Staffan Dahlström, CEO von HMS Industrial Networks, war vergangenes Jahr auf der Leistungsschau in Hannover und nahm eine Industriewelt wahr, die sich immer schneller verändert. „Vor fünf Jahren waren wir Automatisierer die ersten Anbieter von moderner Konnektivität für Maschinen. Jetzt drängen die Telekommunikations- und IT-Konzerne in den Markt“, erklärt Dahlström. HMS Industrial Networks ist vor allem durch sein Produkt Anybus bekannt geworden. Die Ingenieure aus Halmstad sorgen für die richtige Verbindung von Maschinen und Anlagen zu Middleware-Anwendungen und darüber hinaus.

Anybus und Edge

Hat Dahlström schon Sorgenfalten ob des neuen Wettbewerbs? „Nein, es ist gut, dass dort ein neuer Markt entsteht. Wir arbeiten mit Nokia und Ericsson im Bereich 5G zusammen und fahren erste Proof of Concepts bei Kunden.“ Doch 5G ist ein Zukunftsthema, TSN scheint doch viel näher, wenn man der medialen Berichterstattung glauben darf. „TSN ist gut. Aber letztes Jahr hatten wir erstmals mehr Industrial Ethernet Installationen als Bus-Systeme. Es hat also mehr als zehn Jahre gebraucht. Das wird bei TSN ähnlich sein.“ Die installierte Basis dürfe man nicht vergessen, mahnt der Schwede.

Ist CAN tot?

Die IT denke in drei bis vier Jahren, die Industrien in zehn bis 15 Jahren. Fakt ist aber auch: Die TSN-Technologie reduziert die Marge von HMS Industrial Networks und seinen Wettbewerbern, weil die Chips günstiger sind. Und auch CAN ist tot!? „Nein, auf keinen Fall. CAN ist nicht tot. Wir sehen viele neue Anwendungen für die Technologie beispielsweise in mobilen Maschinen oder in Schiffen. In der Motion Control verliert die Technik ihre Bedeutung, aber verschwunden ist sie noch lange nicht.“ Dahlström und seine Kolleginnen und Kollegen müssen wach bleiben. Der Markt verändert sich schnell.

Vielleicht auch deshalb setzt Dahlström auf ein weiteres, neues Geschäftsfeld, kaufte unter anderem ein Softwareunternehmen zu. HMS will eine Edge auf den Markt bringen, um seinen Kunden Machine Learning (ML) direkt auf der Maschine anzubieten. „Wir sammeln Daten, wir verantworten die Kommunikation zu einer Cloud-Anwendung, wir sortieren Daten, sammeln von unterschiedlichen Maschinen und versehen sie mit Eigenschaften. Warum sollten wir dann das Learning an der Maschine anderen überlassen“, fragt Dahlström. Er sieht zwei Wege der Daten - auf die Edge und in die Cloud. „Hybride Szenarien sind die Zukunft. Unsere Kunden wollen keine Big Data Lakes, sondern arbeiten lieber kleinere Datensätzen, mit den richtigen Daten. Viele Anwender sehen vor lauter Bäume, Daten, den Wald, die Anwendungen nicht mehr.“

KI nicht den Ingenieuren überlassen

HMS will in Zukunft über seine Gateways Daten in die Middleware transportieren. Von da aus können Anwender sie dann in die AWS oder Azure-Cloud schieben und zum Training von Modellen nutzen. „Wir können aber auch auf der Edge mit kleinen Datensätzen ML-Modelle trainieren und dann direkt auf die Maschine geben.“ HMS liefert Konnektivitäts-Hardware, die Software und eine auf Linux basierende Programmieroberfläche sowie API-Schnittstellen. „Wir sind nicht die ML-Experten. Wir sehen uns in diesem Bereich als Partner für andere Unternehmen mit denen wir zusammenarbeiten und denen wir unsere Gateways als Plattform anbieten.“

Dahlström ist überzeugt, dass kein Weg an der Edge vorbeiführt und verweist dabei gerne auf das automatisierte Fahren. „Wir können nicht auf eine Cloud warten, wenn ein Kind auf die Straße springt. In der Industrie haben wir ebensp ein Latenzproblem mit der Cloud - in den USA beispielsweise sind viele Fabriken gerade jetzt erst auf 4G-Niveau angekommen.“ Darüber hinaus sei die Industrie konservativ. „Nicht jedes Unternehmen will Produktionsdaten in die Cloud übertragen“, unterstreicht der Firmengründer und fordert: „Europa kann sich mit trustworthy AI eine Spitzenposition bei den Themen Künstliche Intelligenz und Machine Learning sichern - als Gegenpol zu den USA und China.“ Es gehe nicht um ethische Maschinen, sondern vielmehr darum, wie Unternehmen mit Daten, Modellen und Algorithmen umgehen wrde, welche Policies sie verfolgten. „KI und ML sind tolle Technologien, aber wir dürfen die Themen nicht nur den Ingenieuren überlassen. Wir brauchen Kontrollinstanzen“, fordert Dahlström.