Edge Computing | Geräte, Anwendungen und viele Tipps

Edge Computing findet im Gegensatz zum Cloud Computing am Netzwerkran in der Nähe der Datenquellen bzw. von im Netzwerk befindlichen Geräten, Maschinen oder Anlagen statt. Mit der dezentralen Datenverarbeitung wird die Analyse und Auswertung von Daten schneller und die Produktivität effizienter. Wir präsentieren hier Neuheiten und Anwendungen verschiedener Hersteller.  

KI gestützte Software Mailab für die Datananalyse

Edge Computing verbindet operative Betriebsebene mit KI

KI on edge für industrielle Anwendungen in Echtzeit

02.03.2020 | Industrielle Anwendungen der KI (Künstlichen Intelligenz) in der Automatisierung haben bisher aufgrund von Latenzzeiten und hohen Datenmengen bei der Cloud-Anbindung nur wenig in der Datenverarbeitung überzeugt. Man muss KI direkt an die Maschine bringen und quasi an der Quelle Daten in Echtzeit zu interpretieren. Mit der KI Plattform Scraitec macht das die zur Festo Gruppe gehörende Resolto Informatik zum Beispiel bei einem Haushaltsgerätehersteller oder Automobilisten.

Resolto unterstützt Festo mit Künstlicher Intelligenz dabei, die pneumatische und elektrische Automatisierung fit für Industrie 4.0 zu machen. Dazu werden Daten bereits im Feld maschinennah interpretiert. Daraus resultieren kürzere Zykluszeiten, Energieeinsparungen und Maschinenausfälle sowie Produktionsfehler werden reduziert.

Produktportfolio mit Künstlicher Intelligenz

Die KI Softwarelösung Scraitec kennt den gesunden Zustand einer Anlage und detektiert durch Echtzeitanalyse der Daten von Sensoren jede Anomalie. Scraitec liefert frühzeitig präzise Prognosen, stellt Diagnosen und gibt Handlungsempfehlungen. „Das Thema Analytics und Künstliche Intelligenz wird das Produktportfolio von Festo beeinflussen, indem beispielsweise Algorithmen künstlicher Intelligenz in die Cloud und in die Komponenten von Festo eingebunden werden können“, erklärt Tanja Maaß, Geschäftsführerin von Resolto.

Anwender können so zum Beispiel mit dem Festo IoT Gateway CPX IOT als Hardware auf Feldebene ihre Maschinen und Anlagen überwachen. Die Feldebene wird unterstützt mit der KI Softwarekomponente Scraifield. Sie läuft immer maschinennah in einer kleinen Steuerung. Das eingesetzte Modell ist vortrainiert und stellt nur minimale Anforderungen an eine Hardware. Die künstliche Intelligenz Software interpretiert auch ohne jede Datenverbindung zur zentralen, in der Cloud angesiedelten Komponente (Scraibrain) Datenströme zuverlässig. Das IoT Gateway verbindet sich bei Bedarf mit der Cloud, den Festo Dashboards. Dort ist das Scraibrain mit Zugriff auf viele vorkonfigurierte Anwendungsmodelle eingebettet.

„Die KI Plattform lernt kontinuierlich aus dem tatsächlichen Betrieb weiter und bindet dabei auch das Wissen der Ingenieure und technischen Experten beim Kunden mit ein. „Wir nennen es das Human in the Loop-Prinzip“, erläutert Frau Maaß. Das Machine Learning (Maschinelles Lernen) und KI Produkt interpretiert Informationen entweder vorausschauend zur aktiven Optimierung von Parametern an Anlagen oder schickt konkrete menschliche Handlungsanweisungen beispielsweise auf das Smartphone.

Neue Geschäftsmodelle dank KI

Wer die KI Scraitec mit Anlagen und Maschinen verbindet, macht sie zu digitalen Werkzeugen. Neue Service-Konzepte bieten großen Mehrwert durch die automatisierte, frühzeitige Koordination der eigenen Wartungsteams.

Scraitec unterstützt Endkunden dabei, die Auslastung ihrer Anlagen automatisiert zu optimieren. Die Kosten für Instandhaltung sinken, denn Wartungspläne lassen sich durch Vorhersagen von Ereignissen und Handlungsempfehlungen bei bekannten Fehlermustern anpassen. Die Plattform verbessert alle Anlagenparameter bei definierten Zielkriterien und steigert die Produktivität der Anlage.

Zwei Anwendungen unterschiedlicher Art

Beispielsweise traten in der Fertigung bei Miele über einen bestimmten Zeitraum unterschiedliche Produktqualitäten auf, deren Ursachen nicht auszumachen waren. Der Haushaltsgeräte Hersteller betreibt komplexe Produktionsstraßen, auf denen sequentiell Produkte gefertigt werden. Hier reicht es nicht, einzelne Stationen separat zu betrachten.

Daher wünschten sich die Produktionsverantwortlichen ein System zur automatischen Erkennung von Anomalien in komplexen Fertigungsströmen. „Deep Learning schien dafür der richtige Ansatz zu sein“, erklärt Tanja Maaß. Notwendig war die Entwicklung einer ganzheitlichen Datenbasis, die unterschiedliche Messsysteme verbindet. Dazu mussten auch zusätzliche Messpunkte eingerichtet werden. Scraitec modellierte die Produktionsstraßen als ganzheitliches System und steigerte dadurch den Durchsatz um 1,5 %.

Zweites Beispiel: Ein pneumatisches Spannsystem kostet einen Automobilhersteller gerade einmal 100 €, ein unvorhergesehener Produktionsstillstand jedoch mehrere 100.000 €. Ein Frühwarnsystem für Verschleiß und Verlangsamung von Zykluszeiten war daher ideal – genauer gesagt ein lernendes System für die vorausschauende Instandhaltung für alle Typen von Spannsystemen. Die Lösung mit Scraitec zur Echtzeit-Datenanalyse und schnellen Datenverarbeitung bindet direkt den Festo Controller CPX-E-CEC mit ein. Eine Verbindung in die Cloud ist nicht notwendig.

Mini-IPC mit sekundärer Ethernet-Schnittstelle

04.04.2019 | Den industrietauglichen Edge Computer Mica von Harting gibt es jetzt auch mit sekundärer Ethernet-Schnittstelle. Damit lassen sich Daten zwischen zwei Ethernet Protokollen einfach austauschen und verarbeiten, auch für Wired-to-Wireless Gateway Anwendungen.

Viele Industrie 4.0 Anwendungen machen es notwendig, Netzwerke zu trennen und Daten einfach zwischen Ethernet-Protokollen hin und herzuschieben, ohne dass externe Anwendungen direkten Zugriff auf ein Firmennetz haben. Für solche Edge-Computing Anwendungen wurde die im Jahr 2016 mit dem Hermes Award ausgezeichnete Mica um eine zweite Ethernet-Schnittstelle ergänzt. Eine zusätzliche USB-Schnittstelle lässt sich dazu nutzen, weitere Fähigkeiten oder Speicherplatz per USB nachzurüsten. Denn anders als ein Router verarbeitet Mica auch komplexe Datentransformationen und -Aggregationen am Netzwerkrand.

Die sekundäre Ethernet-Schnittstelle wird über die Funktionsplatine bereitgestellt und ergänzt den modularen Baukasten der Mica-Plattform. Insbesondere Mica-Wireless mit WLAN-, BLE- und LTE-Konnektivität mit zusätzlicher Ethernet-Schnittstelle ist eine kompakte und einfach zu verwaltende Lösung für viele Projekte in Bereichen der Industrie und Transportation, beispielsweise

• als Wired-to-Wireless Gateway, um Wartungsdaten aus SPSen zu erfassen und relevante Ereignisse an den Maschinenhersteller oder Wartungsdienste weiterzuleiten;
• als Verarbeitungsknoten für über WLAN angeschlossene RFID-Reader. In dieser Anwendung senden diese Daten an eine Mica-Wireless, die die Tags auswertet und über Ethernet in das Firmennetz einspeist;
• um abgelegene Anlagen per Ethernet zu überwachen und die Daten je nach Bedarf komprimiert über LTE weltweit zu übertragen;
• als BLE zu Ethernet-Gateways oder Anwendungen am Bahndamm, wo auch zunehmend ethernetfähige SPSen und RFID-Reader verbaut werden.

Quellenangabe: Dieser Beitrag basiert auf Informationen folgender Unternehmen: Festo, Harting, Mitsubishi electric, Pepperl+Fuchs.

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