Edge Computing hat sich als wichtige Ergänzung zum Cloud Computing im industriellen Internet der Dinge (IIoT) etabliert. Während Cloud Computing für seine einfache Anwendung und Skalierbarkeit bekannt ist, haben wachsende Datenmengen und steigende Anforderungen an Echtzeitverarbeitung und Datensicherheit neue Herausforderungen geschaffen. Hier bietet Edge Computing entscheidende Vorteile, indem es Daten näher an ihrem Entstehungsort verarbeitet und so die Nachteile der Cloud ausgleicht.

Was ist Edge Computing?

Edge Computing bezeichnet die Verarbeitung von Daten in der Nähe ihrer Entstehung. Dazu gehören nicht nur industrielle Computer, sondern auch Sensoren, Aktoren und Kommunikationsinfrastruktur wie Switches und Router sowie lokale Cloud-Server. Der Begriff Edge bezeichnet den Übergang vom Unternehmensnetzwerk zum öffentlichen Internet. Edge-Computer finden sich vor allem in industriellen Umgebungen wie Produktionsanlagen, aber auch in anderen Bereichen wie der Automobilindustrie. Sie sind eine Schlüsseltechnologie für Industrie 4.0.

Vorteile von Edge Computing

Echtzeit-Anwendungen

Einer der größten Vorteile von Edge Computing ist die Möglichkeit, Daten direkt vor Ort zu verarbeiten. Dies führt zu sehr geringen Latenzzeiten, was insbesondere für Echtzeitanwendungen wichtig ist. In vielen Bereichen wie der industriellen Fertigung oder der autonomen Fahrzeugtechnik sind schnelle Reaktionszeiten entscheidend.

Kostenersparnis

Durch die lokale Verarbeitung und Speicherung von Daten können die hohen Kosten für breitbandige Datenübertragung und Cloud-Speicherung reduziert werden. Edge Computing ermöglicht eine Kombination aus lokaler Datenverarbeitung und Cloud-Speicherung, bei der nur wichtige Daten in die Cloud übertragen werden.

Ausfallsicherheit

Edge-Computer bieten eine erhöhte Ausfallsicherheit, da sie robust und widerstandsfähig gegen extreme Bedingungen wie hohe Temperaturen und Vibrationen sind. Dies minimiert das Risiko von Ausfällen, die bei Cloud-Lösungen aufgrund der vielen zwischengeschalteten Netzwerkkomponenten auftreten können.

Datensicherheit

Die Verarbeitung und Speicherung von Daten vor Ort bietet ein höheres Maß an Kontrolle und Sicherheit. Da die Daten nicht über das öffentliche Internet übertragen werden müssen, sind sie weniger anfällig für Cyber-Angriffe. Zudem sind gezielte Angriffe auf große Datensammlungen häufiger als auf einzelne Unternehmen.

Nachteile von Edge Computing

Skalierbarkeit

Ein Nachteil von Edge Computing ist die eingeschränkte Skalierbarkeit der eingesetzten Systeme. Steigende Datenmengen erfordern häufig eine Aufrüstung oder Neuanschaffung der Hardware, was mit zusätzlichen Investitionen verbunden ist. Im Gegensatz dazu ist Cloud Computing einfacher und kostengünstiger skalierbar.

Zertifizierungen

Edge-Computer müssen häufig branchen- und länderspezifische Zertifizierungen erfüllen, um im jeweiligen Marktumfeld eingesetzt werden zu können. Diese Zertifizierungen können teuer sein und erfordern häufig, dass zukünftige Ersatzgeräte ebenfalls zertifiziert werden.

Edge Computing und Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz (KI) spielt beim Edge Computing eine immer wichtigere Rolle. Durch die geringen Latenzzeiten können Daten direkt vor Ort ausgewertet und schnelle Ergebnisse erzielt werden. Dies ist besonders in der Produktionsüberwachung wichtig, wo Fehler sofort erkannt und behoben werden müssen.

Eine wesentliche Voraussetzung für KI im Edge Computing ist das Industrial Internet of Things (IIoT). Es vernetzt Maschinen und Systeme über Sensoren und Software und ermöglicht so die automatische Erfassung und Verarbeitung von Daten. Während das rechenintensive Training der KI-Modelle meist in der Cloud erfolgt, werden die gelernten Modelle auf Edge-Computern angewendet, was eine effizientere Datenverarbeitung ermöglicht.

Typische Anwendungsbereiche

Industrie

Ein Beispiel für Edge Computing in der Industrie ist die Paketsortierung in einem Logistikzentrum. Hier werden die Pakete von Kameras gescannt und die Daten von einem Embedded PC ausgewertet, um die Pakete schnell und effizient weiterzuleiten. Die geringen Latenzzeiten des Edge Computing ermöglichen eine schnelle Reaktion der Maschinen.

Vorausschauende Wartung

Edge Computing wird auch für Condition Monitoring und Predictive Maintenance eingesetzt. Dabei werden Umgebungs- und Produktionsparameter kontinuierlich erfasst und analysiert, um Wartungsbedarf vorherzusagen und Maschinenstillstände zu vermeiden.

Automobilindustrie

In der Automobilbranche wird Edge Computing zur Inspektion von Fahrbahnen eingesetzt. Kameras erfassen die Fahrzeugumgebung und ein Edge-Computer analysiert die Daten in Echtzeit, um Unregelmäßigkeiten wie beschädigte Fahrbahnmarkierungen oder Hindernisse zu erkennen.

Fazit

Edge Computing bietet zahlreiche Vorteile, insbesondere in Bezug auf Echtzeitanwendungen, Kosteneinsparungen, Ausfallsicherheit und Datensicherheit. Trotz einiger Nachteile wie begrenzte Skalierbarkeit und Zertifizierungskosten ist Edge Computing eine zukunftsweisende Technologie, die insbesondere im Zusammenspiel mit Künstlicher Intelligenz und IIoT erhebliche Potenziale entfaltet.