Edge-Computing: Arbeiten am Rand der Cloud
Eine Datenverarbeitung am Rand (Edge) der Cloud bezeichnet man als Edge-Computing. Die Daten werden also nicht zuerst in der Cloud, sondern direkt am Gerät oder der Maschine verarbeitet und dabei direkt abgegriffen. In der Industrie macht diese Vorgehensweise vor allem dann Sinn, wenn Datenmengen in der Cloud gering gehalten werden müssen. Edge-Computing bietet sich auch bei zeitkritischen Prozessen an, bei denen kurze Latenzzeiten nötig sind. Dies gilt etwa für den Flaschengreifarm einer Abfüllanlage. Hier können Daten zu Temperatur, Vibration und Geschwindigkeit bereits an der Maschine verdichtet und danach zur weiteren Verarbeitung in die Cloud geschickt werden. Beim Förderband sind wiederum schnelle Reaktionszeiten gefragt. Sensoren überwachen Temperatur und Vibration. Sobald die Werte außerhalb des normalen Bereichs liegen, muss sofort die Geschwindigkeit verringert werden.
Big Data / Visualisierung
Das Internet of Things führt gerade im industriellen Umfeld zu enormen Datenansammlungen. Mit Hilfe unserer Data Scientists sind wir in der Lage, diese Daten zu visualisieren, sinnvoll zu verdichten und für Bereiche wie predictive Maintenance oder predictive Repurchase nutzbar zu machen.
Asset Management & Equipment Efficiency
The digitalisation and networking of your company's key assets improves the scalability, efficiency and utilisation of your systems. We advise you on specific options and implement solutions that seamlessly complement your existing IT.
Digitalisierung industrieller Prozesse
Die Digitalisierung von Prozessen ist unerlässlich für die Wettbewerbs- und Zukunftsfähigkeit von Industrie-Unternehmen. Auf Basis modularer Komponenten unterstützen wir eine agile Transformation ihrer Prozesse bis hin zur kompletten Digitalisierung der Produktion.
Die Cloud als zentrale Kommunikationsschnittstelle
Mit Hilfe von Edge-Computing werden Maschinen intelligenter. Es ist wiederum die Cloud, die Maschinen dazu bringt, miteinander zu kommunizieren. Ganze Produktionslinien und Anlagen werden dabei gleichzeitig erfasst. Das macht die Datenerhebung und die Störungskontrolle in Echtzeit überhaupt erst möglich.
Der Vorteil: Die Anzahl der Maschinen ist nicht begrenzt. So können beispielsweise bei einer Abfüllanlage alle Stationen überwacht werden – von der Flaschenannahme bis hin zum Einsetzen in die entsprechenden Behälter. Doch eine Cloud kann noch mehr: Man bezeichnet sie als großen Data Lake, in dem sämtliche Daten gesammelt und verarbeitet werden. Eine Cloud ist je nach Wunsch von überall erreichbar oder lediglich im Firmennetz verankert. Mit Hilfe von Datenvisualisierungsprozessen lässt sich zudem die optimale Auslastung berechnen. Auch das gesamte System kann weiter skaliert werden. Eine Vielzahl an Optionen also, die mit 100 Edge-Computern wohl kaum zu erfüllen wäre.
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