkte USB-Anschlüsse zur Eindämmung von Sicherheitsbedrohungen und einfach zu konfigurierende hostbasierte Firewalls zum Schutz des Netzwerks.
Edge Computing ist ein wesentlicher Bestandteil des digitalen Wandels. Endnutzer verstehen die Notwendigkeit der Digitalisierung, um ihren Produktionsprozess so effizient wie möglich zu gestalten. Die Chance für OEMs besteht nun darin, Edge Computing auf Maschinenebene zu implementieren und Lösungen zu verkaufen, die Maschinenbauern und Herstellern gleichermaßen den Wert von Echtzeit-Analysen vermitteln. OEMs können jetzt nicht nur die Leistungsfähigkeit der Maschine verkaufen, sondern auch ungeplante Ausfallzeit vermeiden und den Schutz eines traditionellen IT-Netzwerks auf Maschinenebene bieten.
Greg Hookings,
Head of Business Development – Digitalisation,
Stratus Technologies