Der Roboter und die Cloud

Die Cloud hat den Robotern und Roboteranwendungen vieles zu bieten. Dieser Artikel erklärt, wo Cloud und Roboter bereits hervorragend zusammenspielen und wo Edge-Systeme bevorzugt werden müssen, aber die Cloud dennoch eine wichtige Rolle spielt.

Antwortgeber: Jan Metzner, Specialist Solutions Architect IoT, EMEA, AWS 

Der Roboter und die Cloud

Die Cloud hat den Robotern und Roboteranwendungen vieles zu bieten. Dieser Artikel erklärt, wo Cloud und Roboter bereits hervorragend zusammenspielen und wo Edge-Systeme bevorzugt werden müssen, aber die Cloud dennoch eine wichtige Rolle spielt.

Antwortgeber: Jan Metzner, Specialist Solutions Architect IoT, EMEA, AWS 

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Inhalt

  • Wie können Roboteranwendungen von den Rechen-, Speicher- und Kommunikationsressourcen moderner Clouds profitieren?
  • Werden Roboter zukünftig über die Cloud gesteuert?
  • Welches Potenzial sehen Sie in der Interaktion über sprachbasierte Software und Cloud-Navigation?
  • Lässt sich Echtzeit-Fähigkeit über eine Cloud überhaupt realisieren, wenn die Server sich nicht in unmittelbarer geografischer Nähe befinden?

Wenn Sensoren, Roboter und sogar ganze Fabriken mit der Cloud vernetzt werden, lassen sich Roboterzellen sowie komplette Fertigungsstrassen als digitales Abbild bereitstellen. Roboteranwendungen profitieren davon in zweierlei Hinsicht: Zum einen können ganze Abläufe reproduziert werden, da historische Daten aus verschiedenen Quellen wie dem Roboter selbst sowie MES- und ERP-Systemen jederzeit zur Verfügung stehen. Wenn dann ein Produkt fehlerhaft ist, lässt sich der Grund dafür dadurch einfach feststellen.

Zum anderen können aus den gewonnenen Daten über Machine-Learning-Dienste konkrete Vorhersagemodelle erstellt werden, die durch die enge Integration mit den Robotern lokal ausgeführt werden. Edge-Systeme machen das möglich. Gerade bei der Simulation ganzer Fertigungsstrassen spielt die Cloud einen weiteren Vorteil aus. Denn Ressourcen werden nur dann bezahlt, wenn sie auch gebraucht werden.

In Zukunft werden die fein granularen Bewegungen der Roboter, also zum Beispiel das Greifen eines Objekts, durch Machine-Learning-Modelle gesteuert, die lokal am Roboter ausgeführt werden. Beispielsweise hat AWS hat solche Lösungen zusammen mit Siemens, Intel und Kuka auf der letztjährigen Hannover Messe gezeigt.

Ein sehr grosses! Wir bei AWS glauben fest daran, dass es eine massive Beschleunigung beim Thema Spracherkennung geben wird. Sprache wird in Zukunft eine der wesentlichen Arten sein, wie wir mit digitalen Systemen interagieren werden.

Die Interaktion mit Systemen über die Sprache hat viele Vorteile, gerade in der Industrie. Maschinenführer müssen Roboterprogramme oder einzelne Arbeitsschritte nicht mehr per Hand starten oder steuern. Das erspart ihnen Zeit und kann die Arbeitssicherheit erhöhen.

Die Sprache hat ein enormes Potenzial, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu vereinfachen. Es geht nicht nur darum, Sprachbefehle zu geben, sondern auch darum, wichtige Informationen von den Systemen zurückzuerhalten und mit ihnen zu interagieren.

Wie erwähnt, wird eine Sprachsteuerung vor allem zur Interaktion mit lokalen Prozessen genutzt. Auch die Steuerung des Roboters muss lokal erfolgen. Die entsprechenden Machine-Learning-Modelle werden jedoch mit Daten in der Cloud trainiert. Edge-Systeme bieten die Möglichkeit, Machine-Learning-Modelle aus der Cloud zu laden und lokal auf der Industriehardware auszuführen. Eine weitere Option, Cloud-Technologie mit Echtzeitprozessen zu integrieren, bietet das Real-Time-Betriebssystem Amazon FreeRTOS, mit dem sich Geräte mit AWS Cloud-Services oder mit leistungsstärkeren Edge-Geräten verbinden lassen.

Bei der Wahl des Cloud-Anbieters muss sich der Kunde entscheiden, in welcher Region er seine Ressourcen einsetzt. Die AWS-Region Frankfurt besteht beispielsweise aus drei physisch getrennten und isolierten Availability Zones im Grossraum Frankfurt, darunter Zürich. Diese Zonen bieten AWS-Kunden eine einfachere und effektivere Möglichkeit, Anwendungen und Datenbanken zu entwickeln und zu betreiben, die verglichen mit herkömmlichen Infrastrukturen mit einem oder mehreren Rechenzentren hochverfügbar, fehlertolerant und skalierbar sind.

 


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