ROBOTIK UND PRODUKTION: Um Roboter für taktsynchrone Prozesse sicher einzusetzen, ist Echtzeitfähigkeit eine Voraussetzung. Lässt sich das über eine Cloud überhaupt realisieren, wenn die Server sich nicht in unmittelbarer geografischer Nähe befinden?
Groll: Nein, daher werden in der Cloud vorwiegend Daten über einen längeren Zeitraum gesammelt, verarbeitet und Analysen über einen längeren Zeitraum, nicht in Echtzeit, erstellt. Diese Optimierungen können dann wieder auf die Systeme zurückgespielt werden. Für Echtzeitanalysen werden derzeit Edge Controller eingesetzt, die in der Cloud erprobte Algorithmen verwenden, um in Echtzeit Analysen zu erstellen. Das sind leistungsstarke Rechner, die in unmittelbarer Nähe der Zellen installiert werden müssen. Automatisierte Fertigungsanlagen stellen höchste Anforderungen an Sicherheit, Taktleistung und Integration. Erfahren Sie in diesem Whitepaper, wie Maschinenschutztore normgerecht geplant und effizient in automatisierte Anlagen integriert werden. ‣ weiterlesen
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Maschinenschutztore in Anlagen integrieren
Tersteegen: Mit 5G könnte die benötigte Datenleistung und Latenz durchaus erreicht werden. Allerdings sollten die KI-Prozesse, die in der Cloud verarbeitet werden, hauptsächlich zur Taktzeitverbesserung und Nachjustierung der Roboterprogramme genutzt werden und nicht zur gesamten Steuerung der Anlagen.
Metzner: Eine weitere Option, Cloudtechnologie mit Echtzeitprozessen zu integrieren, bietet das Real-Time-Betriebssystem Amazon FreeRTOS, mit dem sich Geräte mit Cloud-Services oder mit leistungsstärkeren Edge-Geräten verbinden lassen. Bei der Wahl des Cloudanbieters muss sich der Kunde entscheiden, in welcher Region er seine Ressourcen einsetzt. Die AWS-Region Frankfurt besteht z.B. aus drei physisch getrennten und isolierten Availability Zones im Großraum Frankfurt. Diese Zonen bieten Kunden eine einfache und effektive Möglichkeit, Anwendungen und Datenbanken zu entwickeln und zu betreiben, die verglichen mit herkömmlichen Infrastrukturen mit einem oder mehreren Rechenzentren hochverfügbar, fehlertolerant und skalierbar sind. (fiz)
