In der industriellen Fertigung sollen technologische Innovationen Produktionsprozesse effizienter und flexibler machen. Während traditionelle Automatisierung auf starre Abläufe beschränkt war, ermöglichen neue Technologien eine dynamische, präzise und intelligente Steuerung der Fertigung. Cobots etwa sind Roboter, die für die direkte Zusammenarbeit mit dem Menschen konzipiert sind – ohne aufwändige Sicherheitsmaßnahmen. Die kollaborativen Roboter sind mit Sensoren ausgestattet, die präzise Bewegungsabläufe ermöglichen. Cobots unterstützen ihre menschlichen Kollegen bei den unterschiedlichsten Aufgaben. Hersteller setzen dabei oft auf Plug&Play-Systeme, mit denen Anwender die Maschinen schnell in bestehende Produktionsprozesse integrieren können. Dies senkt die Einstiegshürden.
Simulation mit Echtzeitdaten
Digitale Zwillinge ermöglichen wiederum die Simulation, Analyse und Optimierung von Fertigungsprozessen. Gespeist mit Echtzeitdaten aus den Sensoren von Maschinen und Anlagen, die kontinuierlich Parameter wie Temperatur, Druck, Vibration oder Energieverbrauch messen, lässt sich eine Rückkopplungsschleife zwischen der physischen und der virtuellen Welt realisieren. Auf diese Weise können produzierende Unternehmen Abweichungen oder Anomalien frühzeitig erkennen und gegensteuern. Auch die Produktionsparameter, etwa bei veränderten Umgebungsbedingungen oder schwankenden Rohstoffqualitäten, lassen sich in Echtzeit anpassen. Darüber hinaus können Maschinenkonfigurationen simuliert werden, ohne die physische Produktion zu unterbrechen.
Generative KI (GenAI) vereinfacht den Einsatz des digitalen Zwillings zusätzlich – etwa in Bezug auf die Code-Entwicklung. Die Erstellung eines virtuellen Modells, kostet gerade bei der Planung großer Fertigungsanlagen Ressourcen. Large Language Models (LLMs) können hier Codefragmente oder vollständige Codesequenzen generieren, was den manuellen Programmieraufwand reduziert.
Die Infrastruktur im Blick
Trotz dieser Möglichkeiten bleibt eine Komponente dabei oft unbemerkt: die Infrastruktur. Ohne diese können auch die besten Technologien nicht ihr volles Potenzial entfalten. Edge Computing ermöglicht etwa die Datenverarbeitung nahe an der Quelle, an der die Daten entstehen. Das reduziert Latenzzeiten und ermöglicht Echtzeitanalysen. Dedizierte Server mit entsprechender Rechenleistung und Speicherkapazität sind beispielsweise notwendig, um die Video-Streams schnell an die Analysesoftware zu übertragen. Bereits ein einzelnes Full-HD-Kamerasystem erzeugt riesige Datenmengen. Würden die Bilder aller eingesetzten Kameras direkt in die Cloud übertragen, müsste die Verbindung eine extrem hohe Bandbreite unterstützen – selbst der aktuelle Mobilfunkstandard 5G stößt hier an seine Grenzen.
Grundsätzlich haben Unternehmen dabei zwei Möglichkeiten: Entweder sie stellen sich die für ihren individuellen Anwendungsfall benötigten Applikationen sowie die passenden Server und Edge Gateways selbst zusammen. Oder sie wählen aus einer Reihe von Mustersystemen, sogenannten Validated Designs, die für das jeweilige Einsatzszenario eine Kombination aus Hard- und Software bieten. Sobald solche Geräte an ihrem Bestimmungsort angekommen und mit dem Netzwerk verbunden sind, werden sie automatisch mit der benötigten Software versorgt. Edge-Geräte und -Anwendungen, IT- und OT-Konnektivität sowie Applikations- und Gerätemanagement-Infrastruktur sind hier bereits aufeinander abgestimmt.
Sicherheit und Management
In der Fertigungsindustrie sind zahlreiche Maschinen mit unterschiedlichen Steuerungen und Protokollen im Einsatz, was die Kommunikation und Interoperabilität erschwert. Insbesondere international agierende Unternehmen sehen sich mit heterogenen Infrastrukturen konfrontiert: Software-Updates, die oft nicht manuell möglich sind, werden bei größeren Anlagen schnell komplex, insbesondere wenn sich die Geräte an schlecht vernetzten Standorten befinden. Ein bestenfalls automatisiertes Management der Edge-Umgebung hilft bei Aufgaben wie Konfiguration, Überwachung, Anwendungsupdates und Sicherheitsmaßnahmen
