Industrie 4.0 und Edge Analytics. Warum Edge Analytics Teil Ihrer Strategie für das Industrial Internet of Things (IIoT) sein sollte

Laut ei­ner Prog­no­se von Gart­ner wer­den im Jahr 2025 mehr als 75 Pro­zent der von Un­ter­neh­men ge­ne­ri­er­ten Da­ten au­ßer­halb her­köm­mli­cher Re­chen­zent­ren oder der Cloud ge­ne­riert und ver­ar­bei­tet wer­den. Der Zu­griff auf re­le­van­te Da­ten an ei­nem zen­tra­len Ort, ent­we­der in ei­ner Cloud oder in ei­nem Re­chen­zent­rum, ist zur Ent­schei­dungs­fin­dung und das Er­rei­chen von Ge­schäfts­zie­len von ent­schei­den­der Be­deu­tung. Un­ter­neh­men müs­sen da­her si­cher­stel­len, dass Da­ten schnel­ler, si­che­rer und kos­ten­güns­ti­ger emp­fan­gen wer­den, in­dem sie Edge Ana­lytics zu eiv­nem zen­tra­len Be­stand­teil ih­rer IIoT-Stra­te­gie ma­chen.

Edge Ana­lytics be­zeich­net das Er­fas­sen, Ver­ar­bei­ten und Ana­ly­sie­ren von Da­ten an oder in der Nä­he der Ma­schi­ne oder ei­nes an­de­ren an­ge­schlos­se­nen Ge­räts am Rand („Edge“) des Netz­werks.

In­ter­na­tio­na­le Tech­no­lo­gie­gi­gan­ten ha­ben die Vor­tei­le von Edge Ana­lytics früh­zei­tig er­kannt und in­ves­tie­ren be­reits in die­sem Be­reich. Im Ja­nu­ar 2020 er­warb App­le das Star­t­up-Un­ter­neh­men Xnor.ai, das küns­tli­che In­tel­li­genz (KI) ein­setzt, um De­ep-Learn­ing-Ana­ly­se­mo­del­le auf Edge-Ge­rä­ten wie Smart­pho­nes, Ka­me­ras und Droh­nen an­zu­wen­den. Goog­le Cloud und Ama­zon AWS ha­ben eben­falls auf IoT-fo­kus­sier­te Edge-Pro­duk­te ent­wi­ckelt. Und Her­stel­ler, die ih­re Pro­zes­se ver­bes­sern und In­dus­trie 4.0-Tech­no­lo­gi­en ein­füh­ren wol­len, neh­men die­sen Trend eben­falls zur Kennt­nis.

Edge-Sys­te­me bie­ten zahl­rei­che Vor­tei­le für die Fer­ti­gungs­in­dus­trie. Re­le­van­te Da­ten kön­nen vom Edge aus über­tra­gen wer­den, so­dass Un­ter­neh­men in Echt­zeit auf Er­eig­nis­se rea­gie­ren kön­nen. Die ge­rin­ge­re Dis­tanz zwi­schen Edge und End­be­nut­zer er­mög­licht ei­ne schnel­le­re Da­ten­ana­ly­se und ei­ne ver­bes­ser­te Ent­schei­dungs­fin­dung.

Ne­ben schnel­le­ren Ein­bli­cken macht die schie­re Men­ge von Da­ten, die ver­bun­de­ne Ge­rä­te ge­ne­rie­ren, Edge Ana­lytics zu ei­ner Not­wen­dig­keit. Laut der In­ter­na­tio­nal Da­ta Cor­po­ra­ti­on (IDC) wird „je­de ver­netz­te Per­son auf der Welt im Jahr 2025 min­des­tens al­le 18 Se­kun­den ei­ne di­gi­ta­le Da­ten­in­ter­ak­ti­on mit ei­nem der Mil­li­ar­den von IoT-Ge­rä­ten durch­füh­ren, was vo­raus­sicht­lich mehr als 90 Zet­ta­byte (ZB) an Da­ten ge­ne­rie­ren wird“. Wenn wir au­ßer­dem be­trach­ten, wie vie­le IIoT-Ge­rä­te in ei­ner in­tel­li­gen­ten Fer­ti­gungs­an­la­ge ver­füg­bar sind, wird schnell deut­lich, wa­rum der Edge für die Fer­ti­gungs­in­dus­trie so wich­tig ist.

Stra­te­gie am Edge

Her­stel­ler müs­sen al­le ih­re Ge­rä­te ver­wal­ten, um Wett­be­werbs­vor­tei­le zu er­zie­len, und dies auf ei­ne Art und Wei­se, die zum Be­trieb ih­rer An­la­ge passt. In die­sem Be­reich kann Edge Ana­lytics Her­stel­ler da­bei un­ter­stüt­zen, ih­re Un­ter­neh­mens­zie­le zu er­rei­chen – aber wie?

Ver­schie­dens­te Ge­rä­te, wie in­tel­li­gen­te Fer­ti­gungs­an­la­gen oder Pro­duk­ti­ons­ma­schi­nen, kön­nen in In­dus­trie 4.0-Um­ge­bun­gen von Edge Ana­lytics pro­fi­tie­ren. Di­gi­ta­li­sier­te An­la­gen ver­las­sen sich zu­neh­mend auf in­te­grier­te Sen­so­ren in der Fer­ti­gungs­stra­ße, auf ver­netz­te Ro­bo­ter im Werk und auf Ge­rä­ten so­wie As­sets im Feld, die de­ren Zu­stand über­wa­chen. Je­des die­ser Ge­rä­te ge­ne­riert kri­tisch-wich­ti­ge Da­ten, die ver­ar­bei­tet wer­den müs­sen und auf die rea­giert wer­den soll­te, um ei­nen schlan­ken und ef­fi­zien­ten Be­trieb zu un­ter­stüt­zen. Ins­be­son­de­re kann Edge Ana­lytics in In­dus­trie 4.0-Sze­na­ri­en ei­ne ent­schei­den­de Rol­le beim Über­wa­chen der An­la­gen­leis­tung spie­len. Die schnel­le Da­ten­ana­ly­se von Edge-Sys­te­men kann da­zu bei­tra­gen, Ge­rä­te­aus­fäl­le und Be­triebs­un­ter­bre­chun­gen zu ver­hin­dern. Dar­über hin­aus kön­nen Edge-Sys­te­me da­zu bei­tra­gen, die Ef­fi­zi­enz zu ver­bes­sern und Kos­ten zu sen­ken. 

Be­trach­ten wir als Bei­spiel den An­la­gen­zu­stand. Edge Ana­lytics kann zur Un­ter­stüt­zung von zu­stands­ba­sier­ter War­tung (CBM) ein­ge­setzt wer­den, die Sen­sor­da­ten nutzt, um die Ge­rä­te­sta­tus zu be­wer­ten. Die Da­ten von den Ge­rä­ten wer­den an ei­nen zen­tra­len End­punkt ge­sen­det, und zwar we­sent­lich schnel­ler als bei ir­gend­ei­ner Cloud-Lö­sung. Auf die­se Wei­se kön­nen Werks­lei­ter so­fort auf Ein­bli­cke rea­gie­ren und ei­ne War­tungs­stra­te­gie ent­wi­ckeln. 

Der Ein­satz von Edge Ana­lytics auf die­sem Ge­biet kann An­la­gen­aus­fäl­le re­du­zie­ren und Be­triebs­kos­ten spa­ren. Da­bei wird ge­schätzt, dass Un­ter­neh­men bis zu 50 % ih­res jähr­li­chen War­tungs­bud­gets zu­rück­ge­win­nen kön­nen, wenn sie ih­re War­tungs­in­ves­ti­tio­nen am An­la­gen­zu­stand aus­rich­ten.
Au­ßer­dem ent­ste­hen we­ni­ger Kos­ten für das zen­tra­le Spei­chern, Über­tra­gen und Ver­wal­ten von Da­ten, da die Da­ten be­reits am Edge ana­ly­siert, ge­fil­tert und re­du­ziert wer­den kön­nen. Schließ­lich sind Si­cher­heit und Da­ten­schutz bei Edge Ana­lytics ein ge­rin­ge­res Prob­lem als bei zen­tra­len Cloud-An­bie­tern, da es we­ni­ger wahr­schein­lich ist, dass Da­ten ab­ge­fan­gen wer­den.

Edge Ana­lytics ist äu­ßerst viel­sei­tig, so dass An­la­gen je­der Art und je­den Al­ters die Tech­no­lo­gie ver­wen­den kön­nen. Bei­spiels­wei­se wird Edge Ana­lytics auch zur Har­mo­ni­sie­rung von Da­ten ver­wen­det, wo­bei ver­schie­de­ne Da­ten­be­stän­de aus Grün­den der Ma­schi­nen­kom­pa­ti­bi­li­tät in ein ge­mein­sa­mes For­mat kon­ver­tiert wer­den. Dies ist ide­al für Fa­bri­ken mit Alt­ge­rä­ten, die Da­ten auf un­ter­schied­li­che Wei­se er­fas­sen, und es ge­währ­leis­tet, dass al­le Ge­rä­te – alt oder neu – in das Edge-Sys­tem in­te­griert wer­den kön­nen. 

Ge­rä­te­da­ten auf­de­cken

Ein Her­stel­ler, der von Edge Ana­lytics-Soft­wa­re pro­fi­tiert hat, ist Rub­b­le Mas­ter, ein Spe­zia­list für mo­bi­le Ge­rä­te in der mi­ne­ral­ver­ar­bei­ten­den In­dus­trie.

Rub­b­le Mas­ter woll­te ih­re Da­ten aus mehr als 4.000 Ma­schi­nen welt­weit bes­v­ser nut­zen. Ins­be­son­de­re such­te Rub­b­le Mas­ter nach Edge-Soft­wa­re, die es ih­rer Ge­rä­te­flot­te er­mög­li­chen wür­de, Da­ten zu er­fas­sen, zu fil­tern und zu spei­chern, um Be­die­nern wert­vol­le Ein­bli­cke in den Zu­stand und den Sta­tus der Ma­schi­ne zu bie­ten und ei­ne bes­se­re Ver­bin­dung zu End­be­nut­zern zu er­zie­len. Zu die­sem Zweck ent­schied sich das Un­ter­neh­men für Cros­ser, und spe­ziell die Low-Code-Platt­form für die Strea­ming-Ana­ly­se.

Rub­b­le Mas­ter war hoch­zu­frie­den mit der Soft­wa­re von Cros­ser und lob­te ih­re „Ef­fi­zi­enz, Zu­ver­läs­sig­keit und Fle­xi­bi­li­tät“. Mar­kus Gaggl, Chief Tech­no­lo­gy Of­fi­cer (CTO) bei Rub­b­le Mas­ter, sag­te da­zu: „Wir sind über­zeugt, dass Edge Ana­lytics der Schlüs­sel zum Auf­de­cken von Ge­rä­te­da­ten ist.“ Da Cros­ser Her­stel­lern hilft, die­se Vor­tei­le über Edge-Soft­wa­re zu rea­li­sie­ren, wur­de das Un­ter­neh­men von Start Us In­sights kürz­lich als ei­nes der 5 bes­ten Edge Ana­lytics-Star­tups der Welt aner­kannt. 

Vor nur zwei Jah­ren war es für Her­stel­ler noch Wunsch­den­ken, Edge Ana­lytics ein­zu­set­zen, um ih­re IIoT-Zie­le zu er­rei­chen. An­ge­sichts der Tat­sa­che, dass heu­te mehr und mehr Un­ter­neh­men wie Rub­b­le Mas­ter – und auch Tech­no­lo­gie­gi­gan­ten wie App­le und Ama­zon – die Lö­sung ein­set­zen, ist es jetzt je­doch deut­lich ge­wor­den, dass Edge Ana­lytics die IIoT-Stra­te­gi­en von Her­stel­lern ef­fek­tiv un­ter­stüt­zen kann. Durch die Da­ten­ver­ar­bei­tung am Edge kön­nen Her­stel­ler schnel­ler Ein­bli­cke in ih­re Pro­zes­se ge­win­nen und ih­re Pro­duk­ti­ons­ab­läu­fe ef­fi­zien­ter ver­wal­ten. 

Über Cros­ser Tech­no­lo­gies

Cros­ser ist ein schwe­di­sches Soft­wa­re­un­ter­neh­men mit In­stal­la­tio­nen in über 20 ver­schie­de­nen Län­dern, das ei­ne Low-Code-Soft­wa­re­platt­form für Strea­ming Ana­lytics, Au­to­ma­ti­sie­rung und In­te­gra­ti­on ent­wi­ckelt hat, die in be­lie­bi­gen Set­ups ver­wen­det wer­den kann – am Edge, am Stand­ort oder in der Cloud. Ziel ist es, die Kom­ple­xi­tät zu ver­rin­gern, die Ent­wick­lung zu ver­ein­fa­chen und Nicht-Pro­gram­mie­rern zu er­mög­li­chen, schnell In­no­va­tio­nen zu ent­wi­ckeln und die Ge­samt­be­triebs­kos­ten dras­tisch zu sen­ken.  Die Soft­wa­re eig­net sich ide­al für Un­ter­neh­mens­kun­den aus ver­schie­de­nen in­dus­tri­el­len Bran­chen wie Pro­zess­in­dus­trie, Fer­ti­gung, Ver­sor­gung und an­de­re Sek­to­ren mit vie­len As­sets. Die mo­du­la­ren und fle­xib­len Lö­sun­gen er­mög­li­chen vie­le ver­schie­de­ne An­wen­dungs­be­rei­che, dar­un­ter In­dus­trie 4.0, in­dus­tri­el­les IoT und Hy­brid­in­te­gra­ti­on der nächs­ten Ge­ne­ra­ti­on, die Gart­ner auch „Hy­per Au­to­ma­ti­on“ nennt.

Laut ei­ner Prog­no­se von Gart­ner wer­den im Jahr 2025 mehr als 75 Pro­zent der von Un­ter­neh­men ge­ne­ri­er­ten Da­ten au­ßer­halb her­köm­mli­cher Re­chen­zent­ren oder der Cloud ge­ne­riert und ver­ar­bei­tet wer­den. Der Zu­griff auf re­le­van­te Da­ten an ei­nem zen­tra­len Ort, ent­we­der in ei­ner Cloud oder in ei­nem Re­chen­zent­rum, ist zur Ent­schei­dungs­fin­dung und das Er­rei­chen von Ge­schäfts­zie­len von ent­schei­den­der Be­deu­tung. Un­ter­neh­men müs­sen da­her si­cher­stel­len, dass Da­ten schnel­ler, si­che­rer und kos­ten­güns­ti­ger emp­fan­gen wer­den, in­dem sie Edge Ana­lytics zu eiv­nem zen­tra­len Be­stand­teil ih­rer IIoT-Stra­te­gie ma­chen.

Edge Ana­lytics be­zeich­net das Er­fas­sen, Ver­ar­bei­ten und Ana­ly­sie­ren von Da­ten an oder in der Nä­he der Ma­schi­ne oder ei­nes an­de­ren an­ge­schlos­se­nen Ge­räts am Rand („Edge“) des Netz­werks.

In­ter­na­tio­na­le Tech­no­lo­gie­gi­gan­ten ha­ben die Vor­tei­le von Edge Ana­lytics früh­zei­tig er­kannt und in­ves­tie­ren be­reits in die­sem Be­reich. Im Ja­nu­ar 2020 er­warb App­le das Star­t­up-Un­ter­neh­men Xnor.ai, das küns­tli­che In­tel­li­genz (KI) ein­setzt, um De­ep-Learn­ing-Ana­ly­se­mo­del­le auf Edge-Ge­rä­ten wie Smart­pho­nes, Ka­me­ras und Droh­nen an­zu­wen­den. Goog­le Cloud und Ama­zon AWS ha­ben eben­falls auf IoT-fo­kus­sier­te Edge-Pro­duk­te ent­wi­ckelt. Und Her­stel­ler, die ih­re Pro­zes­se ver­bes­sern und In­dus­trie 4.0-Tech­no­lo­gi­en ein­füh­ren wol­len, neh­men die­sen Trend eben­falls zur Kennt­nis.

Edge-Sys­te­me bie­ten zahl­rei­che Vor­tei­le für die Fer­ti­gungs­in­dus­trie. Re­le­van­te Da­ten kön­nen vom Edge aus über­tra­gen wer­den, so­dass Un­ter­neh­men in Echt­zeit auf Er­eig­nis­se rea­gie­ren kön­nen. Die ge­rin­ge­re Dis­tanz zwi­schen Edge und End­be­nut­zer er­mög­licht ei­ne schnel­le­re Da­ten­ana­ly­se und ei­ne ver­bes­ser­te Ent­schei­dungs­fin­dung.

Ne­ben schnel­le­ren Ein­bli­cken macht die schie­re Men­ge von Da­ten, die ver­bun­de­ne Ge­rä­te ge­ne­rie­ren, Edge Ana­lytics zu ei­ner Not­wen­dig­keit. Laut der In­ter­na­tio­nal Da­ta Cor­po­ra­ti­on (IDC) wird „je­de ver­netz­te Per­son auf der Welt im Jahr 2025 min­des­tens al­le 18 Se­kun­den ei­ne di­gi­ta­le Da­ten­in­ter­ak­ti­on mit ei­nem der Mil­li­ar­den von IoT-Ge­rä­ten durch­füh­ren, was vo­raus­sicht­lich mehr als 90 Zet­ta­byte (ZB) an Da­ten ge­ne­rie­ren wird“. Wenn wir au­ßer­dem be­trach­ten, wie vie­le IIoT-Ge­rä­te in ei­ner in­tel­li­gen­ten Fer­ti­gungs­an­la­ge ver­füg­bar sind, wird schnell deut­lich, wa­rum der Edge für die Fer­ti­gungs­in­dus­trie so wich­tig ist.

Stra­te­gie am Edge
Her­stel­ler müs­sen al­le ih­re Ge­rä­te ver­wal­ten, um Wett­be­werbs­vor­tei­le zu er­zie­len, und dies auf ei­ne Art und Wei­se, die zum Be­trieb ih­rer An­la­ge passt. In die­sem Be­reich kann Edge Ana­lytics Her­stel­ler da­bei un­ter­stüt­zen, ih­re Un­ter­neh­mens­zie­le zu er­rei­chen – aber wie?

Ver­schie­dens­te Ge­rä­te, wie in­tel­li­gen­te Fer­ti­gungs­an­la­gen oder Pro­duk­ti­ons­ma­schi­nen, kön­nen in In­dus­trie 4.0-Um­ge­bun­gen von Edge Ana­lytics pro­fi­tie­ren. Di­gi­ta­li­sier­te An­la­gen ver­las­sen sich zu­neh­mend auf in­te­grier­te Sen­so­ren in der Fer­ti­gungs­stra­ße, auf ver­netz­te Ro­bo­ter im Werk und auf Ge­rä­ten so­wie As­sets im Feld, die de­ren Zu­stand über­wa­chen. Je­des die­ser Ge­rä­te ge­ne­riert kri­tisch-wich­ti­ge Da­ten, die ver­ar­bei­tet wer­den müs­sen und auf die rea­giert wer­den soll­te, um ei­nen schlan­ken und ef­fi­zien­ten Be­trieb zu un­ter­stüt­zen. Ins­be­son­de­re kann Edge Ana­lytics in In­dus­trie 4.0-Sze­na­ri­en ei­ne ent­schei­den­de Rol­le beim Über­wa­chen der An­la­gen­leis­tung spie­len. Die schnel­le Da­ten­ana­ly­se von Edge-Sys­te­men kann da­zu bei­tra­gen, Ge­rä­te­aus­fäl­le und Be­triebs­un­ter­bre­chun­gen zu ver­hin­dern. Dar­über hin­aus kön­nen Edge-Sys­te­me da­zu bei­tra­gen, die Ef­fi­zi­enz zu ver­bes­sern und Kos­ten zu sen­ken. 

Be­trach­ten wir als Bei­spiel den An­la­gen­zu­stand. Edge Ana­lytics kann zur Un­ter­stüt­zung von zu­stands­ba­sier­ter War­tung (CBM) ein­ge­setzt wer­den, die Sen­sor­da­ten nutzt, um die Ge­rä­te­sta­tus zu be­wer­ten. Die Da­ten von den Ge­rä­ten wer­den an ei­nen zen­tra­len End­punkt ge­sen­det, und zwar we­sent­lich schnel­ler als bei ir­gend­ei­ner Cloud-Lö­sung. Auf die­se Wei­se kön­nen Werks­lei­ter so­fort auf Ein­bli­cke rea­gie­ren und ei­ne War­tungs­stra­te­gie ent­wi­ckeln. 

Der Ein­satz von Edge Ana­lytics auf die­sem Ge­biet kann An­la­gen­aus­fäl­le re­du­zie­ren und Be­triebs­kos­ten spa­ren. Da­bei wird ge­schätzt, dass Un­ter­neh­men bis zu 50 % ih­res jähr­li­chen War­tungs­bud­gets zu­rück­ge­win­nen kön­nen, wenn sie ih­re War­tungs­in­ves­ti­tio­nen am An­la­gen­zu­stand aus­rich­ten.
Au­ßer­dem ent­ste­hen we­ni­ger Kos­ten für das zen­tra­le Spei­chern, Über­tra­gen und Ver­wal­ten von Da­ten, da die Da­ten be­reits am Edge ana­ly­siert, ge­fil­tert und re­du­ziert wer­den kön­nen. Schließ­lich sind Si­cher­heit und Da­ten­schutz bei Edge Ana­lytics ein ge­rin­ge­res Prob­lem als bei zen­tra­len Cloud-An­bie­tern, da es we­ni­ger wahr­schein­lich ist, dass Da­ten ab­ge­fan­gen wer­den.

Edge Ana­lytics ist äu­ßerst viel­sei­tig, so dass An­la­gen je­der Art und je­den Al­ters die Tech­no­lo­gie ver­wen­den kön­nen. Bei­spiels­wei­se wird Edge Ana­lytics auch zur Har­mo­ni­sie­rung von Da­ten ver­wen­det, wo­bei ver­schie­de­ne Da­ten­be­stän­de aus Grün­den der Ma­schi­nen­kom­pa­ti­bi­li­tät in ein ge­mein­sa­mes For­mat kon­ver­tiert wer­den. Dies ist ide­al für Fa­bri­ken mit Alt­ge­rä­ten, die Da­ten auf un­ter­schied­li­che Wei­se er­fas­sen, und es ge­währ­leis­tet, dass al­le Ge­rä­te – alt oder neu – in das Edge-Sys­tem in­te­griert wer­den kön­nen. 

Ge­rä­te­da­ten auf­de­cken
Ein Her­stel­ler, der von Edge Ana­lytics-Soft­wa­re pro­fi­tiert hat, ist Rub­b­le Mas­ter, ein Spe­zia­list für mo­bi­le Ge­rä­te in der mi­ne­ral­ver­ar­bei­ten­den In­dus­trie.

Rub­b­le Mas­ter woll­te ih­re Da­ten aus mehr als 4.000 Ma­schi­nen welt­weit bes­v­ser nut­zen. Ins­be­son­de­re such­te Rub­b­le Mas­ter nach Edge-Soft­wa­re, die es ih­rer Ge­rä­te­flot­te er­mög­li­chen wür­de, Da­ten zu er­fas­sen, zu fil­tern und zu spei­chern, um Be­die­nern wert­vol­le Ein­bli­cke in den Zu­stand und den Sta­tus der Ma­schi­ne zu bie­ten und ei­ne bes­se­re Ver­bin­dung zu End­be­nut­zern zu er­zie­len. Zu die­sem Zweck ent­schied sich das Un­ter­neh­men für Cros­ser, und spe­ziell die Low-Code-Platt­form für die Strea­ming-Ana­ly­se.

Rub­b­le Mas­ter war hoch­zu­frie­den mit der Soft­wa­re von Cros­ser und lob­te ih­re „Ef­fi­zi­enz, Zu­ver­läs­sig­keit und Fle­xi­bi­li­tät“. Mar­kus Gaggl, Chief Tech­no­lo­gy Of­fi­cer (CTO) bei Rub­b­le Mas­ter, sag­te da­zu: „Wir sind über­zeugt, dass Edge Ana­lytics der Schlüs­sel zum Auf­de­cken von Ge­rä­te­da­ten ist.“ Da Cros­ser Her­stel­lern hilft, die­se Vor­tei­le über Edge-Soft­wa­re zu rea­li­sie­ren, wur­de das Un­ter­neh­men von Start Us In­sights kürz­lich als ei­nes der 5 bes­ten Edge Ana­lytics-Star­tups der Welt aner­kannt. 

Vor nur zwei Jah­ren war es für Her­stel­ler noch Wunsch­den­ken, Edge Ana­lytics ein­zu­set­zen, um ih­re IIoT-Zie­le zu er­rei­chen. An­ge­sichts der Tat­sa­che, dass heu­te mehr und mehr Un­ter­neh­men wie Rub­b­le Mas­ter – und auch Tech­no­lo­gie­gi­gan­ten wie App­le und Ama­zon – die Lö­sung ein­set­zen, ist es jetzt je­doch deut­lich ge­wor­den, dass Edge Ana­lytics die IIoT-Stra­te­gi­en von Her­stel­lern ef­fek­tiv un­ter­stüt­zen kann. Durch die Da­ten­ver­ar­bei­tung am Edge kön­nen Her­stel­ler schnel­ler Ein­bli­cke in ih­re Pro­zes­se ge­win­nen und ih­re Pro­duk­ti­ons­ab­läu­fe ef­fi­zien­ter ver­wal­ten. 

Über Cros­ser Tech­no­lo­gies
Cros­ser ist ein schwe­di­sches Soft­wa­re­un­ter­neh­men mit In­stal­la­tio­nen in über 20 ver­schie­de­nen Län­dern, das ei­ne Low-Code-Soft­wa­re­platt­form für Strea­ming Ana­lytics, Au­to­ma­ti­sie­rung und In­te­gra­ti­on ent­wi­ckelt hat, die in be­lie­bi­gen Set­ups ver­wen­det wer­den kann – am Edge, am Stand­ort oder in der Cloud. Ziel ist es, die Kom­ple­xi­tät zu ver­rin­gern, die Ent­wick­lung zu ver­ein­fa­chen und Nicht-Pro­gram­mie­rern zu er­mög­li­chen, schnell In­no­va­tio­nen zu ent­wi­ckeln und die Ge­samt­be­triebs­kos­ten dras­tisch zu sen­ken. 
Die Soft­wa­re eig­net sich ide­al für Un­ter­neh­mens­kun­den aus ver­schie­de­nen in­dus­tri­el­len Bran­chen wie Pro­zess­in­dus­trie, Fer­ti­gung, Ver­sor­gung und an­de­re Sek­to­ren mit vie­len As­sets. Die mo­du­la­ren und fle­xib­len Lö­sun­gen er­mög­li­chen vie­le ver­schie­de­ne An­wen­dungs­be­rei­che, dar­un­ter In­dus­trie 4.0, in­dus­tri­el­les IoT und Hy­brid­in­te­gra­ti­on der nächs­ten Ge­ne­ra­ti­on, die Gart­ner auch „Hy­per Au­to­ma­ti­on“ nennt.