Welche Herausforderungen muss die industrielle Datenverarbeitung lösen?

Sicherstellung von Sicherheit und Zuverlässigkeit in industriellen Computersystemen

Echtzeit-Fehlererkennung und Auslegung fehlersicherer Architekturen

Die Überwachung von industriellen Rechensystemen ist unbedingt erforderlich, um Totalausfälle zu vermeiden. Die meisten Anlagen verfügen über Notstromversorgungen mit automatischen Umschaltvorrichtungen (ATS) sowie integrierte Watchdog-Timer in der Hardware. Diese Komponenten arbeiten zusammen, um den Betrieb bei Störungen automatisch umzuschalten, sodass das System nahezu sofort wiederhergestellt wird – ohne dass manuell eingegriffen werden müsste. Aktuell erreichen hochwertige industrielle Anlagen mittlerweile häufig mehr als 100.000 Betriebsstunden zwischen zwei Ausfällen. Und erinnern Sie sich an die Zahlen des Ponemon Institute aus dem vergangenen Jahr? Sie verdeutlichten die erheblichen Kosten unvorhergesehener Ausfallzeiten für Fertigungsanlagen: rund 740.000 US-Dollar pro Stunde. Daher sind Echtzeit-Diagnosetools nicht nur wünschenswert, sondern für den täglichen Betrieb praktisch zwingend erforderlich. Die besten Fail-Safe-Konzepte kombinieren physische Schutzmaßnahmen – wie beispielsweise Konformbeschichtungen auf Leiterplatten oder spezielle Halterungen, die Vibrationen standhalten – mit intelligenter Software, die Probleme bereits vor ihrem Auftreten vorhersagt. Diese Kombination ermöglicht es den Systemen, sich sicher herunterzufahren, bevor abgenutzte Komponenten größere Schäden verursachen.

Einhaltung der Vorschriften gemäß IEC 61508, ISO 13849 und NIST SP 800-82

Wenn es um funktionale Sicherheit und Cybersicherheit geht, müssen diese von Anfang an zusammenwirken, anstatt später als Nachtrag hinzugefügt zu werden, nachdem bereits alles andere aufgebaut ist. Nehmen Sie beispielsweise IEC 61508, die SIL-3-klassifizierte Komponenten vorschreibt, wenn gefährliche Situationen vorliegen. Dann gibt es ISO 13849, die Leistungsstufe e (PL e) für maschinelle Sicherheitssteuerungen verlangt. Und vergessen wir nicht NIST SP 800-82, das grundlegende Anforderungen an die Cybersicherheit für industrielle Systeme festlegt, einschließlich Dingen wie verschlüsselter Kommunikation und Zugriffskontrollen basierend auf Benutzerrollen. Laut ISA-99-Daten gehen fast vier von zehn Sicherheitsproblemen tatsächlich auf schlechte Verifikationspraktiken während der Entwicklung zurück. Deshalb ist es wichtig, die Einhaltung der Vorschriften in allen Phasen eines Projekts sicherzustellen – von der anfänglichen Konzeption bis zur Prüfung. Unternehmen, die sich frühzeitig an diese Standards anpassen, sehen in der Regel eine Senkung ihrer Gesamtlebenszykluskosten um etwa die Hälfte. Warum? Weil die Standardisierung von Dokumentation einfacher wird, Audit-Protokolle automatisiert werden können und schlichtweg weniger Aufwand entsteht, um später Korrekturen vorzunehmen.

Nahtlose Interoperabilität in industriellen Computing-Umgebungen erreichen

Verbindung von Legacy-OT/IT-Systemen in Brownfield-Industrie-Computing-Installationen

Die Integration veralteter operativer Technologien (OT) mit den heutigen IT-Systemen ist bei der Modernisierung bestehender Industrieanlagen nach wie vor vermutlich die größte Herausforderung. Die meisten Produktionsstätten arbeiten mit proprietären Protokollen und veralteten Geräten, was sie in Richtung teurer, empfindlicher Middleware-Lösungen drängt, die den Betrieb verlangsamen und viel Wartungsaufwand verursachen. Laut einem aktuellen Branchenbericht aus dem vergangenen Jahr leiden etwa zwei Drittel der Hersteller bei der Integration unter Produktionsausfällen, weil ihre Systeme nicht ordnungsgemäß miteinander kommunizieren können. Was funktioniert am besten? Der Einsatz protokollbewusster Edge-Gateways zusammen mit Feldbus-zu-Ethernet-Konvertern. Diese Geräte gewährleisten die Einhaltung kritischer Zeitvorgaben und ermöglichen gleichzeitig eine sichere bidirektionale Kommunikation zwischen den Systemen. Dieser Ansatz erhält den Wert älterer Anlagen bei und schafft eine solide Grundlage für die Erweiterung industrieller Analysefähigkeiten, ohne alles herausreißen und von vorn beginnen zu müssen.

OPC UA-Adoptionslücken und Herausforderungen bei der semantischen Interoperabilität

OPC Unified Architecture, oder OPC UA, wie es allgemein genannt wird, ist mittlerweile nahezu der Standard dafür geworden, Systeme verschiedener Hersteller in industriellen Umgebungen plattformübergreifend miteinander kommunizieren zu lassen. Doch hier liegt das Problem: Eine echte semantische Interoperabilität ist bisher noch nicht erreicht worden. Das wird besonders deutlich, wenn Geräte mehrerer Hersteller im selben Netzwerk betrieben werden. Es treten allerlei Probleme auf, da unterschiedliche Unternehmen eigene Benennungsschemata verwenden, Informationsmodelle nicht richtig zusammenpassen und Metadaten oft verloren gehen. Diese Probleme führen zu Namensraumkonflikten, die etwa 40 % der Installationen betreffen. Und was ist die Folge? Jeder betroffene Knoten benötigt in der Regel zwischen 30 und 50 zusätzlichen Stunden manueller Einrichtungsarbeit. Für echte Plug-and-Produce-Fähigkeiten brauchen Industrien herstellerneutrale Begleitspezifikationen sowie gemeinsame Lösungen zur Speicherung von Metadaten. Es reicht nicht mehr aus, lediglich sicherzustellen, dass Nachrichten übertragen werden. Wenn kontextuelle Daten während der Übertragung verloren gehen, funktionieren wichtige IIoT-Anwendungen wie Predictive-Maintenance-Systeme nicht mehr richtig. Schließlich hängt deren Funktionsweise davon ab, die tatsächliche Bedeutung hinter den Daten zu verstehen, nicht nur davon, dass Nachrichten fehlerfrei ankommen.

Datenverwaltung im großen Maßstab für echtzeitfähige industrielle Anwendungen

Latenzbewusste Datenpipelines, die Steuerschleifen mit weniger als 10 ms unterstützen

In industriellen Umgebungen müssen Computersysteme innerhalb strenger zeitlicher Vorgaben arbeiten. Bei Anwendungen wie robotergestützten Schweißoperationen, präzisen Dosieraufgaben oder geschlossenen Bewegungsregelkreisen muss das System von der Sensoreingabe bis zur Aktuatorausgabe in weniger als 10 Millisekunden reagieren. Auf heutigen Produktionsflächen werden etwa 25.000 Datensätze pro Sekunde generiert. Eine solche Datenmenge belastet herkömmliche IT-Infrastrukturen erheblich. Viele Fabriken setzen heutzutage auf Edge-Computing-Lösungen. Diese lokalen Verarbeitungseinheiten verarbeiten Telemetriedaten direkt dort, wo sie entstehen, wodurch die Abhängigkeit von entfernten Cloud-Diensten verringert und lästige Latenzprobleme eliminiert werden, die nach einer Studie des Ponemon Institute aus dem Jahr 2023 bei Produktionsleitern Kosten von rund 740.000 Dollar pro Stunde verursachen können. Um eine exakte Synchronisation zwischen realer Maschinerie und ihren digitalen Gegenstücken sicherzustellen, werden Zeitreihendatenbanken, die für eine schnelle Datenaufnahme optimiert sind, zu unverzichtbaren Werkzeugen. In Kombination mit zuverlässigen Planungsmethoden und spezieller Hardware für genaue Zeitstempel erhalten Hersteller eine bessere Übereinstimmung zwischen den Vorgängen auf der Produktionsfläche und den Darstellungen in ihren Überwachungssystemen.

Zu den wichtigsten Umsetzungsprioritäten gehören:

• Strenge Priorisierung von steuerungskritischen Signalen gegenüber nicht essentieller Telemetrie
• Unterstützung paralleler Verarbeitung für koordinierte Mehrachsenbewegungen
• Zeitstempelvalidierung über Knoten hinweg zur Sicherstellung der zeitlichen Integrität
• Leichte Komprimierung, die rechenbedingte Latenzstrafen vermeidet

Diese Maßnahmen gewährleisten die Echtzeitreaktionsfähigkeit und ermöglichen gleichzeitig eine kontinuierliche Prozessoptimierung.

Optimierung der Edge-Cloud-Architektur für industrielle Rechenlasten

Der hybride Ansatz, der Edge-Computing mit Cloud-Diensten kombiniert, bietet Organisationen die Vorteile, die sie benötigen: schnelle Reaktionszeiten genau dort, wo Aktionen stattfinden, sowie die Fähigkeit, bei Bedarf in der Cloud-Umgebung zu skalieren. Für kritische Abläufe, die keinen Aufschub dulden – wie beispielsweise Maschinenvisionsprüfungen während der Produktion, die Steuerung von Servomotoren in Fertigungsanlagen oder die Überwachung von Sicherheitssystemen, die unmittelbare Reaktionen erfordern – werden diese Aufgaben lokal ausgeführt, wodurch die Latenzzeit drastisch sinkt: von etwa 100 bis 500 Millisekunden auf unter 10 Millisekunden. Auf der anderen Seite werden rechenintensive Aufgaben, die keine sofortigen Ergebnisse benötigen – wie die Analyse historischer Trends über die Zeit, das Trainieren von KI-Modellen oder die Erkennung von Anomalien über mehrere Geräte hinweg – stattdessen mithilfe von Cloud-Ressourcen bearbeitet. Diese intelligente Aufteilung spart im Vergleich zur ausschließlichen Nutzung von Cloud-Lösungen etwa 60 Prozent der Netzwerkbandbreite ein. Um dies erfolgreich umzusetzen, müssen sorgfältige Entscheidungen getroffen werden, wo jede einzelne Aufgabe am besten platziert ist – basierend auf Faktoren wie Datenfluss zwischen Systemen, Sicherheitsaspekten und Kompatibilitätsanforderungen – anstatt einfach das zu wählen, was am leichtesten ist oder was bisher so gehandhabt wurde. Jeder Teil einer Anwendung bedarf einer sorgfältigen Prüfung dahingehend, ob er zwingend am Edge für vorhersehbare Leistung laufen muss oder mehr Nutzen daraus zieht, in größerem Maßstab in der Cloud verarbeitet zu werden, um Analysen und Speicherung zu ermöglichen.

Skalierung von Industrie-KI von Pilotprojekten zu produktionsreifen industriellen Rechensystemen

Bewältigung von Datenknappheit, Beschriftungsrauschen und Domänenverschiebung im maschinellen Lernen auf der Fertigungsebene

KI von Pilotprojekten in den vollständigen Betrieb zu überführen, bedeutet, sich mit einigen grundlegenden Datenproblemen auseinanderzusetzen, die industrielle Umgebungen beeinträchtigen. Beginnen wir mit dem Problem der begrenzten Datenverfügbarkeit. Seltene Geräteausfälle treten einfach nicht oft genug auf, um brauchbare Trainingsdatensätze aufzubauen. Die meisten Hersteller haben damit zu kämpfen – nur etwa 5 % erfassen tatsächlich umfassend Aufzeichnungen über Geräteausfälle für prädiktive Wartungsmaßnahmen. Dann gibt es da noch das Problem unsauberer Kennzeichnungen. Personen, die Datendateien annotieren, neigen dazu, inkonsistent zu sein, und Sensoren selbst können im Laufe der Zeit drifteten, was das Lernen der KI stört. Wir haben Fälle gesehen, in denen solche Fehler bei der Annotation die Modellgenauigkeit in der Praxis um nahezu ein Drittel reduzieren. Und schließlich besteht die Herausforderung sich verändernder Umgebungen. Modelle, die in kontrollierten Labortests gut abschneiden, versagen oft spektakulär, wenn sie in echte Fabriken implementiert werden, wo Maschinen sich abnutzen, Temperaturen ständig schwanken und Produktionsprozesse von Tag zu Tag variieren. Um diese Probleme zu bewältigen, müssen Unternehmen synthetische Daten für diese anspruchsvollen Randfälle generieren, intelligente Annotationstrategien einführen, die sich auf die wertvollsten Datenpunkte konzentrieren, und Techniken entwickeln, die es Modellen ermöglichen, sich unter unterschiedlichen Arbeitsbedingungen anzupassen. Nur so lässt sich sicherstellen, dass KI-Systeme zuverlässig bleiben und für Bediener sinnvoll sind, während sie mit der Unberechenbarkeit echter Produktionsflächen konfrontiert sind.

Häufig gestellte Fragen

Warum ist eine ausfallsichere Architektur in industriellen Computersystemen wichtig?

Eine ausfallsichere Architektur ist entscheidend, um totale Systemabstürze in industriellen Computersystemen zu verhindern. Durch die Verwendung von Backup-Stromquellen, automatischen Umschaltsteuerungen und Diagnosetools können Systeme sich schnell von Fehlern erholen und kostspielige Ausfallzeiten minimieren.

Welche sind die wichtigsten Standards für die Einhaltung behördlicher Vorschriften in der Industrieinformatik?

Die wichtigsten Standards sind IEC 61508 für funktionale Sicherheit, ISO 13849 für Maschinensicherheitssteuerungen und NIST SP 800-82 für Cybersicherheitsanforderungen. Die Einhaltung dieser Standards trägt dazu bei, die Lebenszykluskosten zu senken und sicherzustellen, dass Projekte den Sicherheits- und Schutzrichtlinien entsprechen.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Erreichung der Interoperabilität zwischen veralteten OT- und modernen IT-Systemen?

Die Haupt-Herausforderung besteht in der Integration unterschiedlicher, veralteter Systeme, die proprietäre Protokolle verwenden, was zu teuren Middleware-Lösungen führt. Die Implementierung protokollbewusster Edge-Gateways und Konverter kann helfen, diese Lücke effektiv zu schließen.

Welche Lücken bestehen bei der Einführung von OPC UA für industrielle Anwendungen?

Die semantische Interoperabilität bleibt eine große Herausforderung. Unterschiede in Benennungskonventionen und Metadaten können Konflikte verursachen und erfordern umfangreiche manuelle Einrichtung. Für echte Interoperabilität werden gemeinsame Lösungen zur Speicherung von Metadaten sowie herstellerneutrale Spezifikationen benötigt.

Wie profitiert die Echtzeit-Datenverwaltung in industriellen Umgebungen von Edge-Computing?

Edge-Computing ermöglicht die lokale Verarbeitung von Daten, wodurch Latenzzeiten und Abhängigkeit von Cloud-Diensten reduziert werden. Diese Architektur stellt sicher, dass Echtzeitanwendungen wie das Roboter-Schweißen mit unmittelbaren Reaktionszeiten reibungslos funktionieren.