Welche Technologien unterstützen fortschrittliches industriellen Computing?

Industrielles Ethernet und 5G: Ermöglichen von Echtzeitkonnektivität in der industriellen Datenverarbeitung

Wie industrielles Ethernet eine Kommunikation mit geringer Latenz für die intelligente Fertigung sicherstellt

In Produktionsumgebungen bieten industrielle Ethernet-Protokolle wie PROFINET und EtherCAT die Art von deterministischer, echtzeitfähiger Kommunikation, die für automatisierte Prozesse unbedingt erforderlich ist. Standard-Ethernet reicht nicht aus, wenn eine Synchronisation auf Mikrosekundenebene über mehrere Maschinen hinweg benötigt wird. Diese Protokolle erreichen dies unter anderem durch Technologien wie Time Sensitive Networking (TSN), wodurch alles pünktlich abläuft. Was bedeutet das praktisch? Roboter können präzise zusammenarbeiten, Qualitätsprüfungen erfolgen sofort bei Problemen, und Maschinen kommunizieren reibungslos miteinander. Industrielles Ethernet ist nicht nur schnell, es bietet auch Bandbreitenleistungen von bis zu 10 Gbps, sodass selbst hochauflösende Bildverarbeitungssysteme und zahlreiche Sensoren, die kontinuierlich Daten übertragen, keine Verlangsamungen verursachen. Die verwendete Hardware ist zudem robust gebaut und widersteht elektromagnetischen Störungen sowie extremen Temperaturen, die herkömmliche Geräte beschädigen würden. Und da die Datenpakete vorhersagbar eintreffen, entfallen Probleme durch Latenzspitzen, die Produktionslinien stören könnten – ein entscheidender Faktor, auf den Hersteller besonders bei ihrer Just-in-Time-Fertigung angewiesen sind.

Die Rolle von 5G bei der Stärkung der drahtlosen OT-IT-Integration

Die industrielle Vernetzung erhält durch 5G einen erheblichen Schub, dank der äußerst zuverlässigen Kommunikation mit niedriger Latenz, die wir URLLC nennen und die Reaktionszeiten von unter 1 Millisekunde erreichen kann. Und auch die Bandbreite ist beeindruckend, mit Spitzenwerten von rund 20 Gigabit pro Sekunde. Dadurch können Betriebstechnologien und Informationssysteme endlich verzögerungsfrei in Echtzeit zusammenarbeiten. Bezüglich der Anbindung: Die mMTC-Funktion ermöglicht es Fabriken, buchstäblich Millionen von Geräten pro Quadratkilometer zu integrieren. Denken Sie an all die Sensoren, die überall im Werk Temperatur, Vibration und vieles mehr überwachen. Network Slicing ist hier ein weiterer Gamechanger. Es schafft separate virtuelle Kanäle innerhalb des Netzwerks, speziell für sicherheitsrelevante Aufgaben wie die Fernsteuerung von Maschinen, während anderer Datenverkehr aus Sicherheitsgründen isoliert bleibt. Wie sieht das konkret vor Ort aus? Mobile Roboter synchronisieren sich sofort mit ihren Gegenstücken, Datentransfers erfolgen nahtlos, während sich Maschinen bewegen, und AR-Anweisungen werden genau dann direkt in die Hände der Techniker projiziert, wenn sie am dringendsten benötigt werden. All diese Verbesserungen verbinden die Abläufe direkt auf der Produktionsfläche mit den übergeordneten Unternehmenssystemen und schaffen so einen deutlich reibungsloseren Informationsfluss entlang des gesamten Produktionsprozesses.

Fallstudie: 5G und industrielles Ethernet in automobilen Montagelinien

Ein großer Automobilhersteller in Europa hat kürzlich eine gemischte Netzwerklösung eingeführt, die 5G-Technologie mit industrieller Ethernet-Verbindung kombiniert, um die Flexibilität seiner Produktionslinien zu erhöhen. Die industrielle Ethernet-Infrastruktur steuert alle Roboter und SPS-Geräte an festen Positionen in den Schweißbereichen und sorgt dafür, dass alles bis auf Bruchteile eines Millisekunden synchronisiert bleibt, sodass die Bauteile während der Montage exakt zusammenpassen. Gleichzeitig werden 5G-Verbindungen für selbstfahrende Transportfahrzeuge genutzt, die Karosserien von Station zu Station bewegen, ohne auf physische Kabel angewiesen zu sein. Das Besondere an diesem System ist die präzise Echtzeitverfolgung jedes einzelnen AGV mit einer Genauigkeit von etwa plus oder minus 2 Zentimetern. Außerdem gibt es fliegende Inspektionsdrohnen, die sofortige Warnungen senden, wenn etwas schiefgeht, und Experten können Arbeiter mithilfe von Augmented-Reality-Brillen aus beliebigen Orten der Welt bei komplexen Aufgaben unterstützen. Nach der Einführung dieses dualen Netzwerks sanken die Rüstzeiten um fast die Hälfte (rund 40 %) und Kommunikationsverzögerungen verringerten sich um nahezu 93 % im Vergleich zu den alten Wi-Fi-Systemen. Die Kombination aus zuverlässigen Kabelverbindungen und der Freiheit drahtloser Technologien bietet ihnen das Beste aus beiden Welten – bessere Gesamtleistung und gleichzeitig schnelle Anpassungsfähigkeit an wechselnde Anforderungen auf der Fabriketage.

Edge- und Cloud-Computing: Verteilte Intelligenz in der industriellen IoT-Welt

Edge- vs. Cloud-Computing: Ausbalancieren von Latenz, Bandbreite und Skalierbarkeit im industriellen Computing

Industrielle Systeme setzen zunehmend auf ein hybrides Modell, bei dem Edge-Computing zeitkritische Aufgaben übernimmt und Cloud-Plattformen großflächige Analysen verwalten. Diese Aufteilung begegnet wesentlichen betrieblichen Einschränkungen:

Wenn Edge-Knoten Sensordaten direkt an der Quelle verarbeiten, können sie die Reaktionszeiten von unter 10 Millisekunden liefern, die zur Steuerung von Robotern und zum reibungslosen Betrieb von Sicherheitssystemen in stark frequentierten Fertigungsumgebungen erforderlich sind. Gleichzeitig sammeln Cloud-Plattformen diese Informationen aus verschiedenen Standorten, um Prognosen zu erstellen und durch leistungsstarke Machine-Learning-Algorithmen langfristig Optimierungsmöglichkeiten für den Betrieb zu ermitteln. Die Kombination reduziert den Netzwerkverkehr um etwa 70 Prozent, ohne dabei den Überblick über den Gesamtbetrieb oder den Zugriff auf historische Leistungsdaten zu verlieren. Hersteller, die diesen hybriden Ansatz verfolgen, beschleunigen ihre Entscheidungsprozesse typischerweise um rund 30 % und verbrauchen ungefähr die Hälfte weniger Bandbreite im Vergleich zu Unternehmen, die ausschließlich auf Cloud-Infrastruktur setzen. Diese Einsparungen schlagen sich in konkreten Vorteilen für das tägliche Operationsmanagement nieder.

Echtzeit-Datenverarbeitung am Edge: Anwendungen mit industriellen Edge-Geräten

Edge-Geräte in industriellen Umgebungen nehmen Rohsensordaten auf und wandeln diese direkt vor Ort in handlungsrelevante Erkenntnisse um, ohne auf eine Cloud-Verarbeitung warten zu müssen. Bei vorausschauenden Wartungsmaßnahmen können lokale Analysen von Vibrationen und Temperaturmustern Lagerprobleme bereits zwischen 8 und möglicherweise sogar 12 Stunden im Voraus erkennen. Fertigungsanlagen verzeichneten nach der Einführung dieser Systeme im Jahr 2023 etwa 45 % weniger unerwartete Ausfallzeiten. Die an Edge-Gateways angebundene Bildverarbeitungstechnologie prüft die Produktqualität während der Produktion entlang der Fertigungsstraßen und erfasst fehlerhafte Einheiten mit einer beeindruckenden Genauigkeit von rund 99,2 % bei etwa 120 pro Minute. Dies ist besonders wichtig in Fabriken, in denen Internetverbindungen instabil oder unzuverlässig sein können. Zudem bleibt durch die lokale Datenverarbeitung innerhalb des Werks sichergestellt, dass sensible Betriebsdaten hinter den Unternehmensfirewalls verbleiben und nicht an externe Standorte übertragen werden.

KI und maschinelles Lernen am Rand: Vorantreiben der vorausschauenden Wartung und Prozessoptimierung

Maschinelles Lernen zur Anomalieerkennung in industriellen Umgebungen

Industrielle Machine-Learning-Algorithmen analysieren Sensordaten von Fabrikanlagen, um kleine Veränderungen bei Schwingungen, Temperaturen und dem Energieverbrauch zu erkennen – dies sind oft erste Anzeichen dafür, dass Lager verschleißen oder Motoren nicht effizient genug laufen. Wenn Unternehmen diese ML-Modelle direkt an der Quelle ausführen, anstatt Daten an entfernte Server zu senden, reduzieren sie Verzögerungen durch Internetverbindungen. Dadurch werden Probleme nahezu sofort erkannt, sodass Techniker sie beheben können, bevor es zu schwerwiegenden Ausfällen kommt. Das Ponemon Institute hat letztes Jahr eine Studie durchgeführt, die zeigte, wie teuer unerwartete Stillstände für Produktionsanlagen tatsächlich sind – manchmal übersteigen sie 740.000 Dollar pro Stunde! Fabriken, die auf Edge Computing mit maschinellem Lernen umgestellt haben, verzeichneten in verschiedenen Branchen, darunter Automobilfertigungsstraßen und Lebensmittelverarbeitungsbetrieben, in denen bereits geringfügige Unterbrechungen enorme Verluste verursachen können, einen Rückgang der Geräteausfallraten um etwa 45 Prozent.

Generative KI in industrieller Software: Anwendungsfälle für prädiktive Analytik und Optimierung

Generative KI nutzt historische Betriebsdaten und erstellt daraus Vorhersagemodelle, die Unternehmen dabei helfen, ihre Wartungspläne zu optimieren und Produktionsprozesse zu beschleunigen. Was sie von herkömmlichem maschinellem Lernen unterscheidet, ist die Fähigkeit, „Was-wäre-wenn“-Simulationen durchzuführen. Diese Systeme können tatsächlich vorhersagen, was passiert, wenn Bediener Maschineneinstellungen verändern, und analysieren beispielsweise, wie sich die Ausgabegüte verändert oder welche Auswirkungen dies auf den Energieverbrauch haben könnte. Einige reale Anwendungen sind ebenfalls sehr interessant. Wenn beispielsweise tatsächliche Ausfalldaten knapp sind, erzeugen diese Systeme synthetische Ausfalldatensätze, um Erkennungsmodelle zu trainieren. Sie ermitteln auch die besten Kalibrierungseinstellungen, um Materialabfall während der Fertigung zu reduzieren. Und nicht zuletzt prognostizieren sie, wie lange Komponenten unter verschiedenen Umweltbedingungen halten werden. Auch die Zahlen belegen dies: IDC schätzt, dass bis 2025 die Hälfte aller industriellen Daten direkt an der Quelle verarbeitet wird, anstatt zur Verarbeitung woandershin gesendet zu werden, was die Abläufe definitiv beschleunigt. Unternehmen, die diese Technologien bereits implementiert haben, verzeichnen laut einer Gartner-Studie aus dem vergangenen Jahr etwa eine 20-prozentige Reduzierung der Wartungskosten.

Cybersicherheit und Virtualisierung: Schutz und Skalierung industrieller Computersysteme

Sicherung industrieller Netzwerke: Abwehr von Cyberbedrohungen in kritischer Infrastruktur

Je stärker unsere industriellen Systeme miteinander verbunden sind, desto größer wird das Problem durch Cyberbedrohungen. Betrachten Sie nur die Zunahme von Ransomware-Angriffen auf Produktionsstätten – laut dem Ponemon-Bericht aus 2023 haben sich die Fälle letztes Jahr um fast 87 % erhöht. Wenn Hacker einmal durch die Verteidigungslinien brechen, verursachen sie nicht nur Probleme, sondern bringen die Produktion vollständig zum Erliegen. Unternehmen verlieren dabei im Durchschnitt jeweils rund 740.000 US-Dollar. Um geschützt zu bleiben, benötigen Hersteller mehrschichtige Sicherheitsmaßnahmen. Zunächst ist es sinnvoll, Betriebstechnologie (OT) von herkömmlichen IT-Netzwerken zu trennen. Dann gibt es da noch das sogenannte Zero-Trust-Modell, bei dem niemand mehr automatisch Zugriffsrechte erhält. Echtzeit-Überwachung hilft dabei, Probleme zu erkennen, bevor sie sich weiter ausbreiten. Hinzu kommt, dass regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen alle drei Monate sowie die sicher verschlüsselte Kommunikation aller Sensoren zwischen den einzelnen Punkten eine zusätzliche Schutzschicht in Fabriken und Anlagen schaffen.

Virtualisierung und Containerisierung (OCI, PLCnext): Flexible Bereitstellung für industrielle KI- und Edge-Anwendungen

Die Standards der Open Container Initiative (OCI) zusammen mit Plattformen wie PLCnext ermöglichen den Einsatz von industriellen KI- und Edge-Anwendungen auf flexible und skalierbare Weise. Wenn Unternehmen virtualisierte Umgebungen einführen, reduziert sich ihre Abhängigkeit von physischer Hardware typischerweise um etwa 40 Prozent, wodurch die Implementierung jener Algorithmen zur vorausschauenden Wartung, über die heutzutage ständig gesprochen wird, beschleunigt wird. Besonders interessant ist, dass containerisierte Anwendungen unabhängig vom Einsatzort – sei es auf robusten kleinen Edge-Geräten vor Ort oder auf leistungsstarken zentralen Servern im Hauptquartier – konsistent funktionieren. Diese Konsistenz erleichtert den reibungslosen Übergang von Machine-Learning-Modellen von der Testphase in den produktiven Betrieb. Hinzu kommen weitere Vorteile, die erwähnenswert sind: Mithilfe dieser Container können Unternehmen schnell skaliern, wenn die Nachfrage ansteigt, separate Sicherheitszonen für verschiedene Steuerungsfunktionen einrichten und sogar die Firmware von SPS-Geräten remote aktualisieren, ohne den Betrieb vollständig herunterfahren zu müssen. Insgesamt senkt diese Art der Infrastruktur die Kosten um rund 30 % im Vergleich zu traditionellen Methoden und erhöht gleichzeitig die Anpassungsfähigkeit des Systems sowie die langfristige Betriebsstabilität erheblich.

FAQ

Welche Vorteile bietet die Verwendung von Industrial Ethernet in der Fertigung?

Industrial Ethernet gewährleistet eine Kommunikation mit geringer Latenz, die für automatisierte Prozesse unerlässlich ist, und bietet Bandbreiten bis zu 10 Gbps, robuste Hardware sowie vorhersehbare Paketzustellung.

Wie verbessert 5G die industrielle Vernetzung?

5G bietet hochzuverlässige Kommunikation mit extrem niedriger Latenz, unterstützt hohe Gerätedichte durch mMTC und ermöglicht Network Slicing für sicherheitsrelevante Aufgaben, wodurch die Echtzeit-Integration über Funk verbessert wird.

Welchen Vorteil bietet Edge Computing im industriellen IoT?

Edge Computing ermöglicht die Echtzeitverarbeitung mit einer Latenz unter 5 ms, reduziert die Netzwerkbelastung und hält sensible Daten lokal innerhalb des Unternehmens sicher, im Gegensatz zu cloudbasierten Systemen.

Wie werden maschinelles Lernen und generative KI in industriellen Umgebungen eingesetzt?

Maschinelles Lernen erkennt Anomalien in Echtzeit und verringert so das Risiko von Ausfällen. Generative KI erstellt prädiktive Modelle zur Prozessoptimierung und kann „Was-wäre-wenn“-Simulationen durchführen, um die Effizienz zu steigern.

Wie profitieren industrielle Anwendungen von Virtualisierung und Containerisierung?

Virtualisierung ermöglicht eine flexible Bereitstellung, verringert die Abhängigkeit von physischer Hardware und schafft skalierbare und sichere Umgebungen für industrielle KI- und Edge-Anwendungen.