Wie das Edge-Cloud-Kontinuum die Industrie revolutioniert und KI vorantreibt
Jonas Seifert
Wie das Edge-Cloud-Kontinuum die Industrie revolutioniert und KI vorantreibt
Hersteller setzen zunehmend auf hybride Lösungen, die Edge- und Cloud-Computing kombinieren. Das Fraunhofer-Exzellenzcluster Kognitive Internet-Technologien schlägt das Edge-Cloud-Kontinuum vor – eine nahtlose Datenumgebung für den industriellen Einsatz. Dieser Ansatz soll die Grenzen überwinden, die entstehen, wenn Produktionsprozesse allein auf die Cloud angewiesen sind.
Cloud-Computing bietet zweifellos Vorteile: skalierbaren Speicher, leistungsstarke Datenverarbeitung und kalkulierbare Kosten. Doch in der Fertigungshalle kann eine rein cloudbasierte Steuerung für Echtzeitaufgaben zu langsam sein. Ein verlorener Internetzugang könnte die Produktion sogar komplett zum Stillstand bringen – ein Risiko, das sich Hersteller nicht leisten können.
Hier kommt Edge-Computing ins Spiel: Daten werden lokal verarbeitet, sei es in Sensoren, Maschinen oder einem Netzwerk aus Edge-Systemen, der sogenannten „Fog“. In einer digitalisierten Presswerkstatt arbeiten etwa Tools wie smartNOTCH und F-Scanner 1D am Edge. Sie speisen Daten in einen digitalen Zwilling ein, der daraufhin automatisch Pressparameter für eine optimale Leistung anpasst.
Das Edge-Cloud-Kontinuum sorgt dafür, dass Daten dort verarbeitet und gespeichert werden, wo es am effizientesten ist. Dieses hybride Modell eröffnet neue Geschäftschancen im Internet der Dinge, insbesondere durch künstliche Intelligenz. Eine mögliche Cloud-Komponente ist Catena-X, ein offenes Datenökosystem für die Automobilindustrie, das von der Fraunhofer-Gesellschaft entwickelt wurde.
Damit diese Vision funktioniert, ist eine nahtlose Interoperabilität entscheidend: Daten müssen reibungslos von den Sensoren bis in die Cloud fließen, um Echtzeit-Entscheidungen und langfristige Analysen zu ermöglichen.
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Das Edge-Cloud-Kontinuum verbindet lokale Datenverarbeitung mit der Leistung der Cloud. Fabriken gewinnen so an Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Flexibilität. Gleichzeitig erschließt der hybride Ansatz neue Möglichkeiten für KI-gestützte Geschäftsmodelle in industriellen Anwendungen.
