Der Erfolg einer störungsfreien und effizienten Fertigungsumgebung hängt schon lange nicht mehr von ihren Komponenten alleine ab. Klar, der Steuerung von Robotern und IT-Anlagen kommt eine hohe Bedeutung zu. Allerdings setzen mehr und mehr Produktivunternehmen den Schwerpunkt auf das Erfassen, Analysieren und Bewerten der zugrunde liegenden Daten. Allerdings stellt sich hierbei die entscheidende Frage: Was ist alles zu beachten? Ein Erklärungsversuch.
Zunächst einmal gilt festzuhalten, dass gerade in Zeiten von Edge-Computing die Daten sehr viel näher an die Verursacherquellen herangerückt sind. Dazu zählt die Qualitätssicherungsanlage genauso wie der fertigende Roboter wie auch der medizinische Diagnosedatenerfassungsrechner. Sie alle eint diverse Voraussetzungen, die das Erfassen, Verarbeiten und Analysieren der anfallenden und zugrunde liegenden Daten überhaupt erst ermöglicht. Dazu gehört die richtige Hardware-Plattform genauso wie die Software, die im Hintergrund die wesentlichen Aufgaben übernimmt.
[irp posts=“168685″ ]
Leistungsfähige Edge-Rechner stellen das Fundament industrieller Anwendungen dar
Das sind zum einen die notwendigen Edge-Rechner, auf denen die Daten ankommen, dort verarbeitet werden und dann möglichst schnell und verlustfrei zu Analysezwecken bereitstehen. Für eine Verarbeitung der Video-, Produktions- und sonstigen Daten sind unter anderem Prozessoren erforderlich, die leistungsstark einerseits und energieeffizient andererseits sind. Dazu gehören beispielsweise CPUs vom Typ Intel Core und Intel Celeron, beide der 11. Generation angehörend. Zudem sind die skalierbaren Intel Xeon-CPUs der 3. Generation für die ganz leistungshungrigen Industrieanwendungen bestens geeignet.
Zu solch einem leistungsfähigen, energieeffizienten und platzsparenden Rechner gehören aber auch weitere Komponenten, die gerade im Kontext industrieller Applikationen die hierfür erforderlichen Eigenschaften bieten. Eine davon hat mit dem Transport der Daten vom Verursacher wie einem Roboter zum Edge-Server zu tun. Da hierbei der Echtzeitgedanke im Vordergrund steht, sollte das Transportmedium in der Lage sein, die Daten möglichst verzögerungsfrei zu übertragen.
[irp posts=“158562″ name=“Das sollte man über Cloud-RAN, Edge-Computing und Intel wissen“]
Ethernet-basierter Datentransport in Echtzeit: TSN
An dieser Stelle kommt eine Technologie namens TSN (Time Sensitive Networking) ins Spiel. Basierend auf dem Ethernet-Standard für industrielle Anwendungen, ermöglichen TSN-basierte Netzwerke den Datentransport in Echtzeit, und das mithilfe eines Industrie-PCs, in dem standardisierte Komponenten verbaut sind. Dazu gehören unter anderem Computermodule von congatec, die in Industrie-PCs ihren Dienst verrichten, und das um ihrer speziellen Merkmale wegen. Congatec ist Anbieter zahlreicher Embedded-Computing-Produkte, die in Anwendungen und Geräten der industriellen Automatisierung, der Medizintechnik, dem Transportwesen und anderen Bereichen zum Einsatz kommen.
Auf zahlreichen dieser Module sind CPUs wie der Intel Core Prozessor der 11. Generation integriert. Zum anderen sind auf diesen Modellen weitere Komponenten verbaut, die Echtzeit-basierte Ethernet-Verbindungen und eine schnelle Datenanbindung an den Arbeitsspeicher ermöglichen. Aber auch speziell integrierte Beschleuniger spielen gerade im Kontext von KI-Anwendungen eine wichtige Rolle.
[irp posts=“158716″ name=“Mit Intel entstehen sichere und schlaue Edge-Anwendungen“]
Intel Edge Insights für die Industrie: Industrielle Anwendungen realisieren und steuern
Das und mehr sorgt am Ende für industrielle Anwendungen, die ein Höchstmaß an Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit bieten sollen. Unterstützt wird das Ganze von einer Middleware namens Intel Edge Insights für die Industrie. Mit dieser Open-Source-Lösung des Chipherstellers lassen sich diverse Aufgaben mit einer einzigen Software-Plattform erledigen.
Ob das die Integration der kompletten Sensorik ist oder das Erfassen von Zeitreihen und Videobildern oder das Steuern der erforderlichen KI-Inferenz – mit Intel Edge Insights für die Industrie steht ein umfassendes Toolset für industrielle Anwendungen parat.
Dazu gehört unter anderem das Intel Distribution of OpenVINO Toolkit. Damit können Datenwissenschaftler ohne größere Vorkenntnisse ihre Datenapplikationen konfigurieren, optimieren und für ein bestmögliches Ergebnis abstimmen. Aber auch Software-Entwickler sollten einen Blick auf OpenVINO werfen, denn mit diesem Docker-kompatiblen Toolset lassen sich Cloud-Anwendungen mühelos konfigurieren, bereitstellen und in die eigene Infrastruktur integrieren. Und Systemintegratoren hilft die Intel-Middleware ebenfalls, da sie ihre geplanten Industrieanwendungen mit weniger Aufwand realisieren und zum Laufen bringen können.
Audi, Axiomtek, Micorovision & Co. setzen auf Intel Edge Insights für die Industrie
Dass das Ganze in der Praxis einen enormen Mehrwert bietet, zeigen die zahlreichen Praxisbeispiele wie die erfolgreichen Schweißprüfungen bei Audi, das fast 100-prozentige Erkennen von Lötfehlern auf Basis einer Axiomtek-Lösung und das deutlich verbesserte pharmazeutische Sehen (Pharmaceutical Vision), das Microvision und Intel gemeinsam geschaffen haben.
Disclaimer: Für das Verfassen und Veröffentlichen dieses Blogbeitrags hat mich die Firma Intel beauftragt. Bei der Ausgestaltung der Inhalte hatte ich nahezu freie Hand.