Edge Computing ermöglicht die Echtzeit-Analyse von IoT-Daten und erlaubt so die präzise Steuerung von Maschinen, Anlagen und Lieferketten. Dafür ist allerdings die richtige Plattform erforderlich.
Laut dem Marktforschungsunternehmen IoT Analytics wird sich die Zahl der vernetzten Geräte im Internet of Things (IoT) bis 2030 mehr als verdoppeln. Weltweit soll es dann über 41 Milliarden IoT Devices geben – derzeit sind es knapp 19 Milliarden. 51 Prozent der Unternehmen, die bereits IoT einsetzen, wollen ihr IoT-Budget erhöhen. Die Top Ten der Anwendungsbereiche für IoT wird laut IoT Analytics von der Prozessautomatisierung angeführt. Fast 60 Prozent der Unternehmen nutzen demnach vernetzte Geräte und Sensoren, um Produktions- und andere Prozesse zu optimieren. Mit einem Durchdringungsgrad von 55 Prozent liegt die Qualitätssicherung und -kontrolle an zweiter Stelle, gefolgt von Energieüberwachungssystemen (ebenfalls 55 Prozent). Intelligente Lagerverwaltung und Supply-Chain-Management folgen auf den nächsten Plätzen. Sie werden von jeweils 54 Prozent der befragten Unternehmen genutzt. An sechster Stelle der am häufigsten genannten Einsatzbereiche steht mit 53 Prozent die Planung und Steuerung von Betriebsabläufen. Auch die Überwachung von Anlagen, Maschinen und Geräten (Platz sieben) sowie deren Optimierung (Platz acht) finden sich unter den Top Ten. Sie sind in 50 Prozent beziehungsweise 48 Prozent der Unternehmen bereits Alltag. Auf den Plätzen neun und zehn folgen die Fernüberwachung und die Standortverfolgung. Sie werden von 48 Prozent beziehungsweise 45 Prozent der Befragten eingesetzt.
Kein IoT ohne Edge Computing
Die hohe Zahl vernetzter Geräte stellt die Server- und Kommunikationsinfrastruktur vor einige Herausforderungen. Häufig fehlt es an den Einsatzorten an einer ausreichenden Netzabdeckung. Die Geräte selbst sind oft sehr klein, was die Möglichkeit einschränkt, große Funkmodule und Antennensysteme einzubauen. IoT Devices müssen darüber hinaus oft wochen- oder monatelang mit einer Akkuladung auskommen, da ein Aufladen oder Austauschen der Akkus nicht oder nur mit hohem Aufwand möglich ist. Sie sind daher auf eine extrem energiesparende Datenübertragung über LPWAN (Low Power Wide Area Network) und ähnliche Netzwerke angewiesen.
Selbst wenn genügend Energie, eine gute Netzanbindung und hohe Bandbreiten zur Verfügung stehen, können die riesigen Datenmengen, die von den IoT Devices erzeugt werden, nicht ohne weiteres in ein zentrales Rechenzentrum oder eine Cloud-Infrastruktur übertragen werden, ohne die Netze zu überlasten. Einige Anwendungen wie das autonome Fahren oder die Steuerung von Produktionsmaschinen erfordern außerdem sehr kurze Reaktionszeiten, die bei einer zentralisierten Datenverarbeitung nicht erreicht werden können.
IoT-Anwendungen benötigen deshalb dezentrale Rechensysteme, die Daten empfangen, speichern, konsolidieren, verarbeiten und analysieren. Die eingesetzten Systeme reichen von Embedded-Modulen in Fahrzeugen über Serverschränke auf Frachtschiffen bis hin zu mobilen Rechenzentren im Containerformat. Mit der zunehmenden Verbreitung von IoT-Anwendungen ist die Nachfrage nach solchen sogenannten Edge-Computing-Lösungen stark gestiegen. Analysten gehen davon aus, dass der Markt für Edge Computing jährlich um durchschnittlich 34 Prozent wachsen und sich bis 2032 mehr als verfünfzehnfachen wird.
Anforderungen an eine Edge-Computing-Plattform
Um IoT-Geräte und andere dezentrale Strukturen erfolgreich vernetzen zu können, muss eine Edge-Computing-Plattform folgende Anforderungen erfüllen:
- Hohe Rechenleistung: Vernetzte Sensoren und Geräte generieren sehr große Datenmengen, die konsolidiert und verarbeitet werden müssen. Edge Devices sollten daher mit leistungsfähigen Prozessoren ausgestattet sein.
- Einfache Verwaltung: IoT-Umgebungen sind oft heterogen und bestehen aus einer Vielzahl von Geräten und Plattformen. Das macht die Verwaltung komplex und aufwendig. Eine Plattform sollte daher Mechanismen bereitstellen, die das Management der Edge-Geräte vereinfachen.
- Erhöhte Sicherheit: Die Vielzahl der IoT-Endpunkte vergrößert die Angriffsfläche für Cyberkriminelle, da jedes Gerät ein potenzielles Einfallstor darstellt. Eine Edge-Computing-Plattform muss dies berücksichtigen und robuste Sicherheitsfunktionen bereitstellen.
- Interoperabilität: Edge-Computing-Lösungen müssen in bestehende IT-Infrastrukturen integriert werden können. Sie sollten daher zu anerkannten Industriestandards kompatibel sein.
- Unterstützung von künstlicher Intelligenz: Die Anwendung von KI-Modellen (Inferencing) wird beim Edge Computing immer wichtiger. Die Plattform der Wahl sollte KI optimal unterstützen und ausreichend Potenzial für die Entwicklung neuer Einsatzmöglichkeiten bieten.
IoT und Edge Computing in der Praxis
Die Zahl der Einsatzgebiete für IoT und Edge Computing ist groß, IoT Analytics listet über 640 verschiedene Use Cases auf. Die folgenden zwei Beispiele sollen exemplarisch zeigen, wie breit das Anwendungsfeld ist:
- Ein Hersteller von Logistiklösungen hat einen selbstfahrenden Gabelstapler entwickelt, der die Einlagerung und Auslieferung von Material und Waren schneller, kostengünstiger und sicherer machen soll. Als zentrale Steuereinheit dient der Edge Computer UNO-238 des IoT-Spezialisten Advantech. Das robuste Gerät ist mit leistungsfähigen Intel Prozessoren ausgestattet und steuert in Zusammenarbeit mit Schrittmotoren, Steuergeräten, GPS-Sensoren und Lenksystemen den autonomen Gabelstapler. Zur Orientierung dienen reflektierende Schilder, die entlang der vorgegebenen Route aufgestellt werden. Mithilfe von LIDAR-Sensoren (Laser Imaging Detection and Ranging) und Kameras erkennt das autonome Fahrzeug diese Markierungen und kann so in Kombination mit den GPS-Daten seine Route bestimmen.
- Der britische Baukonzern Skanska verwaltet vernetzte Maschinen und Geräte an über 100 Standorten. Bei Störungen oder Konfigurationsänderungen mussten die Servicemitarbeiter bisher viele tausend Kilometer pro Jahr zurücklegen, um die Probleme vor Ort zu beheben. Skanska entschied sich, die Edge-Verwaltungslösung Impero Connect einzuführen, um Wartungsaufgaben zukünftig remote durchführen zu können. Die Plattform bietet sichere und skalierbare Verbindungen zu allen Edge Computing Devices. Durch die Integration der Intel Active Management Technologie (AMT) können Anwender Edge-Geräte, die auf der vPro-Plattform basieren, bis auf BIOS-Ebene aus der Ferne steuern. Das Support-Team erhält selbst dann Zugriff, wenn der Rechner nicht mehr startet. Dank der integrierten KVM-Funktion (Keyboard, Video, Mouse) lassen sich die Edge Computer dabei so steuern, als ob man direkt davor säße.
Nach Berechnungen von Skanska reduzieren sich durch die Einführung der Remote Control Plattform die Reisen der Support-Mitarbeiter um durchschnittlich 40 Stunden und 1.600 Kilometer pro Woche. Das resultiert in einer Ersparnis von mehr als 50.000 Britischen Pfund (knapp 60.000 Euro) pro Jahr.
Fazit: Edge Computing braucht eine leistungsfähige Basis
Um Sensoren, Geräte, Maschinen und Fahrzeuge effizient und sicher vernetzen zu können, benötigen Unternehmen eine leistungsfähige Edge-Computing-Plattform wie Intel vPro. Durch leistungsstarke Prozessoren und eine optimierte Softwarearchitektur ermöglicht vPro die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen direkt am Edge. Integrierte Sicherheitsfunktionen wie das Intel Hardware Shield oder die Intel Threat Detection Technologie (Intel TDT) schützen sensible Daten vor unbefugtem Zugriff und gewährleisten die Integrität der Systeme. Durch integrierte Verwaltungsfunktionen wie Intel AMT können IT-Teams eine große Anzahl von Edge-Geräten zentral verwalten und aktualisieren. Mit den aktuellen Core Ultra Prozessoren sind vPro Geräte außerdem optimal auf zukünftige Aufgaben im Bereich KI und Automatisierung vorbereitet.