leanbi
15/03/2023

Blog: Predictive Quality und Edge Computing

Predictive Quality und Edge Computing

 

Die Cloud ist in aller Munde, doch insbesondere wenn es schnell gehen muss, ist es gut bei Predictive-Quality-Anwendungen auf Edge Computing zu setzen. Wir zeigen Ihnen in diesem Blog, welche Vorteile Edge Computing gegenüber der Cloud hat.

 

 

Predictive-Quality-Anwendungen geben Industrieunternehmen die Möglichkeit zur Optimierung, sei es bei der Qualität der Produkte oder bei den Prozessabläufen. Gleichzeitig können dadurch auch Qualitätsprobleme erkannt werden, die sich kurzfristig anbahnen. Damit kann beispielsweise eine drohende Verstopfung eines Ventils einer Anlage oder ein plötzlich auftretendes ungewöhnliches Verhalten eines Elektromotors einer Maschine detektiert werden. Das sofortige Eingreifen, etwa durch das Verändern der Prozessparameter oder der Maschineneinstellungen kann somit oftmals große Schäden verhindern, vorausgesetzt das eingesetzte Machine Learning-Verfahren kann diese Probleme schnellstmöglich prognostizieren.

 

Wir zeigen Ihnen, warum sich bei zeitkritischen Anwendungsfällen die Auslagerung der analytischen Berechnungen der Algorithmen auf eine Cloud-Plattform nachteilig auswirken kann:

  • Datenversand an die Cloud-Plattform: Die von den Maschinen und Anlagen erfassten Sensormessdaten und Prozessparameter müssen für die Berechnungen an die Cloud-Plattform übermittelt werden. Hierdurch entstehen Zeitverzögerungen. Im Extremfall kann diese Verlangsamung zu groß sein und dazu führen, dass nicht mehr rechtzeitig reagiert und eingegriffen werden kann.
  • Datenaustausch mit der Cloud-Plattform: Im Gegensatz zum Edge Computing benötigt der Austausch mit einer Cloud eine stabile Internetverbindung. Unternehmen können das teils nur schwer sicherstellen, da sich insbesondere Produktions- und Fertigungshallen häufig an entlegenen Orten befinden. Damit sind Unternehmen ständig dem Risiko eines Verbindungsausfalls ausgesetzt, der wiederum ein rechtzeitiges Eingreifen hemmt.

Mit der analytischen Berechnung direkt an den Maschinen und Anlagen können Unternehmen diese Probleme vermeiden. Die technischen Möglichkeiten für eine Edge-Lösung sind zunehmend vorhanden, denn es gibt immer mehr Sensoren mit eigenen Recheneinheiten. Auch immer mehr Industriecomputer sind heute mit hochleistungsfähigen Prozessorkarten ausgestattet.

 

Die Wahl zwischen einer Edge- oder Cloud-Lösung muss individuell getroffen werden, eine generelle Empfehlung gibt es nicht. Unternehmen sollten bei der Entscheidung wichtige Faktoren wie Antwortzeit, Netzwerkverfügbarkeit und Kosten berücksichtigen und gegeneinander abwägen. Gerne unterstützen wir Sie hierbei.

 

Wie Edge-Lösungen trotz ihrer geringeren Rechenleistung eingesetzt werden können und welchen großen Nachteil weiterhin im Vergleich zur Cloud besteht, lesen Sie in unserem zweiten Beitrag „Predictive Quality: Edge- oder Cloud-Lösung“.

Marc Tesch
Letzte Artikel von Marc Tesch (Alle anzeigen)