Laut Grand View Research umfasste der Edge Computing-Weltmarkt im Jahr 2020 bereits 4,68 Milliarden Dollar und wird sich bis zum Jahr 2028 nahezu verzehnfachen. Die Entwicklung erklärt sich nicht zuletzt daraus, dass sich Edge-Konzepte als Schlüsseltechnologie für Digitalisierungsstrategien auf den Weg zur Industrie 4.0 herausgestellt haben. Viele Argumente sprechen dafür, sich weder völlig auf reine Cloud-Lösungen, noch allein auf eigene lokale Rechenzentren zu verlassen. Gerade wenn ein Unternehmen Aufgaben automatisieren, Produktivitätsreserven erschließen und resilienter gegen äußere und innere Störungen werden will.
Predictive Maintenance und integrierte Fertigung
Beispiele für Edge-Anwendungsszenarien sind der nachträgliche Ausbau eines Industriebetriebes hin zu einer – dezentral durch künstliche Intelligenz organisierten – Computerintegrierten Produktion (Computer Integrated Manufacturing, kurz CIM) oder die Integration vorausschauender Wartung (Predictive Maintenance, kurz PM). Beide Szenarien machen es in der Regel notwendig, Maschinen, Transportsysteme, Regeltechnik, Lose, womöglich auch einzelne Werkstücke mit eigener Sensorik und einem gewissen Maß an Eigenintelligenz nachzurüsten (Retrofit).
Einstieg mit günstiger Hardware
Damit dies möglich ist, wird die Software auf den Endgeräten ausgeführt und auch Daten werden auf den Devices gespeichert. Besonders leistungsfähige Hardware ist deshalb einer der Grundpfeiler für Edge Computing. Diese industrietauglichen Devices sind mittlerweile für niedrige dreistellige Beträge zu haben, was den Einsatz auch für kleinere Unternehmen rentabel macht.
Sichere Daten und kurze Latenzen
Vor allem in Zusammenspiel mit KI-Technologien, 5G-Vernetzung und dem Einsatz künstlicher neuronaler Netze auf Sensorsystem-Ebene sind durch den Edge-Ansatz Anwendungen möglich mit: