Edge Computing und Künstliche Intelligenz treiben die unvermeidliche Transformation in der Fertigung voran. Die Industrie arbeitet mit Hochdruck daran, die Barrieren zwischen IT und OT – den eigentlichen Maschinen in der Fabrik – abzubauen. Denn nur so können die Unternehmen ihren Shopfloor effizienter und innovativer gestalten und damit in einem zunehmend schärferen globalen Wettbewerb bestehen.
Francis Chow, VP & GM, In-Vehicle Operating System and Edge bei Red Hat, erklärt, welche Themen den Markt bestimmen und welche Rolle Open-Source-Technologien dabei spielen.
Autonome Abläufe im Shopfloor
Einem Bericht von McKinsey zufolge hat die intelligente Fabrik das Potenzial, bis 2025 einen Wert von bis zu 3,7 Billionen US-Dollar zu erwirtschaften. Um dieses Potenzial für sich zu nutzen, müssen die Fertiger jedoch ihre herkömmlichen Software- und Hardware-Systeme mit dedizierten Funktionen durch eine Plattform – wie sie Red Hat gemeinsam mit Intel bietet – ersetzen.
Diese deckt eine Vielzahl von Aufgaben ab, nutzt Automatisierungstechnologien, stellt erweiterte Sicherheitsfunktionen zur Verfügung und kann einheitlich verwaltet werden. Eine solche Plattform hilft auch dabei, Funktionen wie die Echtzeitsteuerung des Fertigungsbereichs von der Cloud bis zum Edge und von großen Scale-out-Systemen bis hin zu kleinen Formfaktoren immer auf die gleiche Weise bereitzustellen und zu betreiben, um die Entwicklung, das Testen und schließlich das Deployment und Management zu vereinfachen. Nur so kann die Gesamtanlageneffizienz (Overall Equipment Efficiency, OEE) verbessert werden.
Entwicklung moderner verteilter Steuerungssysteme
Das Thema Nachhaltigkeit steht ganz oben auf der Agenda, viele Industriebetriebe investieren in Automatisierungs-, Steuerungs- und Optimierungssysteme, um den ökologischen Wandel zu unterstützen. Die Lösungen dafür müssen jedoch flexibel, offen und interoperabel sein. Durch die Integration in eine Edge-Computing-Plattform können Prozesssteuerungssysteme noch präziser und effizienter arbeiten und bieten so eine beispiellose Flexibilität, um die kontinuierliche Innovations-Feedback-Schleife in Fertigungsprozessen zu beschleunigen.
Eine zentrale Rolle spielt dabei ein moderner, innovativer Ansatz für den Aufbau und Betrieb von verteilten Steuerungssystemen (Distributed Control Systems, DCS), wie er von Schneider Electric in Zusammenarbeit mit Intel und Red Hat umgesetzt wird. Die Modernisierung dieser Systeme muss sich jedoch immer ohne irgendwelche Beeinträchtigung der Kernfunktionen durchführen lassen, um so eine systemübergreifende Optimierung von physischen Geräten, Prozessen und Anlagen zu ermöglichen.
Konvergenz von KI- und Edge-Technologien
Der rasante Aufstieg der KI geht weiter – insbesondere auch in der Fertigung. Diese Entwicklung birgt ein enormes Potenzial in Bereichen wie Arbeitssicherheit, nachhaltiges Produktdesign, vorausschauende Wartung und Optimierung der Lieferkette. Open-Source-Technologien werden das Innovationstempo beschleunigen, indem sie einen kollaborativen Ökosystem-Ansatz für das Erstellen, Testen und Innovieren in den Mittelpunkt rücken.
Dies schafft auch die Interoperabilität, die für die Nutzung von KI und digitalen Zwillingen erforderlich ist. Aktuell hat die Industrie oftmals keinen Zugriff auf die Daten in ihren Systemen, da diese an Lösungen ihrer OT-Hersteller gebunden sind. Sie können zwar „aufgeschraubte“ Computer-Vision-Systeme einführen, aber mit denen werden sie nicht in der Lage sein, Künstliche Intelligenz in vollem Umfang zu nutzen.
Das Beste aus den Daten herausholen
Wachsende Lieferketten, aber auch intelligente Geräte, Sensoren und vieles mehr haben in der modernen Fertigung zu einer massiven Datenflut geführt. Dieses Datenwachstum bringt mehr Komplexität, birgt aber auch das Potenzial für effiziente und nachhaltige datengesteuerte Abläufe. Durch Manufacturing-Execution-Systeme (MES) wird die Sichtbarkeit der einzelnen Fertigungsprozesse deutlich verbessert.
Stellen Unternehmen ihr MES auf Red Hat OpenShift bereit – Red Hat arbeitet in diesem Bereich zum Beispiel mit Critical Manufacturing zusammen –, profitieren sie von optimierten Workflows und einer konsistenten Erfahrung – unabhängig davon, ob das System vor Ort oder in der Cloud läuft. Open-Source-Technologien spielen zudem eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Systemsicherheit und dem Schutz sensibler Daten.
Private Netzwerke für erweiterte Konnektivität
Private 5G-Netze und Edge Computing sind zwei Technologien, die untrennbar miteinander verbunden sind. Viele Fertiger werden diese Netzwerke brauchen, um den massiven Anstieg der maschinell generierten Daten zu bewältigen und so schnellere Entscheidungen, eine sicherere und zuverlässigere Konnektivität, Analysen und KI zu ermöglichen.
So lassen sich beispielsweise Videokameras, Roboter und Förderbänder über dieses drahtlose Netz verbinden, wobei jedes Gerät eine Edge-Anwendung mit einem eingebetteten KI/ML-Modell bedient, das bei der Inferenz und schnellen Entscheidungsfindung hilft.
Mehr Sicherheit und Standardisierung
Bei der schnellen Anpassung an geschäftliche Anforderungen müssen Plattformsicherheit und Standardisierung an erster Stelle stehen, um echte Skalierbarkeit zu gewährleisten. Im S&P Global Report gab fast die Hälfte (47 Prozent) der Entscheidungsträger an, dass die Sicherheit von Daten, Netzwerken sowie physischen und digitalen Geräten zu ihren größten Herausforderungen bei der Edge-Bereitstellung zählt. Je mehr Devices ein Unternehmen hat, desto größer ist die Angriffsfläche für Kriminelle.
Aus diesem Grund ist eine stärkere Standardisierung durch eine gemeinsame Plattform unabdingbar. Eine solche Plattform bietet konsistente und zuverlässige Sicherheitsfunktionen, mit denen die Fertigungsbetriebe den Schutz ihrer Anlagen und Systeme in großem Maßstab verwalten können. Dies reduziert die betriebliche Komplexität und trägt gleichzeitig zu einer höheren Interoperabilität bei.