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Wann lohnt sich Edge Computing in der Produktion?

26.05.2020 - Industrie 4.0, Produktion

Edge Computing für Fertigungssteuerung und Produktion © ipopba/iStock
Edge Computing für Fertigungssteuerung und Produktion © ipopba/iStock

Wachsende Verfügbarkeit von Daten und hochverfügbare Rechenleistung treiben die Ausbreitung von Methoden und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) stark an. Mittlerweile gibt es Anwendungsfälle, die in Echtzeit Daten analysieren und Prozesse steuern. Diese Form der Datenverarbeitung wird Edge Computing genannt.

Beispiele für Formen des Edge Computing stellen Qualitätsmanagement-Prozesse bei automatisierten Produktionssystemen (Sichtprüfung, Sortieren) oder die auftragsbezogene Anpassung der Fertigungstechnik dar. Je höher die Anforderungen an das Zeitverhalten der Anwendungen sind, umso kritischer werden neben der Rechenleistung an sich Bandbreite, Laufzeiten und Latenzen des Netzwerks. Daher rücken zeitkritische und datenintensive Softwareanwendungen zunehmend in die Nähe der Entstehung der Daten - an den Rand (Edge) des Produktionssystems.

Was ist Edge Computing?

Beim Edge Computing handelt es sich um die dezentrale Datenverarbeitung, die am Rand des Netzwerkes stattfindet. Das heißt die Daten werden direkt an der Netzwerkperipherie, also dort, wo sie generiert werden, verarbeitet.
Das Prinzip des Edge Computing beschleunigt die Datenströme, sodass eine Datenverarbeitung in Echtzeit ermöglicht wird.

Internet of Things, 5G und Big Data beschleunigen den Trend zu Edge Computing

Zu den Datenquellen gehören Maschinen und Anlagen, aber auch IoT-Devices oder Kommunikationstechnik. 5G wird in naher Zukunft große Datenraten bei sehr geringer Latenz erlauben und es wird mit steigender Datenmenge immer schwerer, diese in angemessener Zeit zentral zu verarbeiten. Die Steigerung der Datenmengen erfolgt in zwei Dimensionen:

  1. Die Zahl der Teilnehmer in einem Netzwerk nimmt zu.
  2. Teilnehmer generieren eine große Anzahl von überwiegend kurzen Nachrichten.

Damit verbunden ist ein überproportionaler Anstieg der Telegramme und Kommunikationsprozesse im Verhältnis zu den Endpunkten im Netzwerk. Eine Lösung des Problems kann eine Vorverarbeitung der Daten oder sogar der Betrieb der entsprechenden Anwendung mit ihren (Teil-) Funktionen am Ort der Entstehung sein.

Wann ist der Einsatz von Edge Computing sinnvoll?

Eine der Voraussetzung an die Anwendungsarchitektur ist ein komponentenbasierter Ansatz. Nur so können schlanke und entsprechend performante Lösungen skalierbar implementiert werden. Zum Einsatz kommen dabei beispielsweise Manufacturing Execution System (MES), Analytics oder auch Qualitätsmanagement-Lösungen.

Die Laufzeiten von Informationen werden maßgeblich von den Verarbeitungszeiten der Software bestimmt.

In internationalen Unternehmungen kann es erforderlich sein, dass die Daten gemäß Compliance-Anforderungen nur lokal verfügbar sein und nur dort verarbeitet werden dürfen. Die Sicherheit der Kommunikation hinsichtlich der Übertragungsgeschwindigkeit und ggf. der Betrieb der Anwendungen Stand-Alone bei instabilen Datenverbindungen sind weitere Gründe für die Verlagerung von Funktionalitäten an den Rand des Produktionssystems.

Anforderungen von MES an Echtzeitkommunikationstechniken

Während die Verarbeitungslogiken in ERP-Systemen nicht für die hochfrequente Verwertung von Daten aus einem Fertigungsprozess geeignet sind (und diesem Zweck auch nie dienen sollten), entstehen aus der Perspektive des MES mehr und mehr prozessnahe Anforderungen an die Verarbeitung von Daten und die Steuerung der Produktionstechnik.

Produktionssteuerungssysteme (MES) stellen die Verbindung zwischen dem eigentlichen Fertigungsprozess und der Planungsebene (ERP) her.

Der Begriff der Echtzeit muss in diesem Kontext genauer beschrieben werden. Maßzahlen zur Beurteilung liefern Aussagen zu Antwortzeiten (Latenz), Jitter (Abweichung der Latenz vom Mittelwert) oder generell zu einer Quality of Service (Dienstgüte). Bestimmt wird die Beurteilung durch das Zeitverhalten des betrachteten Prozesses selbst und die Aufgabe, die ein Softwaresystem, wie ein MES, übernehmen soll. Dabei sollte berücksichtigt werden:

  • Die Erzeugung eines Signals,
  • die Verarbeitung in Steuerungen,
  • die Kommunikation über das Netzwerk,
  • die eigentliche Verarbeitung und Bewertung im MES.

Abhängig von den Ergebnissen können Ableitungen zur Eignung des Softwaresystems und damit zur Fähigkeit zur Signalverarbeitung in den höheren Automatisierungsschichten gemacht werden.

In der weiteren Betrachtung kann aus der Perspektive des MES zwischen harten und weichen Echtzeitanforderungen unterschieden werden. Diese Anforderungen entsprechen nicht vollständig den im Umfeld von Automatisierungs- oder Kommunikationstechnik üblichen Vorgaben.

  • Harte Echtzeit: Das System verhält sich zuverlässig deterministisch hinsichtlich der Einhaltung von zeitlichen Anforderungen. Eine Überschreitung der zugesicherten Zeitparameter ist kritisch.

  • Weiche Echtzeit: Das System arbeitet in einem akzeptablen Korridor um einen Mittelwert herum (z.B. „typische“ Antwortzeiten). Die Zeitanforderungen sind als Richtlinie zu verstehen und eine Überschreitung ist unkritisch. Beispiele für weiche Echtzeit-Anforderungen sind z.B.  die Anbindung von SCADA-Systemen zur Visualisierung oder die Überwachung von Fördertechnik. Es handelt sich um relativ träge Systeme und demzufolge existieren auch niedrigere Anforderungen an das Zeitverhalten. 

Das bedeutet allerdings nicht, dass MES für harte Echtzeitanforderungen ungeeignet wären. Die Eignung hängt u.a. auch von der genutzten Infrastruktur ab.

Quality of Service: Edge, Fog oder Cloud?

Im Unterschied zu traditionellen Kommunikationsnetzen in der Nachrichtentechnik wird die Güte eines Dienstes in der Fertigungssteuerung wesentlich durch die Verarbeitungslogiken an den Endpunkten einer Verbindung bestimmt (in Telekommunikationsnetzen wird typischerweise nur die eigentliche Übertragung im Sinne der Netzqualität betrachtet). Die notwendigen Algorithmen zur Steuerung und Überwachung der Prozesse müssen demzufolge in die Betrachtung einbezogen werden.

Wird nun eine Ende-zu-Ende Übertragung (Anlage – MES – Anlage) betrachtet, bestimmt die Latenzzeit und die Abweichung der Latenzzeit von ihrem Mittelwert (Jitter) die Fähigkeit eines MES zur direkten Steuerung eines Fertigungsprozesses.

Andere Parameter wie Datenverlustrate oder Durchsatz können durch Edge Computing wirksam beeinflusst werden und stabilisieren den Regelkreis zwischen Fertigungssteuerung und Produktionstechnik. Auf dieser Basis können dann fundierte Entscheidungen zur Nutzung von Edge-, Fog- oder Cloud-Infrastrukturen getroffen werden.

Datenverarbeitung mit Edge Computing: Die Intelligenz wird an die Edge verlagert / © PSI Automotive & Industry
Datenverarbeitung mit Edge Computing: Die Intelligenz wird an die Edge verlagert / © PSI Automotive & Industry

Echtzeitfähigkeit von MES

Die Beurteilung der Echtzeitfähigkeit eines MES im Verbund mit der Fertigungstechnik und damit die Definition von zeitlichen Vorgaben hat nicht nur einen rein technischen Aspekt. Neben den technischen Aspekten existieren Anforderungen hinsichtlich der Reaktionszeiten, wenn diese beispielsweise den Durchsatz durch ein Produktionssystem beeinflussen.

Oftmals kommt es zu einer Vermischung rein technischer und unternehmerischer Vorgaben. So wird der Durchsatz in einer getakteten Fertigung durch die Einhaltung der Taktzeiten an den einzelnen Arbeitsstationen beeinflusst. Sind MES nicht in der Lage, notwendige und oftmals auftragsspezifische Informationen (z.B. generierte Seriennummern, Schrauberprogramme, Anlagenparameter) rechtzeitig und zuverlässig zur Verfügung zu stellen, wird der Durchsatz durch ggf. auftretende Verzögerungen oder niedrigere, erreichbare Taktzeiten verringert oder der Produktionsprozess sogar instabil (z.B. erfolgt dann in einer Fließfertigung in der Automobilindustrie ein Bandstop). 

Die großen Datenmengen, die von modernen Geräten und Produktionsanlagen generiert werden, können ohne Vorverarbeitung am Rand des Produktionssystems nicht wirtschaftlich und sicher genutzt werden. Dazu ist die gerätenahe Vorverarbeitung von Daten (Edge Computing) notwendig:

Müssen für einen Auftrag in einer schnell getakteten Fertigung werkstückspezifische Qualitätsdaten aufgezeichnet werden, dann sind andere Datenflüsse notwendig, als wenn lediglich niedrigfrequente Änderungen von Betriebsdaten einer Anlage überwacht werden sollen. Die Verarbeitungszeit wird zum taktzeitbestimmenden Faktor und hat einen direkten Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit einer Produktion.

Mit Edge Computing schnelle Reaktion auf Abweichungen im Produktionssystem sicherstellen

Die Gründe für den Einsatz eines anlagennahen Edge-Computing sind vielfältig. Bei Cloud-Anwendungen spielen die mögliche Übertragungsrate und die Latenzzeit der Netzwerkverbindung eine bestimmende Rolle und verhindern möglicherweise die Erreichung der gewünschten Reaktionszeiten. Die Reduktion des Datenvolumens an der Schnittstelle zum Produktionssystem kann durch die Vorverarbeitung der Rohdaten erreicht werden. Die zeitgerechte Reaktion auf Abweichungen wird möglich und die Regelkreise zwischen Fertigungssteuerung und Produktionstechnik laufen stabil.

Software- und Automatisierungssysteme setzen eine bestimmte Reaktionszeit für Ereignisse im Produktionsprozess voraus. Auf welche Weise das Ereignis verarbeitet und welche Aktion ausgelöst wird, muss ggf. im Einzelfall beurteilt und festgelegt werden. Herangezogen werden können Taktzeiten, Aspekte der Maschinensicherheit, aber auch Anforderungen an die Genealogie, Rückverfolgbarkeit und Informationsverteilung.

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Karl Tröger

Business Development Manager PSI Automotive & Industry GmbH

Seit mehr als 20 Jahren ist Karl Tröger bei der PSI Automotive & Industry. In dieser Zeit hat er sich mit allen Aspekten von ERP-Software befasst und war in führenden Positionen in Entwicklung, Beratung und Marketing tätig. Heute versteht er sich als Bindeglied zwischen Kunden, Markt, Wissenschaft sowie Software-Entwicklung und Marketing. Der Diplom-Ingenieur der Elektronik und Nachrichtentechnik ist an der von der Bundesregierung initiierten Plattform Industrie 4.0 beteiligt und veröffentlicht regelmäßig vielbeachtete Publikationen über die Zukunft von fertigungsnaher Software.

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