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MES in der Cloud: Ängste und Möglichkeiten

MES in der Cloud: Ängste und Möglichkeiten
Geschätzte Lesezeit: 3 Minuten

Vor kur­zem schrieb ich in einem Bei­trag dar­über, ob ein Manu­fac­tu­ring-Exe­cu­ti­on-Sys­tem (MES) in der Cloud über­haupt Sinn macht. Zusam­men­fas­send bin ich dort zu dem Schluss gekom­men, dass man hier kei­ne Ent­we­der-oder-Ent­schei­dung tref­fen soll­te. Viel sinn­vol­ler ist es, in einem modu­la­ren Ansatz gezielt Funk­tio­nen für eine Cloud­im­ple­men­tie­rung aus­zu­wäh­len und gleich­zei­tig ande­re näher an der Edge zu imple­men­tie­ren.

Zum Bei­trag hat­te mich ein Webi­nar zum The­ma „Fle­xi­ble MES-Funk­tio­na­li­tä­ten für die Smart Fac­to­ry” inspi­riert. Neben den dort prä­sen­tier­ten Inhal­ten fand ich vor allem die zahl­rei­chen Teil­neh­mer­re­ak­tio­nen inter­es­sant. Man konn­te deut­lich erken­nen, dass MES-Funk­tio­na­li­tä­ten in der Cloud für etli­che noch ein Fremd­kör­per und damit durch­aus noch mit Ängs­ten ver­bun­den sind. Ich glau­be aber: Wenn man sich dem The­ma wie ein­gangs erwähnt modu­la­rer nähert, wer­den sich „die Nebel” zuneh­mend lich­ten.

Eine Aufgabe für die Cloud: Das Training eines neuronalen Netzes

Neh­men wir als Bei­spiel eine durch Künst­li­che Intel­li­genz unter­stütz­te Qua­li­täts­si­che­rung. Hier wer­den die Pro­duk­te wäh­rend des Pro­duk­ti­ons­pro­zes­ses optisch erfasst und in einem neu­ro­na­len Netz auf Feh­ler unter­sucht.

Eine Aufgabe für die Cloud: Das Training eines neuronalen NetzesEine wesent­li­che Auf­ga­be in die­sem Zusam­men­hang ist natür­lich das Trai­ning eines sol­chen Net­zes, für wel­ches man mehr Rechen­kraft als üblich benö­tigt. Nicht alle Fir­men ver­fü­gen über eine geeig­ne­te Rechen­ka­pa­zi­tät oder wer­den nicht zeit­nah eine eige­ne kri­ti­sche Mas­se für sol­che und ähn­li­che The­men besit­zen. Daher ist es auf jeden Fall eine Über­le­gung wert, die­se – eher nur tem­po­rär auf­tre­ten­den Anfor­de­run­gen – mit Cloud-Res­sour­cen kos­ten­güns­ti­ger abzu­de­cken. Zudem han­delt es sich bei dem Trai­ning eines neu­ro­na­len Net­zes nicht um eine pro­duk­ti­ons­kri­ti­sche Auf­ga­be. Sobald man dann ein ent­spre­chen­des Netz trai­niert hat und im täg­li­chen Betrieb ein­set­zen möch­te, sind deut­lich gerin­ge­re Rechen­ka­pa­zi­tä­ten not­wen­dig. An die­sem Punkt kommt dann eine Ver­le­gung des Vor­gangs näher an die Pro­duk­ti­ons­li­nie in Fra­ge.

Schon an die­sem Bei­spiel sieht man ein­deu­tig, dass selbst inner­halb eines Nut­zungs­sze­na­ri­os ver­schie­de­ne Teil­pro­zes­se mal in der Cloud und mal pro­duk­ti­ons­nä­her imple­men­tiert wer­den kön­nen und soll­ten.

MES in der Cloud für einen schnellen Start

Es gibt auch Fäl­le, in denen die Cloud­fä­hig­keit dabei hel­fen kann, zeit­nah bestimm­te Pro­zes­se zu imple­men­tie­ren. Neh­men wir hier als Bei­spiel einen noch nicht voll­stän­dig spe­zi­fi­zier­ten Wunsch, bestimm­te Kenn­zah­len der Pro­duk­ti­ons­li­nie dar­zu­stel­len und ereig­nis­ba­siert unter­schied­li­che Per­so­nen­grup­pen auf unter­schied­li­chen Wegen zu benach­rich­ti­gen.

Schneller Start trotz noch unklarer SpezifikationenDas Ziel des IT-Pro­jek­tes ist unge­fähr klar, exakt defi­nier­te Spe­zi­fi­ka­tio­nen gibt es jedoch noch nicht. Und gera­de des­we­gen ist eine Imple­men­tie­rung in der Cloud abso­lut sinn­voll. Die Cloud bie­tet heu­te weit­aus mehr als nur die Bereit­stel­lung von vir­tu­el­len Maschi­nen und Con­tai­nern. So kann mit der Nut­zung von höher­wer­ti­gen Lösungs­bau­stei­nen eine ers­te Visua­li­sie­rungs­lö­sung schnell erstellt und mit den not­wen­di­gen Alar­mie­rungs­funk­tio­nen erwei­tert wer­den.

Auf die­se Wei­se bekommt man rasch ein Bild von dem, was man wie dar­stel­len möch­te und wer wann und auf wel­chem Weg eine Benach­rich­ti­gung über Ereig­nis­se erhal­ten soll. Der Fokus rückt damit deut­lich mehr in die Rich­tung einer opti­mier­ten Pro­zess­im­ple­men­tie­rung und es fließt weni­ger Ener­gie in Fra­gen rund um den Auf­bau einer sol­chen Umge­bung. Sobald dann genau­er bekannt ist, wie man den Pro­zess opti­mal abbil­det, kann man immer noch die Ent­schei­dung tref­fen, ob man bei der Cloud­im­ple­men­tie­rung bleibt und sie wei­ter ver­fei­nert oder ob der Pro­zess doch lie­ber näher an der Pro­duk­ti­ons­li­nie lie­gen soll.

Beson­ders bei meh­re­ren Pro­duk­ti­ons­stand­or­ten bie­tet sich eine Lösung in der Cloud an. Sie ermög­licht eine gemein­sa­me Visua­li­sie­rung und Über­wa­chung über Stand­ort­gren­zen hin­aus und dadurch die Auf­tei­lung und Ein­spa­rung von Kos­ten. Zudem kön­nen ein­heit­li­che Qua­li­täts­stan­dards auf unter­neh­mens­wei­ter Basis umge­setzt wer­den.

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Wir im Con­nec­ted Ser­vices Team im Bereich Manu­fac­tu­ring bei Fuji­tsu beschäf­ti­gen uns schon eine gan­ze Wei­le mit der maß­ge­schnei­der­ten und effek­ti­ven Imple­men­tie­rung von MES-arti­gen Pro­zes­sen zwi­schen Shopf­loor, Edge, Core und nicht zuletzt der Cloud. Wir hel­fen Ihnen ger­ne, effi­zi­ent den rich­ti­gen Start in die Digi­ta­le Trans­for­ma­ti­on zu schaf­fen. Spre­chen Sie uns ein­fach an.

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