Wie Edge Computing die Industrie mit Echtzeit-Daten revolutioniert
Alexander Textor
Wie Edge Computing die Industrie mit Echtzeit-Daten revolutioniert
Edge Computing revolutioniert die Datenverarbeitung in der Industrie
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Edge Computing verändert die Art und Weise, wie Hersteller Daten verarbeiten – indem es diese direkt vor Ort, in der Nähe der Maschinen, analysiert. Dieser Ansatz reduziert Verzögerungen und steigert die Zuverlässigkeit industrieller Abläufe. Experten sehen darin einen zentralen Baustein für den Wandel hin zu integrierten Datensystemen.
Peter Heusinger, Edge-Computing-Experte am Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen (IIS), erläutert, dass die Technologie die Datenverarbeitung innerhalb einer Fabrik oder über ein Netzwerk von Edge-Geräten ermöglicht. Die lokale Verarbeitung der Informationen verkürzt Latenzzeiten und verbessert die Leistung für produzierende Unternehmen.
Viele Unternehmen schätzen bereits die Vorteile der Cloud – etwa skalierbaren Speicher, Rechenleistung und kalkulierbare Kosten. Hybride Lösungen kombinieren nun lokale Edge-Verarbeitung mit cloudbasiertem Machine Learning, um KI-Modelle kontinuierlich zu optimieren.
Das Fraunhofer-Center für Cloud Computing und IT-Sicherheit (CCIT) entwickelt ein Edge-Cloud-Kontinuum, das diese Umgebungen nahtlos verbindet. Dieses System verteilt Rechenleistung und Speicher dynamisch nach Echtzeitbedarf und sorgt so für Effizienz. Gleichzeitig reduziert es CO₂-Emissionen, indem es Datenverarbeitung und -speicherung standortoptimiert steuert.
Plattformen wie Catena-X vernetzen Edge-Geräte mit der Cloud und ermöglichen so das Training und den Einsatz von KI-Modellen über das gesamte Kontinuum hinweg. Tools wie SmartNOTCH und F-Scanner 1D arbeiten direkt am Edge, speisen Daten in digitale Zwillinge ein und optimieren so Pressprozessparameter in der Cloud.
Die nahtlose Interoperabilität zwischen Sensoren, Steuerungssystemen, Edge-Computing und der Cloud eröffnet neue Geschäftschancen in Datennetzwerken. Das Edge-Cloud-Kontinuum ermöglicht es, Daten dort zu verarbeiten und zu speichern, wo es am effizientesten ist. Es unterstützt die dynamische Ressourcenverteilung, verringert die Umweltbelastung und verschafft Herstellern schnellere, zuverlässigere Abläufe – während es gleichzeitig neue Möglichkeiten für die datengetriebene Produktion erschließt.
