Digitaler Zwilling
Use Case “Digitaler Zwilling” [IONOS]: Ein digitaler Zwilling repräsentiert ein Objekt oder einen Prozess aus der realen Welt in der digitalen Welt (Schwerpunkt: Data Spaces). Für die Domäne Industrie 4.0 hat der digitale Zwilling eine besondere Bedeutung. Insbesondere bei verteilten Produktionsanlagen lassen sich wesentliche Verbesserungen an Fertigungsprozessen auf Basis digitaler Zwillinge realisieren. Daher ist der digitale Zwilling ein wichtiges Forschungsthema, das verschiedenste Aspekte digitaler Repräsentationen, Funktionalitäten, Modelle, Schnittstellen berührt und vielfältige Anwendungen hat. Die Qualität und folgerichtig die Effizienzsteigerung einer verteilten Produktionsanlage korreliert dabei unmittelbar mit der Netzwerklatenz, insbesondere der Schwankung der Netzwerklatenz. Die Dynamik der Workloads kann prozessbedingt stark schwanken. Da es sich bei Produktionsanlagen um teure Investitionsgüter handelt, muss auch die Sicherheit der Kommunikation gewährleistet sein und findet bestenfalls abgeschottet vom best-effort Internet statt.
Intelligenter Handschuhe
Use Case “Intelligenter Handschuh” [Mimetik]: Mimetik überträgt die Bewegung der Hand durch einen intelligenten Handschuh mit Sensorik in die digitale Welt (Schwerpunkt: Data Spaces). Dies erlaubt eine Integration von Handbewegungen in digitale Prozesse und kann mitunter für drei verschiedene Domänen genutzt werden: Industrie 4.0, Gesundheit (insbesondere Telesurgery) und Smart Living (insbesondere Gaming). Die Sensordaten werden lokal ausgelesen, vorverarbeitet, und durch das Netzwerk zum Zielort transportiert, um die jeweilige Anwendung in Echtzeit fernzusteuern. Dadurch entstehen hohe Anforderungen an das Transportnetzwerk. Insbesondere sind geringe, schwankungsarme Latenzen erforderlich, welche über das herkömmliche Internet kaum zu realisieren sind. Um eine zu hohe Latenz zu kompensieren -welche immer noch vergleichsweise niedrig ist- müssen Handbewegungen mit KI-Modellen prädiziert werden, die bei einem Cloudanbieter berechnet werden. Die KI erlaubt es, Handbewegungen zu erraten, bevor die Handbewegung abgeschlossen ist. Neben hohen Latenzanforderungen müssen auch verschiedene Sicherheitsaspekte wie Vertraulichkeit und Integrität berücksichtigt werden.
Equipment-as-a-Service
Use Case “Equipment-as-a-Service (EaaS)” [TRUMPF]: Das Szenario „Equipment-as-a-Service - Pay per Part“ soll es dem Kunden in Zukunft ermöglichen, Laservollautomaten zur Blechbearbeitung zu nutzen, ohne diese kaufen oder leasen zu müssen. Kunden werden pro produziertem Werkstück abgerechnet. Hierfür werden zuverlässige und dynamische Netzwerke benötigt. Diese sind ein kritischer Bestandteil der notwendigen Infrastruktur, die zum Betreiben eines solchen Geschäftsmodells benötigt wird. Die Anlagenbetreiber müssen dafür sorgen, dass alle Produktionsprozesse reibungslos funktionieren. Die Vernetzung der weltweit räumlich verteilten Anlagen inkl. Ihrer Komponenten (Produktionssteuerungssysteme, Fernwartungssoftware, Cloud- und Edge-Services, usw.) ist die Grundlage für übergeordnete Dienste und Dienstleistungen.
Um wirtschaftlich agieren zu können, müssen die Netzwerkanforderungen dynamisch aufgrund der geforderten Eigenschaften zum jeweiligen Nutzungszeitpunkt angepasst werden (z.B. Videostreams on Demand, Fernbeobachtung on Demand, Monitoring on Demand, Fernsteuerung on Demand, …).
Im Rahmen des Tellus Forschungsprojektes werden die Netzwerkanforderungen am Beispiel des Pay-per-Part Geschäftsmodells untersucht, konzeptionelle Lösungen ausgearbeitet und diese in der Praxis erprobt. Das Tellus Forschungsprojekt schafft somit die Grundlagen für innovative digitale Geschäftsmodelle.