VDMA RETROFIT DIE VOR- UND NACHTEILE VON "EDGE COMPUTING" UND "CLOUD-PLATTFORMEN"

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1 VDMA RETROFIT DIE VOR- UND NACHTEILE VON "EDGE COMPUTING" UND "CLOUD-PLATTFORMEN" Energy consumption/day: 830 kwh Operating hours: h Unit costs: 0.08 Remaining term: 4:23 min System: OK Fuel consumption per day: 150 l Operating hours: 8.43 h Geofence violation: Yes Last CAN bus event: Oil temperature critical

2 2 SINNHAFTIGKEIT VON EDGE PROCESSING INFORMATIONSGEWINNUNG MIT HEY + EDGE + CLOUD Erster Schritt der Informationsgewinnung aus Rohdaten Ressourcen im Vergleich zu EDGE nahezu ohne Limits. Reduktion von Traffic Geringere Latenz bei der Verarbeitung Anpassbarkeit des Algorithmus ist sehr viel einfacher. Informationen mehrerer Devices lassen sich aggregieren.

3 3 15 JAHRE IOT-ERFAHRUNG IoT-Experten für Ihr Projekt 15 Jahre Erfahrung INDUSTRY & AUTOMATION IIOT 150+ CLOUD Mehr als 150 IoT- Projekte realisiert Software Made in Munich TELEMATICS & FLEET- MANAGEMENT HORIZONTALE IOT PLATFORM CONNECTED PRODUCTS & STATIONARY VIEL Potential für Ihre Use Cases

4 4 SINNHAFTIGKEIT VON EDGE PROCESSING

5 5 INDUSTRIAL EDGE PROCESSING

6 6 IOT-PLATTFORM KOMPONENTEN CENTERSIGHT NG SERVICES NUTZERVERWALTUNG AUTHENTIFIZIERUNG SPEICHERN VON STAMMDATEN DEVICE MANAGEMENT EVENT ENGINE NOTIFICATION REPORTING KUNDE CENTERSIGHT SPEICHERN VON ZEITREIHEN ROUTING / API DATA PROCESSING CENTERSIGHT NG APPS INDUSTRIAL ANALYTICS VISUALISIERUNG ALARMIERUNG REPORTING FRONTEND TRACING & TRACING ADMINISTRATION CENTERSIGHT EDGE CLOUD PROTOKOLL ADAPTER EDGE-ANALYSE HOHE PLATTFORMKOMPATIBILITÄT EDGE

7 DATENAKQUISITION IN 3 SCHRITTEN X SPS VON Y HERSTELLERN SINNVOLLES FILTERN VOR ORT SCHUTZ VON PROZESSDATEN Interoperabilität ist das Schlüsselwort! Anbindung von Bestandsanlagen mit Legacyprotokollen gelingt über EDGE DEVICES. Nicht alles muss in die Cloud: EGDE-Processing und Datenaggregation sind wichtige Trends. Mechanismen vorsehen, damit der Kunde gezielt Daten Freigeben bzw. Sperren kann.

8 8 NO-EDGE: CONSTRAINED DEVICE CONSTRAINED DEVICE (MICRO CONTROLLER) MICRO CONTROLLER CUSTOM PROTOCOL/SDK AZURE IOT-HUB (CUSTOM) DATA INGRESS SERVICE IOT-PLATTFORM EDGE CLOUD + EDGE + CLOUD Wenig Potential für generalisiertes EDGE- Computing Umsetzung meist sehr Projektspezifisch Device-Management Updatekampagnen KPIs Erstellen ERP-Anbindungen

9 9 ANFORDERUNGEN AN EIN EDGE DEVICE EDGE/FOG-COMPUTING SOFTWARE STACK SERVER ON PREMISES EDGE/FOG SOFTWARE CENTERSIGHT NG CONNECTORS DEVICE DISCOVERY AWS LAMDA / AZURE FUNC. HISTORICAL DATA OTHER IOT CLOUDS LOCAL CONFIGURATION EDGE CLOUD + EDGE + CLOUD Verschiedene Devices über ein Gateway anbindbar Konfiguration/Kommisionierung der Devices der Gateways über die Cloud Lokale Verarbeitung über AWS Lamda/Azure Functions aus der Cloud konfigurierbar (Bei der Nutzung von AWS Greengrass oder Azure IoT-EDGE Ressourcen im Vergleich zu EDGE nahezu ohne Limits. Anpassbarkeit des Algorithmus ist sehr viel einfacher. Keine Netzwerkbeschränkungen/Erreichbarkeit ist leichter zu gewährleisten. Pufferung lokaler Daten, falls Plattform nicht zur Verfügung steht Lokale Konfiguration/Filterung

10 10 CENTERSIGHT EDGE IM ZUSAMMENSPIEL MIT CENTERSIGHT EDGE Gateway CENTERSIGHT EDGE OPC UA MODBUS SNMP FTP CSV MQTT HTTPS CUSTOM IOT GW/IPC CENTERSIGHT EDGE CENTERSIGHT NG CONNECTORS DEVICE DISCOVERY DATA PROCESSORS TRANSMIT BUFFER KONFIGURIERBAR AUS DER CLOUD EDGE CONDITION MONITORING KPIs ERFASSEN PREDICTIVE MAINTENANCE CLOUD + EDGE + CLOUD Hohe Plattformunabhängigkeit Verschiedene Devices über ein Gateway anbindbar. Custom Connectors and Data Processors einbindbar. KEIN HMI auf dem EDGE-Device : Konfiguration/Kommisionierung der Devices der Gateways über die Cloud Kleiner Puffer für lokale Daten, falls Plattform nicht zur Verfügung steht. Fokus auf Langlebigkeit der Hardware. Konfiguration über UI der Cloud Anpassbarkeit des Algorithmus ist sehr viel einfacher. Keine Netzwerkbeschränkungen/Erreichbarkeit ist leichter zu gewährleisten. In Umsetzung: Auswahl der Umgebung innerhalb des Portals Condition-Monitoring auf EDGE oder in der Cloud

11 11 CENTERSIGHT NG PORTFOLIO CENTERSIGHT EDGE - Connectors - EDGE Analytics durch Data Processors CENTERSIGHT APPS EVENT ENGINE Condition Monitoring: Schwellwerterkennung und Anomaliedetektion NG CORE DATA PROCESSING Datenaggregation / KPIs erstellen Erfassen neuer Zusammenhänge INDUSTRIAL ANALYTICS SERVICE Python Runtime Environment für Predictive Maintanenace & Machine Learning Device Management - Flexible Kategorisierung der Assets in Form von Assetgruppen - Verwaltung der Stammdaten - Nutzerverwaltung: Rollen + Rechte, Zugriffsrechte - Adminfunktionalitäten

12 Energy consumption/day: 830 kwh Operating hours: h Unit costs: 0.08 Remaining term: 4:23 min System: OK PAUL MARTIN HALM HEAD OF PRODUCT MANAGEMENT Device Insight GmbH Willy-Brandt-Platz Munich Germany paul.halm@device-insight.com

13 13 DIE VOR- UND NACHTEILE VON "EDGE COMPUTING" UND "CLOUD- PLATTFORMEN" ARTEN VON EDGE DEVICES CONSTRAINED DEVICE (MICRO CONTROLLER) MICRO CONTROLLER CUSTOM PROTOCOL/SDK AZURE IOT-HUB (CUSTOM) DATA INGRESS SERVICE IOT-PLATTFORM EDGE Gateway CENTERSIGHT EDGE OPC UA MODBUS SNMP FTP CSV MQTT HTTPS CUSTOM IOT GW/IPC CENTERSIGHT EDGE CENTERSIGHT NG CONNECTORS DEVICE DISCOVERY DATA PROCESSORS TRANSMIT BUFFER KONFIGURIERBAR AUS DER CLOUD CONDITION MONITORING KPIs ERFASSEN PREDICTIVE MAINTENANCE EDGE/FOG-COMPUTING SOFTWARE STACK SERVER ON PREMISES EDGE/FOG SOFTWARE CENTERSIGHT NG CONNECTORS DEVICE DISCOVERY DATA PROCESSORS HISTORICAL DATA OTHER IOT CLOUDS LOCAL CONFIGURATION EDGE CLOUD