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Wie Edge Computing den Schritt von Big Data zu Smart Data ermöglicht

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Big Data verwandelt die Industrie, überflutet sie aber auch mit großen Datenmengen. Damit die Industrie den Übergang in den wirklich hybriden physisch-digitalen Bereich, der oft als Industrie 4.0 bezeichnet wird, vollziehen kann, muss sie die Probleme überwinden, die Big Data mit sich bringt. Glücklicherweise können Fortschritte im Edge Computing diese Big Data in Smart Data umwandeln und dadurch das Datenvolumen verringern. So können wichtige Entscheidungen schneller getroffen werden.

Was ist Big Data?

Am besten beschreibt man Big Data nicht mit einer willkürlichen Anzahl von Petabytes, sondern damit, wie die Daten verarbeitet werden müssen, um sie nutzen zu können. Big Data erhält man, wenn man die Daten nicht mehr verarbeiten und verwenden kann, um seine Ziele zu erreichen.

Die steigende Anzahl der eingesetzten Sensoren und anderen Datenquellen im industriellen Internet der Dinge (IoT) sorgt zunehmend dafür, dass die Menge der erzeugten Daten so schnell zunimmt, dass die Entwicklung von Netzwerken, die Algorithmen und die Verarbeitungskapazität, die für deren Austausch und Verarbeitung notwendig sind, nicht mehr mit ihnen Schritt halten können.

Industrie 4.0 und Big Data

Die Basis der Industrie 4.0 und des Internets der Dinge ist die Verbindung intelligenter Maschinen, die immer größere Datenmengen erzeugen und nutzen. Das Ziel sind flexible Prozesse, die auf veränderte Bedingungen, unerwartete Fehler und neue Ziele reagieren können.

Edge Computing Industrie 4.0

Wenn die Datenübertragung billig und unendlich schnell wäre und Cloud-Server billig und in der Lage wären, ihre Kapazität ohne zusätzliche Kosten zu erhöhen, könnte es sinnvoll sein, alle Daten zu übertragen, alle Berechnungen in der Cloud auszuführen und alle Entscheidungen zurück an das jeweilige Gerät zu senden.

Die Kosten der Datenübertragung steigen jedoch mit dem Datenvolumen und der Entfernung. Außerdem führen physikalische Grenzen der Übertragungsgeschwindigkeit zusammen mit der Rechenzeit zu unvorhersehbarer Latenz. Große Datenmengen werden leicht zu teuren und langsamen Daten, was eher eine Belastung als ein Wettbewerbsvorteil ist.

Von Big Data zu Smart Data

Um zu verhindern, dass man von der schieren Datenmenge der Big Data überwältigt wird, kommt der Bereinigung, Filterung und Kontextualisierung möglichst nahe am Erstellungsort dieser Daten eine zentrale Rolle zu. So werden sie zu Smart Data, bevor sie für irgendeinen Zweck zum Einsatz kommen. Die Menge der Smart Data ist viel kleiner als jene der Big Data, aus denen sie stammen, und sie sind so strukturiert, dass die zusätzlich erforderliche Berechnungszeit minimiert wird.

Smart Data werden manchmal als „Daten, die Sinn ergeben“, wohl für die Menschen, bezeichnet. Aber nicht nur Menschen profitieren von kleineren Mengen besserer Daten. Intelligente Geräte mit von Natur aus beschränkten Rechenfähigkeiten und einem sehr spezifischen Datenbedarf funktionieren mit Smart Data ebenfalls weitaus besser.

Edge Computing und Intelligenz, wo sie am wichtigsten sind

Die Entwicklung vieler hochleistungsfähiger Sensoren, Sensornetzwerke, Gateways und anderer intelligenter Geräte bedeutet, dass eine große Datenmenge an der Peripherie des Netzwerks und damit genau dort, wo diese Geräte in Betrieb sind, verarbeitet werden kann.

Da die mittlerweile smarten Daten nicht weitergeschickt werden müssen und keine zusätzliche Verarbeitung erfordern, können sie genau dort, wo sie erstellt werden, für Entscheidungen in zeitkritischen Situationen verwendet werden. Je weiter diese Peripherie vom Zentrum entfernt ist und je zeitkritischer die erforderlichen Entscheidungen sind, umso wichtiger werden Edge Computing und Smart Data. Entlegene Öl- und Bergbaubetriebe, Eisenbahnen und andere Transportnetzwerke, Windturbinen, autonome Fahrzeuge und verteilte Produktionsstandorte werden sich für das Management und den Betrieb der Anlagegüter zunehmend auf Edge Computing stützen.

Gleichzeitig kann der richtige intelligente Datensatz weiterhin in die Cloud gesendet werden, wo er mit vielen anderen Daten kombiniert, analysiert und verwendet wird, um die globalen Abläufe zu optimieren, Leistungsveränderungen im Netzwerk nachzuverfolgen und Warnzeichen für Probleme früher zu erkennen. Dieses tiefere Verständnis kann dann den Entscheidungsprozess an der Peripherie verfeinern. Sowohl die Peripherie als auch die Cloud haben ihren Platz in einem System, das sich ständig selbst verbessert.

Smart Data ermöglicht operative Sichtbarkeit und Kontrolle

Durch Edge Computing erzeugte Smart Data können auch beeinflussen, wie andere Entscheidungen getroffen werden, indem sie dem Betriebspersonal in realen Situationen, die es gerade bewältigt, einen besseren Überblick verschaffen. Wer die Maschinen, die die Arbeit erledigen, am besten kennt, wird auftretende Ereignisse noch besser in den Griff bekommen.

Sie können alle Geräte, Sensoren, Lesegeräte und anderen Geräte rückverfolgen und diese bei Bedarf vorhalten und aufrüsten. Da es so viele dieser Geräte gibt und sie sich sozusagen gegenseitig im Auge behalten können, gibt es keine Einzelfehler, und auftretende Probleme werden erkannt, lange bevor sie den Betrieb beeinträchtigen.

Betriebstechnik (OT, operational technology) und Informationstechnologie (IT) werden immer stärker zusammenwachsen. Dabei spielt Edge Computing eine wesentliche Rolle. Während IT/OT-Überlegungen bisher vorwiegend auf höheren Ebenen stattfanden, wie zum Beispiel in Beziehungen mit der Verwaltung des Produktlebenszyklus (PLM), Enterprise Resource Planning (ERP) und MES-Systemen (Manufacturing Execution Systems), spielen sie nun auf jeder Ebene eine Rolle, bis hinunter zu einzelnen Peripheriegeräten sowie zu vorhandenen speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) und anderen M2M-Geräten (machine-to-machine).

Falls sich der Bereich OT im IT-Wandel von Organisationen übersehen oder ignoriert gefühlt hat, wird das wahrscheinlich in Zukunft kein Problem mehr sein. OT steht weitaus mehr Rechenleistung zur Verfügung, sodass die Sichtbarkeit und Kontrolle der Prozesse, für die sie verantwortlich ist, möglich wird.

Gehen Sie also an die Peripherie und machen Sie Ihre Daten smart

Es gibt viele Möglichkeiten, die Fähigkeiten der Peripherie zu erhöhen und Big Data nutzbar zu machen. Jetzt ist ein guter Zeitpunkt, damit zu beginnen – falls Sie nicht ohnehin schon begonnen haben. Laden Sie das Cognex Edge Intelligence Datenblatt herunter und lernen Sie das Angebot von Cognex kennen.

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