German Edge Cloud geht an den Start »Der Kunde hat die volle Datenkontrolle!«

Dr. Sebastian Ritz, GEC: »Wir Europäer wollen uns differenzieren, indem wir bei einer KI-Strategie die Datensouveränität in den Vordergrund stellen. Schließlich fängt KI fängt immer mit Daten an.«

Die Friedhelm Loh Group schickt das Start-Up German Edge Cloud an den Start. Es bringt intelligente Edge-Computing-Lösungen für die industrielle Produktion auf den Markt und hat nach eigenen Angaben die erste KI-Edge-Cloud für echtzeitfähige industrielle Anwendungsfälle entwickelt.

Wer steckt hinter GEC? German Edge Cloud ist ein neues Unternehmen der Friedhelm Loh Group und arbeitet eng mit anderen Mitgliedern der Gruppe wie Rittal und Innovo Cloud sowie der Fraunhofer-Gesellschaft auf den Gebieten der „Industrial Analytics“, „International Data Space“, „Medical Data Space“ sowie „Industrial 5GCore“ zusammen.

»Wir sind kein generischer Edge-Provider aus der IT, sondern haben uns rein auf das Produktionsumfeld spezialisiert und unsere Lösung im Kontext eines Maschinenbauers entwickelt. Wir bringen eine Cloud in die Edge, schneiden aber unsere Tools so zu, dass sie genau für die Anforderungen in der Fertigung passen«, umreißt Dr. Sebastian Ritz, CEO von German Edge Cloud, den USP des Unternehmens. Ziel ist, Daten in vernetzten Fabriken vorzusortieren, schnell und einfach verfügbar zu machen und für den Kunden im Zusammenspiel mit Public Clouds die Datenhoheit zu erhalten.

GEC bietet dazu private Edge-Cloud-Infrastrukturen (IaaS), Plattformen für die Datenanalyse (PaaS) und industriespezifische KI-Anwendungen (SaaS).
Es gibt bereits erste Anwendungen wie Bottleneck-Analysen bei Rittal und eine auf Image-Analytics basierende Qualitätsanalyse in Echtzeit in der SMT-Fertigung des mittelständischen EMS-Unternehmens Limtronik. »Wir bauen derzeit das Rittal Innovation Center um und zeigen dort ein Edge-Rechenzentrum im Live-Betrieb, um eine deutliche OEE-Verbesserung mithilfe verschiedener Analytics-Use-Cases für die neue Kompaktschaltschrank-Fertigung zu erzielen«, so Ritz. Unter OEE versteht man die Gesamtanlageneffektivität.

Edge-Computing vs. Cloud-Computing

Warum ist Edge-Computing in der Industrie-4.0-Produktion überhaupt nötig? »In den smarten Fabriken entstehen bereits heute immense Datenmengen – Tendenz stark steigend. Diese gilt es, zeit- und ortsnah zu erfassen, zu speichern und zu verarbeiten sowie intelligent auszuwerten. Denn in der Industrie 4.0 ist die Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von Daten in Echtzeit eine entscheidende Voraussetzung für die Digitalisierung kritischer Prozesse«, erklärt Ritz. Kurze bzw. definierte Latenzzeiten sind dabei in vielen Bereichen – zum Beispiel für die echtzeitfähige und datensouveräne industrielle KI, bildverarbeitende Qualitätsanalyse, fahrerlose Transportsystemen oder spezielle Produktionsassistenzsysteme – unabdingbar.

»Wenn Daten erst sehr weite Strecken zu zentralen Datacentern in eine Cloud zurücklegen müssen, kostet die Antwort oft zu viel Zeit«, berichtet Ritz.
Echtzeitfähigkeit heißt in diesem Zusammenhang, dass man vorhersagen kann, wie lange eine Verarbeitung deterministisch betrachtet dauert. »Im Maschinenbau heißt das aber auch, dass ich eine hohe Garantie geben kann, dass eine Obergrenze von z.B. 5 Millisekunden nicht überschritten wird«, ergänzt Ritz.

Im Unterschied zum Cloud-Computing findet das Edge-Computing direkt an dem Ort statt, an dem die Daten anfallen: Beim Edge-Computing steht das Rechenzentrum direkt in der Produktions- oder Werkshalle mit Produktionslinien, Schweiß- oder Fräsroboter etc. Dabei unterstreicht Ritz, dass »Edge-Computing nicht gleich Cloud-Computing ist«. Vielmehr handelt es sich um eine Cloud vor Ort, die sich in einer Art Box in unmittelbarer Nähe der Produktionslinien befindet. »Wir stehen an der Edge vor einer Public Cloud wie Amazon, Azure oder anderen. Gleichzeitig kann die German Edge Cloud mit Public Clouds interagieren – der Kunde erhält somit das Beste aus beiden Welten. « Edge-Computing ist also nicht als Konkurrenz zu Public Clouds zu sehen, sondern als zusätzliche Instanz, die einerseits Daten sortiert, andererseits die Datenhoheit für das jeweilige Unternehmen sicherstellen soll.