Business-IoT-Plattformen: Roboter produziert Auto

Was ist eine Business-IoT-Plattform und wozu brauche ich sie?

Durch die Digitalisierung wollen mehr und mehr Datenmengen gespeichert und verwaltet werden. Nun ist das ja nicht einfach wie ein großer Datenhaufen zu sehen, der abzuarbeiten ist. Welche Daten werden wo wie schnell gebraucht? Welche müssen besonders sicher vor unerlaubten Zugriffen geschützt werden? Um Klarheit zu schaffen, bevor Chaos entsteht, kann man mit Edge-IoT-Plattformen den Digitalisierungsprozess an die technischen Gegebenheiten anpassen. Schauen wir doch mal zusammen auf ein Beispiel aus der Autoproduktion.

Automatisierung in der Fertigung heißt:
Daten, viele Daten und noch mehr Daten!

In der Autoproduktion ist vieles automatisiert. Jede Maschine liefert Statusmeldungen über ihren Fortschritt beim Fertigungsprozess. Es gibt jede Menge Sensoren, die überprüfen, ob die Qualität stimmt und der entsprechende Fortschritt vom System richtig gemeldet wurde. Also gibt es jede Menge Daten, die hier erfasst und verarbeitet werden. Sollte am Ende der Herstellung kein Reifen montiert sein, sollte das vom System bereits erkannt werden.

Insgesamt fallen hier also massive Datenmengen an. Müsste man diese gewaltige Datenmenge nun erst einmal in die Cloud schieben, dann würden diese also zuerst hochgeladen, dort verarbeitet und analysiert und das Ergebnis dann wieder heruntergeladen werden. Das erfordert nicht nur einen Internetzugang, sondern auch entsprechende Bandbreite. Eventuell sollen ja auch Videodaten analysiert werden. Beispielsweise um zu erkennen, ob auch wirklich vier Reifen montiert wurden. Jetzt stellen Sie sich vor, dass alle Daten, also wirklich die gesamten Daten hochgeladen werden.

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Was ist Edge Computing?

Edge Computing bedeutet in aller erster Linie, dass ich die Daten dort verarbeite, wo sie aufkommen. Man kann es als eine Familie von Technologien beschreiben, die Anwendungsdaten und Services so verteilt, dass diese in einer Welt immer enger vernetzter Systeme jeweils optimale Ergebnisse liefern. In der Regel ist damit eine Dezentralisierung von Hardware und Software verbunden. Dazu gehören sowohl eine Edge-Infrastruktur als auch Analytics-Software, die auf dezentrale Rechnerumgebungen ausgelegt ist. Die Vorteile gegenüber anderen Ansätzen hängen jedoch eindeutig von den jeweiligen IoT-Anwendungsbereichen ab. Wo hat sich Edge Computing neben der Fertigung außerdem schon bewährt?
  • Connected Cars,die über das Internet Zugriff auf Navigation, Kommunikation und andere persönliche Dienstleistungen erhalten. In Zukunft wird diese Anwendung Voraussetzung für autonome Fahrzeuge werden.
  • Smart-Grid-Stromnetze verteilte Überwachung und Remote-Management können die Effizienz wesentlich steigern, Verlust reduzieren und die Zuverlässigkeit verbessern. Das senkt den Verbrauch und spart Geld.
  • Smart Citys,deren Dienste von Natur aus über differenziert verteilte und komplexe Netzwerke Menschen, Orte und Dinge verbinden. Die Anwendungsbereiche sind breit gefächert.
Sinnvoll kann Edge Computing auch in der Landwirtschaft eingesetzt werden, für den Umweltschutz, im Tourismus und im Gesundheitswesen. Stellen Sie sich vor, in einer Arztpraxis oder einem Krankenhaus kommt es zu Netzwerkausfällen. Dann stellen lokale Edge-Lösungen sicher, dass die Ärzte schnell und zuverlässig an die nötigen Patientendaten kommen. Ein weiteres Beispiel aus dieser Branche: Sensoren, die den Sturz von Menschen, beispielsweise aus dem Bett, erfassen und automatisch eine Warnung melden.  

Zeit ist ein wichtiger Faktor

Bis die Daten hochgeladen und analysiert sind, würde die gesamte Produktion stillstehen. Das heißt: Eigentlich muss das alles schnell gehen. Dementsprechend würde man sich hier für Edge Computing entscheiden. Es könnte natürlich auch ein Mix aus Edge und Cloud sein, wo Daten vorbereitet werden, um diese einer Intelligenz in der Cloud zu übergeben, die nun anhand aller Daten entscheidet, ob das Rad richtig montiert wurde.

Was heißt das? Je später die Daten ausgewertet und Informationen umgewandelt sind, desto teurer wird es, weil die Produktion solange steht.
Und wenn wir jetzt auch noch über multiple Videodaten reden, die verarbeitet werden, dann kommen wir ganz schnell an die technischen Grenzen. Dementsprechend werden dann Systeme eingesetzt, die die Daten direkt dort verarbeiten wo sie entstehen.

Unternehmen benötigen also eine Edge-Plattform, um den Digitalisierungsprozess an die technischen Gegebenheiten anzupassen.
So eine Edge-Plattform hat man ja nicht einfach so auf dem Einkaufszettel für den Elektroniksupermarkt ums Eck und baut sie ein wie eine Batterie in die Taschenlampe. Für das sensible Abwägen, wann welche Lösung angebracht ist, braucht man eben auch Beratung durch Experten. Es kann nicht darum gehen, einfach zur Cloud ja oder nein zu sagen. Eine Cloud hat ihre Grenzen, und Unternehmen werden im Zuge der Digitalisierung immer mehr Prozesse automatisieren und digitalisieren. Viele Unternehmen werden nicht darum herumkommen, Edge-Plattformen einzubinden, die sie dabei unterstützen. Mit Edge-IoT-Plattformen sind dann wieder Lösungen gemeint, die im Grunde hybrid funktionieren. Man sammelt und analysiert Daten am Ort des Geschehens. Aufgrund der Datenmenge arbeitet man diese aber dementsprechend auf, um nur die wichtigsten Daten zu einem Cloud-Service zu schieben, der dann die Entscheidung trifft. Es empfiehlt sich auch, die entsprechenden Systeme zentral zu administrieren und zu aktualisieren.

Brauchen jetzt alle eine Edge-IoT-Plattform? Ein klares Jein.

Im Zuge der Digitalisierung muss man sich damit auseinandersetzen, welche Datenmengen aufkommen und analysiert werden müssen und wo das geschieht. Viele Unternehmen werden sich dann der Herausforderung ausgesetzt sehen, dass sie vielleicht mehr Daten sammeln als sie in eine Cloud-Umgebung schieben können.

Dementsprechend benötigen sie Unterstützung in Form einer Plattform, die ihrem Bedarf gewachsen ist und die Prozesse so abbildet wie benötigt. Ob man die Verarbeitung nun in der Cloud macht, an dem Ort, wo die Daten erstellt werden oder eventuell beides, also hybrid, entscheiden sehr unterschiedliche Faktoren. Unternehmen werden dann den Anbieter wählen, der ihnen jetzt und für die Zukunft eine Plattform bietet, die ihnen Flexibilität ermöglicht. Schauen wir wieder auf unsere Autofertigung: Der Produktionsstandort könnte sich ändern, Werke zusammengelegt oder woanders ein neues Werk aufgemacht werden. Sollte dies nun nicht mit existierender Technologie umgesetzt werden können, dann bedeutet das höhere Kosten und selbstverständlich eine größere Komplexität. Die Produktionsprozesse und die Technologien bleiben ja zumeist gleich. Aber eventuell hat man andere Gegebenheiten, die einer anderen Umsetzung bedürfen.

Als Unternehmer brauchen Sie dementsprechend eine Plattform, die Ihnen die Möglichkeit gibt, Daten so zu verarbeiten, wie Sie es benötigen. Als Kunde eines solchen Plattformanbieters will man eine Auswahl von Zusatzfunktionen nutzen. Das kennen wir alle von unseren Smartphones. Hier laden wir einfach die Zusatzfunktionen über einen App-Store herunter. Sollte das nicht ähnlich mit einer Business-IoT-Plattform funktionieren? Es geht darum, möglichst effizient Anwendungen oder Zusatzfunktionen auf unterschiedliche Geräte oder Softwaresysteme zu distribuieren. Der Vorteil für den Kunden ist ganz klar: Derselbe Mechanismus wird für unterschiedlichste Anwendungen oder Geräte genutzt.

Horrorvision Stillstand in der Produktion

Im Businessumfeld wäre es fatal, einfach eine Anwendung mit einem Update zu bespielen. Dieses Update könnte die Digitalisierungsprozesskette zum Stillstand bringen, weil ein entsprechendes Gerät aktuell außer Betrieb ist, solange das Update eingespielt wird.

Am Beispiel unserer Autoproduktion würde somit die gesamte Produktion stillstehen, sollte ein Gerät aktuell aufgrund eines Updates außer Betrieb sein. Also benötigen Unternehmen die Möglichkeit, Updates für all ihre IoT-Geräte und Anwendungen zu planen und zu terminieren. Eine Business-IoT-Plattform versteht sich dementsprechend als geräte- und softwareunabhängig.

Rollt das Auto dann als fahrerloses Mobil über die Straße, sehen wir ein Paradebeispiel für Edge Devices. Ein fahrerloses Auto ist ein Data Center auf Rädern. Es muss unbedingt auch ohne Cloud-Unterstützung funktionieren. Warum?

Ein autonomes Fahrzeug, das auf Cloud-Daten angewiesen ist, würde keine Ampel beachten und Unfälle verursachen

Die Latenzzeit durch die Datenübertragung ist einfach zu hoch. Wir brauchen also unbedingt Edge Computing, um die Daten direkt vor Ort zu verarbeiten. Eine zentrale Cloud ist auch in vielen Machine-Learning-Szenarien keine kluge Lösung, denn hier kommt es auf die unmittelbare Verarbeitung zur schnellen Entscheidungsfindung an.

Die Datenverarbeitung kann dennoch an unterschiedlichen Stellen stattfinden, wie beispielsweise einem zentralen Server in einer vernetzten Fabrikhalle. Abgesetzten Stationen, wie der Wasserpumpe eines Frischwasserreservoirs, steht diese Möglichkeit indes im Normalfall nicht zur Verfügung. Da eine solche Pumpe dennoch eine Kommunikationsanbindung benötigt, liegt der Schluss nahe, die sogenannte Processing-Power direkt dort zu platzieren.

Gefährlich wird Edge Computing dann, wenn ein Übermaß an Daten zu verarbeiten oder zu speichern ist oder eine skalierbare Lösung benötigt wird. Abgesehen von der initialen Investition können der laufende Aufwand und die Kosten aus dem Rahmen fallen, wenn eine entsprechende Dimensionierung nicht vorab durchgeführt wurde oder der Rechen- und Speicherbedarf sehr unregelmäßig ist.

Usability ist Thema Nr. 1 für KMUs bei der Digitalisierung, denn IT kann sehr schnell sehr komplex werden. #jobwizards http://bit.ly/2J2vcLg

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Für KMUs ist gerade die Usability ein wichtiges Kriterium

IT kann sehr schnell sehr komplex werden. Eine IoT-Plattform versucht die gesamte Komplexität einfach aufzuarbeiten. Man kann per Knopfdruck Updates machen, installieren, Funktionalität hinzufügen. Gerade SMBs können davon profitieren, auf IoT-Plattformen zu setzen. Dadurch bekommen sie ein komplett abgesichertes System. Sie müssen sich also keine Gedanken machen, wie die Authentifizierung auf Gerät A oder B funktioniert und wie sie sicherstellen, wer auf was zugreifen kann – und das möglichst effektiv. Leider ist in vielen Ländern die Internetanbindung problematisch. Vorreiter sind hier die skandinavischen Länder.

Der sinnvolle Mittelweg

Zusammenfassend sehen wir: Edge Computing ist die Verlagerung von Rechenleistung, Anwendungen, Daten und Services unmittelbar an die logische Randstelle eines Netzwerks, die sogenannte Edge. Ein solches System muss leicht zu installieren, zu nutzen und zu administrieren sowie aus der Ferne erreichbar sein, denn meist ist kein IT-Fachpersonal vor Ort zur Verfügung.

Gegenüber reinem Cloud Computing besteht beim Unternehmensnetzwerk ein deutlich geringeres Sicherheitsrisiko hinsichtlich Manipulation oder Datendiebstahl.

Kein SMB kommt also um die Entscheidung herum, ob Edge Computing oder Cloud Computing genutzt wird

Grundsätzlich ist die Anwendung ausschlaggebend für die Wahl des Ortes und des Umfangs der Datenverarbeitung beziehungsweise Datenspeicherung. Es gibt Vorgänge, die vor Ort geschehen müssen, und es gibt Vorgänge, für die verschiedenste Daten aus unterschiedlichen, auch lokal verteilten Quellen, benötigt werden. Und bei einigen Prozessen funktionieren beide Varianten. Die Entscheidung richtet sich also nach den jeweiligen Möglichkeiten, die Edge und Cloud Computing bieten.

Prioritäten abwägen!

So wie die Cloud sich im Vergleich zu On-Premise, also der Speicherung im eigenen Hause, entwickelt hat, wird der hybride Ansatz auch die Entwicklung der IoT-Infrastrukturen beeinflussen.

Die Kriterien für die Wahl des Verarbeitungsortes sind so vielfältig wie die Anwendungen. Sicherheitsvorschriften, Echtzeitanforderung, Bandbreite, Verarbeitungskapazität, Zugang zu kognitiven Funktionen – die Gewichtung der Prioritäten bestimmt, welche Daten auf welcher Ebene verarbeitet werden: at the edge, in der Cloud oder auf zwischengelagerten Ebenen.

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