Das Industrial IoT ermöglicht es den Herstellern, die Produktionstransparenz und -effizienz durch die Vernetzung von Maschinen und Werkzeugen zu verbessern. Dabei sind die riesigen Datenmengen, die IIoT-Geräte generieren, die Grundlage für die Optimierung der Produktion, die Verbesserung der Lieferqualität, die Implementierung von Systemen zur vorausschauenden Wartung oder auch die Automatisierung der Lieferkette. Um diese Daten in Echtzeit zu sammeln und zu verarbeiten, braucht es die Kombination von 5G und Edge Computing. Die Datenverarbeitung am Netzwerkrand (Edge) hebt die Einschränkungen und zeitlichen Verzögerungen zentralisierter Systeme auf. Zudem lassen sich erst mit Latenzzeiten im Bereich von wenigen Millisekunden Roboter sicher kontrollieren und die Zusammenarbeit von Maschinen exakt steuern. Ihre Stärken können 5G und Edge Computing in ganz unterschiedlichen Bereichen ausspielen, wie die folgenden drei Beispiele zeigen.
Wachsames Auge auf Unregelmäßigkeiten
Eine Paradedisziplin für 5G und Edge Computing ist das Monitoring von kritischen Bereichen: Dazu gehören neben den herkömmlichen Sensoren für Temperatur, Feuchtigkeit, Druck, Spannung sowie für den Zustand von Reglern und Steuerventilen auch Audio-, Video- oder Lidar-Systeme, die deutlich höhere Datenraten liefern und dennoch in Echtzeit ausgewertet werden müssen. Mit Hilfe von Hochgeschwindigkeitskameras und Software auf Basis von künstlicher Intelligenz lassen sich Unregelmäßigkeiten auf dem Fertigungsband, die für das menschliche Auge nicht mehr wahrnehmbar sind, erkennen. Die Datenverarbeitung direkt vor Ort garantiert, dass keine unnötigen Latenzen entstehen. Ansonsten wären schadhafte Produkte bereits auf dem Band weitergewandert, bevor ein Roboter-Arm überhaupt zugreift und das entsprechende Teil ausmustert. Stehen nur Millisekunden für eine Entscheidung zur Verfügung, ist der Zeitverlust durch den Datentransport und die Verarbeitung in der Cloud bereits zu groß.
Schutz sensibler Informationen
Grundsätzlich können Daten am Netzwerkrand (Edge) ein Problem für die Sicherheit darstellen. Insbesondere dann, wenn die Datenverarbeitung verschiedene Geräte miteinbezieht, die einzeln deutlich schlechter abgesichert sind als zentralisierte Systeme. Ein privates 5G-Netz kann jedoch bereits dadurch die Sicherheit erhöhen, dass die Daten auf dem Campus durch gezielte, individuell konfigurierbare Maßnahmen optimal gegen Angriffe geschützt werden können. Werden die sensiblen Daten zudem gleich auf dem Gelände verarbeitet und wandern nicht in die Cloud, haben Unternehmen einen sehr hohen Schutzwall gegen Cyberkriminelle und Risiken jeder Art errichtet. Wertvolle Firmengeheimnisse geraten nicht in Gefahr.
Puffer für unerwartete Ereignisse
Klassische Roboter-Aufgaben wie etwa die Ansteuerung unterschiedlicher Lackierpistolen in der Automobilfertigung lassen sich mit 5G durchaus über die Cloud regeln. Bei einem weitgehend automatisierten Drei-Schicht-Betrieb sind die Anforderungen in puncto Übertragungsgeschwindigkeit, Latenz und Ausfallsicherheit aber extrem hoch. Immer wieder kommt es zu Störungen bei der Netzwerkverbindung in die Cloud oder die Datenübertragung erfolgt nicht mit der notwendigen Geschwindigkeit. Mit einer zusätzlichen Edge-Computing-Infrastruktur sichern sich Unternehmen für den Notfall die erforderliche Rechenleistung direkt vor Ort und können so für Stabilität in der Produktion sorgen. Die Sicherstellung eines durchgängigen Betriebs durch die Kombination von Cloud und ergänzender Lösung direkt auf dem Werksgelände lässt sich deutlich kostengünstiger umsetzen als es herkömmliche Ansätze ermöglichen.
