Die Edge Computing Technologie ist ein Held in der Welt des IoT und des IIoT. Seine Superkraft ist die Schnelligkeit. Und die schöpft er aus der dezentralen Datenverarbeitung.

Diese sorgt nämlich für eine Verarbeitung der Daten nahezu in Echtzeit. Damit löst Edge Computing eines der größten Probleme, das beim Cloud Computing entstehen kann: Zu große Latenzzeiten.

Solche Verzögerungen bringen Gefahren mit sich, weil es gerade im IoT oft auf die gepriesene Echtzeit ankommt. Vor allem in Stoßzeiten aber, in denen das Netzwerk mit einer besonders hohen Anzahl an Daten belastet wird, muss ich mit steigender Latenz rechnen. Um das zu vermeiden, braucht es Edge Computing.  

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Daten an die Cloud zu schicken, kostet zu viel Zeit 

Edge Computing bedeutet, dass ich die Daten nicht erst an die Cloud schicken muss. Stattdessen werden sie direkt an den Rändern eines Netzwerks verarbeitet. Daher kommt auch der Begriff Edge. Schließlich werden die kleinen und flexibel arbeitenden Recheneinheiten direkt an der Maschine angebracht. Das heißt auch, dass sie nicht ständig mit einem Netzwerk verbunden sind. So kann ich dieses entlasten. Eine Reise zur Cloud ist nämlich nicht nötig.

Nur so können die Daten, die das Internet der Dinge generiert, in der Zeit erzielt werden, die nötig ist, um eine schnelle Entscheidung zu treffen. Dramatisch gesehen ist es ein bisschen wie die Erste-Hilfe-Maßnahme vor Ort. Ich helfe dem Verletzten besser, wenn ich direkt handele. Wenn ich erst loslaufe und dem Arzt die Lage erkläre, kann es zu spät sein. Zeit einzusparen ist also ein wichtiger Punkt. Einer, der am Ende immer für den Einsatz von Edge Computing spricht, wenn es schnell gehen muss.

Edge Computing im industriellen Internet of Things

Eine Reaktionszeit auf wenige Millisekunden zu verkürzen und dabei das Netzwerk zu schonen, ist ein Vorteil, der in vielen Bereichen wichtig ist.

Nehmen wir die Industry of Things. Das Internet der Dinge hat die Fertigung von Waren und Gütern in den vergangenen Jahren um Lichtjahre nach vorne gebracht. Nicht umsonst spricht man in Anlehnung an die industrielle Revolution von der digitalen Revolution. Fabriken werden zunehmend smart. Die Produktionen profitieren davon, dass Maschinen und Anlagen mit Sensoren ausgestattet sind. Damit produziert auch die digitale Fabrik mehr und mehr Daten.

Mit diesen Daten kann ich automatisierte Prozesse in der Industrie 4.0 voranbringen. Um Stillstände zu verhindert und für einen reibungslosen Ablauf zu sorgen, brauche ich daher eine schnelle Verarbeitung.

Nehmen wir an, es geht innerhalb der Produktion um die Norm eines hergestellten Elements, das Teil eines aus mehreren Komponenten bestehenden Artikels sein soll. Die Sensoren erfassen das Teil noch auf dem Produktionsweg. Stimmt die Norm, kann das Element weiterverarbeitet werden. Stimmt die Beschaffenheit aber nicht, muss es aussortiert werden. Eine Entscheidung, die durch den Einsatz von Edge Computing in Bruchteilen von Sekunden gefällt wird.

Predictive Mainetenance

Nicht nur die Produktion läuft reibungslos mit der Verarbeitung an der „Ecke.“ Auch die Industrieanlage selbst kann ich mit Hilfe von Edge Computing besser warten.

Müssen zum Beispiel Ersatzteile ausgetauscht werden, helfen die rasch verarbeiteten Sensordaten dabei, frühzeitig Hinweise auf den Austausch zu geben. Steht eine Wartung an, wird diese anhand der ständig aktuellen Daten zeitig angemeldet. So kann ich das Smart Manufactoring ohne Verzögerung laufen lassen und die Anlage bestmöglich instand halten.

Mehr Sicherheit in allen Bereichen

Die Künstliche Intelligenz und die Verarbeitung von Sensordaten sorgen also dafür, dass Maschinen autonom arbeiten und sich warten. Die Vorteile durch die geringe Latenz beim Edge Computing werden aber noch zwingender, wenn es um ein anderes Thema geht. Eine schnelle Maschine-zu-Maschine-Kommunikation und Smartes Manufacturing ohne Latenz bietet nämlich auch einen höheren Grad an Sicherheit.

Wenn ich die Daten aus den Maschinen und Anlagen annähernd in Echtzeit auswerten lasse, können etwa Sicherheitsautomatiken greifen. Zum Beispiel wenn es um die Abschaltung einer Maschine geht, wenn diese überhitzt. Auch der Brandschutz oder die Notstromversorgung, Sicherheitsschranken und die Zutrittskontrolle sollte mit Lösungen zwingend durch Edge Computing umgesetzt werden, um Unglücke zu vermeiden.

Temperatursensible Güter mit Edge Computing überwachen

Bleiben wir bei der Sicherheit: Temperatursensible Waren, Impfstoffe zum Beispiel, die negativ auf Schwankungen reagieren, kann ich mit Edge Computing sicher verwahren und transportieren. Schließlich wird bei den Edge-Systemen auch auf die Anforderungen an die Kühlung  reagiert.





Daneben können weitere physische Gegebenheiten, die eine genaue Lagerung erfordert, überwacht und bei Bedarf nachgebessert werden. Dadurch kann ich die Ware vor Feuchte, instabiler Lagerung, falscher Temperatur oder unbefugten Zugriffen sichern.

Edge Computing ist für alle Teile der Wertschöpfungskette wichtig

Natürlich sorgt Edge Computing in vielen Teilen der Wertschöpfungskette für mehr Effizienz. So auch in der Logistik. Um die Auslieferung zu beschleunigen und einen reibungslosen Transport zu realisieren, ist Edge Computing schließlich die ideale Technologie. Nicht nur für die Sicherheit der Waren.

Ein Beispiel ist das LKW Platooning, das die Deutschen Bahn, MAN und das Transportunternehmen Schenker seit einiger Zeit testen. Zum Zwecke der Verringerung von  Emissionen und der der  punkgenauen Routenplanung setzt man auf ein System mit selbstfahrenden LKWs.

Hierbei fahren die LKWs im elektronisch gekoppelten Abstand, was ein Stop-and-Go-Fahren verhindert und somit die Emissionen verringert. Die LKWS wurden dazu mit Radar- und Kamerasensoren ausgestattet. Die Daten aus diesen Sensoren müssen sofort verarbeitet werden. Nur so kann ich den gleichbleibenden Abstand zwischen den Fahrzeugen sorgen. Eine Vermittlung an die Cloud würde zu lange dauern. Auffahrunfälle könnten die Folge sein.

Edge Computing ist auf dem Vormarsch

Im IIoT, in der Logistik, aber auch bei selbstfahrenden Autos, in Smart Homes oder in der Smart City. Edge Computing findet mehr und mehr Verwendung in der wachsenden Welt der smarten Dinge. Dementsprechend wächst auch das Geschäft damit. Der Markt für Edge-Computing-Technologien wurde in 2019 auf 3,5 Milliarden USD geschätzt. Die jährliche Wachstumsrate soll zwischen 2020 bis 2027 bei über 37% liegen.

Echtzeitentscheidungen sind eben wichtig. Nicht nur für die industrielle Fertigung. Trotzdem wird Cloud Computing dadurch wohl nicht überflüssig oder gar ersetzbar. Etwa für das Speichern von Langzeitdaten oder umfassendere Analysen ist Cloud Computing weiterhin eine sehr gute Wahl. Für schnelle Wege aber ist der Rand die smartere Lösung.  

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Robert Jänisch,
CEO @ IOX

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