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Edge Computing steuert die Maschinenwirtschaft

Edge Computing analysiert Daten direkt an der Maschine. Eine Studie des Softwareanbieters Wind River beschreibt die Vorteile dieser IT-Betriebsvariante in mehreren Industriebranchen und zeigt die Investitionspläne der Unternehmen auf.

Quelle: metamorworks | www.istockphoto.com

Das intelligente Edge Computing entwickelt sich gerade zum Katalysator für die Machine Economy (Maschinenwirtschaft). In einer Studie von Wind River bestätigen 41 Prozent der befragen Führungskräfte aus der Energiebranche, dass intelligente Systeme die Nutzung von Umweltressourcen verbessern. Branchenexperten betrachten die Rechenleistung am äußeren Rand eines Netzwerks als eine Grundvoraussetzung für intelligente Systeme. Unternehmen bilden damit Innovationen wie Künstliche Intelligenz, Robotik, Automatisierung und autonome Maschinen ab.

Wind River ist ein Anbieter von Software für intelligente Edge Systeme. Das Unternehmen hatte im vergangenen Jahr weltweit 650 Führungskräfte aus den Branchen Automobil, Luftfahrt und Verteidigung, industrielle Fertigung, Energieversorgung Medizintechnik und Telekommunikation befragt. Laut dieser Studie investieren diese Branchen gerade massiv in Systeme, die mithilfe digitaler Rückkopplungsschleifen Lastkurven erkennen, berechnen und vorhersagen, um den Betrieb mittels maschinellem Lernen zu optimieren. Im Energie- und Versorgungssektor umfassen die Steuerelemente intelligente Zähler und Sensoren für Energieanlagen, die Verbrauchsmuster überwachen, Anomalien erkennen und eine vorausschauende Wartung ermöglichen.

Künstliche Intelligenz und Robotik als Tandem

Im Energiesektor ist die Fähigkeit, Entscheidungen auf der Grundlage von Big-Data-Analysen zu treffen, wichtig für einen effizienten und kostengünstigen Betrieb. Weitere Hebel der Optimierung sind Machine Learning sowie die Fähigkeit zur Simulation in Echtzeit. Laut der Wind-River-Umfrage glauben 81 Prozent der Führungskräfte aus dem Energie- und Versorgungssektor, dass mehr als die Hälfte ihrer integrierten Produkte und Lösungen künftig an der Peripherie läuft.

Ein Schlüssel für den Erfolg der Maschinenwirtschaft ist das Zusammenspiel von maschinellem Lernen, Robotik und eingebetteten Geräten. In der Ära der maschinengesteuerten Wirtschaft werden viele Geschäftsmodelle auf der Analyse großer Datenmengen basieren. 55 Prozent aller Energieversorger experimentieren daher schon heute mit derartigen Systemen.

Echtzeitanalyse beschleunigt Entscheidungen

Im Mittelpunkt dieser digitalen Transformation steht die Analyse von Daten, die am Rande des Betriebsnetzes erfasst werden. Viele von Wind River befragten Unternehmen wollen derartigen Projekten in den kommenden drei bis fünf Jahren Priorität einräumen. Als Erfolgsbaustein gilt die Fähigkeit, die anfallenden Daten an Ort und Stelle zu verarbeiten und in Echtzeit zu analysieren. Mit einer datenzentrierten Entscheidungsfindung wollen Energieversorger die Abläufe verbessern und die Geschäftsergebnisse steigern.

Zwei weitere Fähigkeiten wollen die Energieversorger in den kommenden drei bis fünf Jahren ausbauen: zum einen die Simulation in Echtzeit, um die strategische Entscheidungen schnell zu treffen, und zweitens die Fähigkeit, Daten aus digitalen Feedbackschleifen in den für die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen zu nutzen. Parallel dazu gibt es Merkmale von vordergründig geringerer Bedeutung, die aber dennoch erforderlich sind, um den Erfolg intelligenter Systeme zur Unterstützung der Energiebranche zu gewährleisten. Dazu gehören eine gut angepasste Geräteerfahrung in der Cloud, eine kollaborative Workflow-Plattform sowie die Anpassung von Aufgaben über die Cloud.

Verbrauchsmuster als Grundlage eines optimierten Betriebs

Mit intelligenten Edge-Geräten im Internet der Dinge ist es möglich, Vorgänge zu messen, zu überwachen und zu verwalten sowie große Datensätze nahezu in Echtzeit zu analysieren. Die aus diesen Analysen gewonnenen Erkenntnisse dienen als Grundlage für strategische Entscheidungen, um die Infrastrukturkapazität sowie die Servicequalität zu bestimmen und zu ermitteln, welche Investition wo erforderlich sind. Die Fähigkeit, Verbrauchsmuster zu analysieren und Strategien zu deren Optimierung zu entwickeln, birgt sowohl interne als auch externe Vorteile. Sie reichen von internen Kosteneinsparungen bis hin zu besseren Kundenangeboten, erweiterter Kundenbetreuung und einem besseren Markenimage.

Auch Distribution und Kundendienst profitieren von Echtzeit-Analysen. Der Nutzen reicht vom Erkennen und Eingrenzen von Fehlern, Unregelmäßigkeiten und Störungen bis hin zur Ursachenforschung. Edge-Systeme fungieren dabei als lokaler Datenerfassungspunkt und liefern zudem einen Mehrwert für vorgelagerte Geschäftsprozesse.

„Mit intelligenten Edge Systemen lässt sich die Verteilung und den Verbrauch von Ressourcen optimieren“, berichtet Thomas Rosén, Vice President Sales EMEA bei Wind River. „Eine IT-Plattform, die eine Vielzahl intelligenter Geräte und Anwendungen verknüpft, ist der nächste logische Schritt in der Entwicklung einer Branche, die ihren Betrieb ständig anpassen muss, um mit den Bedürfnissen und Erwartungen der Kunden Schritt zu halten.“ Jürgen Frisch


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Quelle: Trovarit
Artikel
Process-Intelligence in der Auftragsabwicklung
Das verbindende Element für die intelligente Steuerung von Geschäftsprozessen
Autor: Andreas Külschbach, Tobias Schröer | FIR an der RWTH Aachen
Erschienen: 2021-10-05
Schlagworte: Auftragsmanagement, Business Process Intelligence, Geschäftsprozessoptimierung, Internet of Production, process mining
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