German Edge Cloud stellt Lösung vor

Edge Computing mit Latenz-Ziel 1ms

Cloud und Edge ergänzen sich

In der Praxis zeigt sich, dass sich die beiden Konzepte Edge Computing und Cloud Computing eher ergänzen als sie zueinander in Konkurrenz stehen. Edge Computing knüpft als dezentrale Netzarchitektur dort an, wo Latenzzeiten und Datenvolumen der Cloud-Dienste nicht mehr ausreichen. Die zeigt sich auch in den Herausforderungen, denen aktuell auch die Automobilzulieferer gegenüberstehen. „Die Automobilhersteller wie BMW und VW bauen derzeit digitale Produktionsplattformen auf Basis führender globaler Public Cloud-Anbieter wie Amazon und Microsoft auf. Zulieferer müssen daher ihre Daten entsprechend aufbereiten, wollen aber gleichzeitig ihr Knowhow schützen. Daher empfiehlt sich der Einsatz einer datensouveränen, gesamtheitlichen und offenen Edge-Plattform“, sagt Ritz. Die German Edge Cloud, ein noch junges Unternehmen der Friedhelm Loh Group, stellt Kunden und Partnern private Edge-Cloud-Infrastrukturen (IaaS), Plattformen für Datenanalyse (PaaS) und industriespezifische KI-Anwendungen (SaaS) in einer Industrial Edge Cloud Appliance zur Verfügung. Die Lösung beinhaltet eine On-Premise-Edge-Infrastruktur, also eine Rechenzentrum-Appliance samt IT-Hardware, sowie eine industrielle Edge-Cloud-Plattform mit gewünschten IIoT-Anwendungen. Das Angebot beinhaltet zudem vollständigen Service (as a Service). Die Cloud-Lösung wird vor Ort bereitgestellt und arbeitet an einem Latenz-Ziel von 1ms. Gleichzeitig ist es möglich, durch Schnittstellen mit Public Clouds zu interagieren.

Edge Computing in der Praxis

Das System beinhaltet verschiedene Verarbeitungsschichten: Datenintegration (vorbereitete Connectoren/ Adaptoren), Datenharmonisierung und -aggregation, Datenanalyse und Datenvisualisierung. Die Analyse ist mit vorkonfigurierten Industrial-Analytics-Lösungen des Anbieters selbst oder auch von Partnern erhältlich. Das vorbereitete Datenmanagement ist mit einer Integrationslösung und einer ‚Track & Trace-Lösung‘ von Iotos realisiert. Damit Anwender je nach Bedarf einzelne Daten in andere Clouds oder zu anderen Supply Chain-Plattformen bereitstellen kann, wurde gemeinsam mit der Fraunhofer-Gesellschaft der IDS (Industrial Data Space) integriert. So können z.B. die Digitalisierungsanforderungen in der Automobilindustrie unter Einbehaltung der Datensouveränität erfüllt werden. Daraus ergeben sich verschiedene Use Cases. Anhand eines Data-Analytics-Szenarios wurde beispielsweise bei Rittal eine komplett automatisierte Fertigungslinie aufgebaut. Zudem wurde jüngst auf Basis der Lösung eine auf Image Analytics basierende Qualitätsanalyse in Echtzeit in der SMT-Fertigung des EMS-Dienstleisters Limtronik umgesetzt. „Wir möchten jedem Unternehmen den schnellen, einfachen und gesamtheitlichen Zugang zu wertvollen Industrie-Daten und deren Nutzung ermöglichen. Die einfache Nutzung der Daten, einhergehend mit der vollen Datenkontrolle beim Kunden, die offene Plattform-Architektur, die Einbeziehung von Partnern und deren IIoT-Lösungen auf der Plattform ist die Antwort auf die steigende Komplexität von Produktionsdaten“, erläutert Dr. Sebastian Ritz das Konzept der neuen Lösung.