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Vorteile von 5G und Edge Computing für Robotik und Vision
IIoT-Geräte generieren wichtige, teils sensible Informationen, die nach einer schnellen Analyse und sofortigen Entscheidung auf Basis der erfassten Daten verlangen. Ohne hohe Übertragungsraten, niedrige Latenzen und Datenverarbeitung direkt vor Ort lassen sich diese Anforderungen nicht erfüllen. NTT erklärt, warum 5G und Edge Computing eng miteinander verbunden und damit die Grundpfeiler für IIoT sind.
Um Daten in Echtzeit zu sammeln und zu verarbeiten, braucht es die Kombination von 5G und Edge Computing. Mit einer Edge-Datenverarbeitung lassen sich mit Latenzzeiten im Bereich von wenigen Millisekunden Roboter sicher kontrollieren.
Um Daten in Echtzeit zu sammeln und zu verarbeiten, braucht es die Kombination von 5G und Edge Computing. Mit einer Edge-Datenverarbeitung lassen sich mit Latenzzeiten im Bereich von wenigen Millisekunden Roboter sicher kontrollieren.Bild: ©Yingyaipumi/stock.adobe.com

Das Industrial-IoT ermöglicht es Herstellern, die Produktionstransparenz und -effizienz durch die Vernetzung von Maschinen und Werkzeugen zu verbessern. Dabei sind die riesigen Datenmengen, die IIoT-Geräte generieren, die Grundlage für die Optimierung der Produktion, die Verbesserung der Lieferqualität, die Implementierung von Systemen zur vorausschauenden Wartung oder auch die Automatisierung der Lieferkette. Um diese Daten in Echtzeit zu sammeln und zu verarbeiten, braucht es die Kombination von 5G und Edge Computing. Die Datenverarbeitung am Netzwerkrand (Edge) hebt die Einschränkungen und zeitlichen Verzögerungen zentralisierter Systeme auf. Zudem lassen sich erst mit Latenzzeiten im Bereich von wenigen Millisekunden Roboter sicher kontrollieren und die Zusammenarbeit von Maschinen exakt steuern. Ihre Stärken können 5G und Edge Computing in ganz unterschiedlichen Bereichen ausspielen, wie die folgenden drei Beispiele zeigen.

Monitoring kritischer Bereiche

Eine Paradedisziplin für 5G und Edge Computing ist das Monitoring von kritischen Bereichen. Dazu gehören neben den herkömmlichen Sensoren für Temperatur, Feuchtigkeit, Druck, Spannung sowie für den Zustand von Reglern und Steuerventilen auch Audio-, Video- oder Lidar-Systeme, die deutlich höhere Datenraten liefern und dennoch in Echtzeit ausgewertet werden müssen. Mit Hilfe von Highspeed-Kameras und KI-Software lassen sich Unregelmäßigkeiten auf dem Fertigungsband erkennen. Die Datenverarbeitung direkt vor Ort garantiert, dass keine unnötigen Latenzen entstehen. Ansonsten wären schadhafte Produkte bereits auf dem Band weitergewandert, bevor ein Roboter-Arm überhaupt zugreift und das entsprechende Teil ausmustert. Stehen nur Millisekunden für eine Entscheidung zur Verfügung, ist der Zeitverlust durch den Datentransport und die Verarbeitung in der Cloud bereits zu groß.

Schutz sensibler Informationen

Grundsätzlich können Daten an der Edge ein Problem für die Sicherheit darstellen. Insbesondere dann, wenn die Datenverarbeitung verschiedene Geräte miteinbezieht, die einzeln deutlich schlechter abgesichert sind als zentralisierte Systeme. Ein privates 5G-Netz kann jedoch bereits dadurch die Sicherheit erhöhen, dass die Daten auf dem Campus durch gezielte und individuell konfigurierbare Maßnahmen optimal gegen Angriffe geschützt sind. Werden die sensiblen Daten zudem gleich auf dem Gelände verarbeitet und wandern nicht in die Cloud, ist bereits ein hoher Schutzwall gegen Cyberkriminelle und Risiken jeder Art errichtet. Wertvolle Firmengeheimnisse geraten somit nicht in Gefahr.

Puffer für unerwartete Ereignisse

Klassische Roboter-Aufgaben wie etwa die Ansteuerung unterschiedlicher Lackierpistolen in der Automobilfertigung lassen sich mit 5G durchaus über die Cloud regeln. Bei einem weitgehend automatisierten Drei-Schicht-Betrieb sind die Anforderungen in puncto Übertragungsgeschwindigkeit, Latenz und Ausfallsicherheit aber extrem hoch. Immer wieder kommt es zu Störungen bei der Netzwerkverbindung in die Cloud oder die Datenübertragung erfolgt nicht mit der notwendigen Geschwindigkeit. Mit einer zusätzlichen Edge-Computing-Infrastruktur sichern sich Unternehmen für den Notfall die erforderliche Rechenleistung direkt vor Ort und können so für Stabilität in der Produktion sorgen. Die Sicherstellung eines durchgängigen Betriebs durch die Kombination von Cloud und ergänzender Lösung direkt auf dem Werksgelände lässt sich deutlich kostengünstiger umsetzen, als es herkömmliche Ansätze ermöglichen.

Fazit

Die Kombination aus 5G und Edge Computing bietet der Fertigungsindustrie zahlreiche Möglichkeiten, ihre Prozesse und damit Wertschöpfungsketten zu optimieren. Das schließt genauere Vorhersagen für Anlagenausfälle, eine höhere Fertigungseffizienz und -sicherheit, minimierte Ausfallzeiten, niedrigere Kosten, einen geringeren Wartungsbedarf und Produkte mit höherer Qualität ein. Natürlich benötigt der Schritt von der Labor- in die Produktionsumgebung immer auch ein stabiles Betriebsmodell. Deshalb ist eine ganzheitliche Analyse entlang der Möglichkeiten von 5G in Kombination mit Edge Computing unvermeidlich, um individuelle, rentable Einsatzbereiche für das Unternehmen zu identifizieren. Ausgehend von einem wirtschaftlich sinnvollen Anwendungsfall sollten die Verantwortlichen auch den Punkt Nachhaltigkeit nicht aus dem Auge verlieren. Wenn etwa bei der Chip- oder Monitorherstellung durch den Einsatz intelligenter Lösungen die Ausschussquote deutlich reduziert werden kann, profitiert die Umwelt: weniger wertvolle Rohstoffe gehen verloren.

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