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Fertigungssysteme ohne Nervenzentrum

Dezentrales Edge-Computing

Fertigungssysteme ohne Nervenzentrum

Eine neue Art von Software könnte die gängigen Konzepte für Fabriksoftware bald fundamental verändern. Auf der Basis einer dezentralen Edge-Computing-Architektur lassen sich die traditionell hohen Ansprüche an Skalierbarkeit, Flexibilität und Zuverlässigkeit vergleichsweise problemlos erfüllen – bei deutlich geringeren Investitionskosten.

(Bild: ©metamorworks/stock.adobe.com) [1]

(Bild: ©metamorworks/stock.adobe.com)

Fabriken sind komplexe Systeme, bei denen Menschen, Material und Maschinen bestmöglich aufeinander abgestimmt sein müssen, um Produkte zur richtigen Zeit in hoher Qualität zu produzieren. Dabei läuft die Koordinierung dieser Abläufe nicht immer optimal. Informationsflüsse und Entscheidungen sind meist analog und nicht automatisiert. Hier kann Software helfen, Abläufe besser zu steuern und Fabriken insgesamt effizienter und gleichzeitig flexibler zu gestalten. So kann Software nicht nur vorher erkennen, wenn eine Komponente einer Maschine kaputt geht, sondern auch alle notwendigen Schritte einleiten, um den Austausch der Komponente zur koordinieren. Instandhalter werden informiert, wann sie an der Maschine gebraucht werden, Ersatzteile werden rechtzeitig kommissioniert, der Transport der Ersatzteile durch Gabelstaplerfahrer oder AGVs eingeleitet, und der Instandsetzer wird digital durch notwendige Informationen über Reparaturschritte, letzte Wartungsarbeiten und digitale Prüflisten unterstützt. Die Software zur Steuerung und Automatisierung von Shop-Floor-Prozessen muss dabei in der Lage sein, mit komplexen Entscheidungen umzugehen, und gleichzeitig ein hohes Maß an Zuverlässigkeit aufweisen. Denn wenn die Software nicht mehr funktioniert, dann kommt es zum Maschinenausfall und die Produktion steht still.

Kosten schrecken viele ab

Viele Fabriken scheuen allerdings die oft hohen Investitionen und Risiken, die mit der Einführung solcher Shop-Floor-Systeme verbunden sind. Laut einer Bitkomstudie sehen 73% der befragten Fabriken hohe Investitionskosten als Hemmnis, Industrie 4.0-Ansätze einzuführen. Softwarelösungen scheitern dabei nicht an den Ideen und der Kreativität, sondern oftmals an der Schwerfälligkeit der genutzten Software. Nur wenn Software günstiger, zugänglicher und flexibler wird, kann der Durchbruch von Industrie 4.0 auf breiter Basis gelingen.

Paradigmenwechsel kündigt sich an

Mit dezentralem Edge Computing könnte ein neues Softwareparadigma diesen Markt radikal verändern: Hier gibt es keine zentralen Server und somit keine einzelnen Komponenten, die beim Ausfall das komplette System lahmlegen können. Daten werden lokal auf Edge-Geräten wie IPCs, Tablets, Scannern oder Gateways gespeichert. Die Software läuft dort, wo sie genutzt wird: auf dem Gerät an der Maschine oder beim Menschen. Der Ansatz verspricht eine deutlich verbesserte Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität im Vergleich zu zentralen Client-Server-Lösungen, gerade im Vergleich zu Cloud-basierten Systemen. Im Bereich der dezentralen Anwendungen hat es in den letzten Jahren große technische Fortschritte gegeben, die einen breiten Einsatz dieses Ansatzes jetzt ermöglichen. Vier Entwicklungen sind dabei besonders hervorzuheben:

Hardware wird günstiger

Die erste Entwicklung ist eine massive Reduktion der Kosten für zuverlässige und leistungsfähige Hardware. Da Software lokal auf Endgeräten ausgeführt wird und Daten auch dort gespeichert werden, braucht es leistungsstarke Geräte. Industrietaugliche Tablets und Gateways sind deutlich günstiger geworden und mittlerweile für niedrige dreistellige Beträge zu erwerben. Auch bieten inzwischen fast alle Automatisierungshersteller Steuerungen an, auf denen neben der SPS-Logik auch nicht-echtzeitfähige Software ausgeführt werden kann. Dies reduziert die Notwendigkeit, zusätzliche Hardware für Maschinen nachzurüsten.

Dezentrales Edge-Computing

Fertigungssysteme ohne Nervenzentrum

 (Bild: Actyx AG) [2]

(Bild: Actyx AG)

Edge Computing

Die zweite Entwicklung ist das Edge Computing selbst. Hierbei handelt es sich um einen Trend, der durch das Internet der Dinge (IoT) stark an Bedeutung gewonnen hat. Beim Edge Computing werden Daten lokal verarbeitet. So können beispielsweise Maschinendaten auf einem Gateway vorverarbeitet und ausgewertet werden, statt sie an einen Server schicken zu müssen, um Störungen oder Wartungsarbeiten zu detektieren. Die Auswertung kann dadurch schnell und zuverlässig ausgeführt werden. Klassischerweise werden die Daten anschließend an einen zentralen Server weitergeleitet, der sich bei IoT-Anwendungen in der Regel in der Cloud befindet. Berechnungen werden nicht mehr ausschließlich zentral gemacht, weswegen man auch von verteiltem Rechnen spricht.

Daten tauschen ohne Server

Einen Schritt weiter geht das dezentrale Rechnen, bei dem es keinerlei zentrale Komponenten gibt. Computer werden zu einem Netzwerk verbunden, Daten werden direkt peer-to-peer ausgetauscht und Berechnungen ausschließlich dezentral ausgeführt. Der Ausfall eines Computers führt nicht zum Ausfall des Gesamtsystems. Dezentrale Systeme sind extrem ausfallsicher und hochskalierbar. Blockchains nutzen diese Architektur, um dezentrale Entscheidungen zu treffen. Dezentrale System haben aber auch zwei Nachteile, sie sind schwieriger zu programmieren und schwieriger zu betreiben als zentrale Systeme. In den letzten Jahren gab es enorme Fortschritte bei Kommunikationsprotokollen und Entwicklerwerkzeugen, welche die Programmierung mittlerweile massiv vereinfachen. Diese Entwicklung nahm ihren Ursprung Anfang der 2000er mit der BitTorrent Bewegung und hat in den letzten Jahren durch die Blockchain und Web3/dweb deutlich an Geschwindigkeit aufgenommen. Der Betrieb dezentraler Systeme ist inhärent schwieriger, da nicht nur ein zentraler Server geupdatet und überwacht werden muss, sondern alle Rechner, die sich im Netzwerk befinden. Auch hier bieten moderne DevOps Werkzeuge für automatisierte Updates, integriertes Logging und Debugging Unterstützung. Vollständig reduzieren lässt sich die Komplexität nicht.

Analysen im Datenfluss

Der vierte Trend, der zwar nur indirekt mit den vorherigen Technologien etwas zu tun hat, aber in Kombination mit Edge Computing und Dezentralität sehr mächtig ist: Event Streaming Technologien. Teilnehmer eines Streamingnetzwerkes können Daten abonnieren und publizieren (Pub/Sub). Dabei sind Sender und Empfänger entkoppelt, es kann beliebig viele Empfänger für einen Sender geben und anders herum. Diese Architektur ermöglicht es, sehr modulare Systeme zu bauen. Neue Empfänger und Sender können dem System hinzugefügt werden, ohne bestehende Komponenten anzupassen. Von besonderer Bedeutung ist hier das Prinzip, dass jeder Teil des Systems sogenannte Events verschickt, womit in sich abgeschlossene Datenpakete gemeint sind, die beobachtete Fakten beschreiben und somit keine Koordination verlangen. Die Interpretation dieser Events obliegt dem jeweiligen Empfänger. Diese Art der Kommunikation führt zu einer signifikanten Vereinfachung, weil alle Teilnehmer den für sie relevanten Datenbestand mit seiner Historie zur Verfügung haben. So ergibt sich beispielsweise der derzeitige Zustand einer Maschine samt Wartungsintervallen aus den von dieser Maschine über die Zeit gemeldeten Zustandsänderungen.

Lösung altbekannter Probleme

Durch die Kombination dieser Technologien entstehen Systeme, welche die bereits erwähnten Anforderungen wie Zuverlässigkeit, Modularität, Skalierbarkeit und Flexibilität abbilden. Im Kontext von Fabriken ermöglichen solche Infrastrukturen, schnell kleine Lösungen zu implementieren, beispielsweise an einer Produktionslinie. Später lassen sich die Lösungen vergleichsweise einfach funktional erweitern und auf weitere Produktionslinien ausrollen. Investitionen in hoch-redundante zentrale Server und Netzwerkinfrastruktur sind bei der Architektur nicht notwendig. Die einzige installierte Infrastruktur in der Fabrik sind die Endgeräte, die mit Menschen und Maschinen interagieren. Die Vision einer autonomen, dezentral gesteuerten Fabrik wird durch diese Technologie greifbar.