Effizienter fertigen mit KI-gestütztem, datensicherem Monitoring vom Sensor bis in die Cloud
Das Edge Cloud Continuum für die Fertigung
Moderne Fertigung muss heute flexibel, effizient, nachhaltig, anpassungsfähig und zugleich höchst präzise sein. Wie sich diese Ziele durch intelligente Nutzung von Produktionsdaten erreichen lassen, zeigt der Fraunhofer-Cluster CCIT auch auf der EMO 2025.
Bild: Fraunhofer CCITProduktionsanlagen und Werkzeugmaschinen generieren durch ihre sensorbasierte Zustandsüberwachung bereits kontinuierlich wertvolle Informationen, um den Prozess-, Werkzeug- oder Bauteilzustand zu überwachen. Ergänzt um Daten von neuentwickelten sensorischen Lösungen für spezifische Kernprozesse der industriellen Fertigung, ergibt sich ein ganzheitliches Bild über den tatsächlichen Zustand des Gesamtvorganges. Die anfallenden Datenmengen sind für eine rein lokale Verarbeitung an der Edge oft zu groß. Cloudbasierte Lösungen bringen hingegen Latenzen mit sich, die für reaktionskritische Vorgänge schon zu groß sein können. Die Lösung ist ein durchgängiges Edge Cloud Continuum. Die Idee dahinter: Die Informationen werden jeweils dort verarbeitet, wo es am effizientesten und ökonomisch sinnvollsten ist. Die Edge-Verarbeitung punktet mit schnellen Reaktionszeiten und lokaler Datenkontrolle, während Cloud-Computing die nötige skalierbare Rechenkapazität für komplexe Analysen bereitstellt. Möglich ist das durch einen kontinuierlichen, dynamischen Datenraum, der Rechenleistung automatisiert und bedarfsorientiert verlagert.
Von der Maschine in die Cloud und wieder zurück
Das Edge Cloud Continuum setzt an der Datenquelle an, also direkt an der Wirkstelle an den Maschinen. Ein Edge IPC wertet die Messwerte von smarten, drahtlosen Sensorsystemen (wie Temperatur, Vibration, Prozesskraft oder Druck) aus und kann bei Bedarf regulierend eingreifen - ganz ohne Latenz. Im Zusammenspiel mit der nahtlosen Integration von Cloud- und KI-Technologien, entsteht ein vollumfängliches Edge-Cloud-Monitoringsystem für die sensitive Überwachung, Steuerung, Dokumentation und Automatisierung von Produktionsabläufen.
Künstliche Intelligenz kann im Fertigungsprozess auf mehreren Ebenen eingesetzt werden. Direkt an der Maschine analysieren KI-Modelle deren Sensordaten in Echtzeit, um Werkzeugverschleiß oder Qualitätsabweichungen zu erkennen. Auf Edge Devices wie IPCs oder Edge-Cloud-Systemen können Informationen betriebsweit über mehrere Anlagen hinweg aggregiert und analysiert werden, z.B. für die zustandsbasierte Wartungsplanung. KI-Modelle in der Cloud ermöglichen komplexe, rechenintensive Aufgaben. Dort werden Messdaten zunächst strukturiert, bevor sie weiterverwertet werden. Die skalierbare Rechenkapazität der Cloud eignet sich besonders gut für das Training und die Weiterentwicklung anwendungsspezifischer Maschine-Learning-Modelle. Anschließend wird das Gelernte von der Cloud wieder auf Edge Devices sowie die Maschinen verteilt. Die lokalen Systeme können dann auf das Wissen der trainierten ML-Modelle zugreifen, wenn sie im regulären Produktionsbetrieb Informationen auswerten und interpretieren.
Digitaler Produktionszwilling
Werden Produktionsdaten in einen digitalen Zwilling überführt, erlangen sie zusätzlich zu operativen Vorteilen auch einen strategischen Mehrwert. Der Produktionszwilling, eine spezielle Form des digitalen Zwillings, speist sich aus aktuellen Produktions- und Maschinendaten, angereichert durch KI-Informationen. Damit entsteht ein Abbild des realen Werkstücks, das die Lücke zwischen geplantem Verhalten unter Idealbedingungen und realem Fertigungsgeschehen schließt. Ein digitaler Produktionszwilling kann sowohl zur Prozessoptimierung (Abläufe, Effizienzsteigerung, Kostenreduzierung) als auch als ergebnisorientiertes Werkzeug eingesetzt werden, z.B. für einen Soll-Ist-Abgleich. Auf Basis der erfassten Messwerte lässt sich erkennen, ob Bauteile exakt wie geplant gefertigt wurden oder ob es Abweichungen gibt. Das begünstigt eine gezielte Ausschleusung fehlerhafter Werkstücke oder eine frühzeitige Prozessanpassung während der Produktion, idealerweise noch bevor Ausschuss entsteht. Der digitale Zwilling erlaubt zudem das Tracking und Tracing auf Werkstückebene. Damit sind im Produktionsablauf nicht nur Korrekturen in Echtzeit möglich. Es wird auch eine lückenlose Rückverfolgbarkeit auf Seriennummernebene gewährleistet. Fehlerhafte Werkstücke können frühzeitig ausgeschleust oder gezielt ausfindig gemacht werden.
In einer Edge-Cloud-Umgebung kann der Produktionszwilling die Produktionsqualität jeder Komponente und des Gesamtprodukts sicherstellen - präventiv und datenbasiert. Er macht die Fertigung nicht nur transparenter, sondern auch intelligenter. So werden Daten zu Erkenntnissen und Erkenntnisse zu besseren Entscheidungen in Echtzeit.
Sicherheit und Datensouveränität
Eine zentrale Voraussetzung für das Edge Cloud Continuum ist der Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff. Die gesammelten Informationen müssen sowohl beim Transfer zwischen Edge und Cloud als auch bei der Übermittlung zwischen Clouds unterschiedlicher Unternehmen sicher sein. Im besten Fall ist die Übertragung vollständig datensouverän, die Erkenntnisse aus den eigenen Daten werden Dritten, wie Zulieferern oder externen Mitarbeitenden, dabei nur unter definierten Nutzungsbedingungen zur Verfügung gestellt. Souveräne Datenraum-Technologien, wie sie von Gaia-X oder der International Data Space Association (IDSA) entwickelt und harmonisiert werden, ermöglichen dies. Um den Zugriff auf die Daten von außen zu verhindern, sind regelmäßige Überprüfungen der Edge- und Cloud-Konfigurationen sowie automatisierte Sicherheitsaudits und Schwachstellenanalysen unabdingbar.
Edge Cloud Continuum auf der EMO 2025
Die Integration eines Edge Cloud Continuums in die Produktion bietet vielfältige Vorteile, die der Fraunhofer CCIT mit zahlreichen Exponaten aus dem Forschungsschwerpunkt Edge Cloud Continuum auf der EMO 2025 an Stand B18 in Halle 6 verdeutlicht. So ist mit dem Forschungs- und Entwicklungsprojekt 'Edge Cloud Continuum 4 Production' (ECC4P) erstmals eine ganzheitliche wissenschaftlich-technische Lösung entstanden, die konkret die Herausforderungen der Fertigung in den Blick nimmt. Sie ist speziell auf automatisierte Produktionsprozesse wie die Zerspanung (Fräsen, Bohren, Wälzschleifen) sowie bei der Umformung zugeschnitten. Der Ansatz lässt sich als Gesamtarchitektur sowie in Teilschritten als Baukastenprinzip an bestehende Strukturen anbinden. Für spezialisierte Anwendungsfälle wurden die hochsensitiven Sensorsysteme SmartTool (für Fräsen, Bohren und Schleifen) und SmartGrind (für Wälzschleifen) entwickelt, die ebenfalls am Messestand zu finden sind. Sie umfassen auch jeweils darauf zugeschnittene Analytics-Tools in Form von trainierten und geprüften ML-Modellen. Über ein universelles Gateway können diese mit dem IPC, mit der Maschinensteuerung oder mit separaten Monitoringsystemen kommunizieren.
Die Einführung eines Edge Cloud Continuums erfordert technische Expertise und tiefes Verständnis industrieller Abläufe. Fraunhofer CCIT entwickelt diese Technologien gemeinsam mit Industriepartnern, um die Produktion in den Industrieunternehmen effizient, agil und zukunftsfähig zu machen.
Moderne Fertigung muss heute flexibel, effizient, nachhaltig, anpassungsfähig und zugleich höchst präzise sein. Wie sich diese Ziele durch intelligente Nutzung von Produktionsdaten erreichen lassen, zeigt der Fraunhofer-Cluster CCIT auch auf der EMO 2025.
Bild: Fraunhofer CCITProduktionsanlagen und Werkzeugmaschinen generieren durch ihre sensorbasierte Zustandsüberwachung bereits kontinuierlich wertvolle Informationen, um den Prozess-, Werkzeug- oder Bauteilzustand zu überwachen. Ergänzt um Daten von neuentwickelten sensorischen Lösungen für spezifische Kernprozesse der industriellen Fertigung, ergibt sich ein ganzheitliches Bild über den tatsächlichen Zustand des Gesamtvorganges. Die anfallenden Datenmengen sind für eine rein lokale Verarbeitung an der Edge oft zu groß. Cloudbasierte Lösungen bringen hingegen Latenzen mit sich, die für reaktionskritische Vorgänge schon zu groß sein können. Die Lösung ist ein durchgängiges Edge Cloud Continuum. Die Idee dahinter: Die Informationen werden jeweils dort verarbeitet, wo es am effizientesten und ökonomisch sinnvollsten ist. Die Edge-Verarbeitung punktet mit schnellen Reaktionszeiten und lokaler Datenkontrolle, während Cloud-Computing die nötige skalierbare Rechenkapazität für komplexe Analysen bereitstellt. Möglich ist das durch einen kontinuierlichen, dynamischen Datenraum, der Rechenleistung automatisiert und bedarfsorientiert verlagert.
Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Intern
Dieser Artikel erschien in SPS-MAGAZIN 9 (September) 2025 - 04.09.25.Für weitere Artikel besuchen Sie www.sps-magazin.de
