I4.0 verändert die Steuerungstechnik Edge Controller statt SPS?

Mit LabVIEW programmieren lässt sich der Edge Controller IC-3173 von National Instruments.
Mit LabVIEW programmieren lässt sich der Edge Controller IC-3173 von National Instruments.

Als technisches Konzept der Wahl für Steuerung und Datenkommunikation in der Industrie 4.0 gilt vielerorts Edge Computing. Edge Controller, sprich: kompakte und robuste Embedded Systems an Maschinen und Anlagen, übernehmen demnach die Aufgaben der klassischen SPS – und noch viel mehr.

Aber ist dieses Szenario realistisch? Welche Rolle werden künftig Edge Controller und welche SPSen spielen? Oder werden beide Konzepte sogar verschmelzen?

Schon oft wurde sie totgesagt, aber nichts und niemand konnte sie bisher aufs Altenteil verdrängen: die speicherprogrammierbare Steuerung (SPS). Doch die digitale Transformation auf dem Weg hin zur Industrie 4.0 könnte ihr, so die Meinung mancher Experten, allmählich den Garaus machen.

Rahman Jamal, Global Technology and Marketing Director von National Instruments (NI), leitet die Definition des Begriffs »Edge Computing« oder »Fog Computing« aus den Entwicklungen der letzten zehn Jahre her: »Die Intelligenz von Datenerfassungsgeräten und Sensoren ist erheblich gewachsen und dezentraler geworden«, sagt er. »Die Verarbeitungselemente rückten dabei näher an den Sensor. Aber nicht nur die Messgeräte wurden intelligenter. Auch intelligente Sensoren kamen auf, die das Sensorelement, die Signalkonditionierung, die Embedded-Verarbeitung und die digitale Schnittstelle (das Bussystem) in einem extrem kleinen Formfaktor bzw. System vereinen.« Angesichts dieser Entwicklung liege bei vielen Szenarien nun der Schwerpunkt auf Intelligenz und Signalverarbeitung direkt am ‚Edge‘.

Als »Edge Controller« oder »Fog Controller« werden, so Jamal, folglich Controller bezeichnet, »die quasi am ‚Rand‘ (Edge) des Internets ihren Einsatz finden«. Der Begriff »Fog Computing« solle andeuten, »dass sich der Controller nicht in der Cloud, also oben in der Wolke des Netzes, sondern im ‚Nebel‘ unten am Boden befindet. Als lokaler Controller leistet ein Edge Controller hervorragende Dienste für das IIoT, denn er kümmert sich um die Datenübertragung zum dezentralen Rechenzentrum und kann es dadurch entlasten. Zum einen gestattet er die schnelle Analyse und Filterung der Daten direkt am Ort des Geschehens, also dort, wo sich die Sensoren befinden. Zum anderen kann er auch als Zwischenspeicher dienen. Ein schöner Nebeneffekt dabei ist, dass somit Engpässen bei der Internet-Bandbreite entgegengewirkt werden kann.« Anhand der Definition des Begriffs »Edge Computing« beschreibt Jamal die künftigen Potenziale der Edge-Controller-Technik: »Wie Pilze aus dem Boden schießen derzeit Sensoren und Aktoren, die sich direkt am ‚Rand‘ von IoT-Systemen befinden«, führt er aus. »Hier fallen große Mengen an Daten der physischen Welt an - wir bezeichnen das als ‚Big Analog Data‘ -, die in ein digitales Signal verwandelt werden.

Wenn die Daten direkt an den Sensoren und Aktoren analysiert werden, also sehr früh in ihrem Lebenszyklus, lassen sich daraus schneller wertvolle Informationen ziehen. Weil die Verarbeitung näher an den Sensor rückt, müssen Neuerungen in der Messsystem-Software auch dafür sorgen, dass die Analyse weiter in Richtung Edge verlegt wird. Zukünftige Software für Systeme auf Edge-Basis wird es ermöglichen, Tausende vernetzter Messgeräte zügig zu konfigurieren und zu verwalten sowie eine Unmenge an Analyse- und Signalverarbeitungsdaten an diese Knoten zu übertragen. Unternehmen müssen auf intelligentere Messknoten auf Software-Basis umsteigen, um mit der Menge analoger Daten mithalten zu können, die sie generieren werden.«

Für die Unternehmensebene hat das Ganze laut Jamal folgende Konsequenzen: »Sobald intelligente Systeme die Daten erfasst haben, besteht der nächste Schritt darin, die Daten dem Unternehmen zur Verfügung zu stellen, damit sie sich effizient verwalten, konsolidieren und analysieren lassen. Eine Lösung zur unternehmensweiten Datenverwaltung und -analyse, die Engineering-Daten aus zahlreichen Quellen handhaben kann, ist unabdingbar, um die richtigen Daten den richtigen Personen zur rechten Zeit vorzulegen, so dass sie fundierte Entscheidungen auf Basis der Daten fällen können.«