Edge Computing steht 2021 vor dem Durchbruch und k?nnte erstmals gro?fl?chig zum Einsatz kommen. Wie Unternehmen branchenübergreifend von der Technologie profitieren.

Motortemperatur 50 Grad, Stromaufnahme 12 Ampere, Tür?ffnungen 9.576: Die Sensordaten der Aufzugtür signalisieren den reibungslosen Betrieb dieses Fahrstuhls, der gerade vom 13. in den 14. Stock unterwegs ist. Doch nach der n?chsten Tür?ffnung steigen die Werte pl?tzlich auf 56 Grad und 16 Ampere. Das System meldet an den Fahrtstuhlservice: Der Türgurt muss schleunigst gereinigt werden, sonst droht die Tür – und damit der Aufzug – auszufallen

Vernetzte Aufzüge sind bei gro?en Herstellern wie , Thyssenkrupp oder Kone bereits Standard. Jede Bewegung des Fahrstuhls und der Türen, jede Vibration, Temperatur oder auch akustische Auff?lligkeit wird von Sensoren erfasst und in die Cloud gemeldet. Machine-Learning-Algorithmen analysieren die Daten und erm?glichen dem Hersteller oder Betreiber beispielsweise, potenzielle Ausf?lle vorherzusehen und Aufzüge vorausschauend zu warten (Predictive Maintenance).

Es ist aber, wie im Beispiel des hakelnden Türgurts, nicht nur eine schnelle Reaktion gefragt. Es sind auch gesch?ftlich sensible Betriebsdaten im Spiel, die aus Effizienz- und Perfomance-Gründen nahe am Entstehungsort verarbeitet werden sollten. Hier kommt ins Spiel (siehe Infokasten): Ein Gateway im Aufzug verarbeitet die kritischen Werte der Sensorik in Echtzeit direkt vor Ort und kann umgehend Ma?nahmen einleiten – etwa die Kabine kurzfristig stilllegen, bevor sich die Tür nicht mehr ?ffnet. Sensible Daten bleiben auf dem Gateway im Geb?ude; alle relevanten Daten für die Reparatur wie Position des Aufzugs, Zeitpunkt des Events und betroffene Komponente erh?lt ein Servicetechniker automatisch auf sein Mobilger?t, inklusive Reparaturdetails, Wartungsfahrplan, Werkzeug- und Ersatzteileliste sowie Navigation zum Geb?ude. Das spart wertvolle Zeit.

 Die Vorteile des Edge Computings – niedrigere Latenzen, h?here Datensicherheit und Kostenersparnis – k?nnten 2021 zu einem Boom dieser Technologie führen. Unternehmen stellen immer h?here Anforderungen ans Internet of Things, weshalb sich verschiedene Trends auch fürs Edge Computing entwickelt haben:

Trend Nr. 1: Daten lokal und in Echtzeit analysieren

Intelligente Datenverarbeitung kann mit Edge Computing früher im Analyseprozess geschehen. Wichtige Daten direkt an der Quelle zu verarbeiten, ohne Umweg über die Cloud, hilft Unternehmen, schnellere Entscheidungen zu treffen. Eine niedrigere Latenz ist zudem für einen verz?gerungsfreien Datenstrom bei echtzeitbasierten Technologien wie Augmented und Virtual Reality n?tig, ebenso beim Digital Twin oder Video Monitoring in der Produktion. Der Trend wird befeuert durch optimierte Hardware für Künstliche Intelligenz und Machine Learning sowie offene Standards und Frameworks, die mittlerweile für Edge Computing zur Verfügung stehen.

Trend Nr. 2: Datenübertragung reduzieren

Sensoren an Maschinen und Ger?ten erzeugen enorme Datenmengen, die auf dem Weg in die Cloud eine entsprechende Bandbreite ben?tigen. Werden sie bereits vor Ort gefiltert, müssen weniger Daten in die Cloud gesendet werden. Das spart Kosten sowohl bei der übertragung als auch bei der Speicherung im Rechenzentrum – ein relevanter Kostenfaktor in Zeiten von Big Data. Die Echtzeitbearbeitung geschieht in der N?he der Datenquelle, die vorausschauende Datenanalyse in der Cloud.

Trend Nr. 3: Campusnetze auf dem Vormarsch

Auch der neue Trend zu wird Edge Computing voranbringen. Ein lokales Netzwerk für ein Firmengel?nde oder eine Fabrik soll Maschinen, Roboter oder autonome Transportfahrzeuge mit planbarer Datenübertragungsqualit?t und niedriger Latenz vernetzen. Hier spielen Rechenkapazit?ten vor Ort eine entscheidende Rolle, um den Weg der Daten vom Sensor zur Analyse und zurück so kurz wie m?glich zu halten.

Trend Nr. 4: Sicherheit erh?hen

Ein Faktor bei Datenschutz und Datensicherheit: Je weniger Informationen das Betriebsgel?nde verlassen, desto sicherer. Das ist auch der Vorteil eines Campusnetzes (s.o.): Sensible Produktionsdaten, die lediglich vor Ort verarbeitet werden, bleiben geschützt innerhalb des Campus. Und: Auf das Campusnetz haben nur Mitarbeiter Zugriff, es arbeitet physisch getrennt vom ?ffentlichen Internet und bietet so keine Einfallstore für Hacker.

Trend Nr. 5: Neue Anbieter auf dem Spielfeld

Was den Trend zu Edge Computing den zufolge zus?tzlich antreibt: Gro?e Anbieter wie Dell, HPE, IBM und Intel setzen mit Cloud-?hnlichen L?sungen, die sich überall einsetzen lassen, verst?rkt auf den Edge-Bereich. Zudem bieten Betreiber von und mittlerweile Edge-Computing-Dienste an, um Anwendungen von Unternehmen zu beschleunigen. Die prognostizieren ein Wachstum des weltweiten Edge-Computing-Markts bis 2024 auf 250 Milliarden Dollar. Dabei hei?t es nicht zwingend: Edge oder Cloud. Beide Modelle k?nnen sich sinnvoll erg?nzen – Big Data in der Cloud, Echtzeitanalyse auf dem Edge Device. Auch die drei gro?en Public-Cloud-Betreiber Amazon (AWS), Google (Cloud Platform) und Microsoft (Azure) bieten mittlerweile Edge-Computing-Funktionen an, da sie den Wert der Verarbeitung und Analyse von Daten n?her an der Quelle erkannt haben. Die überschneidung zwischen Cloud und Edge Computing ist für beide Seiten von Vorteil. 2021 werde dieses Zusammenspiel forciert, sagen deshalb die .

Mehr zum Thema

Rechenzentren: Mehr Daten, weniger Energieverbrauch

Interview: ?Deutschland nimmt gro?en Einfluss auf den KI-Bereich“

Industrie 4.0: Wie 5G die Smart Factory nachhaltiger macht

Weiterlesen