Gerade die mangelnde Interoperabilität gehört laut einer gemeinsamen Studie vom IT-Dienstleister MHP und der LMU München zu den größten Hindernissen von Industrie 4.0Industrie 4.0: Fehlende Integration und Datensilos verhinderten vielfach einen durchgängigen Datenaustausch entlang der Wertschöpfungskette. Hier wollen die drei Anbieter ansetzen. Viele Unternehmen hätten zuletzt Pilotprojekte für Industrie-4.0- und Internet-of-Things- (IoT-)Szenarien umgesetzt, erläutert Dörr. Jetzt gehe es darum, diese zu skalieren und in der Fläche auszurollen. Dabei stelle sich jedoch oft heraus, dass dies nicht funktioniert. "IoT steckt in der Proof-of-Concept- (PoC-)Hölle", konstatiert der Manager trocken. Alles zu Industrie 4.0 auf CIO.de

Im Kern drehe sich Industrie 4.0 darum, Daten von Maschinen zu erfassen und zu verarbeiten, erklärt der HPE-Manager. In einer heterogenen Maschinenwelt, die zudem mit unterschiedlichen IT-Infrastrukturen in der Cloud wie auch On-premises sowie Applikationen angefangen von Manufacturing Execution Systems (MES) über das klassische ERP bis hin zu AnalyticsAnalytics und KI-Werkzeugen verknüpft sei, könne so eine Systemlandschaft beliebig komplex werden. Dörr spricht von einer Spaghetti-Architektur, die schnell unübersichtlich werde. Alles zu Analytics auf CIO.de

Damit es nicht so weit kommt, haben HPE, Intel und Microsoft ihre Industrie-4.0-Technologien unter dem Label Distributed Industrial Cloud zu einer Edge-to-Cloud-Lösung integriert und bieten diese inklusive Dienstleistungen an. Herzstück der Architektur ist der "Industrial Service Bus" (ISB). Der soll helfen, Datensilos, Punkt-zu-Punkt-Verbindungen und die daraus resultierenden Spaghetti-Architekturen zu vermeiden. Stattdessen biete die den Anbietern zufolge quelloffene Middleware eine durchgängige Kommunikationsarchitektur, die Maschinen, Systeme und Applikationen über verschiedene Standorte und Clouds hinweg verbinde.

Im Kern handele es sich beim ISB um eine intelligente Datendrehscheibe, die Anwenderunternehmen dabei unterstützen soll, Maschinendaten effizient zu handhaben, erläutert Max Morwind, IoT Technical Sales Lead bei Microsoft. Beispielsweise würden Daten am Ort der Entstehung - beziehungsweise am Edge - voraggregiert. Es gebe keinen Sinn, alle Daten ständig in die Cloud oder ein RechenzentrumRechenzentrum zu schaufeln. Ein Beispiel: Eine Maschine muss nicht jede Minute ihre per Sensor gemessene Betriebstemperatur an das Backend übermitteln. Erst wenn Anomalien aufträten, brauche es genauere Analysen. Morwind geht davon aus, dass künftig immer mehr Anwendungsintelligenz und Datenverarbeitung lokal auf den Maschinen vor Ort laufen wird. Alles zu Rechenzentrum auf CIO.de

Jede Maschine und jede Applikation könne über den ISB Datendienste veröffentlichen, die sich wiederum von anderen Maschinen und Applikationen abonnieren ließen, beschreiben die Anbieter ihre Architektur. Das können zum Beispiel Sensordaten sein, Abweichungen von Soll-Werten oder die Ergebnisse der Verarbeitung solcher Daten, etwa aus MES- oder IoT-Applikationen.

Zwei Beispiele: In einer Produktionsstraße für Schokoriegel kann Maschine B von der vorgelagerten Maschine A die Abweichungen vom Soll-Gewicht entgegennehmen, so dass bei Ungleichmäßigkeiten mehr oder weniger Schokomasse aufgetragen werden kann, um Ausschuss zu vermeiden. Oder eine Deep-Learning-Applikation in der Public Cloud abonniert Sensordaten von weltweit verteilten Produktionsmaschinen, um die Parameter ihres neuronalen Netzes zu optimieren.

Lesen Sie in der IoT-Studie von COMPUTERWOCHE und CIO, wie Unternehmen ihre IoT-Projekte angehen

Die Hersteller betonen die Offenheit ihrer Architektur. Der ISB basiere auf Microservices und sei mit der Distributed Application Runtime (Dapr) implementiert, einer quelloffenen ereignisgesteuerten Laufzeitumgebung. Maschinen und Applikationen kommunizieren mit Dapr - Dapr wiederum regelt den Anbietern zufolge die Kommunikation mit der Technologie, über die der Datenaustausch abgewickelt wird, etwa nats.io, RabbitMQ oder Kafka. Dadurch funktioniere der ISB technologieunabhängig und füge sich in bestehende Messaging-, Streaming- und Protokoll-Umgebungen ein. Beispielsweise ließen sich beliebig Container-basierte Applikationen auch aus anderen Clouds oder IoT-Plattformen beispielsweise von Siemens mit einbinden.

Interoperabel, skalierbar und sicher

Interoperabilität, Skalierbarkeit und Security seien die drei Kernparameter für die Entwicklung der Distributed Industrial CloudCloud gewesen, berichtet Dieter Hoffend, Vertriebsdirektor für den Bereich Industrie 4.0 bei Intel. In den meisten Unternehmen müsse man von einem Brownfield-Ansatz ausgehen. Schließlich gelte es die bestehende Maschinen-Infrastruktur mit einzubinden. Dafür umfasst die Distributed Industrial Cloud neben dem ISB unter anderem die folgenden Technologien und Plattformen: Alles zu Cloud Computing auf CIO.de

• Das HPE Edgeline EL300 Converged Edge System ist ein für den Netzwerkrand optimiertes System, das die physische OT-IT-Schnittstelle bildet. Es kann laut Anbieter sowohl für die Echtzeit-Datenanalyse vor Ort als auch für den Datentransfer in die Cloud genutzt werden. Das System beherrscht die bi-direktionale Steuerung und Kommunikation mit industriellen Systemen, etwa über High Speed Digital Input/Output, CAN-Bus, Modbus oder Profinet.

• Die HPE Edgeline OT Link Plattform verfügt über eine Workflow-Engine, mit der Anwender das Zusammenspiel von industriellen Netzen, Steuerungen und Daten mit Treibern, Middleware und IT-Anwendungen über eine grafische Benutzeroberfläche orchestrieren und automatisieren könnten. Gleichzeitig ermöglicht OT Link den Betrieb von Container-Anwendungen direkt am Edge. Dabei erfolgt die zentrale Administration der verteilten Infrastruktur mit dem Edgeline Workload Orchestrator.

• Intel OpenVINO ist ein Toolkit für die Entwicklung von Anwendungen für das maschinelle Sehen mit Deep Learning. Es ermöglicht Deep Learning auf der Basis von Hardwarebeschleunigern und auf verschiedenen Intel-Plattformen. Es enthält ferner einen Model Optimizer und eine Inference Engine sowie speziell optimierte Computer-Vision-Bibliotheken und -Funktionen für OpenCV und OpenVX.

• Microsoft Azure und Microsoft Azure Stack sollen Anwendern eine Sammlung von Diensten bieten, zum Beispiel PaaS- (Platform as a Service), IaaS- (Infrastructure-as-a-Service) und verwaltete Datenbankdienste, die sich in der Public Cloud (Azure), Hybrid oder Private Cloud (Azure Stack) betreiben lassen.

• Hard- und Software-basierte Sicherheitsfunktionen von HPE, Intel und Microsoft umfassen etwa hardwarebasierte Kryptographie, manipulationsresistente Daten, Zero-Trust-Netzwerksicherheit und User and Entity Behavior Analytics.

Besonderes Augenmerk liegt im Industrie-4.0-Bereich auf dem Thema Sicherheit. Gerade in den zurückliegenden Monaten haben verschiedene Angriffe auf Industrieanlagen teilweise in kritischen Infrastrukturen wie der Energieversorgung für Schlagzeilen gesorgt. HPE-Manager Dörr räumt ein, dass sich die meisten Industriekomponenten kaum absichern ließen. Er verweist auf alte Betriebssysteme auf Maschinen, für die keine Patches mehr gebaut würden. Daher müssten die Geräte selbst gekapselt und die Security eine Ebene höher ins Netzwerk verlagert werden. Dort gehe es dann um eine funktionierende Kontrolle von Ports und Gateways sowie eine klare Segmentierung mit eindeutigen Regeln.

Weg zu Standards ist noch weit

Über die Technik hinaus sollen mit der Distributed Industrial Cloud auch Beratungs-, Implementierungs- und Betriebsdienstleistungen angeboten werden. Die Lösung ist ab sofort in Deutschland, Österreich und der Schweiz zu haben, klassisch als Kaufoption wie auch im As-a-Service-Modell. Für den schnellen Einstieg bietet HPE ein Fast-Start-Paket für 20.000 Euro an. Es umfasst einen Workshop und alle erforderliche Software, Hardware und Services, um einen ersten Anwendungsfall umzusetzen.

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Mit den vorkonfigurierten Industrie-4.0-Paketen sollen die Betriebe die nach wie vor hohen Herausforderungen in diesem Umfeld meistern können. An erster Stelle steht dabei die Heterogenität der Infrastrukturen. "Oft wird StandardisierungStandardisierung als Voraussetzung für Interoperabilität in der Industrie 4.0 bezeichnet - in der Realität sind Fertigungsumgebungen aber nach wie vor weitgehend heterogen", sagt Dörr. Alles zu Standardisierung auf CIO.de

Es brauche Standards, doch der Weg dorthin werde noch viele Jahre dauern. "Es wäre schön, wenn die Reife der Standardisierung auf OT-Seite schon so weit wäre wie auf IT-Seite." Doch man dürfe sich an dieser Stelle keinen Illusionen hingeben, so der HPE-Mann. Maschinen liefen teilweise Jahrzehnte in den Produktionshallen der Firmen, und man müsse sich eben überlegen, wie diese Anlagen eingebunden werden könnten.