Hybrides MES Wie Fog Computing die Produktion stabiler und sicherer macht

Autor / Redakteur: fehlt noch / Stefan Guggenberger

Mit Fog Computing kann die Vision des Cloud Computings und seinem Software-as-a-Service-Konzept für den Shopfloor zur Realität werden. Ein erster Schritt dafür: MES-Funktionen werden über einen Fog Layer gekapselt, wodurch effizienter Datenaustausch auch mit geringer Bandbreite möglich ist.

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Ein Fog Layer verdichtet die Daten, bevor sie in die Cloud geladen werden. So können die Latenzzeiten verringert und Kosten gespart werden.
Ein Fog Layer verdichtet die Daten, bevor sie in die Cloud geladen werden. So können die Latenzzeiten verringert und Kosten gespart werden.
(Bild: gemeinfrei // Pexels)

Der Nebel um Cloud Computing lichtet sich. Zwar ist nahezu in jedem größeren Fertigungsunternehmen Cloud Computing als strategisches IT-Ziel gesetzt, doch ist oftmals unklar, wie sich ein entsprechendes Software-as-a-Service-Konzept über Business Cases in der Praxis tatsächlich erreichen lässt. Als einen ersten praktikablen Schritt hat nun Proxia Software aus Ebersberg bei München mit einem sogenannten Fog-Computing-Layer ihre MES-Funktionen gekapselt, um den Weg zum Cloud Computing in wirtschaftlich attraktiven Etappen zu unterteilen.

Der aus dem Begriff Fog (Nebel) abgeleitete Terminus Fog Computing, oder auch Local Cloud genannt, umfasst eine Netzwerkstruktur (Fog Layer), bei der durch Endgeräte (Edge Devices) generierte Daten nicht direkt in die Cloud zu Verarbeitung geladen, sondern zunächst dezentral vorverarbeitet werden. Auf diese Weise werden die Datenströme, etwa von den SPS-Steuerungen der Bearbeitungszentren, ressourcenschonend an Ort und Stelle analysiert und nur relevante Datenextrakte in die Cloud gesendet. Zum Hintergrund: Oftmals steht nicht die Bandbreite zur Verfügung oder aber die Verbindung ist kurzfristig unterbrochen, sodass es nicht möglich ist, große Mengen an Daten prozesssicher an ein externes Rechenzentrum (Cloud) zu senden. Ein Fog Layer verhindert dies, indem er als Puffer fungiert.

Höhere Datensicherheit bei geringen Latenzzeiten

Die Grundidee des Fog Layer ist, Daten zunächst zu verdichten und sie erst dann in die Cloud zu schicken. Das hat eine Reihe von Vorteilen: Es werden nicht nur lange Latenzzeiten vermieden, sondern auch Kosten gespart. Denn die meisten Geschäftsmodelle rund um Cloud Computing sehen Erlösmodelle auf Basis von Transaktionen vor – nicht die Datenverarbeitung geht ins Geld, sondern das Hin- und Her-Transferieren der Daten.

Große Mengen an unverarbeiteten Rohdaten in die Cloud zu schicken, ist also ein kostspieliges Unterfangen. Außerdem spielt das Thema Datensicherheit eine entscheidende Rolle: Die Daten müssen verschlüsselt werden, weil sie gerade beim Transfer in die Cloud Hackerangriffen ausgesetzt sind. Das von Proxia verwendete Fog-Computing-Konzept berücksichtigt diesen Aspekt, denn die semantische Beschreibung der Daten, die sogenannten Metadaten (beschreibende Strukturinformationen der Rohdaten), sind im Proxia MES im sogenannten Fog Layer angesiedelt und damit von den Rohdaten getrennt. Diese Trennung dient den wichtigen Data-Security-Vorgaben von Produktionsunternehmen. Die von Computerkriminellen besonders begehrten Metadaten sind so besonders geschützt abgelegt und dem unerlaubten Zugriff von außen somit entzogen.

Fog-Computing als zukunftssichere Basis für die Cloud

Hybrides MES: Die Grundidee des Fog Layers ist, Daten zunächst zu verdichten und sie erst dann in die Cloud zu schicken. Das hat eine Reihe von Vorteilen: Es werden nicht nur lange Latenzzeiten vermieden, sondern auch die Datensicherheit erhöht.
Hybrides MES: Die Grundidee des Fog Layers ist, Daten zunächst zu verdichten und sie erst dann in die Cloud zu schicken. Das hat eine Reihe von Vorteilen: Es werden nicht nur lange Latenzzeiten vermieden, sondern auch die Datensicherheit erhöht.
(Bild: Proxia)

Der Weg zu Software-as-a-Service ist im Sinne von Cloud Computing vorgezeichnet: Im ersten Schritt müssen die verdichteten Daten in die Cloud transferiert werden, bevor Applikationen wie Analyse-Tools in der Cloud ans Werk gehen. Es macht keinen Sinn, Cloud-Applikationen zu erschaffen, die sich lokaler Daten bedienen, das wäre viel zu kostspielig. Auf der anderen Seite kann gerade dann die Cloud ihre Stärke ausspielen, wenn von verschiedenen Standorten aus auf ausgewertete Daten zugegriffen werden soll. Im Zuge der Weiterentwicklung der eigenen Systemarchitektur wird bei Proxia MES Komponente für Komponente aus der On-Premise-Architektur ausgekoppelt und als SaaS verfügbar gemacht. So soll das Softwareportfolio des Systemanbieters für Zukunft sicher gemacht werden.

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