Edge Computing trifft industrielle Realität Echtzeit-Datenverarbeitung am Edge: Schlüssel zur IT/OT-Fusion

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Wenn Daten zur Ressource und Geschwindigkeit zum Wettbewerbsvorteil wird, rückt Edge Computing ins Zentrum industrieller Innovation – besonders an der Grenze zwischen OT und IT.

Unterschiedliche Ziele sind ein zentraler Faktor dafür, dass OT und IT auseinanderklaffen. Die Betriebstechnologie steuert physische Prozesse, Maschinen und industrielle Anlagen, wobei Zuverlässigkeit, Sicherheit und Echtzeitfähigkeit im Vordergrund stehen. Die Schwerpunkte liegen auf Echtzeitverarbeitung, Stabilität und Sicherheit von Anlagen. Typische Anwendungen sind industrielle Steuerungssysteme (ICS), Scada-Systeme und IoT in der Fertigung. IT hingegen verwaltet Daten, Netzwerke und digitale Systeme und fokussiert auf Flexibilität, Skalierbarkeit und Datenschutz.
 Auch die technologischen Unterschiede tragen zur Kluft bei. OT-Systeme basieren oft auf proprietären Protokollen, spezialisierter Hardware und Echtzeit-Steuerungen, die für einen stabilen Betrieb über Jahrzehnte ausgelegt sind. Ganz anders verhält es sich bei der IT, die auf moderne Software- und Cloud-Technologien mit regelmäßigen Updates und hoher Vernetzungsfähigkeit setzt.
 Ebenfalls unterschiedlich sind die Sicherheitsanforderungen beider Bereiche. OT priorisiert Betriebskontinuität und setzt auf isolierte Netzwerke (Air Gaps), um Produktionsausfälle zu vermeiden. In der IT hingegen sollen Patch-Management und regelmäßige Updates für Datenschutz und Cybersicherheit sorgen. Schlussendlich wird eine Zusammenarbeit erschwert durch die organisatorische Trennung. OT- und IT-Teams verfügen über unterschiedliche Fachkenntnisse, Verantwortlichkeiten und Strategien, was oft zu Missverständnissen und ineffizienten Prozessen führt. Das alles mündet in kulturellen und organisatorischen Barrieren.

IT-OT-Konvergenz herstellen über Edge

Ein Konzept, beide Sphären zusammenzubringen und Konvergenz zwischen OT und IT herzustellen, besteht darin, Datenströme in einer IoT-Plattform direkt an der Quelle zu verarbeiten – am Edge. Der Betreiber der gleichnamigen Plattform Crosser arbeitet hierfür mit einer Laufzeitumgebung (Node), die als Docker-Container oder als nativer Windows-Dienst installiert wird. Sie stellt eine Low-Code-Umgebung zur einfachen Erstellung von Datenpipelines und Echtzeitverarbeitung von Streaming- und Batch-Daten bereit. Beim Low-Code-Ansatz können Anwender und Anwenderinnen über eine grafische Oberfläche auch ohne tiefgehende Programmierkenntnisse Datenflüsse erstellen, optimieren und automatisieren.

Intelligente Fabrik

Vier Beispiele für das Zusammenspiel von KI und Edge Computing

Die Idee dahinter: Echtzeitdaten aus schwer zugänglichen OT-Umgebungen zu verarbeiten und Rohdaten dort in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln, wo sie am dringendsten benötigt werden – nahe an der Quelle, vor Ort oder innerhalb der eigenen Firewall. Im Gegensatz zu cloudbasierten Lösungen, die auf Remote-Verbindungen angewiesen sind, können Fertigungsunternehmen dadurch schnell reagieren und skalierbare, zentral verwaltete Lösungen im Edge-to-Cloud-Kontinuum aufbauen. Die Daten werden direkt vor Ort analysiert und gefiltert, bevor sie in die Cloud oder IT-Systeme fließen. Das reduziert Latenzzeiten und spart Bandbreite.

Schnittstelle zwischen Hardware, Cloud und Anwendungen

Diese Verbindung zwischen IoT-Geräten, On-Premise-Systemen und Cloud-Plattformen läuft unter dem Schlagwort „Hybrid Data Connectivity“. Sie nutzt Technologien wie Edge Computing, KI-gestützte Datenverarbeitung und Echtzeit-Streaming. Eine hybride Datenintegrationslösung wie Crosser vereint Fabriksysteme, Datenerfassung, Vorverarbeitung und Machine-Learning-Inferenz in der Nähe von OT-Systemen. Bei der ML-Inferenz wird ein Machine-Learning-Modell auf einen Datensatz angewendet und eine Ausgabe oder Vorhersage generiert. Die IoT-Plattform dient damit als Schnittstelle zwischen Hardware, Cloud und Anwendungen.

Industrien, in denen solche IoT-Plattformen zum Einsatz kommen, sind Manufacturing, zum Beispiel für die Echtzeitüberwachung von Produktionslinien, Logistik & Transport (für das Flottenmanagement), Gesundheitswesen (Sensoren überwachen Gesundheitsdaten), Landwirtschaft (Monitoring von Erntemaschinen) oder Energieversorgung (Einsatz in Smart Grids). Praktisch eingesetzt hat Solita ein solches System von Crosser unter anderem in der Automobilindustrie. Der Zulieferer profitiert von einem durchgehenden Datenfluss, verbesserter Testbarkeit, Lesbarkeit, effektiverem Wissensaustausch, höherer Effizienz und Kosteneinsparungen.