Moxa - Artificial Intelligence of Things

Edge-Computing für das industrielle AIoT

19. Februar 2021, 13:55 Uhr | Andrea Gillhuber

Fortsetzung des Artikels von Teil 4

Edge-Computing für industrielle AIoT-Anwendungen – Beispiel Maschinenbau

Um zu sehen, wie reale industrielle Anwendungen AIoT-Edge-Computing ermöglichen und davon profitieren können, soll folgende Beispiel betrachtet werden.

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Intelligente Produktionslinien – die vernetzte intelligente Fertigung

Intelligente Produktionslinie
Vernetzte, intelligente Produktionslinie
© Moxa

Im Wesentlichen geht es um einen digitalisierten Prozess, der von intelligent integrierten Anpassungsaufträgen aus dem ERP ausgeht, die automatisch in einen intelligenten Einkaufs- und Produktionsplan umgewandelt und über ein MES/SCADA-System an die intelligenten Maschinen der Massen- und kundenspezifischen Produktionslinien verteilt werden. Das muss reibungs- und nahtlos passieren: MES-, WMS- und AGV-Verteilungssysteme orchestrieren die interne Logistik, um Teile, Werkzeuge und Produkte reibungslos zwischen den Produktionslinien und dem Lager zu bewegen. Schließlich lässt sich durch die Verbindung externer Lieferketten mit interner Logistik eine End-to-End-Produktion erzielen.

Maschinensteuerung und Datenintegration

Die Intelligenz wandert an die Edge
Die Intelligenz wandert an die Edge: Moxa unterstützt Unternehmen bei der Vernetzung von Produktionslinien.
© Moxa

Die größten Herausforderungen im Maschinenbau liegen in den Bereichen Maschinensteuerung und Datenaggregation. Edge-Computer müssen hierfür aufgrund begrenzter Platzverhältnisse möglichst kompakt sein und sich auf der Hutschiene montieren lassen. Sie benötigen darüber hinaus eine schnelle x86-CPU, verschiedene E/A-Schnittstellen, drahtlose Unterstützung (WiFi/3G/LTE) sowie zusätzlichen Speicher mit mSATA- oder SSD-Unterstützung.

Moxas Edge-Computing-Lösung MC-1220 ist ein sehr kleines Gerät, das über eine energie- und leistungseffiziente Core i7-CPU der 7. Generation verfügt. Mittels einer eingebauten Systemdiagnose-Engine mit Fernüberwachung über SNMP lassen sich die Produktionsprozesse von überall aus steuern und überwachen, und eine große Auswahl an Schnittstellen verbindet sämtliche Peripheriegeräte. Der Computer unterstützt einen breiten Betriebstemperaturbereich von -40 bis 70°C für heiße und kalte Umgebungen und ist dank DIN-Hutschienenmontage von vorne zugänglich.

Geht es um die Qualitätskontrolle der produzierten Teile, sind schnelle Prozessoren und Grafikverarbeitungseinheiten erforderlich. Die eingesetzte Plattform muss außerdem für künstliche Intelligenz geeignet sein. Auch hier sind wieder verschiedene E/A-Schnittstellen notwendig sowie die drahtlose Unterstützung (über WiFi/ 3G/ LTE) und zusätzlicher Speicher mit mSATA- oder SSD-Unterstützung. MC-1220 sorgt mit seiner schnellen CPU und GPU für die schnelle und gründliche Analyse von defekten Komponenten und löst einen Alarm aus, um defekte Teile aus der Produktlinie herausnehmen zu können. Die entsprechenden Daten lassen sich schnell verarbeiten, speichern oder in Echtzeit über WiFi bzw. LTE übertragen.

Literatur

[1] DalleMule, L. & Davenport, T.H. (2017). „What’s Your Data Strategy?“ Harvard Business Review, Mai–Juni 2017, 112-121.

[2] TechTarget (2019). „Artificial Intelligence of Things (AIoT)“

[3] Wu, H.H., Su, J.W., & Chen, C.L. (28. September 2016) „Automatic optical inspection system design for golf ball.“ Proc. SPIE 9971, Applications of Digital Image Processing XXXIX, 99712S.

[4] Bechtold, B. (2018) Cisco. Beyond the Barrel: How Data and Analytics will become the new currency in Oil and Gas

[5] Van der Meulen, R. (2018) Gartner. What Edge Computing Means for Infrastructure and Operations Leaders

[6] Markets and Markets (2019). „Edge AI Hardware Market by Device (Smartphones, Cameras, Robots, Automobile, Smart Speakers, Wearables, and Smart Mirror), Processor (CPU, GPU, ASIC and Others), Power Consumption, Process, End User Industry, and Region - Global Forecast to 2024“

Die Autoren

Ethan Chen ist Produktmanager bei Moxa.

Alicia Wang ist Produktmanagerin bei Moxa.

Angie Lee ist Produktmarketing-Managerin bei Moxa.


  1. Edge-Computing für das industrielle AIoT
  2. Verlagerung von KI in den Edge-Bereich des IIoT
  3. Die Edge-Computing-Ebenen
  4. Die Entwicklungstools
  5. Edge-Computing für industrielle AIoT-Anwendungen – Beispiel Maschinenbau

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