IIoT-SIMs versus Virtual Private Cloud Wolkige Fernbeziehung zwischen Maschinen

Von Dr. Stefan Riedl

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Der Cloud-Ansatz hat sich einen weiteren Anwendungsbereich zu eigen gemacht: ­Fernbeziehungen zwischen Maschinen in der Produktion sind auf „Wolke Sieben“. „Früher“ haben sie sich nur per SIM-Karte ausgetauscht, mit der Ära der Hyperscaler kam die Cloud.

Im IIoT-Zeitalter kommt es auf die Kommunikation zwischen Maschinen an.
Im IIoT-Zeitalter kommt es auf die Kommunikation zwischen Maschinen an.
(Bild: studiostoks - stock.adobe.com -(M) Carin Boehm )

Auch wenn die globale Verzahnung von Lieferketten rund um Rohstoffe, Teil- und Vorprodukte derzeit nicht rund läuft, sondern aufgrund externer Ereignisse ganz schön eiert, so ist sie doch die Alltagswirklichkeit im produzierenden Gewerbe. Dabei spielt die zentrale Verarbeitung von ­Daten, die andernorts anfallen, eine entscheidende Rolle. Um die Kommunikation dieser ­Daten standortunabhängig aufrecht zu halten, helfen IoT-SIM-Karten.

Anwendungsfälle

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) und Supply-Chain-Management sind hier Standard-­Anwendungsbeispiele. In diesem Umfeld übermittelte Informationen geben frühzeitig Aufschluss über den Zustand von Maschinenteilen, so dass mögliche Ausfälle oder Abnutzungen erkannt werden und gegengesteuert werden kann, bevor sie tatsächlich eintreffen.

VPC-Integration (Virtual Private Cloud)

Frank Stöcker, CEO und Co-Founder von EMnify
Frank Stöcker, CEO und Co-Founder von EMnify
(Bild: EMnify )

Ein Marktakteur, der diese – wenn man so will – Fernbeziehungen zwischen Maschinen organisiert, ist EMnify. Um Kommunikation auf Distanz sicher zu stellen, ­werden IoT-SIM-Karten (IoT-SIMs), die sich flexibel in Netze einwählen können, verwendet. Doch das As-a-Service-Zeit­alter prägt auch dieses Marktgeschehen ­zunehmend. „Bei Bedarf stellen wir unseren Kunden unser Netzwerk auch mit VPC-Integration bereit (Virtual Private Cloud)“, sagt Frank Stöcker, CEO und Mitgründer von EMnify.

Kooperationen mit Cloud-Dienstleistern, Systemintegratoren und Mobilnetzbetreibern

Das dahinter stehende, so genannte ­EMnify Supernetwork ist nach seinen Angaben das „größte global verteilte Mobilfunknetzwerk für IoT in der Cloud“, das immerhin in rund 180 Ländern lokalen Netzzugang bietet. Dafür arbeitet das Unternehmen weltweit mit Cloud-Dienstleistern, System­integratoren und rund 450 Mobilnetz­betreibern zusammen.

Das erklärte Ziel ist es, jede Art von IoT-Implementierung mit dem Application-­Backend zu verbinden.

Unsere Kunden sind in der Cloud – wir auch. Schließlich wird der größte Teil von IoT- und IIoT-Applikationen unter zu Hilfenahme von Public Clouds wie AWS oder MS Azure gebaut.

Frank Stöcker, CEO, EMnify

Vorteile des Cloud-Ansatzes

Doch welchen Vorteil bietet der Cloud-Computing-Ansatz in diesem Umfeld? ­Stöcker sieht das pragmatisch: Der größte Teil von IoT- und IIoT-Applikationen sei unter zu Hilfenahme von Public Clouds wie jenen von AWS oder MS Azure gebaut worden: „Die Cloud ist also gesetzt.“

Frühe On-Premise-IoT-Implementierungen konnten laut Firmengründer ihr volles Potenzial nicht ausschöpfen und ­waren nicht in der Lage, alle Möglichkeiten der Cloud zu nutzen. „Das lag daran, dass Anwendungen, Software und Systeme zwar in der Cloud gehostet wurden, die Konnektivität aber immer noch über herkömmliche Mobilfunkverträge und -verbindungen der Netzbetreiber bereitgestellt wurde und keine nativen, auf Echtzeit basierenden­Integrationen in die Anwendungen integriert werden konnten“, so Stöcker.

AI- und Big-Data-Anwendungen

Heute beschleunigt die Verwendung von Public Clouds die Erstellung und Einbindung von Applikation in der Produktion, da kein eigenes Ökosystem aufgebaut werden muss. Vielmehr wird auf bestehende Strukturen (der Hyperscaler) zurückgegriffen, beziehungsweise diese werden integriert.

Mit den passenden Netzwerktechnologien können einzelne Endpunkte überall dort platziert werden, wo sie Daten sammeln und in die Cloud übertragen können, um sie nahezu in Echtzeit zu verarbeiten, so der Manager. Außerdem seien die Cloud-Lösungen für zukunftsfähige Themen wie AI und Big Data prädestiniert.

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