Datenwege · Netz und Rechner

Vom Schaltschrank zum GPU-Server

Wo die Kabel liegen, wo die Daten entstehen, wo sie gepuffert werden — und an welchen zwei Stellen ein Modell rechnet: am Rand in Millisekunden, im Rechenzentrum über Nacht. Die Wege sind mit den Zahlen beschriftet, die diese Anlage erzeugt.

Messwerte. Der Dauerbetrieb. Die Steuerungen werden alle 250 ms abgetastet, das Edge-Gerät veröffentlicht nur Änderungen — daraus werden rund 125 Werte je Sekunde, die im Historian landen. Alles fließt in eine Richtung: nach oben.

Eingriff. Der seltene Weg zurück: ein freigegebener Stellbefehl geht als Sparkplug-DCMD an das Edge-Gerät, das ihn auf OPC UA schreibt. Er passiert dieselbe Firewall in Gegenrichtung und trifft einen von 21 beschreibbaren Punkten. Es gibt keinen zweiten Weg dorthin.

Training und Auslieferung. Nachts liest der GPU-Server ein 14-Tage-Fenster aus dem Historian — im Block, nicht als Strom. Besteht das neue Modell die Evaluierung gegen zurückgehaltene Daten, geht es als signiertes Artefakt an das Edge-Gerät. Besteht es nicht, bleibt das alte im Einsatz.

Prognose. Ausbaustufe 2. Das Modell am Rand rechnet aus Motorstrom und Schnittzähler die Restlaufzeit des Sägebands und veröffentlicht sie alle 20 s — über dieselbe Leitung wie jeder andere Wert. Der Punkt endet im Regelkreis, in der Vorschlagsliste. Er biegt nicht auf den Schreibweg ab.

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Shopfloor · Ebene 0–1OT-Netz · VLAN 10Edge · SchaltschrankÜbergang OT → ITWerk-Server · MiddlewareRechenzentrum · GPUSchreibweg · DCMD → OPC UAModell-Auslieferung · signiertes ArtefaktSPS · Linie A8 StationenOPC UASPS · Zelle B5 MaschinenOPC UASPS · Abfüllung6 EinheitenOPC UAPLS · Reaktoren2 KesselOPC UABandsäge ZS-100Baujahr 1998Modbus RTUUmsetzerRS-485 → TCPManaged Switchgetrenntes VLAN, keine Route ins BüronetzIndustrie-PC im Schaltschranklüfterlos · 8 GB · kein Bildschirm · startet nach Stromausfall alleinOPC-UA-ClientAbo, 250 ms628 VariablenModbus-KonnektorAbfrage, 1 s15 RegisterRandrechnungOEE aus ZählernPuffer bei AbrissKI-InferenzModell, quantisiert< 50 ms, ohne NetzFirewall · OT/ITein Port hinaus, kein Zugriff hineinMQTT-BrokerSparkplug B · Geburt, Tod, Rebirth2 Edge-Nodes · 27 GeräteHistorianTimescaleDB · anfügend21,8 Mio Zeilen · 11 GBAPI und RegelkreisMAPE-K, Takt 20 s · Ledgerder einzige SchreibwegGPU-Serverläuft nachts · sieht die Anlage nie, nur ihre HistorieTrainingFenster: 14 Tageaus dem HistorianEvaluierungzurückgehaltenes Fensterschlechter = keine AuslieferungModell-RegistryFassung, GütemaßEintrag im Ledger628 Variablen · 250 msnur Änderungen · ~125 Werte/sMQTT über TLS · ein PortTrainingsdaten · nachts, im Block1 sRestlaufzeit · alle 20 s
Messwerte · aufwärts Stellbefehl · abwärts, 21 Punkte Modell · Training und Auslieferung Prognose · endet im Regelkreis

Was auf welcher Strecke läuft

StreckeProtokollTaktMengeRichtung
SPS → EdgeOPC UA250 ms628 VariablenAbonnement — die Steuerung meldet von sich aus
Bandsäge → EdgeModbus RTU/TCP1 s15 RegisterAbfrage — diese Maschine meldet nichts von allein
Edge → BrokerSparkplug B1 s~125 Werte/snur Änderungen; bei Abriss puffert das Edge-Gerät
Broker → HistorianMQTTlaufend11 GB / 2 Tageanfügend, nichts wird überschrieben
Historian → GPUSQL, lesendnachts14-Tage-FensterBlock, kein Datenstrom. Der GPU-Server sieht die Anlage nie.
Registry → Edgesigniertes Artefaktseltenwenige MBnur nach bestandener Evaluierung; Fassung steht im Ledger
Edge → Regelkreis Ausbaustufe 2Sparkplug B20 s1 Wert + BandPrognose als Befund — sie nimmt den Weg jedes Messwerts und endet in der Vorschlagsliste, nicht an der Steuerung
Regelkreis → SPSDCMD → OPC UAnach Freigabe21 Punkteder einzige Weg abwärts — durch dieselbe Firewall zurück

Durchsatz und Datenbankgröße gemessen am 23.08.2026 an der laufenden Anlage.

Was auf der Prognose-Strecke liegt

Ein Netzplan zeigt Leitungen und verschweigt die Fracht. Auf dieser Strecke läuft eine einzige Größe: wie lange das Sägeband noch trägt. Sie lohnt den Aufwand, weil an dieser Maschine Verschleiß und Qualität dasselbe sind — nur zu verschiedenen Zeitpunkten sichtbar. Der Strom steigt, während das Band stumpf wird; der Ausschuss zeigt es erst, wenn das Teil schon gesägt ist.

Ein Bandleben · Bandsäge ZS-100

aus dem Anlagenmodell gerechnet

Motorstrom · A12141615,8 A · BladeChangeDue15,3 AAusschuss · %024jetzt · 300Wechsel fällig · 3420100200300380Schnitte seit Bandwechsel · Standzeit 380

Beide Größen laufen im Modell linear mit dem Verschleiß — die Geraden sind nicht vereinfacht gezeichnet, sondern so gerechnet. Quelle: sim/zuschnitt/saege.py und sim/common/machine.py.

Zu früh gewechselt

15 min

So lange steht die Säge beim Bandwechsel. Dazu ein Band, das noch getragen hätte. Wer sicherheitshalber früh wechselt, bezahlt das jedes Mal — und sieht nie, was er verschenkt hat.

Zu spät gewechselt

3,6 %

Ausschuss am verbrauchten Band statt 0,6 % am frischen — das Sechsfache. Dazu 18 % längere Taktzeit, weil das stumpfe Band langsamer schneidet. Beides fällt an, bevor jemand es bemerkt.

Heute · ohne Modell

342

Bei 90 % Verschleiß meldet die Maschine BladeChangeDue. Das ist eine feste Schwelle, kein Befund: sie kennt weder das Material noch den Auftrag und meldet bei jedem Band an derselben Stelle.

Zwischen beiden Kosten liegt ein Punkt, und den sucht das Modell — nicht das Bandende. Es verschiebt keine Stellgröße, es verschiebt einen Termin. Wie die Vorhersage aussieht, steht auf Modell; was eine gesparte Stunde wert ist, auf Was es bringt.

Wo gerechnet wird

Inferenz gehört an den Rand, Training ins Rechenzentrum. Wer beides an denselben Ort legt, bekommt entweder eine Anlage, die ohne Netz blind ist, oder einen GPU-Server im Schaltschrank.

Am Rand · Millisekunden

Inferenz auf dem Edge-Gerät

Ein fertig trainiertes, quantisiertes Modell. Es rechnet unter 50 ms, braucht keine GPU und vor allem kein Netz: Reißt die Verbindung ins Werksnetz ab, läuft die Vorhersage weiter und das Edge-Gerät puffert. Eine Anlage, die bei Netzausfall ihre Assistenz verliert, wird im Werk nicht akzeptiert.

Im Rechenzentrum · Stunden

Training auf dem GPU-Server

Läuft nachts, auf der Historie — nicht auf dem laufenden Strom. Der Server hat keine Verbindung zur Anlage und braucht keine: er liest ein 14-Tage-Fenster aus dem Historian und schreibt ein Artefakt zurück in die Registry.

Dazwischen · das Tor

Evaluierung entscheidet über die Auslieferung

Ein neu trainiertes Modell wird gegen ein zurückgehaltenes Fenster geprüft. Ist es schlechter als das laufende, wird es nicht ausgeliefert. Dieselbe Logik wie der Probelauf im Regelkreis, eine Ebene höher.

Nie

Kein Modell im Schreibweg

Die Inferenz am Rand erzeugt Befunde, keine Befehle. Der Weg zur Steuerung führt auch für sie über Tor, Freigabe, Probelauf und Wachhund — und über dieselbe Firewall, durch die sonst nichts hineindarf.

Was davon heute produktiv läuft

Die Topologie oben ist das Bild für ein echtes Werk. In dieser Vorführung laufen alle Bausteine auf einem Rechner: acht Dienste und zwei Container, Broker und Datenbank auf 127.0.0.1. Kein Switch, keine Firewall, kein Edge-Gerät im Schaltschrank. An den Wegen ändert das nichts — die Protokolle, die Richtungen und der eine Schreibweg sind dieselben. An den Zahlen schon: Latenzen sind unrealistisch gut, weil nichts über echtes Netz geht.

Baustein im BildHeuteIn einem Werk
SPS und Anlagensimuliert, aber mit echtem OPC-UA-Servervorhandene Steuerungen, unverändert
Serieller Umsetzernicht vorhanden — die simulierte Säge spricht direkt Modbus/TCPDevice-Server auf der Hutschiene, RS-485 auf Ethernet
Managed Switch, VLANnicht vorhanden — alles auf einem Rechnergetrenntes OT-Netz, keine Route ins Büronetz
Edge-Gerätzwei Prozesse auf demselben Rechnerlüfterloser Industrie-PC im Schaltschrank
Firewall OT/ITnicht vorhandenein Port hinaus, kein Zugriff hinein
Broker, Historian, Regelkreisläuft — genau das, was diese Seite bedientServer im Werk oder in der Werks-Cloud
KI-Inferenz, Prognose-StreckeAusbaustufe 2 · Schnittstelle stehtModell im Schaltschrank, Befund alle 20 s in die Vorschlagsliste
GPU-Server, Training, RegistryAusbaustufe 2 · geplantein Rechner im Rechenzentrum, nachts beschäftigt

Gestrichelt gezeichnet ist Ausbaustufe 2: KI-Inferenz am Edge, Training, Evaluierung und Modell-Registry. Die Andockstelle dafür ist gebaut und durch Tests abgesichert, das Modell ist trainiert — nur der Betrieb im Regelkreis steht noch aus. Alles übrige auf diesem Bild läuft und ist auf diesen Seiten nachzusehen.