Embedded-Trends 2020 Alle Wege führen zu KI

Was bewegt die Embedded-Branche 2020?
Was bewegt die Embedded-Branche 2020?

Im vergangenen Jahr zeichneten sich diverse Trendthemen zur Entwicklung von Embedded-Systemen ab. Von Cloud- versus Edge-Computing über künstliche Intelligenz bis hin zu Security-Aspekten. Um einen Einblick zu bekommen, was die Branche 2020 bewegt, sprachen wir mit Experten aus dem Embedded-Umfeld.

Wo sehen Sie die Trends im Edge-Computing versus Cloud-Computing und wie beeinflusst das Ihre Zukunftsstrategie im Unternehmen?

Norbert Hauser: Das Cloud-Computing hat, beginnend in den 1990er-Jahren, die Voraussetzungen für die Entwicklung zur künstlichen Intelligenz (KI) geschaffen. Immense Datenmengen werden sekundenschnell verarbeitet und
analysiert. Aber: Die Betriebstechnik, die Operational Technology (OT), hat davon bisher nicht profitiert. Für die Maschinensteuerung in komplexen Produktionsprozessen waren die Latenzzeiten der Cloud zu lang, verfügbare Bandbreiten zu unsicher und die Skepsis in puncto Datensicherheit zu groß. Reines Cloud-Computing war für die produktionsnahe Industrie nicht praxistauglich. Die Lösung heißt Edge-Computing.

Für Industrial Internet of Things (IIoT)- und Industrie-4.0-Konzepte sind Edge-Computer unabdingbar. Doch aufgrund der etablierten und neuen Techniken wie Container-Software, Time Sensitive Networking (TSN), Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA) sowie KI veränderen sich ihre Funktionen. Aus den bisherigen reinen Gateway-Rechnern werden leistungsfähige Echtzeit-Rechner direkt an der Maschine. Sie übernehmen Visualisierung, Kom­munikation, Analytik- und KI-Aufgaben wie maschinelles Lernen (ML). So ist der nahtlose Übergang zwischen OT und IT gewährleistet und Cloud-Computing-Konzepte werden effizient, sicher und produktiv einsetzbar.

Für die Zukunftsstrategie der Kontron und S&T-Gruppe bedeutet das, dass wir uns weiterhin genau auf den Bedarf unserer Kunden ausrichten und in neue Technologien und Lösungen investieren. Wir liefern schon heute maschinennahe, leistungsstarke Edge-Computer und Server wie den High-Performance-Server Kiss 4U V3 SKX, mit dem sich am Netzwerkrand hohe Leistungskapazitäten aufbauen lassen. Damit ist es zum Beispiel möglich, KI-Trainingsdaten  aus einer Anwendung auf dem Edge-Server in einer On-pre­mise Embedded Cloud zu speichern und nur die Lernergebnisse verschlüsselt in die Cloud weiterzuleiten.

Koenraad Demeulemeester: Wir setzen auf das Konzept der Hybrid IT, bei der sich zentrale On-Premise-IT, Edge- und Cloud-Computing ergänzen. Denn immer größere Datenmengen, die beispielsweise in der Produktion anfallen, machen häufig lokale IT erforderlich, da die Cloud aufgrund der höheren Latenzzeiten und geringeren Bandbreiten die daraus resultierenden Anforderungen im Kontext von Industrie 4.0 nicht abdecken kann. Industriestandard-basierte Lösungen erleichtern hierbei die einfache Verwaltung und den Datenaustausch zwischen den unterschiedlichen Systemen.

Christian Eder: Cloud- und Edge-Computer bilden das Rückgrat der digitalen Transformation. Aus der Perspektive der IT sind es vor allem Cloud-Anwendungen, die ganz neue Services bereitstellen. Software-as-a-Service ist mittlerweile Standard und wäre ohne eine Cloud nicht vorstellbar. Heute werden zudem zahlreiche Cloud-Dienste zu kundenspezifischen Gesamtlösungen vernetzt. Eine Cloud macht Big Data Analytics, eine andere agile Abonnement-Verwaltung, eine dritte das klassische ERP (Enterprise Resource Planning)- und CRM (Customer Relationship Management)-System.

Edge-Computer haben ganz andere Aufgaben. Sie sind entweder Bestandteil des Netzes oder sitzen knapp außerhalb des Netzes. Innerhalb des Netzes kommen sie beispielsweise als Cloudlets oder 5G-Gateways zum Einsatz. Sie dienen hier zur agilen Bereitstellung von Diensten, Daten und Codierleistungen aus dem Netz. Industrielle Server, die mit Clouds und benachbarten Industrie-4.0-Systemen vernetzt werden, sitzen auf der anderen Seite. Sie erfüllen Aufgaben wie Remote-Management- inklusive taktiler Echtzeitfunktionen. Unser Schwerpunkt liegt aktuell auf Edge-Servern und -Geräten, für die wir die Plattformen und alles Weitere liefern, was an Hardware und Hardware-naher Software dazugehört.

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz in der Ausrichtung Ihres Produktsortiments?

Norbert Hauser: Das Thema KI ist in der Tat allgegenwärtig und spielt auch bereits heute bei uns in vielen Anwendungen eine zentrale Rolle. Das sind Anwendungen für das Gesundheitswesen, die Energiewirtschaft und vor allem den Bereich Industrie 4.0. Für Machine und Deep Learning sind leistungsstarke Hardwarekomponenten für die Verarbeitung datengetriebener Lösungen unabdingbar. In vielen Szenarien ist es nicht praktikabel, KI-Anwendungen in die öffentliche Cloud zu verlagern, da die Latenzzeiten und Bandbreiten­beschränkungen der Cloud nicht akzeptierbar sind.

In Szenarien wie diesen nimmt das IoT-Software-Framework SUSiEtec von Kontron Technologies eine zentrale Rolle ein. Es ermöglicht, die jeweilige IoT-Architektur hybrid und skalierbar zu realisieren. Für KI-Anwendungen ist es essenziell, dass Geräte und Komponenten den individuellen Anforderungen entsprechend optimal vernetzt sind und reibungslos zusammenarbeiten – unabhängig von Herstellern. Neben leistungsfähigen Edge-Computern/Servern mit optionalen GPGPUs  (General Purpose Computation on Graphics Processing Units), FPGA-Zusatzkarten und/oder Beschleuniger-Bausteinen für neuronale Netze bieten wir auch SUSiEtec Software-Plug-ins und vorkonfektionierte Systeme für KI-Anwendungen an. Ebenso planen wir einen HW/SW-Kit für Vision-Anwendungen mit Power over Ethernet (PoE)-Kamera­anschlüssen.

Koenraad Demeulemeester: Künstliche Intelligenz ist einer der Schwerpunkte von Fujitsu – speziell im deutschsprachigen Raum. Im Fokus steht für uns die praktische Anwendung für unsere Kunden. Daher bieten wir unter anderem mit der Fujitsu Advanced Image Recognition eine KI-basierte Möglichkeit für Qualitätskontrolle in der Fertigung. Durch unsere Angebote im Umfeld Connected-Services betrachten wir dabei nicht nur die reine KI-Lösung, sondern den ganzen Prozess von der Kamera bis zu einer Rückkopplung in ein Manufacturing Execution System (MES)-System. Die Bedeutung von lernenden Systemen und KI wird in den nächsten Jahren weiter zunehmen.

Christian Eder: Künstliche Intelligenz ist ein komplexes Thema. Wir bieten hier selbstverständlich alles an, was an Hardware-Integration erforderlich ist, wie heterogenes Computing mit GPGPUs (General Purpose Computation on Graphics Processing Units). Congatec baut aber auch seine Kompetenz in der Bildverarbeitung aus, um eine wichtige Grundlage zu schaffen diese Intelligenz einzusetzen. Hier sind wir beispielsweise mit Basler in Kooperation, um anwendungsfertige Embedded-Vision-Plattformen bereitzustellen. Die Vision-Daten sind dann mittels KI analysierbar. Hierbei haben wir ebenfalls bereits unterschiedliche Lösungswege präsentiert. Die neuste Möglichkeit ist die Integration von Sparse Modeling zusammen mit unserem Partner Hacarus. Sparse Modeling ermöglicht es, mit wenigen Trainingsdaten hohe Vorhersagewahrscheinlichkeiten zu erzielen. Ebenso kann das Training der Systeme direkt am Netzwerkrand erfolgen. Das ist zum Beispiel für kamerabasierte Inspektionssysteme von Vorteil, da eine hohe Fertigungsqualität wenig Ausschuss bedeutet. Mit lediglich 50 oder sogar noch weniger solchen Bildern kann Sparse Modeling ein neues Inspektionsmodell erstellen.

In jüngster Zeit sind TSN und 5G in aller Munde. Wie beurteilen Sie die Trends in der Vernetzung und wie stellt sich Ihr Unternehmen darauf ein?

Norbert Hauser: Vor wenigen Jahren war es noch undenkbar, das Standard-Ethernet der IT für die deterministische Maschinenkommunikation in Erwägung zu ziehen. Heute sind dank der Standards wie OPC UA und TSN die Grenzen zwischen OT und IT durchlässiger. Aktorik und Sensorik der Maschinen können in Zukunft direkt an Edge Computer angebunden werden. So entsteht über TSN und OPC UA eine durchgängige, deterministische Kommunikation bis hin zur IT und in die Cloud.

Kontron war einer der ersten Anbieter, die einsatzbereite Produkte für TSN mit dem OPC-UA-Standard auf den Markt brachten. Eine Standard-PCI-Express-Netzwerkkarte mit vier TSN-Ports und einem Switch erweitert jeden Computer für deterministische TSN-Netze. Erweiterbare und mit entsprechender Software vorkonfigurierte Industriecomputer wie das TSN-Starterkit liefert Kontron optional bereits mit mehreren TSN-Schnittstellen aus. Daneben bieten wir ein SMARC-Modul und einen KBox-Rechner mit dem NXP LS1028 mit bis zu fümf TSN-Ports und einem integrierten Switch an. Für die deterministische Datenübertragung in eine Embedded/Private, Public oder Hybrid Cloud werden neben Ethernet und Festnetz zunehmend auch mobile Datenverbindungen erforderlich. Der Ausbau von Netzen und
die Versorgung mit dem neuesten Mobilfunkstandard 5G werden hier für zusätzliche Impulse sorgen. 5G wird damit zu einem der Treiber für IoT- und Industrie-4.0-Anwendungen, aber auch für andere Anwendungen wie Digital Health und autonome Mobilität.

Koenraad Demeulemeester: Um die Möglichkeiten von Industrie 4.0 und Industrial IoT realisieren zu können, be­nötigen Unternehmen eine umfassende Vernetzung vom
einzelnen Sensor bis in die zentrale IT und die Cloud. Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Einbindung von TSN und 5G für echtzeitfähige, kabelgebundene und drahtlose Netz­werke. Da die Entwicklung fundamentale Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse unserer Kunden hat, ist Beratung dazu ein wichtiger Bestandteil unseres Portfolios, etwa für produzierende Unternehmen.

Christian Eder: Beides ist immens wichtig für uns. Wir bieten den  Netzwerkausrüstern passende Modultechnologien für 5G an, mittels derer sie ihre Leistung pro Cloudlet und Edge-Server deutlich günstiger skalieren können als bisher. Der kommende COM-HPC (High Performance Computing)-Standard der PICMG (PCI Industrial Computer Manufacturers Group) wird hierbei eine wichtige Rolle spielen. 5G ist ein immens großes Anwendungsfeld für den neuen Standard, denn es werden verteilte Basisstationen benötigt, die alle robust ausgelegt sein müssen. Hier zielen wir vor allem auf den industriellen Einsatz ab, für die Server-on-Modules (SoM) zahlreiche Vorteile bieten.

Bei TSN waren wir eines der ersten Unternehmen, das dieses Protokoll in einer fertigen Demo gezeigt hat. Die Demo-Installation veranschaulicht, wie Echtzeitdaten – die die Basis für die meisten Industrie-4.0-Anlagen sind – selbst bei ausgelasteter Ethernet-Verbindung immer noch zeitsynchron übertragen werden. Sie basiert auf Pico-ITX-Boards mit Atom-E3900-Prozessoren von Intel. Außerdem gewährt sie die Echtzeitfähigkeit von Ethernet-Verbindungen wie DDS (Data Distribution Service) oder MQTT mit OPC UA und weiteren industriellen Protokollen.