5G und Edge: Latenzoptimierung in der Industrie 4.0
- Johannes Humbert
- 2. Jan.
- 10 Min. Lesezeit
Aktualisiert: vor 2 Tagen
5G und Edge Computing lösen zentrale Herausforderungen der Industrie 4.0. Während 5G extrem niedrige Latenzen von unter 1 Millisekunde ermöglicht, bringt Edge Computing die Datenverarbeitung direkt in die Produktionsumgebung. Diese Kombination verbessert die Echtzeitsteuerung, reduziert Verzögerungen und steigert die Effizienz in der Fertigung.
Kernpunkte:
5G: Senkt Übertragungslatenzen drastisch, unterstützt bis zu 10.000 Sensoren/km² und ermöglicht präzise Steuerung in Millisekunden.
Edge Computing: Verarbeitet Daten lokal, vermeidet Verzögerungen durch Cloud-Backhaul und schützt sensible Produktionsdaten.
Anwendungen: Autonome Roboter, Predictive Maintenance, Echtzeit-Qualitätskontrolle und KI-gestützte Videoanalysen.
Wirtschaftlicher Nutzen: Zusätzliche 400–650 Mrd. USD für den Fertigungssektor bis 2030.
Die Kombination aus 5G und Edge schafft die Grundlage für eine zukunftssichere, datengetriebene Produktion.
1. 5G-Technologie
Latenzoptimierung
Mit 5G sinkt die Latenz auf unter 1 Millisekunde – ein deutlicher Fortschritt im Vergleich zu 4G/LTE, das bei 7,5 ms (Downlink) und 12,5 ms (Uplink) liegt. Möglich macht dies URLLC (Ultra-Reliable Low-Latency Communications), eine Technologie, die speziell für industrielle Echtzeitanwendungen entwickelt wurde. Durch eine neue Luftschnittstelle und optimierte Fehlerkorrekturverfahren werden Übertragungszyklen verkürzt und Verzögerungen, die durch HARQ (Hybrid Automatic Repeat Request) verursacht werden, drastisch reduziert.
"5G stands as the sole radio technology that facilitates controlled quality of service for latency-critical communications." – PwC
Mit Release 16 des 5G-Standards wurden wichtige Fortschritte erzielt, insbesondere bei der Integration mit Industrial Ethernet und der Netzwerksynchronisation. Diese Verbesserungen ermöglichen präzise Bewegungssteuerungen mit Zykluszeiten zwischen 0,5 und 2 Millisekunden – eine Grundlage für zahlreiche Anwendungen in der modernen Fertigung.
Industrielle Anwendungen
Ein beeindruckendes Beispiel für die industrielle Nutzung von 5G lieferte die Aalborg University im Juli 2021. In ihrem "5G Smart Production Lab" wurde gezeigt, wie autonome mobile Roboter (AMRs) durch 5G gesteuert werden können. Die Pfadplanung wurde dabei in die Edge-Cloud ausgelagert, ohne die Zuverlässigkeit des Flottenmanagements zu beeinträchtigen. Die Roboter reagierten mit einer End-to-End-Latenz von unter 10 Millisekunden – ideal für kooperative Transportsysteme.
Auch führende Unternehmen wie Daimler und Audi setzen auf 5G. Daimler installierte 2020 gemeinsam mit Telefónica und Ericsson ein privates 5G-Netzwerk in der Automobilproduktion, um die Flexibilität und Konnektivität zu verbessern. Parallel dazu testete Audi im Audi Production Lab mit Ericsson die drahtlose Steuerung von Produktionsrobotern.
Diese Projekte verdeutlichen, wie 5G gezielt Latenzprobleme in der Industrie 4.0 löst.
Implementierungsanforderungen
Die Einführung von 5G in Produktionsumgebungen erfordert eine strukturierte Herangehensweise in fünf Phasen: Vorbereitung mit Spektrumsprüfung, Standortabnahme, Abdeckungs- und Leistungstests, Service-Level-Monitoring und externe Kompatibilitätsprüfungen. Zunächst ist eine detaillierte Analyse der bestehenden Datenströme notwendig, um Kommunikationsprotokolle und die Reaktionszeiten der Maschinen bei Steuerungsausfällen zu bewerten.
Für maximale Zuverlässigkeit sollten in einer Smart Factory mindestens vier Wireless Access Points pro Standort installiert sein. Zudem ist eine Zuverlässigkeit von ≥99,999 % entscheidend, insbesondere für präzise Positionierungssysteme. Bei der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter wird eine End-to-End-Latenz von 50 Millisekunden als Maßstab für Sicherheitswarnungen angesehen.
Geschäftliche Auswirkungen
Die effiziente Implementierung von 5G bietet nicht nur technologische Vorteile, sondern senkt auch die Betriebskosten. Im Vergleich zu kabelgebundenen Systemen reduziert 5G die Installations- und Wartungskosten erheblich. Außerdem wird durch die Verlagerung von Aufgaben wie der Pfadplanung mobiler Roboter in die Edge-Cloud die Hardwarekomplexität einzelner Einheiten reduziert. Prognosen zufolge könnte der Fertigungssektor bis 2030 dank 5G-Konnektivität einen zusätzlichen Beitrag von 400 bis 650 Milliarden US-Dollar zum globalen BIP leisten. Allein die Echtzeitsteuerung durch 5G birgt ein Potenzial von 130 bis 200 Milliarden US-Dollar.
"The concept of the digital factory will come to life with new technology paradigms like campus 5G and edge computing. They allow for realtime-ness of the digital twin and unlock the next era of benefits." – Thomas Aichberger, Director, Strategy& Austria
Ein weiterer Vorteil zeigt sich bei KI-gestützten Sichtprüfungen: Die Trainingszeit für Algorithmen kann von acht Monaten auf nur wenige Wochen reduziert werden. Dennoch geben 40 % der Unternehmen an, dass die schwierige Messbarkeit des wirtschaftlichen Nutzens eine der größten Hürden bei 5G-Investitionen darstellt.
2. Edge Computing
Latenzoptimierung
Edge Computing bringt die Datenverarbeitung direkt dorthin, wo die Daten entstehen. Das eliminiert den Umweg über zentrale Rechenzentren, die bei herkömmlichen Systemen oft zu Verzögerungen führen. Dank dieser lokalen Verarbeitung können Reaktionszeiten von unter 50 Millisekunden erreicht werden – eine Voraussetzung für autonome Entscheidungen und sicherheitskritische Steuerung in der Produktion.
Ein zusätzlicher Vorteil: Edge-Gateways filtern die Daten und schicken nur relevante Informationen in die Cloud. Das spart Bandbreite und verhindert, dass Netzwerke durch hohe Datenmengen überlastet werden. Besonders bei der Nutzung von „Digital Twins“ ganzer Fabriken stößt die Cloud an ihre Grenzen. Die riesigen Datenmengen und die Notwendigkeit von schnellen Aktualisierungen machen eine Echtzeit-Synchronisation über große Distanzen fast unmöglich. Hier zeigt sich, wie Edge Computing in der Praxis Probleme löst.
Industrielle Anwendungen
Ein beeindruckendes Beispiel liefert das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT in Aachen. Mit der Fraunhofer Edge Cloud (FEC) konnte die rechenintensive Berechnung der 3D-Position eines Laserwerkzeugs ausgelagert werden, während die Steuerung weiterhin in Echtzeit erfolgte.
Auch in der Videoüberwachung von Mensch-Roboter-Kollaborationen zeigt Edge Computing seine Stärken. Hier gelten 50 Millisekunden End-to-End-Latenz als Standard für sicherheitskritische Anwendungen. Die KI-gestützte Analyse von Videos in unkomprimierter 4K-Qualität mit 50 bis 60 Bildern pro Sekunde ist nur durch lokale Verarbeitung realisierbar. In großen Industrieanlagen, die bis zu 10.000 Sensoren pro Quadratkilometer nutzen, ist die Edge-Aggregation zudem unverzichtbar, um plötzliche Datenfluten zu bewältigen.
Implementierungsanforderungen
Um eine nahezu Echtzeitreaktion in Industrie 4.0-Anwendungen zu ermöglichen, ist eine gründliche Analyse der bestehenden Datenströme unerlässlich. Unternehmen müssen Kommunikationsprotokolle, Datenpaketgrößen und mögliche Ausfallzeiten ihrer Steuerungssysteme genau untersuchen. Nur so lässt sich bestimmen, welche Anwendungen für den Einsatz drahtloser Edge-Systeme geeignet sind.
Bei der Systemarchitektur stellt sich die Frage, ob eine zentrale (monolithische) oder eine verteilte Lösung besser geeignet ist. Verteilte Systeme sind oft die bessere Wahl, da sie die Rechenleistung näher an die Automatisierungstechnik bringen und Echtzeit-Anforderungen besser erfüllen. Darüber hinaus müssen Edge-Frameworks eine Vielzahl von Schnittstellen wie Feldbusse und Industrial Ethernet unterstützen und auch ältere, nicht IP-fähige Systeme integrieren können. Technisch ausgereifte Lösungen bringen dabei nicht nur Stabilität, sondern auch wirtschaftliche Vorteile.
Geschäftliche Auswirkungen
Edge Computing verbessert nicht nur die technische Leistung, sondern erhöht auch die betriebliche Flexibilität. Produktionssysteme bleiben funktionsfähig, selbst wenn die Verbindung zur zentralen Cloud unterbrochen wird – ein wesentlicher Vorteil für die Zuverlässigkeit. Gleichzeitig wird die Datensicherheit gestärkt, da sensible Produktionsdaten im lokalen Netzwerk verbleiben.
„The concept of the digital factory will come to life with new technology paradigms like campus 5G and edge computing. They allow for realtime-ness of the digital twin and unlock the next era of benefits." – Thomas Aichberger, Director, Strategy& Austria
Studien belegen, dass Edge-Technologien in der intelligenten Fertigung die Erkennung von Produktionsfehlern um bis zu 50 % verbessern und die Ausbeute um 20 % steigern können. Wenn rechenintensive Aufgaben wie die Pfadplanung mobiler Roboter in die Edge-Cloud ausgelagert werden, sinkt die Komplexität der Hardware. Gleichzeitig reduzieren sich die Bandbreitenkosten und die Kosten pro Einheit.
Kombinierte Anwendungsfälle in Industrie 4.0
Die wahre Stärke von 5G und Edge Computing zeigt sich erst, wenn beide Technologien in konkreten Szenarien zusammenwirken. Ein Beispiel dafür sind autonome Industrieroboter, bei denen diese Kombination die Arbeitsweise grundlegend verändert. Statt dass der Roboter selbst rechenintensive Aufgaben wie die Pfadplanung oder SLAM-Algorithmen (Simultaneous Localization and Mapping) bewältigen muss, werden diese in die Edge-Cloud ausgelagert. Das reduziert nicht nur die Hardware-Anforderungen, sondern auch den Energieverbrauch. Über 5G werden Rohdaten wie Sensormessungen und Videomaterial an Edge-Server übertragen, wo leistungsstarke KI-Modelle die Trajektorien berechnen und potenzielle Gefahren erkennen – und das schneller als herkömmliche Cloud- oder On-Board-Systeme es könnten. Diese Vorteile sind in vielen industriellen Anwendungen von Bedeutung.
Ein anschauliches Beispiel liefert das Projekt „5G-Comet" des Fraunhofer IPT. Hier zeigt sich, wie die Auslagerung rechenintensiver Aufgaben in die Edge-Cloud eine modulare und flexible Nutzung von Werkzeugen ermöglicht, die zuvor technisch nicht umsetzbar war.
Auch in der Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung) wird das Potenzial dieser Technologien deutlich: 5G unterstützt Sensordichten von bis zu 10.000 Sensoren pro Quadratkilometer. Damit lassen sich Daten wie Temperatur, Durchfluss oder Vibrationen erfassen, ohne aufwendige und teure Verkabelungen zu benötigen. Gleichzeitig löst die Datenverarbeitung am Edge das Problem der „Data Gravity“ – hochfrequente Daten, etwa Vibrationsmessungen oder 4K-Videos, bleiben lokal und werden nicht in eine zentrale Cloud übertragen. Das sorgt dafür, dass sensible Betriebsdaten im Werk verbleiben und vollständig unter der Kontrolle des Anlagenbetreibers bleiben.
Ein weiteres Einsatzgebiet ist die Echtzeit-Qualitätskontrolle, bei der 5G und Edge Computing nahtlos ineinandergreifen. KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme analysieren unkomprimierte 4K-Videos mit 50 bis 60 Bildern pro Sekunde direkt am Edge. Dank der Integration von 5G mit Time Sensitive Networking (TSN) wird eine deterministische Kommunikation zwischen Sensoren, Aktoren und Edge-Controllern ermöglicht. Für sicherheitskritische Anwendungen wie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter werden dabei die geforderten End-to-End-Latenzen von 50 Millisekunden zuverlässig eingehalten – ein Wert, der mit traditionellen Systemen kaum erreichbar ist.
Die praktische Umsetzung dieser Konzepte wird auf dem 5G Industry Campus Europe in Aachen demonstriert, der im Mai 2020 eröffnet wurde. Auf einer Fläche von einem Quadratkilometer werden Edge-Cloud-Systeme eingesetzt, um Daten aus komplexen Fertigungsprozessen und mobiler Robotik zu verarbeiten. Hier wird deutlich, wie zeitkritische Anwendungen mit hoher Zuverlässigkeit und extrem niedrigen Latenzzeiten in der Praxis funktionieren.
Vor- und Nachteile der einzelnen Technologien
5G und Edge Computing verfolgen unterschiedliche Ansätze, die sich jedoch hervorragend ergänzen. 5G konzentriert sich auf die Optimierung der Übertragungslatenz – also der Zeit, die Daten benötigen, um über die Funkschnittstelle übertragen zu werden. Im Vergleich dazu reduziert Edge Computing sowohl Rechen- als auch Übertragungslatenzen, indem es Ressourcen direkt vor Ort bereitstellt. Gemeinsam bilden diese Technologien eine starke Kombination, wie bereits zuvor erläutert.
Ein zentraler Unterschied liegt in der Datenkontrolle. Während 5G eine sichere Datenübertragung ermöglicht, bietet Edge Computing durch die lokale Verarbeitung eine physische Datensouveränität. Das ist besonders wichtig, wenn sensible Produktionsdaten das Werk nicht verlassen sollen. Ein weiterer Vorteil von Edge Computing: Es ermöglicht autonome Entscheidungen, selbst wenn die Verbindung zur Cloud ausfällt.
Die Kostenstruktur beider Technologien variiert deutlich. Der Aufbau eines 5G-Netzes erfordert hohe Investitionen in Funkinfrastruktur, Basisstationen und gegebenenfalls Spektrumlizenzen. Dies ist vor allem bei einer hohen Sensordichte von bis zu 10.000 Sensoren pro Quadratkilometer relevant, da hier die Verkabelung entfällt. Edge Computing hingegen bringt moderate bis hohe Kosten für lokale Server und Micro-Rechenzentren mit sich. Langfristig können jedoch Bandbreiten- und Cloud-Kosten eingespart werden. Die wichtigsten Unterschiede zeigt die folgende Tabelle:
Merkmal | 5G-Technologie | Edge Computing |
Latenz-Fokus | Übertragung (Funkschnittstelle) | Verarbeitung & Backhaul |
Datenkontrolle | Sichere Übertragung via Network Slicing | Lokale Datensouveränität (vor Ort) |
Kosten | Hoch (Funkinfrastruktur, Spektrum) | Moderat bis hoch (lokale Server) |
Hauptstärke | Mobilität und drahtlose Flexibilität | Echtzeit-Analytik und Datenreduktion |
Betrieb | Erfordert spezialisiertes Telekom-Know-how | Verwaltung durch IT-Teams oder Managed Service |
Eine weitere Herausforderung ist die Integration bestehender Systeme, insbesondere in Brownfield-Anlagen. Hier sind Maschinen oft seit über 20 Jahren im Einsatz. Die Anpassung solcher Anlagen ist kostenintensiv, da viele Legacy-Steuerungsnetzwerke auf Nicht-IP-Protokollen basieren und häufig komplett neu gestaltet werden müssen, um mit 5G und Edge Computing kompatibel zu sein.
Fazit: Industrie 4.0 mit 5G und Edge
Die Analyse von 5G-Technologie und Edge Computing macht eines deutlich: Diese beiden Technologien lösen gemeinsam das zentrale Latenzproblem der Industrie 4.0. 5G bietet eine drahtlose Hochgeschwindigkeitsverbindung mit extrem niedrigen Latenzen von 1 Millisekunde oder weniger. Gleichzeitig bringt Edge Computing die Rechenleistung direkt in die Produktionshallen, wodurch Verzögerungen durch Backhaul-Netzwerke vermieden werden. Diese Kombination schafft die Grundlage für eine echtzeitfähige Fabrik.
Die in diesem Artikel vorgestellten Beispiele verdeutlichen den praktischen Nutzen anhand messbarer Ergebnisse: Geschlossene Regelkreise arbeiten mit Zykluszeiten von 0,5 bis 2 Millisekunden, autonome Roboter navigieren mit einer Latenz von unter 20 Millisekunden und einer Zuverlässigkeit von 99,9 %, und Sensordichten von bis zu 10.000 Sensoren pro Quadratkilometer sind realisierbar. Diese Zahlen unterstreichen die Leistungsfähigkeit der Technologien.
"The concept of the digital factory will come to life with new technology paradigms like campus 5G and edge computing. They allow for realtime-ness of the digital twin and unlock the next era of benefits." – Thomas Aichberger, Director, Strategy& Austria
Wirtschaftlicher Nutzen: Der wirtschaftliche Einfluss ist enorm: Bis 2030 könnte fortschrittliches 5G dem globalen Fertigungssektor zusätzliche 400 bis 650 Milliarden US-Dollar zum BIP beitragen. Ein zentraler Vorteil liegt in der Flexibilität durch „Plug and Produce“. Produktionsanlagen können dank Software-Defined Networking schnell und ohne größere physische Umbauten neu konfiguriert werden. Auch in der Qualitätskontrolle zeigen sich deutliche Verbesserungen: KI-gestützte Videoanalysen sind innerhalb weniger Wochen einsatzbereit, während traditionelle Systeme rund acht Monate benötigen. Diese wirtschaftlichen Vorteile gehen Hand in Hand mit der technologischen Effizienz und treiben die digitale Transformation voran.
Die digitale Transformation erfordert jedoch strategische Vorbereitung. Unternehmen sollten ihre bestehenden Steuerungsnetze auf IP-basierte Architekturen wie OPC UA über TSN umstellen. Ebenso ist eine frühzeitige Zusammenarbeit mit Telekommunikationsanbietern entscheidend, um private 5G-Campus-Netzwerke aufzubauen. Wer heute handelt, schafft die Basis für autonome und datengetriebene Produktionsprozesse der Zukunft.
Für Unterstützung bei der Umsetzung dieser Technologien in Ihrer Produktion steht makematiq Ihnen gerne zur Verfügung.
FAQs
Wie verbessern 5G und Edge Computing die Echtzeitsteuerung in der Industrie 4.0?
5G und Edge Computing verändern die Industrie 4.0 grundlegend, indem sie ultraschnelle und zuverlässige Datenübertragungen ermöglichen. Mit 5G lassen sich Latenzzeiten auf nur wenige Millisekunden reduzieren – ein entscheidender Faktor für zeitkritische Abläufe wie die Steuerung von Robotern, Sensoren oder Aktoren. Gleichzeitig bringt Edge Computing die Rechen- und Analysefunktionen direkt an die Produktionsstätten, wodurch lange Datenwege und Verzögerungen vermieden werden.
Diese leistungsstarke Kombination eröffnet neue Möglichkeiten: autonome Fertigungszellen, kollaborierende Roboter (Cobots) und digitale Zwillinge, die sich in Echtzeit an veränderte Prozessdaten anpassen können. Unternehmen, die diese Technologien nutzen wollen, können auf die Expertise von makematiq zurückgreifen. Von der strategischen Planung bis zur Umsetzung maßgeschneiderter Lösungen unterstützt makematiq dabei, die Effizienz und Flexibilität in der Produktion auf ein neues Niveau zu heben.
Welche Vorteile bieten 5G und Edge Computing für die Industrie 4.0?
5G und Edge Computing verändern die Fertigungsindustrie grundlegend, indem sie Latenzzeiten auf ein Minimum von wenigen Millisekunden reduzieren. Das schafft die Basis für Echtzeit-Anwendungen wie robotergestützte Montage, präzise Qualitätskontrollen oder schnelle Anpassungen in der Produktion. Gleichzeitig werden rechenintensive Prozesse direkt an den Edge-Standort verlagert. Das spart nicht nur Kosten für die Datenübertragung, sondern reduziert auch den Bandbreitenverbrauch und verbessert die Effizienz sowie die Zuverlässigkeit kritischer Anwendungen.
Diese Technologien öffnen außerdem die Tür zu völlig neuen Möglichkeiten. Beispiele sind KI-gestützte Bildverarbeitung oder der Einsatz von digitalen Zwillingen, die Produktionsprozesse optimieren und Stillstandzeiten minimieren. Das Ergebnis: eine höhere Produktqualität, weniger Ausschuss und gesteigerte Erträge. Unternehmen, die diese Technologien strategisch einführen, können Produktionskosten um bis zu 20 % senken und Durchlaufzeiten um bis zu 30 % reduzieren. Das verschafft ihnen einen deutlichen Wettbewerbsvorteil – ein Bereich, in dem makematiq mit gezielter Beratung unterstützt.
Welche Voraussetzungen müssen für die Integration von 5G in Produktionsumgebungen erfüllt sein?
Die Einführung von 5G in Produktionsumgebungen ist keine einfache Aufgabe und erfordert eine durchdachte Planung der Netzwerk- und Edge-Architektur. Dabei gilt es, bestehende Systeme wie Feldbusse und Echtzeit-Ethernet nahtlos einzubinden. Gleichzeitig sollte die Edge-Infrastruktur möglichst nah an den Automatisierungsgeräten platziert werden, um niedrige Latenzzeiten und die Einhaltung von Echtzeitanforderungen zu garantieren. Time-Sensitive Networking (TSN) spielt hier eine Schlüsselrolle, da es eine zuverlässige und deterministische Datenübertragung ermöglicht.
Die Wahl der richtigen Hardware ist ein weiterer zentraler Faktor. Dazu gehören 5G-Antennen, Small-Cell-Basisstationen und MEC-Server (Multi-Access Edge Computing). Unternehmen müssen zudem die geltenden Frequenz- und Lizenzvorgaben berücksichtigen und die Netzwerk-Slicing-Funktion von 5G gezielt konfigurieren, um unterschiedlichen Anforderungen an Qualität und Sicherheit gerecht zu werden. Umfangreiche Tests sind unverzichtbar, um sicherzustellen, dass Latenz, Zuverlässigkeit und Interoperabilität den Anforderungen entsprechen.
Auch das Change-Management darf nicht vernachlässigt werden. Prozesse, Rollen und Qualifikationen innerhalb des Unternehmens müssen an die neue Infrastruktur angepasst werden. makematiq unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung von Strategien für die digitale Transformation, der Anpassung von IT-Architekturen an 5G und der Schulung von Mitarbeitenden. Auf diese Weise können die Vorteile von 5G – wie reduzierte Latenzzeiten und gesteigerte Effizienz – vollständig ausgeschöpft werden.
