Edge Computing

Andrea Gillhuber,

Edge Computer in der Produktion

Reines Cloud Computing war für die produktionsnahe Industrie nicht praxistauglich genug, so dass eine andere Lösung gefunden werden musste. Das war die Geburtsstunde des Edge Computing. Damit hält Intelligenz und Echtzeitsteuerung im Maschinenpark Einzug, nicht am Rechenzentrum.

© Shutterstock / nexusby

Künstliche Intelligenz (KI), englisch: Artificial Intelligence (AI), war das Trendthema der Hannover Messe 2019, der Leistungs- und Zukunftsschau der deutschen Industrie. Im Vorfeld wartete der Digitalverband Bitkom mit einer Studie auf, nach der 12 Prozent aller deutschen Industrieunternehmen bereits AI im Umfeld von Industrie 4.0 einsetzen. Die größten Fortschritte beim Einsatz künstlicher Intelligenz erhoffen sich Unternehmen demnach von der Steigerung der Produktivität (47 Prozent), Predictive Maintenance (39 Prozent) und Prozessoptimierung (33 Prozent). Bereits heute, so die Bitkom-Studie, sei jede vierte Maschine in der Fertigung mit dem Internet verbunden; bei 10 Prozent der Unternehmen sogar mehr als die Hälfte aller Maschinen (Quelle).

Rechenpower und Speicherkapazität sind mittlerweile dank Cloud Computing problemlos verfügbar. So lassen sich immense Datenmengen mit Algorithmen sekundenschnell durchsuchen und analysieren. Aus der IT ist Cloud Computing mittlerweile nicht mehr wegzudenken. Der Betriebstechnik, der OT (Operational Technology), waren diese Neuerungen samt ihrer vielen Vorteile bisher vorenthalten.

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Cloud Computing konnte bisher sein Potenzial nicht voll entfalten, wenn es um Maschinensteuerung in komplexen Produktionsprozessen geht: Latenzzeiten waren noch zu lang, verfügbare Bandbreiten noch zu unsicher, und die Auslagerung von Daten in externe Clouds war für viele ein Sicherheitsrisiko per se. Reines Cloud Computing war für die produktionsnahe Industrie nicht praxistauglich genug, so dass eine andere Lösung gefunden werden musste.

Das war die Geburtsstunde des Edge Computing. Die dafür benötigten Edge Computer eignen sich für Maschinensteuerung, -visualisierung und -kommunikation sowie inzwischen auch für integrierte Analytics- und AI-Anwendungen einschließlich Preventive-Maintenance- und Machine-Learning-Funktionen. Edge Computer sind damit ein wesentlicher Baustein, um die Hoffnungen nicht nur der deutschen Industrie zu erfüllen (und die Prognosen des Bitkom zu bestätigen).

Digital Twins und Container-Technologie ermöglichen Cloud-Fähigkeit

Nahe an den Steuerungsprozessen und weitgehend integriert in das IT-Netzwerk sollte die maschinennahe Datenverarbeitung erfolgen, ohne Zeitverlust über das Internet in die Cloud und zurück. Trotzdem wollte man natürlich von den Vorteilen der Cloud auch für die OT-Ebene profitieren, das Prinzip der Digital Twins entstand: Eine reale Maschine wird in der Cloud digital nachgebildet.

Embedded Cloud powered by SUSiEtec: Das IoT-Software-Framework SUSiEtec managt die anfallenden Daten von ihrer Entstehung bis zu ihrer Speicherung für langfristige historische Analysen in der Cloud. SUSiEtec ist dabei das Bindeglied zwischen Endgeräten, Edge-Devices, Steuerungsrechnern und Clouds. © Kontron

Bei entfernten Produktionsmaschinen werden beim nächsten zuverlässigen Kontakt zwischen Edge Computer und Cloud die neuen Daten zwischen der realen Maschine an der Produktionsstraße und dem Digital Twin in der Cloud ausgetauscht und fließen so in die Maschinensteuerung beziehungsweise als neue Auswertungen in die Cloud ein. Durch die sogenannte Container-Technologie wird ermöglicht, nicht nur Daten, sondern auch ganze Prozesse wie die Datenvorbearbeitung auszutauschen, indem diese von der Cloud auf den Edge Computer verschoben werden. Für den Datenaustausch fallen trotzdem nur geringe Datenmengen an, und Latenzzeiten verringern sich deutlich. Ein weiterer Trend ist die Hybrid Cloud, also auch eine lokale, On-premises-Cloud für zeitkritische und sensible Daten sowie eine Off-premises-/Public-Cloud für nachgelagerte Big-Data-Auswertungen.

Während immer leistungsfähigere Hardware auch im Embedded Computing selbstverständlich wird, erhält sie Unterstützung durch die für das Edge Computing notwendige Software. Für die Vorverarbeitung, Filterung und Containerisierung zwischen Cloud und Maschine ergänzt Kontron sein Portfolio an Standard, Modified Standard und anwenderspezifischer Hardware auch um Software-Komponenten rund um das IoT Software Framework SUSiEtec für die Cloud-Anbindung.

Mehr Innovationen dank neuer Standards

Vor wenigen Jahren war es noch undenkbar, dass die Branche sich eines Tages darüber unterhalten würde, ob sich das Standard-Ethernet der IT auch für die deterministische Maschinenkommunikation eignen würde. Dank entsprechender Standardisierungsbemühungen wie Open Platform Communications Unified Architecture (IEC62541 OPC UA) und technischen Entwicklungen wie Time Sensitive Networking (IEEE 802.1 TSN) werden die starren Grenzen zwischen OT und IT harmonisiert und durchlässiger. Die Aktorik und Sensorik der Maschinen kann zukünftig direkt an die Edge Computer angebunden werden, und es erfolgt eine durchgängige, deterministische Kommunikation bis hin zur IT über TSN und OPC UA. In der Cloud können die Nutzdaten dann dank Standardisierung direkt verarbeitet werden.

Die KBox A-15x Familie ist mit CPUs unterschiedlicher Leistungsklassen erhältlich. Die kostenoptimierten Kontron Box-PCs sind für den flexiblen Einsatz auf der DIN Rail (“Hutschiene”) besonders kompakt gebaut. Die breite Palette an Schnittstellen ermöglicht eine hohe Interoperabilität und Skalierbarkeit. Industrie-PCs der KBox A-15x Familie sind besonders geeignet für den Einsatz in Feldbus-Umgebungen, für die Prozesssteuerung sowie für industrielle Firewalls und viele Embedded-Applikationen. © Kontron

Edge Computer müssen derzeit also mehreren Anforderungen gerecht werden:

  • Sie müssen heute das Gateway sein, das zwischen den Technologien auf verschiedenen Ebenen der Automatisierungspyramide, der Betriebstechnik und Informationstechnik für eine sichere Verbindung sorgt.
  • Sie müssen darauf vorbereitet sein, heute schon – und zukünftig erst recht – die Kommunikation in eine Cloud, sei es Embedded (On-Premises/Private) oder Public (von einem externen Provider), sicherzustellen.
  • Sie müssen außerdem für heutige und zukünftige Edge-Architekturen über ausreichend Leistungsfähigkeit und Speicherkapazität verfügen, um vielfältige Aufgaben schnell vor Ort an der Maschine zu erledigen. Sie übernehmen nicht nur Aufgaben, die bisher die SPS (Speicherprogrammierbare Steuerung) übernahm, sondern können durch die Virtualisierung von Steuerungscomputern für die Steuerung mehrerer unabhängiger Maschinen und Prozesse eingesetzt werden.
  • Sie müssen auf heutige und zukünftige Industriestandards vorbereitet sein, um sich nahtlos in bestehende und zukünftige IT- und OT-Infrastrukturen einzufügen.

Per Plug-and-Play TSN-fähig mit TSN-Netzwerkkarte

Kontron war einer der ersten Anbieter, der einsatzbereite Produkte für Time Sensitive Networking (TSN) mit dem OPC-UA(Open Platform Communications Unified Architecture)-Standard auf den Markt brachte. Eine Standard-Netzwerkkarte für TSN bringt jeden erweiterbaren PC in ein TSN-Netzwerk, in dem Datenpakete zeitsensitiv und deterministisch zugestellt werden. Industriecomputer, in die sich mehrere Netzwerkkarten einsetzen lassen, können damit bereits zur Maschinensteuerung eingesetzt werden. Erweiterbare und mit entsprechender Software vorkonfigurierte Kontron-Industrierechner können optional bereits mit mehreren TSN-Schnittstellen ausgeliefert werden.

Daneben bietet Kontron ein Computer-on-Module (COM) auf Basis des SMARC-2.0-Standards sowie einen Edge Computer mit dem NXP Layerscape LS1028 Multi-Core-Prozessor mit integriertem TSN-Switch und bis zu fünf TSN-fähigen 1-Gb/s-Ethernet-Ports für die Implementierung von TSN-Anbindungen.

OPC UA und TSN erobern die Feldebene

Die KBox A-230-LS mit dem NXP Dual Cortex A72 LS1028 Prozessor bietet bis zu fünf TSN-fähige 1GB Ethernet Ports für Anwendungen im IoT-Umfeld. © Kontron

Für Edge Computer bedeutet dies, dass ihre Aufgabe als Gateway zunehmend weniger anspruchsvoll wird, da TSN auf Standard-Computer- und Internet-Technologie setzt. Die „Intelligenz am Rande des Netzwerks” kann also für weitere, komplexere Aufgaben bei der Maschinensteuerung vor Ort eingesetzt werden. Eine weitere Aufgabe der Intelligent Edge Computer wird sein, Daten vorzufiltern, so dass nur in der Cloud benötigte Daten dorthin gelangen, zum Beispiel für die Auswertung in Managementsystemen wie Business-Intelligence- oder Enterprise-Ressource-Planning-Anwendungen. Für diese Aufgaben bietet S&T Technologies, ein Schwesterunternehmen von Kontron, das IoT Software Framework SUSiEtec an, in dem diese Aufgaben in Projekten kundenspezifisch realisiert werden können.

KI-Anwendungen am Intelligent Edge

Für spezielle AI-Aufgaben, wie Machine Learning oder Bildverarbeitung, müssen sich Edge Computer erweitern lassen, etwa durch GPGPU (General Purpose Computation on Graphics Processing Unit), FPGA (Field Programmable Gate Array) oder Chips wie die Neural Compute Engine Intel Movidius Myriad X VPU.

KBox C-102 ist die High-End-Industriecomputer-Familie für den Schaltschrankeinbau. Die KBox C-102 Familie ist damit in vier Varianten verfügbar: von der kompakten KBox C-102-0 ohne Erweiterungsslots, über die KBox C 102 1 und KBox C-102-2 mit jeweils einem bzw. zwei PCIe-Steckplätzen bis hin zur KBox C-102-4 mit vier PCIe-Slots. Die Industriecomputer der Serie werden unter anderem für die Steuerung von Maschinen oder die Visualisierung und Inspektion des Fertigungsprozesses eingesetzt. © Kontron

Für Edge-AI-Anwendungen, wie Deep Learning, können neurale Netzwerk-Prozessoren wie die Intel Movidius Vision Processing Unit (VPU) eingesetzt werden. Sie entlasten die CPU und beschleunigen den Inference-Prozess um ein Vielfaches. Intel Movidius VPUs werden von Kontron entweder über Einsteckmodule oder im Rahmen von Projekten auf Carrierboards oder SBCs implementiert.

Extra für die Bilderkennung per Edge AI hat S&T Technologies ein AI-Plugin für das Software Framework SUSiEtec entwickelt sowie ein spezielles Consulting-Angebot geschaffen. Dieses umfasst eine vorbereitete Trainings-Umgebung aus einem Embedded Server zusammen mit entsprechend vorinstallierter Open-Source-Software, wie beispielsweise Keras und Tensorflow mit Fokus auf Visual Machine Learning. Allein mit diesem Paket sparen Unternehmen circa sechs Wochen an Vorbereitungs- und Einarbeitungszeit.

Spezielle, vereinfachte Softwareschnittstellen, die ebenfalls über SUSiEtec bereitgestellt werden, sorgen dafür, dass auch .NET- und Java-Entwickler die entsprechende OpenVINO Middleware von Intel für den Inference-Teil von klassischen Trainingsergebnissen vereinfacht einsetzen können. Anders als mit nativer C-Programmierung sind dafür in .NET und Java mit SUSiEtec AI nur wenige Codezeilen notwendig.

Leistung „From Edge to Fog to Cloud” plus neue Anwendungen

Für Industrial-IoT- und Industrie-4.0-Konzepte bringen Intelligent Edge Computer Rechen- und Speicherpower direkt an die Maschine. Aufgrund der etablierten als auch neuen Technologien wie Cloud Computing, Container-Software, OPC UA over TSN und Artificial Intelligence veränderen sich die Aufgabengebiete. Aus den bisherigen reinen Gateway-Rechnern werden leistungsfähige Echtzeit-Rechner an der Maschine. So wird der nahtlose Übergang zwischen OT und IT gewährleistet und auch rechenintensive Anwendungen wie Artificial Intelligence ohne direkte Cloud-Anbindung in der Fertigungsindustrie effizient, sicher und produktiv einsetzbar gemacht.

Reiner Grübmeyer, Head of Product Management Systems & Software bei Kontron / ag

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