Edge-Computing

Andreas Mühlbauer,

Potenziale nutzen

Die Daten IoT-fähiger Komponenten werden in der Cloud oder an der Edge gespeichert und verarbeitet. Ein Gemeinschaftsprojekt hat unter anderem eine Ablaufverbesserung und Effizienzsteigerung sowie die Integration eines neuen Standards der Datengewinnung in der Intralogistik zum Ziel.

Die Zusammenführung der Daten dient als Grundlage für die Berechnung des Zustandes eines Shuttles. © Gebhardt

Das schwedische Unternehmen Crosser entwickelt Streaming Analytics und Integrationssoftware für Edge-, On-Premise- und Cloud-Software. Die Crosser-Plattform ermöglicht die Echtzeitverarbeitung von Streaming- oder Batch-Daten für IIoT, Datentransformation, Analytics, Automatisierung und Integration. Die Lösung wurde entwickelt, um die Umsetzung von Logik an der „Edge“ zu vereinfachen. Crosser Flow Studio, das visuelle Design-Tool, ermöglicht es, schnell und effizient Prozesse umzusetzen. Die Software eignet sich für Zustandsüberwachung von Maschinen, vorausschauende Wartung und hybride Integration der nächsten Generation.

Im Rahmen der digitalen Transformation bot sich für Gebhardt eine Zusammenarbeit mit Crosser an. „Wir suchten nach einem strategischen Partner, um schnell Innovationen umzusetzen und gleichzeitig flexibel auf Kundenwünsche reagieren zu können“, sagt Karl Denz, CIO bei Gebhardt. Ausgangspunkt für die Zusammenarbeit waren die StoreBiter-One-Level-Shuttle von Gebhardt. Durch verschiedene Lastaufnahmemittel sind sie flexibel in der ein- oder mehrfachtiefen Lagerung. Ist ein Shuttle in Bewegung, können Vibrationen durch Teile am Shuttle oder am Hochregal auftreten. Diese Schwingungen werden mit Sensoren erfasst und mit den Fahrparametern, die von Steuergeräten kommen, korreliert. Ziel war es, mit der Zusammenführung und Analyse der Daten eine Grundlage für die Berechnung des Zustandes eines Shuttles zu schaffen. Anomalien sollten so erkannt, eine Ursachenanalyse durchgeführt und die Problembehebung realisiert werden. Weiterhin sollten die Daten als Input für vorausschauende Wartungsmodelle dienen.

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Die Idee war, Daten direkt an der Edge zu verarbeiten und nur relevante Daten an das Backoffice-System oder die Cloud-Lösung zu übertragen. Die Daten werden direkt an den Sensoren ausgelesen und verarbeitet. Das automatische Lernen des Systems findet in einem speziellen Schritt der Prozesskette statt. Die Software Crosser Edge Node ermöglicht die Echtzeit-Datenkommunikation vom Shuttle zur Weiterverarbeitung. Verwendete Kommunikationsprotokolle sind unter anderem OPC-UA, Modbus und MQTT. Für die Konfiguration der Crosser Edge Nodes wurde die Crosser Cloud verwendet. Diese Komponenten erlauben die schnelle Anbindung unterschiedlichster Anwendungsfälle und Module. Durch die Cloud-Administrierung lassen sich die Kundeninstallationen überwachen und an der Edge erweitern. „Zusammenfassend haben wir eine Lösung, die schnell zu Ergebnissen führt, ein Node Device Management beinhaltet und auch mit einer kurzen Einlernphase alle Anforderungen erfüllt“, sagt Denz. Durch die vorausschauende Wartung ließen sich starre Wartungsintervalle durch flexible Wartungspläne ersetzen.

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