Die vergangenen 20 Jahren hat sich der Begriff des Cloud Computing nach und nach von einem Virtualisierungskonzept der IT zu einer festen Größe im industriellen Umfeld entwickelt. Produzierende Unternehmen haben längst erkannt, dass zahlreiche Prozesse, Daten und Analysen deutlich effizienter über zentralisierte Strukturen abgebildet werden können, als diese vor Ort zu verarbeiten. Doch mit der wachsenden Intelligenz von Fertigungsanlagen und -prozessen entsteht ein paralleler Trend, der wieder mehr maschinennahe Rechenleistung fordert: das sogenannte Edge und Fog Computing, also die Hardware, die innerhalb des lokalen Netzwerkes einer Betriebsstätte arbeitet. Neudeutsch wird hier- für bei den Rechnerarchitekturen zwischen ‚On-Premise‘- und ‚Off-Premise‘-Lösungen unterschieden, die sich entweder auf dem (Firmen-)Campus im Netzwerk oder an einem entfernten Standort befinden. Die datenbasierte Integration sämtlicher Wertschöpfungsprozesse ist dabei einer der entscheidenden Faktoren für die Wettbewerbsfähigkeit der produzierenden Industrie. 

Die Gründe für den steigenden Bedarf nach anlagennaher Rechenleistung liegen dabei vor allem in der stetig wachsenden Menge an zu verarbeitenden Daten aufgrund zunehmend intelligenter Sensorik an der Maschine. So entstehen Messdaten in mehreren Dimensionen pro Betrachtungsfall – etwa Schalldruck, Temperatur und Vibrometrie-Daten –, die gemeinsam verarbeitet werden müssen. Zugleich steigt die Geschwindigkeit, in der datenbasierte Prozesse in digitalisierten industriellen Anwendungen durchgeführt werden. Verzögerungen oder gar Stillstände aufgrund von schwankenden Übertragungs- oder Latenzzeiten werden so zum Flaschenhals für effiziente Fertigungsprozesse und müssen mittels Rechenarchitekturen umgangen werden, die in Echtzeit innerhalb des jeweiligen Netzwerks ihre Arbeit verrichten. An die Systeme werden dabei hohe Anforderungen gestellt: Sie müssen unter rauen Umgebungsbedingungen ausfallsicher funktionieren und zugleich Server-ähnliche Performance bieten, um der wachsenden Komplexität ihrer Einsatzgebiete gerecht zu werden. 

Edge Computing bietet den Vorteil absoluter Unabhängigkeit von externen Infrastrukturen sowie autonomen Betrieb – auch dann, wenn die Konnektivität nach außen nur eingeschränkt oder überhaupt nicht verfügbar ist. Daraus leitet sich für viele Unternehmen im industriellen Umfeld folgender Grundsatz ab: Nur das nötigste in der Cloud, so viel wie möglich lokal. 

Das bedeutet konkret: Prozesse, die skalierbar für mehrere Standorte anwendbar sein sollen oder laufende Analysen großer Datenmengen sind demnach in der Cloud richtig aufgehoben. Alle Prozesse, bei denen Daten mit hoher Übertragungsrate übermittelt oder hohes Datenaufkommen in Echtzeit verarbeitet werden müssen, erfordern dahingegen eine lokale Verarbeitung.
 

Anforderungen im Edge Computing

Beim Einsatz von Computersystemen im industriellen Umfeld herrschen extrem hohe Anforderungen an die Geräte. Einer der wichtigsten Aspekte eines Industrie-PC beim Edge beziehungsweise Fog Computing ist der ausfallsichere Dauerbetrieb. Um Stillstände von Anwendungen zu vermeiden, sind die Computersysteme mit industriellen Netzteilen ausgestattet, die für den Dauer-betrieb ausgelegt sind. Bei zusätzlichen Anforderungen an Ausfallsicherheit kommen redundante Netzteile zum Einsatz, bei welchen zwei Netzteil-Einschübe gemeinsam in einem Netzteil-Käfig montiert und jeweils auf eine eigene Phase aufgeschaltet werden. Fällt ein Netzteil-Einschub aus, so springt der zweite ein, um einen Systemausfall im Gerät zu verhindern. Die höchste Sicherheitsstufe im Hinblick auf Stromversorgung bietet eine unterbrechungsfreie Stromversorgung (USV). Diese wird verwendet, um auch bei etwaigen Störungen im Stromnetz die Versorgung kritischer elektrischer Lasten sicherzustellen. 

Bei Edge-Anwendungen müssen die Rechnersysteme häufig extremen Bedingungen trotzen – etwa in der industriellen Stahlverarbeitung.

© Inonet

Neben dem Netzteil ist die Industriehärte der weiteren eingesetzten Komponenten beim anlagennahen Einsatz nicht zu vernachlässigen. So müssen die eingesetzten Komponenten im industriellen Umfeld oft hohen Temperaturen standhalten. Um auch hier einen zuverlässigen Betrieb des Systems zu gewährleisten, ist ein großzügiges Kühlkonzept notwendig. Dabei kann entweder auf eine aktive Kühlung durch Lüfter oder auf eine passive Kühlung durch Wärmeableitung über Kupferleitungen und Kühllamellen am Äußeren des Gehäuses zurückgegriffen werden. Passive Kühlkonzepte eignen sich hervorragend für Industriecomputer, die maschinennah eingesetzt werden, da eine Passivkühlung meist ein geschlossenes Gehäuse mit sich bringt. So ist der Industriecomputer besser vor dem Eindringen von Staub und Spritzwasser geschützt. 

Um die Total Cost of Ownership (TCO) zu senken, verwenden Unternehmen über mehrere Jahre hinweg dieselbe Software, welche genau für die jeweilige Anwendung entwickelt wurde. Dies hat zur Folge, dass die Hardware ebenso über mehrere Jahre hinweg revisionsgleich bezogen werden können muss, um vollständige Kompatibilität zu gewährleisten. Aus diesem Grund spielt die Langzeitverfügbarkeit der einzelnen Komponenten eine große Rolle im Beschaffungsprozess von Industriecomputern.
Um einen effizienten Betrieb von Anwendungen im Rahmen des Industrial Internet of Things zu gewährleisten, sind neben der reinen industrietauglichen Hardware zahlreiche Aspekte im Hinblick auf die Datenverarbeitung, Datenanalyse und Datenspeicherung zu beachten. So können beispielsweise Anwendungen, die essenzielle Maschinen im Produktionsprozess in Echtzeit steuern und dabei große Mengen an Daten verarbeiten, nur selten sinnvoll in die Cloud ausgelagert werden.

Ein Industriecomputer, der im Kontext des Edge Computing eingesetzt wird, muss Echtzeit-Verhalten aufweisen, um einen flüssigen Ablauf der Anwendung gewährleisten zu können. Ein langer Transfer der Daten in die Cloud würde die Reaktionszeit der Anwendung und somit einen effizienten Ablauf maßgeblich einschränken. 
 

Datendurchsatz macht den Unterschied

So werden bei Machine-Visionen-Applikationen, wie beispielsweise der optischen Qualitätskontrolle über hochauflösende Kameras, hohe Datenraten aufgezeichnet, die innerhalb kürzester Zeit – mitunter innerhalb von Millisekunden – verarbeitet werden müssen. Das Resultat der Berechnung, etwa der Befehl zum Entfernen eines Werkstücks aufgrund mangelnder Qualität aus dem Fertigungsprozess, muss unmittelbar erfolgen, um einen reibungslosen Prozess zu ermöglichen. Die Verarbeitung solcher Datenmengen innerhalb der Cloud ließe sich aufgrund durchschnittlich erzielbarer Übertragungsraten und -zeiten niemals in derselben Präzision und Geschwindigkeit realisieren. In solchen Applikationen setzt Inonet auf Embedded-Systeme mit Server-ähnlicher Performance wie dem Concepion-txf-L: ein kompakter Industrierechner mit Abmessungen von lediglich 215 mm × 131 mm × 297 mm, der mit leis-tungsstarken XEON D-Prozessoren mit bis zu 16 Kernen und Grafikkarten bestückt werden kann, um Rechen- und Grafik-intensive Aufgaben direkt an der Fertigungsanlage zu bewältigen.

Latenzzeit vermeiden

Eine weitere große Herausforderung beim Datentransfer ist die Latenzzeit. Je näher der Industriecomputer an die Anwendung angebunden ist, desto geringer und seltener sind Latenzprobleme. Die schnellste und sicherste Verbindung für den reibungslosen Datenverkehr im industriellen Umfeld ist die drahtgebundene Variante. So wird eine große Bandbreite für den Datenfluss ermöglicht – zudem sind drahtgebundene Anwendungen, die sich in einem autarken On-Premise-Netzwerk befinden, vor unerwünschten externen Zugriffen geschützt. 

Die Vermeidung von Latenzzeiten ist vor allem dann ausschlaggebend, wenn die Sicherheit von Personal von der reibungslosen Steuerung der Fertigungsanlage abhängig ist – etwa bei kollaborativen Robotern, die ihre Arbeit gemeinsam mit Menschen verrichten. Ein Befehl zum Anhalten des laufenden Vorgangs bei Gefahr für den Menschen duldet hier keine Toleranz für Latenzzeiten oder gar Verbindungsabbrüche durch Unsicherheit beim Quality of Service der Internetverbindung. Entscheidend sind vielmehr deterministische Antwortzeiten, also der absolute Verlass auf Verarbeitungs- und Übertragungszeiten innerhalb einer Applikation. Robuste und ausfallsichere 19-Zoll-Industrie-PCs der Mayflower-Serie von Inonet kommen in solchen Applikationen zum Einsatz, da sie neben redundanten und leis-tungsfähigen Komponenten mit Soft-SPS-Systemen ausgeliefert werden können, die bereits auf Rechnerebene die Maschinensteuerung abbilden können.

Cloud für weiterführende Anwendungen

Nachdem die aufwendige Analyse und Verarbeitung der Daten in Maschinennähe vollzogen wurde, können die Daten anschließend über eine Cloud-Lösung archiviert werden. Hier kann eine ideale Basis für weiterführende Anwendungen, wie Data Analysis und Data Visualization, geschaffen werden. Die Speicherung von großen Datenmengen ist durch eine Off-Premise-Lösung durchaus sinnvoll, da so eine Skalierbarkeit hinsichtlich des Speichervolumens in nahezu unbegrenztem Ausmaß möglich ist. Auch bezüglich eines standortübergreifenden, weltweiten Zugriffs auf die Daten kann eine Cloud dann ihre Vorteile ausspielen.

Die ideale Lösung für eine effiziente und sichere IT-Infrastruktur hängt letztendlich stark vom Anwendungsgebiet samt Anforderungen und den anfallenden Datenmengen ab. „So viel wie möglich lokal, so viel wie nötig in der Cloud“ – dieser Satz bezeichnet das erstrebenswerte Mischkonzept der Hybrid Cloud, welche die Vorteile beider Welten, sowohl On-Premise als auch Off-Premise, bestmöglich vereint.

Autor: Benedikt Merl ist Head of Marketing bei Inonet.