Die gesamte Wertschöpfungskette wird im Rahmen der digitalen Transformation anwendungsübergreifend miteinander verknüpft. Hierbei kommen Technologien des Internet of Things (IoT) zum Einsatz, um die klassische Betriebstechnik (Operational Technology – OT) mit moderner Informations- und Kommunikationstechnologie – IKT (Information and Communication Technology – ICT) zusammenzuführen, sofern sich daraus wirtschaftliche oder gesellschaftliche Vorteile ergeben. Eine treibende Motivation dieser Konvergenz ist der Wunsch, eine Infrastruktur betreiben zu können, die auf herstellerunabhängigen Standards basiert, was eine erhöhte Flexibilität zum Vorteil hätte. 

Die digitale Vernetzung

Relevant in diesem Zusammenhang ist die digitale Vernetzung in industriellen Anwendungsfällen. In der Produktion spielten nun rund 40 Jahre lang die Feldbus-Systeme und ihre Ethernet-basierten Nachfolger eine wesentliche Rolle. Aktuell stehen wir jedoch vor dem Durchbruch einer Reihe herstellerunabhängiger Standards, die in der Time-Sensitive-Networking-Arbeitsgruppe des Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) verabschiedet werden. Darauf aufbauend werden Maschinen zukünftig mittels Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA) kommunizieren, das in der Normenreihe 62541 der International Electrotechnical Commission (IEC) standardisiert wurde. Auch der Grundstein zum Einzug der fünften Mobilfunkgeneration (5G) in die Fabrik ist bereits gelegt, indem ab diesem Jahr Nutzer lokale Frequenzen erwerben können. 

Die Bereiche der Konnektivität (TSN) und Kommunikation (OPC UA) decken jedoch nur einen Teil der klassischen Automatisierungspyramide ab, die sich bekanntlich von der Eingabe-Ausgabe (E/A), den speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS), über Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA)-Systeme und Manufacturing Execution Systems (MES) bis hin zum Enterprise Resource Planning (ERP) erstreckt. Der Industrie-4.0-Vision folgend soll diese Pyramide langfristig durch den Einsatz von autonomen Cyber-physischen Systemen (CPS) ersetzt werden. Intelligente, autonome Einheiten agieren direkt miteinander, um eine möglichst flexible Produktion zu ermöglichen.

Das Cloud Computing

In der Zwischenzeit hält jedoch zunächst das Cloud-Computing-Paradigma Einzug in die Produktion. Geräte, Daten und Dienste werden über zentrale Server im Internet vernetzt, um Abläufe zu optimieren und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Bei der Anbindung von Maschinen und deren Daten an die Cloud und möglicherweise auch der Maschinensteuerung aus der Cloud heraus, stellen sich einige Fragen. Diese lassen sich grob in zwei Bereiche untergliedern: Die Verarbeitung von Produktionsdaten auf externen Servern in Zeiten der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und globaler Cyberangriffe sowie die Erfüllung von Netzwerk-Anforderungen, insbesondere mit Blick auf eine deterministische Kommunikation. 

Um diese Fragen zu beantworten, ist ein Blick in die Vergangenheit hilfreich: Seit etwa 70 Jahren können wir einen alternierenden Trend in verteilten Computersystemen erkennen. Während bereits in den 1950er/60er-Jahren die ersten Großrechner zentral genutzt werden konnten, änderte sich der Trend in den 1980er/90er-Jahren zugunsten von verteilten Client-Server-Systemen. Seit Beginn der Jahrtausendwende werden unter dem Begriff Cloud Computing wieder Daten und Dienste zentral gespeichert und gehosted. Wie zuvor angerissen, können und sollen jedoch nicht alle Daten außerhalb der eigenen administrativen Domäne und außerhalb definierter geopolitischer Grenzen verarbeitet werden. Die Gründe Daten lokal oder zentral zu verarbeiten sind vielfältiger Natur und unter anderem als ‚the Vs of Big Data‘ bekannt:

• Datenmenge (Volume) – Herausforderung: ungefilterte zentrale Speicherung. 
• Datengeschwindigkeit (Velocity) – Herausforderung: Kommunikation aller Daten über ein Netzwerk. 
• Datenvielfalt (Variety) – Herausforderung: zentrale Interpretation heterogener Daten.
• Datenvertraulichkeit (Vulnerability) – Herausforderung: Speicherung der Daten außerhalb der administrativen Domäne. 
• Datenflüchtigkeit (Volatility) – Herausforderung: heterogene Persistenzanforderung an Daten. 
• Datengültigkeit (Validity) – Herausforderung: heterogene Relevanz von Daten.

Das Edge Computing

Das Kontinuum verschiedener Edge-Computing-Begriffe.

© Fraunhofer FOKUS

Es gibt demnach Situationen, in denen Daten nicht in eine zentrale Cloud-Instanz transferiert werden können oder sollen. Unter dem Edge-Computing-Paradigma wird ein verteilter Cloud-Computing-Ansatz verstanden, um Daten entsprechend lokal vorverarbeiten zu können. Das gesamte Spektrum möglicher Verteilungen kann als Fog Computing bezeichnet werden. Die Begriffe selbst sind in der Literatur jedoch nicht einheitlich definiert und werden je nach Anwendungsdomäne teils unterschiedlich verwendet. 

In der Automatisierung gibt es eine Reihe von Anwendungsfeldern für das Edge-Computing-Paradigma. Primär lassen sich entweder existierende OT-Infrastrukturen ergänzen oder teilweise ersetzen. Im ersten Fall lassen sich Edge-Knoten einsetzen, um beispielsweise Anwendungen dynamisch an der Datenquelle zu installieren und auszuführen. Insbesondere Ansätze aus dem Fachbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) können hier Anwendung finden. Ein griffiges Beispiel wäre eine Augmented-Reality(AR)-basierte Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI), die sehr kurze Latenzen in der Kommunikation benötigt und hohe Anforderungen im Bereich der Objekt-Erkennung stellt. Analog zur OT-/ICT-Konvergenz der Konnektivitäts- und Kommunikationstechnologien und dem Trend der ‚Softwareisierung‘ folgend, können jedoch auch Teilaspekte durch ICT-Ansätze ersetzt werden. So könnten die Grenzen zwischen physischen SPS und den klassischen Industrial PCs (IPCs) durch den Einsatz von Edge-basierten, virtualisierten SPS weiter verschwimmen. Offene Fragestellungen, wie etwa die garantierte Einhaltung Deadline-getriebener, harter Echtzeit-Anforderungen auf Mehrzweck-Hardware unter Verwendung von Virtualisierungsumgebungen, sind jedoch noch nicht abschließend gelöste Herausforderungen. 

Die Standardisierung

Eine notwendige Voraussetzung für diese Entwicklungen: Die Nutzung von offenen, unabhängigen Standards. Nur so lässt sich die Abhängigkeit von einzelnen Herstellern aufbrechen. Vorteil ist: Zukünftig sind softwarebasierte Infrastrukturen möglich, die sich mittels Management-Systemen dynamisch an die jeweilig aktuellen Anforderungen anpassen lassen. Hierbei gilt es allerdings verschiedene Technologien zur Konnektivität, Kommunikation, Virtualisierung, Orchestrierung und Datenbeschreibung zu berücksichtigen. Häufig wird hierbei der aus dem Mobilfunk kommende Standard Multi-Access Edge Computing (MEC) erwähnt, der von dem European Telecommunications Standards Institute (ETSI) spezifiziert wird. Dieser greift jedoch zu kurz und wird insbesondere den Bedürfnissen und Anforderungen der Automatisierungstechnik nicht gerecht. 

Eine Referenzarchitektur

Vorläufiges Referenzarchitekturmodell Edge Computing 4.0 (RAMEC4.0).

© Fraunhofer FOKUS

Die Komplexität des Ganzen ist aus der vorläufigen Version des Referenzarchitekturmodells Edge Computing 4.0 (RAMEC 4.0) zu ersehen. Dieses entstand in Anlehnung an das Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0). Anforderungen wie Sicherheit, Echtzeit-Fähigkeit, Beschleunigung (etwa zur effizienten Verwendung von neuronalen Netzen) und Management müssen auf verschiedenen Ebenen unterschiedlich adressiert werden, die je nach topologischer Position verschiedene Ausprägungen haben können. Daraus resultiert der Bedarf an unterschiedlichen Edge-Lösungen, die aus einer Kombination von Domain-spezifischen Standards bestehen. Insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) ist es mit ihren begrenzten Ressourcen kaum möglich, hier eine geeignete Auswahl zu treffen und die ausgewählten Lösungen zu kombinieren. Es gibt zwar bereits einige proprietäre Lösungen verschiedener Anbieter, aktuelle Entwicklungen erinnern jedoch ein wenig an die Anfänge des bald überstandenen ‚Feldbus-Krieges‘. 

An dieser Stelle setzt das Industrie-getriebene Edge Computing Consortium Europe (ECCE) an, das im Laufe des Jahres als gemeinnützige europäische Einrichtung gegründet werden soll. Ziel ist es, Forschungs- und Entwicklungszeiten sowie Herstellerabhängigkeiten zu reduzieren und ein offenes Edge-Computing-Ökosystem zu entwickeln, das insbesondere auch europäische Besonderheiten mit berücksichtigt, wie beispielsweise die DSGVO oder spezifische Normen. Um dieses Ziel zu erreichen, sollen Edge-Knoten entwickelt werden, die auf offenen Standards basieren und aus aufeinander abgestimmten, offenen Softwarekomponenten bestehen. Es werden hierbei primär nicht neue Standards entworfen oder Implementierungen vorangetrieben, sondern vielmehr praxisrelevante Empfehlungen zu folgenden Punkten ausgesprochen:

• Domänenbezug: Beschreibung konkreter Anforderungen durch Industriepartner fokussierter Domänen (etwa der diskreten Fertigung); 
• Referenzmodell: Abgrenzung des konkreten Problemraums (zum Beispiel: Gateway-Edge im RAMEC4.0); 
• Standards: Empfehlung von und Beiträge zu relevanten Standards (IEEE TSN, IEC 62541 oder IEC 23360-x:2006); 
• Initiativen: Austausch und Koordination mit Konsortien (Plattform Industrie 4.0, Industrial Internet Consortium – IIC, OPC Foundation); 
• Implementierung: Kombination von und Beiträge zu quelloffenen Implementierungen (EdgeXFoundry, Akraino oder Kubernetes); 
• Blaupausen: Evaluation konkreter Edge-Knoten in realistischen Umgebungen und Rückführung der Ergebnisse.

Im November 2018 begrüßten bereits über ein Dutzend Partner auf dem Edge-Computing-Forum die Gründung des Konsortiums. Weitere Unternehmen sind eingeladen, den Entstehungsprozess aktiv mitzugestalten.

Die Anwendung des Edge-Computing-Paradigmas endet jedoch nicht in der Produktion. Vielmehr kann in allen Bereichen des Industrial Internet of Things (IIoT) die eingangs beschriebene OT-/ICT-Konvergenz beobachtet werden, die sich nicht ausschließlich auf die Konnektivität begrenzt. Die Vernetzung der gesamten Wertschöpfungskette innerhalb und über Anwendungsdomänen hinweg bedarf einer Vielzahl von standardisierten Lösungen. Eine der wichtigsten Schlüsseltechnologien werden hierbei verteilte Cloud-Computing-Ansätze sein – unabhängig von der konkret verwendeten Terminologie.

Autor:
Dr. Alexander Willner ist Leiter des Industrial IoT ­Centers am Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikations­systeme (FOKUS).