Daten dort verarbeiten, wo sie entstehen
60% weniger Datenvolumen, autonomer Betrieb bei Netzwerkausfall und schnellere Entscheidungen dank lokaler Vorverarbeitung am Edge.
Warum Edge Computing in der Fertigung?
Cloud-Only hat Grenzen — Latenz, Bandbreite, Kosten und Abhängigkeit von der Netzwerkverbindung.
Cloud-Grenzen
Latenz, Bandbreite und Kosten begrenzen reine Cloud-Architekturen in der Fertigung.
Exponentielles Datenwachstum
Produktionsdaten wachsen exponentiell — nicht alles muss in die Cloud übertragen werden.
Zeitkritische Entscheidungen
Steuerung und Alarmierung brauchen lokale Verarbeitung in Millisekunden — nicht Cloud-Roundtrips.
Netzwerkausfälle
Netzwerkausfälle dürfen die Produktion nicht stoppen — lokale Verarbeitung sichert den Betrieb.
Datenhoheit
Sensible Produktionsdaten können komplett lokal bleiben — volle Kontrolle über Ihre Daten.
Drei Verarbeitungsebenen
Vom Sensor bis zur Cloud — intelligente Datenverarbeitung auf jeder Ebene.
1. Lokale Vorverarbeitung
Millisekunden
- Filterung von Rohdaten (Rauschen, Ausreißer)
- Aggregation: Minutenwerte statt Sekundenrohwerte
- Ergebnis: 60% weniger Datenvolumen zur Cloud
2. Edge-Intelligenz
Sekunden
- Echtzeit-Regelkreise für Steuerungsaufgaben
- Anomalie-Erkennung direkt an der Maschine
- Lokale Alarmierung ohne Cloud-Roundtrip
3. Cloud-Synchronisation
Minuten
- Aggregierte Daten an Azure IoT Hub / AWS IoT Core
- Historische Analyse und übergreifende Optimierung
- Fleet-weite Dashboards und Reporting
Offline-Fähigkeit
Was passiert bei Netzwerkausfall? — Gar nichts. Die Produktion läuft weiter.
Lokale Datenpufferung
SQLite-basierte Zeitreihendatenbank puffert alle Daten lokal — kein Datenverlust, lückenlose Historie.
Autonome Steuerung
Edge-Steuerungslogik läuft autonom weiter — keine Unterbrechung der Produktionsprozesse.
Automatische Synchronisation
Sobald die Verbindung wiederhergestellt ist, werden alle gepufferten Daten automatisch synchronisiert.
Kein Datenverlust
Lückenlose Datenhistorie garantiert — auch nach mehrstündigem Netzwerkausfall.
Technische Details
Custom Yocto Linux
Minimale, maßgeschneiderte Linux-Distribution für maximale Stabilität.
PREEMPT_RT Kernel
Deterministische Verarbeitungszeiten für zeitkritische Steuerungsaufgaben.
SQLite Zeitreihen-DB
Lokale Speicherung mit konfigurierbaren Filter- und Aggregationsregeln.
Python-Pipeline
Flexible, Python-basierte Datenverarbeitungspipeline für individuelle Anforderungen.
REST API
Lokaler Zugriff auf Edge-Daten über standardisierte REST-Schnittstelle.
Konkreter Nutzen
60%
weniger Cloud-Datenvolumen = niedrigere Cloud-Kosten
Autonom
Produktion läuft bei Netzwerkausfall unterbrechungsfrei weiter
ms
Lokale Alarmierung in Millisekunden statt Sekunden
Lokal
Sensible Daten können komplett lokal bleiben
80+
Gateways im Parallelbetrieb ohne Cloud-Engpass
Daten intelligent verarbeiten — lokal und in der Cloud
Wir konzipieren Ihre Edge-Computing-Strategie: Was bleibt lokal, was geht in die Cloud?