Mietmodell für die Shopfloor-IT
5G- und Edge Computing als Managed Service
IIoT-Anwendungen in Produktionsumgebungen sind häufig auf eine Datenverarbeitung am Edge angewiesen und können von schnellen 5G-Netzen profitieren.
Diese maschinennahen Infrastrukturen lassen sich ‚as a Service‘ beziehen.
Mit der Digitalisierung von Produktionsumgebungen wächst die Abhängigkeit der Unternehmen von ihren digitalen Infrastrukturen. Wo IT-Systeme die Maschinen überwachen und steuern, autonome Roboter und Fahrzeuge bei der Fertigung und Fertigungslogistik unterstützen oder Sensoren detaillierte Informationen zu den Umgebungsbedingungen liefern, braucht es zuverlässige, leistungsstarke Netzwerke und eine schnelle Datenverarbeitung vor Ort. Ohne drahtlose Technologien geht es dabei meist nicht, weil bewegliche Geräte angebunden oder große Bereiche abgedeckt werden müssen. Eine Verkabelung wäre schlicht zu aufwendig und teuer.
Handover kein Problem für 5G
Für viele Anwendungsfälle ist 5G inzwischen die drahtlose Technologie der Wahl, denn der Mobilfunkstandard bietet gegenüber anderen Funkstandards einige Vorteile. So kann 5G mobilfunktypisch auch hohe Sendeleistungen liefern, sodass sich große Funkzellen aufbauen und weitläufige Außenbereiche mit nur wenigen Basisstationen versorgen lassen. Zudem ist der Handover zwischen den Funkzellen möglich, was für bewegliche Systeme besonders wichtig ist. Schließlich sollen fahrerlose Transportfahrzeuge oder Roboter und Drohnen nicht kurz die Verbindung verlieren, wenn sie von einer Funkzelle in eine andere wechseln. Gerade in Fertigungshallen und Lagern kommen solche Wechsel regelmäßig vor, da sich dort aufgrund von Wänden oder Metallstrukturen in der Regel mehr Basisstationen als auf Freiflächen befinden.
Latenzen bis hin zu TSN
Darüber hinaus unterstützt 5G auch Time Sensitive Networking (TSN), das für die synchrone Kommunikation zwischen Sensoren, Maschinen und Steuersystemen zuständig ist und genau aufeinander abgestimmte Abläufe ermöglicht. Ohne TSN lassen sich viele Anwendungsfälle, bei denen Maschinen sich untereinander austauschen müssen und gegenseitig beeinflussen, gar nicht umsetzen.TSN erfordert daher oft eine sehr geringe Latenz. generell sind viele Anwendungsfälle in Produktionsumgebungen zeitkritisch. Dazu zählt etwa die Auswertung von Sensordaten, um die Fertigung in Echtzeit zu überwachen und umgehend auf Störungen zu reagieren – sei es, weil sich Fertigungsparameter plötzlich verändern oder ein Mitarbeiter versehentlich den Arbeitsbereich eines Fertigungsroboters betritt. In beiden Fällen können Reaktionen binnen Millisekunden notwendig sein, um Fehlproduktionen oder Verletzungen an Menschen zu verhindern. Langsame Netzwerkverbindungen sind dafür ebenso ungeeignet wie Datenauswertungen in einem zentralen Rechenzentrum oder in der Cloud.
Mix aus Edge Computing und 5G
In solchen Szenarien lassen sich 5G-Funksysteme mit ihrer geringen Latenz und Edge Computing – also die Datenverarbeitung nah am Datenerzeuger – sinnvoll kombinieren. Häufig werten vortrainierte KI-Modelle dabei große Mengen an Sensordaten oder Kamerabildern aus, um Anomalien zu erkennen und Entscheidungen zum weiteren Vorgehen zu treffen. Bisweilen geht es aber auch nur darum, große Datenmengen schnell zu übertragen, etwa bei der Ausstattung von Fahrzeugen oder technischen Geräten mit Software over the Air. Hier werden die Datenpakete auf lokalen Systemen bereitgestellt und können mit den hohen Bandbreiten von 5G auf hunderte oder sogar tausenden Geräten eingespielt werden. Mit der Einführung des Funkstandards wurden auch die rechtlichen Voraussetzungen für private Mobilfunknetze geschaffen. Unternehmen können somit eine 5G-Infrastruktur aufbauen, die sie samt eigenem Core-Netzwerk, eigenen Zugangspunkten und eigenem Management kontrollieren. Individuelle Leistungs- und Sicherheitsanforderungen lassen sich so leichter umsetzen, als in den 5G-Netzen von Mobilfunkanbieter. In diesen nutzen Unternehmen zwar über Slicing eigene Netzwerkressourcen, teilen sich die zugrundeliegende Infrastruktur aber mit anderen Kunden. Im Private 5G können Firmen sicherstellen, dass sensible Daten das Campus-Netzwerk nicht verlassen und nur Geräte mit eigener SIM-Karte ins Netz gelangen.
Komplexe Technologieauswahl
Die meisten Unternehmen dürften sich mit dem Aufbau und Betrieb eines privaten 5G-Netzes in Eigenregie schwertun, da es oft an Wissen, Erfahrung und Personal in diesem Bereich fehlt. Bis vor Kurzem war das Thema schließlich nur für Mobilfunkanbieter interessant. Ebenso sind die IT-Infrastrukturen für das Edge Computing durchaus komplex, da die Architekturen genau zu den geplanten Anwendungsfällen passen sollten. So haben verschiedene Workloads unterschiedliche Compute- und Storage-Anforderungen, sodass mal Industrie-PCs, mal kompakte HCI-Appliances und mal klassische Server mit angebundenem Storage Area Network (SAN) gefragt sind. Bei KI-Anwendungen werden zudem Systeme mit leistungsstarken Grafikprozessoren (GPUs) und speziellen Software-Stacks benötigt.
Infrastruktur als Managed Service
Wenn die eigenen IT-Teams nicht ausreichend Ressourcen für die Integration solcher Infrastrukturen aufbringen können oder sollen, und zugeschaltete Berater den Engpass ebenfalls nicht ausgleichen würden, käme eine dritte Option in Betracht: 5G- und Edge-Infrastrukturen lassen sich auch als Managed Service mit monatlicher Abrechnung beziehen. Der Managed Service Provider (MSP) übernimmt den Aufbau und Betrieb der Umgebung. Er kümmert sich um deren Integration in die bestehende Systemlandschaft, die Absicherung und die Erweiterung, sollten die Anforderungen steigen. Unternehmen sichern die Funktionalität und Zuverlässigkeit mit dem vereinbarten Service Level ab. Ohne Zusammenarbeit geht es dann doch nicht: In der Design-Phase müssen sie intensiv mit dem MSP zusammenarbeiten, da nur sie ihre Prozesse, IoT-Anwendungen und Anforderungen kennen. Erst mit diesen Informationen kann der MSP geeignete Technologien und Architekturen auswählen und sicherstellen, dass der technologie-Mix aus 5G und Edge Computing die Erwartungen erfüllt und Produktionsumgebungen fit für die Zukunft macht.
