Schneller und präziser wissen, was wo los ist Verbindung von Edge Data mit Core Operations

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Daten vom Netzwerkrand können entscheidende Erkenntnisse liefern, die für Unternehmen zu Effizienzsteigerungen, Prozessoptimierungen und damit Marktvorteilen führen. Doch, um die enormen Datenmengen sinnvoll und zielgerichtet analysieren und bewerten zu können, ist eine neue Herangehensweise nötig.

In der heutigen "Always-on"-Welt sind vernetzte Geräte in fast allen denkbaren Geschäftsbereichen zu finden. Laut Statista gehören zu den wichtigsten Branchen mit derzeit mehr als 100 Millionen vernetzten Geräten die Elektrizitäts-, Gas-, Dampf- und Klimabranche, die Wasserversorgung und Abfallwirtschaft, der Einzel- und Großhandel, der Transport- und Lagerbereich sowie die öffentliche Verwaltung. Andere Branchen wie das verarbeitende Gewerbe und Kommunikationsdienstleister sind in dieser Zahl nicht berücksichtigt. Insgesamt wird prognostiziert, dass die Zahl der vernetzten Geräte über alle Branchen hinweg bis 2030 auf mehr als acht Milliarden ansteigen wird.

Vernetzte Geräte erzeugen riesige (und wachsende) Datenmengen. Sowohl Edge-Geräte als auch -Daten müssen effektiv verwaltet werden, wenn Unternehmen die erwarteten Geschäftsergebnisse erzielen wollen. Edge-Geräte selbst müssen vor Angriffen geschützt und über den gesamten Lebenszyklus von der Bereitstellung bis zur Ausmusterung verwaltet werden. Herkömmliche Verwaltungsansätze lassen sich jedoch nicht auf das Volumen, die Konnektivität oder die Sicherheit skalieren, die Edge Computing erfordert.

Viele der am Rand erzeugten Daten enthalten eine Mischung aus "Signal" und "Rauschen". Herkömmliche Analyseansätze erfordern die Übertragung aller Daten vom Edge zum Core, bevor die Nützlichkeit der Daten gemessen werden kann, was zu erheblichen Kosten und Komplexität führt. Außerdem sind viele der erzeugten Daten nur für kurze Zeiträume nützlich – möglicherweise sogar nur für Millisekunden –, was ein weiterer Grund dafür ist, dass herkömmliche Datenverarbeitungsmodelle am Rande einfach nicht funktionieren.

Um den erwarteten Nutzen zu erzielen, muss die Analyse der Daten so nah wie möglich an der Quelle erfolgen. Wenn es richtig gemacht wird, ermöglicht Edge Computing eine schnelle Datenanalyse und zeitkritische Entscheidungsfindung, bei der die Latenzzeit essenziell ist, ohne die Komplexität, die Kosten und die Datenschutzprobleme einer zentralen Datenverarbeitung.

Beispiele aus der Praxis

Wir alle kennen die Probleme in der Lieferkette, die sich in den letzten Jahren über den gesamten Globus erstreckten. Edge Computing kann dazu beitragen, solche Probleme zu vermeiden, indem es einen ganzheitlichen Überblick über das Unternehmen bietet – von der IT-Umgebung über den Bestand bis hin zu Kundenverhaltensdaten –, um Kundentrends vorherzusagen, die Preisgestaltung zu steuern und die Produktverfügbarkeit vom Lager bis zum Verkaufsregal zu überwachen.

Daten aus der gesamten vor- und nachgelagerten Lieferkette können von Warenlagerrobotern erfasst werden, die Bestellungen kommissionieren und verpacken. Intelligente Regale verfolgen den Bestand und sobald sich das Gewicht der Ware im Regal ändert, wird automatisch Nachschub bestellt. Lieferanten, vernetzte Fahrzeuge und Logistiksysteme teilen uns in Echtzeit mit, wo sich die Lieferfahrzeuge gerade aufhalten. Diese Daten können dann in einen digitalen Zwilling der Lieferkette integriert werden, der den Kunden hilft, Angebot und Nachfrage aufeinander abzustimmen, die Transparenz zu verbessern, Verhaltensweisen vorherzusagen und vieles mehr.

Die gleichen Fähigkeiten können auch auf die Welt des Transports ausgedehnt werden. Sensoren überwachen Flotten in Echtzeit, zeigen an, wo sie sich auf ihren Routen befinden, wann neue Fahrzeuge hinzukommen und sagen voraus, wann sie gewartet werden müssen, ermitteln das nächstgelegene Wartungsdepot und passen die Logistikpläne an, um die Fahrzeuge zu den Wartungsstandorten zu leiten, bevor sie Störungen verursachen.

In Produktionsumgebungen können vorausschauende Wartung und digitale Zwillinge den Teams helfen, Probleme zu erkennen, bevor sie entstehen, und so Ausfallzeiten und Produktivitätsverluste zu vermeiden. Und wenn doch Probleme auftreten, können Remote-Tools diese lösen, bevor sie sich auf das gesamte Unternehmen auswirken. Dieselben Lösungen können die Leistung von Anlagen überwachen und messen – und sogar Auskunft darüber geben, ob sie die Umwelt-, Sozial- und Governance-Ziele (ESG) für Effizienz und Kohlenstoffneutralität erfüllen.

Als Teil dieses Strebens nach mehr Effizienz bewegen sich viele Unternehmen in Richtung OT-IT-Konvergenz, wobei OT für alle Teile der Fabrik, der Industrie und der Fahrzeuge steht und IT für die Automatisierung, die Analytik und die Fähigkeit zu besseren Vorhersagen. Das bedeutet, dass Unternehmen über die End-to-End-Datenpipeline und die Automatisierung nachdenken, nach Möglichkeiten suchen, ihr Verhalten vorausschauender und präskriptiver zu gestalten, sowie Core und Edge über nur eine Plattform und nicht über mehrere zu verwalten. Daten existieren nicht in einem Silo, und die Art und Weise, wie Unternehmen sie nutzen, sollte das auch nicht.

Über den Autor

Ram Chakravarti ist CTO bei BMC Software.

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