Definition und Funktion:
Ein Edge Computing Controller ist eine spezielle Art von industriellem Automatisierungscontroller (oft ein kompakter Industrie-PC oder eine leistungsfähige SPS), der darauf ausgelegt ist, Datenverarbeitung, Analyse und Entscheidungsfindung direkt am „Edge“ des Netzwerks durchzuführen – also nahe an der Datenquelle, wie Maschinen, Sensoren und Aktoren in einer Produktionsumgebung. Er fungiert als intelligente Schnittstelle zwischen der Feldebene (OT) und der IT-/Cloud-Ebene.
Sein Hauptzweck ist es, die Vorteile des Edge Computing zu nutzen, um die Leistung, Effizienz und Autonomie von Automatisierungssystemen zu verbessern.
Merkmale und Vorteile:
- Lokale Intelligenz: Verfügt über ausreichend Rechenleistung, um komplexe Algorithmen, Datenfilterung, Aggregation und sogar Machine Learning-Inferenzen direkt lokal auszuführen.
- Reduzierte Latenz: Ermöglicht Echtzeitreaktionen auf Ereignisse im Prozess, da Entscheidungen nicht erst in einem zentralen Rechenzentrum oder der Cloud getroffen werden müssen.
- Bandbreitenoptimierung: Nur vorverarbeitete, relevante Daten werden an die Cloud gesendet, was den Datenverkehr und die Netzwerklast erheblich reduziert.
- Offline-Fähigkeit: Kann auch bei temporärer Unterbrechung der Cloud-Verbindung autonom weiterarbeiten.
- Robuste Bauweise: Für den Einsatz in rauen industriellen Umgebungen (Temperatur, Vibration, Schmutz) ausgelegt.
- Umfassende Konnektivität: Unterstützt sowohl industrielle Protokolle (Feldbusse, Industrial Ethernet) als auch IT-Protokolle (OPC UA, MQTT, HTTP) für eine nahtlose IT/OT-Integration.
- Sicherheit: Bietet Sicherheitsfunktionen zum Schutz lokaler Daten und Prozesse.
Anwendungsbereiche in der Automatisierung (Industrie 4.0):
Edge Computing Controller sind ein zentraler Baustein für die Umsetzung von Industrie 4.0- und IIoT-Konzepten:
- Predictive Maintenance: Lokale Analyse von Maschinendaten zur Vorhersage von Ausfällen.
- Qualitätskontrolle: Echtzeit-Analyse von Sensordaten oder Bilddaten zur sofortigen Fehlererkennung.
- Prozessoptimierung: Lokale Regelung und Feinabstimmung von Prozessparametern.
- Ressourcenmanagement: Lokale Optimierung des Energieverbrauchs.
- Anbindung von Altanlagen (Brownfield): Als Gateway zur Digitalisierung bestehender Maschinen.
- Dezentrale Automatisierung: Übernahme von Teilaufgaben in modularen Anlagen.
Führende Hersteller wie WAGO (z.B. Compact Controller 100, Edge Controller), Siemens (Industrial Edge), Beckhoff (CX-Serie) und Bosch Rexroth (ctrlX CORE) bieten solche Controller an, um die Intelligenz näher an den Prozess zu bringen.
→ Siehe auch: Edge Computing, Edge AI, IIoT (Industrial Internet of Things), Industrie 4.0, SPS, Industrie-PC (IPC)
