Das Cloud Computing gilt aus der Industrie-4.0-Perspektive neben weiteren fundamentalen IT-Technologien, wie etwa Simulation, Analytik, IoT und Mobilität, als eine entscheidende treibende Kraft der neuen Fertigungsdaten-Revolution. Es wird erwartet, dass die Cloud-Branche von 371 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf 832 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 wachsen wird, was eine beeindruckende jährliche Wachstumsrate (Compound Annual Growth Rate) von 17,5% bedeutet.
Im Hinblick auf die Rolle der Cloud in der Fertigung und die Art und Weise, wie eine MES-Anwendung die Cloud-Technologie nutzt und sich an diese anpasst, steckt die Praxis noch ziemlich in den Kinderschuhen –es fehlen zu befolgende Standardmethoden oder etablierte Best Practices. Der Cloud-Framework ist dagegen fest etabliert und bietet verschiedene Hosting-Optionen mit unterschiedlichen Einstiegspunkten von dort aus. Zunächst einmal betrachten wir die grundlegenden Elemente des MES und der Cloud, um zu verstehen, welche Vorteile das Cloud Computing bietet, warum sein Einsatz in der Fertigung für Unternehmen auf der ganzen Welt so vielversprechend ist und wie das MES mit der Cloud zusammenarbeitet und diese nutzt.
Wir untersuchen verschiedene Möglichkeiten ohne konkrete Festlegungen, denn die Rolle des Cloud Computing in einer bestimmten Wertschöpfungskette erfordert eine detaillierte Analyse der IT- und Fertigungsvorgänge sowie die Berücksichtigung der jeweiligen Unternehmensanforderungen und der Erwartungen der betroffenen Prozesseigentümer. Es ist außerdem sinnvoll, die Einsatzmöglichkeiten der vorhandenen Anwendungen und der Infrastruktur zu berücksichtigen, die entweder angepasst oder durch native Cloud-basierte Anwendungen ersetzt werden können.
BASISWISSEN: WAS IST DIE CLOUD?
Zunächst aber soll das Cloud Computing etwas besser beleuchtet werden, und zwar mit einer grundlegenden Definition des Begriffs "Cloud". Die Cloud ist eine sichere, flexible, kombinierte Plattform mit drei möglichen Services oder Hosting-Diensten: Infrastructure as a Service; Plattform as a Service und Software as a Service.
Diese Produkte unterscheiden sich, wie aus dem Bild oben ersichtlich ist, je nach Datenmenge, die in der Cloud gehostet werden, im Vergleich zu solchen Anwendungen, die außerhalb der Cloud-Architektur gehostet werden: vor Ort zu 100% physisch, während SaaS (Software as a Service) zu 100% virtuell ist (d.h. zu 100% in der Cloud).
Drei unterschiedliche Einsatzarten existieren darüber hinaus neben den genannten Varianten der Cloud-Lösungen (oben): Privat, hybrid und öffentlich.
Betrachten wir jedes einzelne Produkt genauer:
- Cloud-Bereitstellung/Anwendungs-Hosting vor Ort. Man spricht hier von einer "privaten" Cloud. Es gibt einen Einzelbenutzer (Mandant oder en. tenant), wobei die Cloud ausschließlich intern genutzt wird. Diese Option eignet sich für Unternehmen, die auf Sicherheit, IP-Schutz oder Anwendungs-Performanz (d.h. Echtzeit-Analyse und Entscheidungsfindung) bedacht sind.
- Hybrid-Cloud-Bereitstellung. Die Hybrid-Cloud stellt eine Kombination aus der privaten und öffentlichen Cloud dar. Diese Kombination ist dann sinnvoll, wenn sensible IP- und Applikationsfunktionen lokal benötigt werden, die Sicherung und die Speicherung der Primärdaten selbst jedoch in einer öffentlichen (Multi-Mandanten-)Cloud erfolgt.
- Öffentliche Cloud. Diese Cloud nutzt externe Cloud- und Hosting-Dienste. Die Anwendung selbst sowie ihre Datenbank und sämtliche Funktionen (wie Backup und Replikation) werden vollständig in einem öffentlichen Cloud-Netzwerk ausgeführt. Diese werden als Multi Tenant Deployments oder Multi-Mandanten-Bereitstellung bezeichnet – Unternehmen teilen sich den Cloud-Speicher, sodass ihre Daten in der Cloud neben den Daten anderer Unternehmen gespeichert werden. Eine öffentliche Cloud ist normalerweise die günstigste Option und wird aufgrund ihrer Skalierbarkeit und Erreichbarkeit eingesetzt. Eine Kombination aus privaten und hybriden Clouds ist in den meisten Fertigungsunternehmen zu finden, da die betrieblichen Anforderungen (Schutz der Fertigungsdaten/IP, Reaktionszeiten, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit/Verfügbarkeit) eher eine risikoarme, besser kontrollierbare Lösung erfordern.
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