Edge Computing

Automatisierungsanlagen benötigen häufig und in zunehmendem Maße erweiterte Rechenleistungen, um Funktionen wie eine Produktionssteuerung oder zukünftig Algorithmen der künstlichen Intelligenz ausführen zu können. In der IT besteht heute der Trend, Rechenleistung immer häufiger in zentrale Rechenzentren zusammenzufassen oder gar in die Cloud auszulagern. Dies hat zwar große administrative Vorteile, bringt jedoch meist den Nachteil höherer Latenzzeiten und nicht immer garantierter Verfügbarkeit mit sich. Um den Echtzeit- und Verfügbarkeitsanforderungen von Automatisierungsanlagen zu genügen, ist es deshalb häufig erforderlich, Rechenkapazität in der Nähe der Anlage und damit in der Edge-Ebene bereitzustellen. Die Einsatzmöglichkeiten sind dabei vielfältig. Meist wird ein einfaches Edge Device durch einen leistungsfähigeren Rechner ersetzt, auf welchem dann eine weite Bandbreite von Software eingesetzt werden kann. Im weiteren Sinne gehören auch Industrie-PCs, welche direkt im Automatisierungsnetz eingebunden sind und keine direkten Steuerungsaufgaben übernehmen, zum Edge Computing. Wird im Edge Computing ein umfassendes, Middleware-basiertes Basissystem eingesetzt, wie es üblicherweise in Rechenzentren zum Einsatz kommt, so spricht man teilweise auch von Fog Computing.

Prof. Dr. Martin Ruskowski. Bild: A. Sell

Definitionen von Prof. Dr. Martin Ruskowski,
Inhaber des Lehrstuhls für Werkzeugmaschinen und Steuerungen an der TU Kaiserslautern und Forschungsbereichsleiter „Innovative Fabriksysteme“ am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)


Diese Definitionen entstehen 2018 fortlaufend für die Fachzeitschrift messtec drives Automation (www.md-automation.de) in der Reihe „Grundlagen definiert – Begriffe in der Welt von Industrie 4.0