Industrielle Rechnersysteme: Grundlagen, Anwendungen und Zukunftsperspektiven

Einleitung <a name=”einleitung”></a>

Industrielle Rechnersysteme bilden das technologische Rückgrat moderner Fertigungsanlagen, Automatisierungsprozesse und Produktionsumgebungen. Im Gegensatz zu kommerziellen Computersystemen sind industrielle Rechnersysteme speziell für den Einsatz unter anspruchsvollen Bedingungen konzipiert – sie müssen extremen Temperaturen, Vibrationen, Staub und anderen umweltbedingten Herausforderungen standhalten, während sie gleichzeitig höchste Zuverlässigkeit und Präzision bieten.

Die Entwicklung industrieller Rechnersysteme hat in den letzten Jahrzehnten eine bemerkenswerte Evolution durchlaufen, von einfachen speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) hin zu hochkomplexen, vernetzten Systemen, die als integraler Bestandteil der digitalen Transformation und Industrie 4.0 fungieren. Diese Systeme verbinden physische Produktionsanlagen mit digitalen Datenverarbeitungsprozessen und ermöglichen so eine bisher ungekannte Effizienz, Flexibilität und Innovationsfähigkeit in der industriellen Fertigung.

Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über aktuelle industrielle Rechnersysteme, ihre Architektur, Anwendungen und Zukunftsperspektiven. Besonderes Augenmerk wird auf die speziellen Anforderungen des industriellen Umfelds, relevante Technologien und aufkommende Trends gelegt.

Grundlegende Architektur industrieller Rechnersysteme <a name=”grundlegende-architektur”></a>

Die Architektur industrieller Rechnersysteme unterscheidet sich grundlegend von der konventioneller IT-Systeme. Der primäre Unterschied liegt in der Ausrichtung auf deterministische Prozesssteuerung, Echtzeitfähigkeit und hohe Zuverlässigkeit. Eine typische Architektur lässt sich in mehrere Ebenen unterteilen:

Automatisierungspyramide

Die klassische Automatisierungspyramide stellt ein hierarchisches Modell dar, das die verschiedenen Ebenen industrieller Steuerungs- und Informationssysteme beschreibt:

Feldebene: Hier befinden sich Sensoren, Aktoren und I/O-Module, die direkt mit dem physischen Prozess interagieren.
Steuerungsebene: Diese Ebene umfasst speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS), Distributed Control Systems (DCS) und industrielle PCs, die Prozesse steuern und regeln.
Prozessleitebene: Hier kommen SCADA-Systeme (Supervisory Control and Data Acquisition) zum Einsatz, die Überwachung und Visualisierung ermöglichen.
Betriebsleitebene: Manufacturing Execution Systems (MES) koordinieren und optimieren Produktionsprozesse.
Unternehmensebene: Enterprise Resource Planning (ERP) Systeme verwalten die Geschäftsprozesse und Ressourcen des gesamten Unternehmens.

Mit dem Aufkommen von Industrie 4.0 und IIoT (Industrial Internet of Things) hat sich dieses hierarchische Modell jedoch zunehmend in Richtung einer vernetzten, dezentralen Struktur entwickelt, in der Daten horizontal über verschiedene Bereiche hinweg fließen können.

Grundkomponenten

Unabhängig von der spezifischen Implementierung umfassen industrielle Rechnersysteme typischerweise folgende Grundkomponenten:

Prozessoren/CPUs: Speziell für industrielle Anwendungen konzipiert, mit Fokus auf Zuverlässigkeit statt Höchstleistung
Speichersysteme: Robuste Flash-Speicher statt mechanischer Festplatten
Ein- und Ausgabemodule: Für die Kommunikation mit Sensoren und Aktoren
Kommunikationsschnittstellen: Für Feldbusse und industrielle Netzwerke
Gehäuse und Kühlung: Robuste, oftmals lüfterlose Designs für raue Umgebungen
Betriebssysteme: Echtzeit-Betriebssysteme oder speziell gehärtete Standardbetriebssysteme
Anwendungssoftware: Spezifische Steuerungs- und Überwachungsprogramme

Hardwarekomponenten im industriellen Umfeld <a name=”hardwarekomponenten”></a>

Industrielle Hardware unterscheidet sich erheblich von Standard-IT-Hardware. Die wichtigsten Merkmale sind:

Industrielle Computer

Industrielle Computer (IPCs) sind speziell für den Dauerbetrieb unter anspruchsvollen Bedingungen konzipiert. Sie zeichnen sich durch folgende Eigenschaften aus:

Robuste Konstruktion: Stoß- und vibrationsfest, oftmals nach Militärstandards getestet
Erweiterte Temperaturbereiche: Typischerweise -40°C bis +85°C für Komponenten
Lüfterlose Kühlung: Durch Konvektion oder Wärmeleitbleche, um mechanische Ausfälle zu vermeiden
Langzeitverfügbarkeit: Produktlebenszyklen von 7-10 Jahren im Vergleich zu 1-2 Jahren bei kommerziellen Produkten
Hohe EMV-Verträglichkeit: Resistenz gegen elektromagnetische Störungen

Es existieren verschiedene Formfaktoren für industrielle Computer:

Schaltschrank-PCs: Für die Montage in 19″-Racks oder Schaltschränken
Panel-PCs: Mit integriertem Display für HMI-Anwendungen (Human-Machine Interface)
Box-PCs: Kompakte, robuste Systeme für beengte Räume
Embedded-Systeme: Hochintegrierte Miniaturcomputer für spezifische Anwendungen

Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS)

Speicherprogrammierbare Steuerungen (international auch als PLC – Programmable Logic Controller – bekannt) sind spezialisierte Steuerungscomputer für die Automatisierungstechnik. Ihre Hauptmerkmale sind:

Deterministische Echtzeitfähigkeit: Garantierte Reaktionszeiten im Millisekundenbereich
Zyklische Programmabarbeitung: Kontinuierliches Einlesen von Eingängen, Verarbeitung der Programmlogik und Ausgabe der Ergebnisse
Modularer Aufbau: Basis-CPU mit erweiterbaren I/O-Modulen
Programmierung nach IEC 61131-3: Standardisierte Programmiersprachen wie Ladder Diagram (LD), Function Block Diagram (FBD), Structured Text (ST), Instruction List (IL) und Sequential Function Chart (SFC)

Industrielle Kommunikationshardware

Die Vernetzung industrieller Systeme erfordert spezielle Kommunikationshardware:

Feldbus-Interfaces: Für traditionelle industrielle Kommunikationssysteme wie PROFIBUS, CANopen, DeviceNet
Industrial Ethernet-Switches: Robuste, managementfähige Netzwerkkomponenten für industrielle Ethernet-Varianten wie PROFINET, EtherCAT, EtherNet/IP
Protokollkonverter: Zur Verbindung unterschiedlicher Kommunikationssysteme
Gateway-Systeme: Für die Anbindung an übergeordnete IT-Systeme oder Cloud-Plattformen

Vergleich industrieller Computerplattformen

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über gängige industrielle Computerplattformen und ihre typischen Einsatzgebiete:

Plattformtyp	Hauptmerkmale	Typische Anwendungen	Vorteile	Nachteile
Industrielle PC (IPC)	x86-Architektur, Windows/Linux	HMI, Datenvisualisierung, Edge Computing	Hohe Rechenleistung, Kompatibilität mit Standardsoftware	Höherer Stromverbrauch, größere Bauform
Speicherprogrammierbare Steuerung (SPS)	Proprietäre CPUs, Echtzeit-OS	Maschinensteuerung, Prozessautomatisierung	Äußerst zuverlässig, deterministische Reaktionszeiten	Begrenzte Rechenleistung, höhere Kosten
Industrielle Embedded-Systeme	ARM/RISC-Prozessoren, Linux/RTOS	Dezentrale Intelligenz, IoT-Gateways	Kompakte Bauform, niedriger Stromverbrauch	Eingeschränkte Erweiterbarkeit
Soft-SPS	Software-SPS auf IPC-Hardware	Hybride Steuerungs-/Visualisierungssysteme	Flexibilität, Kosteneffizienz	Abhängigkeit vom Betriebssystem
Edge Controller	Kombinierte SPS/IPC-Architektur	Industrie 4.0-Anwendungen, Datenanalyse	Vereint SPS-Zuverlässigkeit mit IPC-Rechenleistung	Höhere Komplexität, Spezialisierung erforderlich

Industrielle Betriebssysteme und Software <a name=”betriebssysteme-und-software”></a>

Die Software-Infrastruktur industrieller Rechnersysteme unterteilt sich in Betriebssysteme und Anwendungssoftware, beide mit spezifischen Anforderungen für den industriellen Einsatz.

Betriebssysteme

Im industriellen Umfeld kommen verschiedene Arten von Betriebssystemen zum Einsatz:

Echtzeit-Betriebssysteme (RTOS)

Echtzeit-Betriebssysteme garantieren deterministische Reaktionszeiten und sind essenziell für zeitkritische Anwendungen. Beispiele sind:

VxWorks: Ein weit verbreitetes kommerzielles RTOS mit hoher Zuverlässigkeit
FreeRTOS: Open-Source RTOS für eingebettete Systeme
QNX: Microkernel-basiertes RTOS mit hoher Stabilität, besonders im Sicherheitsbereich
RTLinux: Echtzeiterweiterungen für den Linux-Kernel

Industrielle Linux-Varianten

Speziell gehärtete und konfigurierte Linux-Distributionen bieten eine gute Balance zwischen Offenheit und industriellen Anforderungen:

Debian Industrial: Langzeit-Support und hohe Stabilität
Ubuntu Core: Für IoT- und Edge-Computing-Anwendungen
Yocto Project: Framework zur Erstellung angepasster Linux-Systeme

Windows-basierte Systeme

Microsoft bietet spezialisierte Windows-Varianten für industrielle Anwendungen:

Windows 10 IoT Enterprise: Langzeitverfügbarkeit, eingeschränkte Update-Zyklen
Windows Embedded: Ältere Embedded-Plattform mit langer Supportdauer

Industrielle Anwendungssoftware

SCADA-Systeme

SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) Systeme dienen zur Überwachung und Steuerung industrieller Prozesse:

Visualisierung: Grafische Darstellung von Anlagenzuständen
Alarmmanagement: Erkennung und Meldung kritischer Zustände
Trending und Historisierung: Aufzeichnung und Analyse von Prozessdaten
Rezepturverwaltung: Verwaltung von Produktionsparametern

Bekannte SCADA-Systeme sind WinCC (Siemens), FactoryTalk (Rockwell), Ignition (Inductive Automation) und Zenon (Copa-Data).

SPS-Programmierung

Die Programmierung von SPS erfolgt nach dem Standard IEC 61131-3 mit folgenden Sprachen:

Ladder Diagram (LD): Grafiksprache, ähnlich elektrischen Schaltplänen
Function Block Diagram (FBD): Blockdiagramme für signalflussbasierte Programmierung
Structured Text (ST): Hochsprache ähnlich Pascal
Instruction List (IL): Assembler-ähnliche Textsprache
Sequential Function Chart (SFC): Für Ablaufsteuerungen und Zustandsautomaten

Manufacturing Execution Systems (MES)

MES-Software verbindet die Produktionsebene mit der Unternehmensebene und bietet:

Auftragsmanagement: Planung und Verfolgung von Produktionsaufträgen
Ressourcenmanagement: Verwaltung von Maschinen, Material und Personal
Qualitätssicherung: Überwachung von Produktqualität und Prozessparametern
Erfassung von Betriebsdaten: Sammlung von Produktions- und Maschinendaten

Industrielle Software-Trends

Aktuelle Entwicklungen in der industriellen Software umfassen:

Containerisierung: Docker und Kubernetes für flexible Softwareverteilung
Microservices: Modulare Softwarearchitekturen für bessere Skalierbarkeit
OPC UA: Herstellerunabhängiger Kommunikationsstandard für industrielle Daten
Low-Code/No-Code-Plattformen: Vereinfachte Anwendungsentwicklung ohne umfangreiche Programmierkenntnisse

Kommunikationsprotokolle und Netzwerke <a name=”kommunikationsprotokolle”></a>

Die Kommunikation zwischen industriellen Rechnersystemen und anderen Komponenten erfolgt über spezialisierte Protokolle und Netzwerke, die auf die besonderen Anforderungen der Industrieautomation zugeschnitten sind.

Traditionelle Feldbusse

Feldbusse sind spezialisierte Kommunikationssysteme für die industrielle Automation, die bereits seit den 1980er Jahren eingesetzt werden:

PROFIBUS: Weit verbreiteter Feldbus, insbesondere in Europa
CANopen: Flexible Lösung für Maschinen- und Anlagensteuerung
DeviceNet: In Nordamerika stark verbreitetes System
Modbus: Offener Standard mit breiter Akzeptanz, besonders für einfache Anwendungen
AS-Interface: Für die unterste Feldebene (Sensoren/Aktoren)

Industrial Ethernet

Moderne industrielle Kommunikation basiert zunehmend auf Ethernet-Technologie, ergänzt um industriespezifische Erweiterungen:

PROFINET: Siemens-entwickelter Standard mit Echtzeitfähigkeit
EtherCAT: Hochperformante Lösung für Motion Control
EtherNet/IP: In Nordamerika verbreiteter Standard
Powerlink: Offenes Echtzeit-Ethernet
Sercos III: Speziell für Antriebstechnik

Vergleich industrieller Netzwerke

Die folgende Tabelle vergleicht die wichtigsten Eigenschaften moderner industrieller Netzwerke:

Protokoll	Zykluszeiten	Topologie	Anzahl Teilnehmer	Hauptanwendungen	Marktposition
PROFINET IRT	< 1 ms	Linie, Stern, Ring	> 1.000	Fabrikautomation, Motion	Führend in Europa
EtherCAT	< 0,1 ms	Linie, Baum	> 65.000	Motion Control, CNC	Starker Zuwachs weltweit
EtherNet/IP	10 ms	Stern, Ring	Unbegrenzt	Prozessautomatisierung	Führend in Nordamerika
Powerlink	< 0,2 ms	Linie, Stern, Ring	240	Maschinenbau	Mittelgroßer Marktanteil
Modbus TCP	> 10 ms	Stern	Unbegrenzt	Einfache Automation	Weit verbreitet, älterer Standard

Drahtlose Kommunikation in der Industrie

Mit zunehmender Flexibilisierung gewinnen drahtlose Technologien an Bedeutung:

WLAN/Wi-Fi: Für nicht-zeitkritische Anwendungen
Bluetooth/BLE: Für kurze Distanzen und geringe Datenraten
5G: Nächste Generation der Mobilfunktechnologie mit industriellen Anwendungsprofilen
LoRaWAN/NB-IoT: Für energieeffiziente Sensorik über weite Distanzen

Industrielle Kommunikationsprotokolle

Auf höheren Ebenen der Kommunikation haben sich bestimmte Protokolle etabliert:

OPC UA (Unified Architecture): Herstellerübergreifender Standard für den Datenaustausch
MQTT: Leichtgewichtiges Protokoll für IoT-Anwendungen
AMQP: Advanced Message Queuing Protocol für zuverlässige Nachrichtenübermittlung
DDS (Data Distribution Service): Für datenzentrischen Echtzeit-Datenaustausch

Netzwerksicherheit in der Industrie

Mit zunehmender Vernetzung gewinnt die Absicherung industrieller Netzwerke an Bedeutung:

Segmentierung: Trennung von IT- und OT-Netzwerken
Industrielle Firewalls: Spezialisierte Sicherheitslösungen für Industrieprotokolle
VPN-Technologien: Für sichere Fernwartungszugänge
NAC (Network Access Control): Kontrolle und Überwachung von Netzwerkzugriffen

Echtzeit-Datenverarbeitung in der Industrie <a name=”echtzeit-datenverarbeitung”></a>

Die Verarbeitung von Daten in Echtzeit ist ein zentrales Element industrieller Rechnersysteme und unterscheidet sich fundamental von Standard-IT-Anwendungen.

Grundlagen der industriellen Echtzeit

Im industriellen Kontext unterscheidet man verschiedene Arten von Echtzeit:

Harte Echtzeit: Garantierte Reaktionszeiten, deren Überschreitung schwerwiegende Folgen hat (z.B. Sicherheitssysteme)
Weiche Echtzeit: Reaktionszeiten werden typischerweise eingehalten, gelegentliche Überschreitungen sind tolerierbar
Feste Echtzeit: Konstante Verarbeitungszeiten sind wichtiger als minimale Latenz (z.B. Medienverarbeitung)

Typische Echtzeitanforderungen in der Industrie reichen von Mikrosekunden (Antriebsregelung) bis zu Sekunden (Prozessvisualisierung).

Echtzeit-Datenerfassung

Die Erfassung von Prozessdaten erfolgt über:

Analogeingänge: Messung physikalischer Größen wie Temperatur, Druck, etc.
Digitaleingänge: Erfassung von Zuständen (ein/aus)
Encodersysteme: Präzise Positions- und Geschwindigkeitsmessung
Industrielle Kameras: Bildverarbeitung und optische Qualitätskontrolle
Bussysteme: Direkte Kommunikation mit intelligenten Feldgeräten

Echtzeit-Datenverarbeitung

Die Verarbeitung der erfassten Daten erfolgt auf verschiedenen Ebenen:

SPS-Verarbeitung: Zyklische Abarbeitung von Steuerungsprogrammen
Motion Control: Hochfrequente Regelung von Antrieben
Echtzeit-Signalverarbeitung: Filterung, Transformation und Analyse von Signalen
Machine Vision: Bildverarbeitung für Qualitätskontrolle und Roboterführung
Prozessregelung: Kontinuierliche Regelung physikalischer Prozesse

Deterministische Datenübertragung

Für Echtzeitanwendungen sind deterministische Kommunikationswege essentiell:

Industrielles Echtzeit-Ethernet: Garantierte Übertragungszeiten durch spezielle Mechanismen
Isochroner Datenaustausch: Synchronisierte Übertragung in festen Zeitintervallen
Time-Sensitive Networking (TSN): IEEE-Standards für deterministische Ethernet-Kommunikation
Redundante Netzwerke: Ausfallsichere Kommunikationswege

Industrial Internet of Things (IIoT) <a name=”industrial-internet-of-things”></a>

Das Industrial Internet of Things (IIoT) repräsentiert die Integration von IoT-Technologien in industrielle Umgebungen und bildet eine Kernkomponente der Industrie 4.0.

IIoT-Architektur

Eine typische IIoT-Architektur umfasst mehrere Schichten:

Sensorebene: Erfassung von Prozess- und Maschinendaten
Edge-Ebene: Lokale Vorverarbeitung und Filterung von Daten
Netzwerkebene: Sichere Übertragung der Daten
Plattformebene: Speicherung, Analyse und Visualisierung der Daten
Anwendungsebene: Geschäftsorientierte Nutzung der Daten

IIoT-Technologien

Wichtige technologische Bausteine des IIoT sind:

Intelligente Sensoren: Mit eigener Verarbeitungskapazität und Kommunikationsfähigkeit
IoT-Gateways: Verbindung zwischen OT (Operational Technology) und IT-Netzwerken
Cloud-/Edge-Computing: Flexible Verteilung der Rechenleistung
Digitale Zwillinge: Virtuelle Abbilder physischer Systeme
Datenanalyse und KI: Extraktion von Mehrwert aus Maschinendaten

IIoT-Protokolle

Für die Kommunikation im IIoT haben sich spezifische Protokolle etabliert:

MQTT: Message Queuing Telemetry Transport, leichtgewichtiges Publish/Subscribe-Protokoll
OPC UA: Umfassendes Framework für industriellen Datenaustausch
AMQP: Advanced Message Queuing Protocol für zuverlässige Nachrichtenübermittlung
CoAP: Constrained Application Protocol für ressourcenbeschränkte Geräte

IIoT-Anwendungsfälle

Typische Anwendungen von IIoT in der Industrie sind:

Predictive Maintenance: Vorhersage von Wartungsbedarf basierend auf Zustandsdaten
Asset Tracking: Verfolgung und Management von Produktionsmitteln
Energiemanagement: Optimierung des Energieverbrauchs
Qualitätsüberwachung: Kontinuierliche Überwachung von Produktqualität
Remote Monitoring: Fernüberwachung von dezentralen Anlagen

Edge Computing in der industriellen Fertigung <a name=”edge-computing”></a>

Edge Computing verlagert Datenverarbeitung an den “Rand” des Netzwerks, nahe an die Datenquellen. Diese Architektur bietet entscheidende Vorteile für industrielle Anwendungen.

Grundlagen des industriellen Edge Computing

Edge Computing in der Industrie zeichnet sich durch folgende Merkmale aus:

Dezentrale Verarbeitung: Datenverarbeitung nahe am Entstehungsort
Reduzierte Latenz: Minimale Verzögerungen für zeitkritische Anwendungen
Autonomie: Funktionsfähigkeit auch bei unterbrochener Netzwerkverbindung
Datenreduktion: Vorverarbeitung und Filterung vor Übertragung an übergeordnete Systeme
Skalierbarkeit: Verteilung der Rechenleistung auf mehrere Einheiten

Technologien für industrielles Edge Computing

Moderne Edge-Computing-Lösungen in der Industrie basieren auf:

Edge Controller: Kombinierte SPS/IPC-Systeme mit erweiterter Rechenleistung
Edge Gateways: Spezialisierte Geräte zur Datenverarbeitung und -weiterleitung
Industrielle PCs mit Edge-Software: Standard-IPC mit spezieller Software-Stack
Embedded Edge-Devices: Kompakte, spezialisierte Systeme für spezifische Anwendungen

Edge-Architekturen

In der Praxis haben sich verschiedene Edge-Architekturen etabliert:

Local Edge: Verarbeitung direkt in der Maschine oder Anlage
Site Edge: Zentralisierte Edge-Verarbeitung auf Fabrik- oder Standortebene
Regional Edge: Zusammenführung mehrerer Standorte
Hierarchische Edge-Strukturen: Mehrstufige Ansätze mit verteilter Intelligenz

Edge-Analytics und KI

Ein Hauptanwendungsgebiet für Edge Computing ist die lokale Datenanalyse:

Streaming Analytics: Echtzeit-Analyse von Datenströmen
Machine Learning an der Edge: Lokale Ausführung von KI-Modellen
Anomalie-Erkennung: Frühzeitige Identifikation von Abnormalitäten
Computer Vision: Bildverarbeitung zur Qualitätskontrolle oder Prozessüberwachung

Edge-Cloud-Integration

Edge Computing existiert nicht isoliert, sondern in Kombination mit Cloud-Diensten:

Hybride Architekturen: Verteilung von Funktionen zwischen Edge und Cloud
Edge-Orchestrierung: Zentrale Verwaltung verteilter Edge-Ressourcen
Föderiertes Lernen: Verteiltes Training von ML-Modellen ohne zentrale Datenaggregation
Cloud-basierte Edge-Management-Systeme: Zentrale Konfiguration und Überwachung

Cybersicherheit industrieller Systeme <a name=”cybersicherheit”></a>

Mit zunehmender Vernetzung industrieller Systeme wird die Cybersicherheit zu einem kritischen Faktor. Industrielle Systeme haben spezifische Sicherheitsanforderungen, die sich von der Standard-IT unterscheiden.

Bedrohungslandschaft für industrielle Systeme

Industrielle Systeme sind mit spezifischen Bedrohungen konfrontiert:

Gezielte Angriffe auf kritische Infrastruktur: Staatlich unterstützte APT-Gruppen
Ransomware-Attacken: Erpressung durch Verschlüsselung oder Androhung von Datenlecks
Insider-Bedrohungen: Missbrauch von Zugriffsrechten durch eigene Mitarbeiter
Kompromittierung der Lieferkette: Angriffe über Software-Updates oder Hardware
Spionage und Diebstahl geistigen Eigentums: Exfiltration wertvoller Prozessdaten

Sicherheitsherausforderungen in OT-Umgebungen

Operational Technology (OT) stellt besondere Herausforderungen für die Cybersicherheit:

Legacy-Systeme: Ältere Systeme ohne moderne Sicherheitsfunktionen
Lange Lebenszyklen: Industriesysteme mit Laufzeiten von 15-20 Jahren
Verfügbarkeitsanforderungen: Produktionsunterbrechungen für Updates oft nicht akzeptabel
Proprietäre Protokolle: Oft ohne integrierte Sicherheitsmechanismen
Physische Auswirkungen: Potenzielle Gefährdung von Mensch und Umwelt bei Kompromittierung