Exklusiv für Abonnenten

Datenverarbeitung am Roboter

Factory Edge für die Automobilbranche

Das Edge-Computing-Zeitalter ist auch auf dem Automobilsektor angebrochen. Im Hinblick auf die Optimierung der Fertigungs- und Logistikprozesse und die Umsetzung innovativer Industrie-4.0- und IoT-Szenarien gewinnt das Thema Factory Edge zunehmend an Bedeutung. Wolfram Richter, Manager Solution Architects Deutschland bei Red Hat, zeigt mögliche Anwendungsszenarien auf.

(Bild: © ©jeson/stock.adobe.com)

Die Automobilbranche ist derzeit im Umbruch. Zum einen modernisieren die Hersteller die Produktionsprozesse, um neue Modelle schnell, sicher, kosteneffizient und umweltschonend zu fertigen und zu liefern. Zum anderen erhöhen sie den Grad der Agilität von Produktionsanlagen durch Automatisierung, Smart Manufacturing oder KI-Nutzung, um den Übergang von einer starren Massenproduktion zu einer kundenindividuellen Fertigung zu unterstützen. In beiden Fällen besteht die Notwendigkeit, umfangreiche Datenmengen schnell zu analysieren. Und diese Aufgabe fällt zu einem großen Teil direkt an der Produktionslinie mit einer Vernetzung von IT und Anlagen oder Steuersystemen an, also an der Factory Edge.

Datenverarbeitung verlegen

Generell geht es beim Edge Computing um die Verlagerung der Datenverarbeitung von zentralisierten Rechenzentren an entfernte, verteilte Standorte; im Fall von Factory Edge etwa an ein Device wie etwa einen Roboter in der Fabrikhalle. Dadurch ergeben sich verschiedene Vorteile: Wenn Rechenoperationen einschließlich Datenverarbeitung und -analyse näher an der Quelle durchgeführt werden, bestehen keine Herausforderungen hinsichtlich Latenz oder Bandbreite. Zudem werden durch die Reduzierung von Übertragungsverzögerungen auch Serviceausfälle vermieden. Dadurch ist Edge Computing in der Fertigung die ideale Basis für die stärkere Vernetzung von Produktion und Logistik sowie für die Optimierung der Produktionskapazitäten und Logistikprozesse – und damit für die Umsetzung der aktuellen Initiativen der Automobilhersteller. Typische Factory-Edge-Anwendungsszenarien sind:

  • •  Asset Management
  • •  Predictive Maintenance
  • •  Sichtprüfung und fertigungsbegleitende Qualitätskontrolle
  • •  End-to-End-Rückverfolgbarkeit und Datenerfassung in der gesamten Lieferkette
  • •  Produktionsplanung
  • •  Einzelfertigungen (Losgröße 1)
  • •  Data-Sharing-Services

Treiber für Factory Edge sind vor allem auch IoT- und Industrie-4.0-Projekte. Die Initiative Open Manufacturing Platform (OMP) etwa arbeitet an der Entwicklung von innovativen Industrie-4.0-Lösungen und IoT-Anwendungen für die Automobil- und Fertigungsindustrie. Der OMP gehören u.a. die BMW Group, Microsoft und Red Hat an. Ziel ist es, durch Open Source und offene Standards die Digitalisierung der Produktion zu forcieren, gerade im Kontext der Factory Edge und des Industrial Internet of Things (IIoT). Red Hat wirkt in verschiedenen Arbeitsgruppen aktiv mit, u.a. beim Thema ‘IoT Connectivity’. Aufgabe ist die Erarbeitung von Konzepten für die Anbindung von IoT-Devices und Maschinen an die Cloud, um Produktionslinien zu digitalisieren und cloudbasierte IoT-Anwendungen zu verbessern.

Hybrid- und Multicloud

Cloud ist auch das entscheidende Stichwort, wenn es um die Vernetzung der IT mit den Anlagen oder Steuersystemen direkt an der Produktionslinie geht. Viele IT-Architekturen bieten durch ihre Limitierungen hinsichtlich Agilität und Flexibilität, Schnelligkeit oder Skalierbarkeit keine adäquate Basis für Edge-Implementierungen. Dafür sind Hybrid-Cloud- oder Multi-Cloud-IT-Infrastrukturen letztlich die einzig praktikablen Lösungen, da sie die Bereitstellung von Anwendungen in kurzen Entwicklungszyklen in einer dynamisch skalierbaren Umgebung ermöglichen. Wichtig ist nur, dass eine offene Hybrid-Cloud-Plattform auch eine umfassende Edge-Unterstützung bietet.

Das könnte Sie auch interessieren

Künstliche Intelligenz unterstützt die Prozesse von DACH-Unternehmen inzwischen auf vielfältige Weise. Welche Anwendungsfälle für die Unternehmen dabei besonders wichtig sind und welche Rolle hierbei die Branchenzugehörigkeit spielt, hat Valantic in Zusammenarbeit mit dem Handelsblatt Research Institute (HRI) untersucht.‣ weiterlesen

Die EU fordert für eine Vielzahl von Produkten künftig einen digitalen Produktpass (DPP), der beschreibt, welche Komponenten, Materialien und Inhaltsstoffe enthalten sind und wie sie repariert, wiederverwendet und entsorgt werden. Bei der Erstellung helfen KI und ein Chatbot.‣ weiterlesen

Mehr als 75 Prozent der 50 weltweit führenden Maschinenbauunternehmen versprechen potenziellen Kunden – in der Regel Unternehmen des produzierenden Gewerbes – Produktvorteile in Bezug auf Nachhaltigkeit. Eine Studie von Siemens Financial Services (SFS) zeigt, wie Unternehmen aus dem Maschinenbau Nachhaltigkeit definieren und als Verkaufsargument nutzen.‣ weiterlesen

Im zweiten Teil des Artikels beschäftigt sich Autor Christopher Stradomsky damit, welche Auswirkungen das NIS2msuCG in der Praxis hat - am Beispiel eines Chipherstellers. Den ersten Teil dieses Artikels finden Sie auf dem Online-Portal der IT&Production.‣ weiterlesen

Datacenter-Spezialisten arbeiten hinter den Kulissen, sind aber entscheidend für die reibungslose Funktionsweise einer zunehmend vernetzten Welt. Juniper Networks, ein Anbieter von KI-nativen Netzwerkplattformen, beleuchtet den Arbeitstag eines Datacenter-Spezialisten.‣ weiterlesen

Im Vergleich zum vergangenen Herbst rechnen mehr Unternehmen der Additive-Manufacturing-Branche mit positive Umsätzen. Auch für die nächsten 24 Monate prognostizieren die Unternehmen in der Frühjahrsumfrage ein Wachstum.‣ weiterlesen