Siemens, IBM und Red Hat kooperieren, um Herstellern und Anlagenbetreibern eine offene, flexible und sicherere Lösung zur Steigerung der Verwertbarkeit von Echtzeit-Betriebsdaten zu bieten. Wie sieht diese Zusammenarbeit aus?

Marilies Rumpold-Preining: Durch die gemeinsame Initiative kann Siemens MindSphere auf der Red Hat OpenShift Plattform betrieben werden. Damit können Unternehmen, die MindSphere verwenden, die Vorteile einer Hybrid-Cloud-Architektur und der Kubernetes-Technologie nutzen. Die IoT-Lösung kann so einfacher an unterschiedlichen Standorten etabliert werden und man gewinnt an Geschwindigkeit und Agilität im Betrieb. Gleichzeitig werden damit sehr strikte Data Privacy Regeln eingehalten, wie sie beispielsweise im Pharma- oder medizinischen Bereich erforderlich sind, da die Lösung mit OpenShift in einer Private Cloud betrieben werden kann und nicht an eine Public Cloud gebunden ist.

Anwendungsfälle, die niedrige Latenzzeiten für den Datenzugriff erfordern, werden ebenso unterstützt wie der Einsatz in entfernten oder extremen Belastungen ausgesetzten Lokationen. Große Datenmengen können lokal verarbeitet und müssen nicht erst in eine Public Cloud hochgeladen werden, was auch Kostenvorteile bedeuten kann. Durch die zeitnahe Verarbeitung und Analyse von Sensordaten und anderen Informationen können Probleme frühzeitig erkannt und bearbeitet werden. Eine Kombination von Private Cloud und der Nutzung vom Public Cloud Services ist durch den Hybrid Cloud Ansatz jederzeit möglich. Daten lassen sich vor Ort nutzten oder werden über die Container-Plattform ‚Services‘ in der Public Cloud zur Verfügung gestellt.

Marilies Rumpold-Preining, Director Red Hat Synergy bei IBM.

© IBM

Welche Perspektiven ergeben sich aus der Zusammenarbeit? Für die Partner, aber auch für die Industrien?

Marilies Rumpold-Preining: Kunden wählen ihren Partner für eine lokale Implementierung der MindSphere-Lösung und es stehen verschiedene Betriebsmodelle zur Verfügung – vom Betrieb durch die hausinterne IT bis hin zum kompletten Betrieb durch einen Partner wie IBM oder durch Siemens. Die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und die Entwicklung und Nutzung von Services wird durch den Einsatz von Container-Technologie erleichtert.

Können Sie praktische Einsatzmöglichkeiten von Siemens MindSphere auf OpenShift ‚on premise‘ bzw. ‚on the edge‘ erläutern?

Marilies Rumpold-Preining: Mit dem Betrieb von Siemens MindSphere auf Red Hat OpenShift sind die Daten auf einer Private Cloud vor Ort nutzbar; sie können lokal vorverarbeitet und selektiert werden. Machine Learning ist ein gutes Anwendungsbeispiel: Hier fallen sehr große Datenmengen an, die nicht per Cloud geteilt, sondern lediglich lokal benötigt werden. Die Daten können in einer Private Cloud rasch am ‚Edge‘, am Entstehungsort, verarbeitet und zur Verfügung gestellt werden. Durch die Edge-Technologie sind Anwender auch nicht auf einen Cloud-Anbieter festgelegt, sondern können ihre Daten dort hosten, wo es ihnen technisch am besten passt oder am sichersten erscheint. Zudem werden sie in die Lage versetzt, datenintensive Anwendungen wie Videoanalysen in räumlich getrennten Umgebungen, wie Bürogebäuden oder Einzelhandelsflächen, einzusetzen. Zum Beispiel können Kameras und Sensoren in der Fertigung nahezu in Echtzeit analysiert werden und so zur Verbesserung von Qualität und Sicherheit beitragen, indem sie erkennen, wann die Oberflächen das letzte Mal gereinigt wurden, ob eine Maschine zu heiß wird oder ein Gerät nicht einwandfrei funktioniert.

Seit dem Ausbruch der Pandemie müssen Fertigungsprozesse in der Industrie neu gedacht werden. Wo entwickelt sich ihrer Meinung der Bereich der Daten-Generierung und der Daten-Analyse in Echtzeit hin?

Marilies Rumpold-Preining: Im IIoT-Umfeld spielen Daten-Generierung und die Nutzung dieser Daten eine immer größere Rolle. Es gilt, enorm große Datenflüsse datenschutzkonform zu ordnen und zu analysieren, aber auch vor unerlaubten Zugriffen und Hackern zu schützen. Nach unseren Untersuchungen generiert bereits ein einziger Produktionsstandort mehr als 2.200 Terabyte an Daten im Monat, von denen die meisten bislang unanalysiert bleiben. Diese Daten können in Zukunft beispielsweise zur weiteren Optimierung der Produktion, zu vorausschauender Wartung und zur Fehlererkennung im Produktionsablauf genutzt werden. Besonders bei automatisierten Fabriken und Prozessen sind zudem die Latenzzeiten zu beachten. Stichwort Schnelligkeit und Sicherheit: zukünftig werden sich Unternehmen immer mehr überlegen, ob Daten zur Analyse überhaupt in die Cloud müssen oder ob die Verarbeitung direkt am Edge ausreicht, was mit neuen Edge-Technologien und Hybrid Cloud Ansätzen möglich ist.

Welche Cloud-Lösung für welche Anwendung?

Neue Möglichkeiten durch Quanten Computing.

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Immer mehr mittelständische Unternehmen scheinen sich dem Thema Cloud zu nähern. Vermutlich gibt es keine Patent-Lösung, welche Cloud für wen am besten geeignet ist, aber können Sie uns eine kurze Einschätzung zur Herangehensweise geben?

Marilies Rumpold-Preining: Die Mittelständler beginnen nicht auf der grünen Wiese, sie haben über die Jahre Systeme und Prozesse aufgebaut, und – wie Sie sagen – es gibt keine Patent-Lösung. Durch die Pandemie, das Erfordernis von Home Office und eine Beschleunigung der Digitalisierung beobachten wir eine erhöhte Nachfrage nach Public Cloud-Lösungen – auch von mittelständischen Unternehmen. Ein einfacher Einstieg ist der Bezug von Rechenleistung, Bandbreite und einzelnen Anwendungen über die Cloud als eine ‚As-A-Service‘-Lösung. Technisch funktioniert die Nutzung über Anwendungsschnittstellen, sogenannte APIs, die das Unternehmen mit der Anwendung verbinden; abgerechnet wird in der Regel nach Verbrauch, etwa in Form von Datenvolumen oder zeitlicher Nutzung. Beliebte Einstiegsprojekte liegen beispielsweise im Bereich Kundenservice, z.B mit Chatbots. Das Portfolio an Technologien wächst kontinuierlich, der Zugang ist sehr direkt: Auf der Cloud-Website von IBM beispielsweise benötigt der Nutzer nur wenige Klicks, danach kann er schon eine kostenlose Testnutzung beginnen.

Aber auch für Kernanwendungen bieten Cloud Technologien für mittelständische Unternehmen Vorteile: Werden SAP-Komponenten eingesetzt, so wird es mit der Migration auf SAP S/4HANA auch für kleinere Unternehmen wichtig, ihre individuellen Systemanpassungen aus SAP herauszulösen, Stichwort: ‚keep the core clean‘. Hier bietet die Container-Technologie Möglichkeiten, ergänzende Funktionalität flexibel einsetzbar als Microservice umzusetzen und über Schnittstellen mit der SAP-Funktionalität zu verbinden. Die Red Hat OpenShift Plattform bietet hier breite Unterstützung bei der Entwicklung und im Betrieb der Services. Public Cloud-Angebote sowie Hybrid Cloud-Technologien wie Kubernetes machen den Weg zu Innovationen für mittelständische Unternehmen heute direkter und vielseitiger denn je.

Standortgebunden oder doch lieber grenzenlos? Können Sie uns kurz die neue IBM Cloud Satellite-Technologie erklären und für welche Industriekunden sich diese eignet? Was sind die Zusammenhänge zwischen Cloud Sateillite mit Edge Computing?

Marilies Rumpold-Preining: IBM Cloud Satellite ermöglicht Kunden den sicheren Cloud-Betrieb in jeder Umgebung – in der Public Cloud, Private Cloud oder auch vor Ort sozusagen on the Edge. Auf diese Weise können sich Kunden die Cloud ins eigene Rechenzentrum holen und so von den Cloud-Diensten und dem optimierten Betrieb profitieren, ohne dass die Daten das eigene Rechenzentrum verlassen. Dies ist insbesondere für Unternehmen in hochregulierten Branchen wie Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen oder Behörden ein großer Vorteil. Die Universitätsmedizin Mainz z.B. nutzt Cloud Satellite zur Digitalisierung von Prozessen im Klinikumfeld. Gemeinsam mit IBM hat die Universitätsmedizin mehrere neue Lösungen entwickelt, die unter anderem den sicheren Austausch von Gesundheitsdaten erleichtern sowie Prozesse für COVID-19-Tests und die Impflogistik optimieren. Der Hybrid Cloud-Ansatz in Kombination mit IBM Cloud Satellite ermöglicht es der Universitätsmedizin Mainz, für die Entwicklung der Lösungen Public Cloud Services zu nutzen, die Daten aber im Rechenzentrum zu behalten und so die Anforderungen an Sicherheit und Regulatorik zu erfüllen. Die Hardware und die Daten liegen dabei immer in der Hoheit der Universitätsmedizin.

Cloud Satellite kann auch ‚on the edge‘ dort genutzt werden, wo kein Rechenzentrum zur Verfügung steht. Mit der Installation beispielsweise auf einem Rechner im Waggon eines Zuges zur Verarbeitung von Sensordaten und anderen Informationen aus dem Zug können Cloud Services an ganz neuen Orten sicher genutzt werden.

IBM hat vor kurzem den leistungsstärksten Quantencomputer Europas gelauncht. Welche Möglichkeiten ergeben sich hieraus? Wie verändert das die Datenverarbeitung mit Cloud als Enabler-Lösung? Stichwort Kubernetes und Containerisierung.

Marilies Rumpold-Preining: Mit Hilfe des Quanten Computing lassen sich Daten viel schneller verarbeiten als mit herkömmlichen Verfahren. Man muss aber zunächst einmal verstehen, dass Quanten Computing eine völlig andere Art der Verarbeitung ist als bei klassischen Computern. Wenn man so möchte, dann ist die Technologie ähnlich einer Wahrscheinlichkeitsrechnung, da die Schnelligkeit der Systeme und das Gegenrechnen und Analysieren von Daten zu Annäherungsergebnissen führt. Es folgt keiner binären Logik.

In Zukunft wird es möglich sein, bestimmte Berechnungen als Service an Quanten-Computer ‚auszulagern‘ und sehr rasch Ergebnisse für komplexe Problemstellungen zu erhalten. Mit Hilfe der Hybrid Cloud und Container-Technologie können diese Ergebnisse dann sicher dort weiterverarbeitet werden, wo sie gebraucht werden.

Mit dem Quantencomputer, der nun vom Frauenhofer Institut gemeinsam mit IBM in Deutschland zu Verfügung steht, können Unternehmen in Deutschland nun Expertise im Umgang mit dieser neuen Technologie aufbauen und erste Use Cases entwickeln.

Forum Edge & Cloud Control

Was ist besser – Daten zentral in der Cloud oder dezentral am Edge in der Fertigung vorzuhalten und abzuarbeiten? Das Forum Edge & Cloud Control der Computer&AUTOMATION trägt genau dieser Problematik Rechnung: Im Automatisierer- und Anwender-Jargon beleuchtet das Forum die aktuellen Trends und Entwicklungen des Datenhandlings für industrielle Applikationen 
– von der Edge bis in die Cloud.
Unsere Gesprächspartnerin Marilies Rumpold-Preining wird ebenfalls einen Vortrag halten. 
Virtuelles Forum Edge & Cloud Control,
20. und 21. Oktober 2021