Im Kontext des globalen Wachstums besteht ein Bedarf an kürzeren Markteinführungszeiten, Kostensenkung, Flexibilität, Skalierbarkeit und Effizienz. Um dies zu erreichen, geht die Prozessindustrie zu modularisierten Systemen über [1], [2]. Um die Effizienz und den Produktionsertrag weiter zu verbessern, wird auch der Einsatz von Model Predictive Control (MPC) untersucht. Der Einsatz von MPC in der Produktionsumgebung war jedoch bisher aufgrund des hohen Softwareaufwands für die komplexe Integration begrenzt. Wenn wir jedoch das Potenzial modularisierter Software und die Leistungsfähigkeit verteilter Softwaresysteme nutzen können, besteht die Möglichkeit, unsere Software flexibel, skalierbar, einfach zu implementieren und herstellerunabhängig zu machen. Dies würde es uns auch ermöglichen, MPC in den Lebenszyklus unserer Anlagen zu integrieren. Bei der Einbindung von MPC in den Lebenszyklus von Fabriken ist es wichtig, die Nachhaltigkeitsziele und die Ressourceneffizienz zu berücksichtigen. Da es sich bei MPC um eine Steuerungsanwendung handelt, sollte sie außerdem niedrigere Zykluszeiten haben und sicher sein. Dies könnte mit Hilfe von Edge-Geräten erreicht werden. Der Beitrag demonstriert einfache containerisierte MPC-Anwendungen für modulare Anlagen auf Edge-Geräten. Wir stellen den aktuellen Stand der Technik vor und diskutieren die zugrunde liegende Automatisierungsarchitektur. Diese basiert auf einer kognitiven Architektur in Kombination mit modularen Anlagenkonzepten. Die Machbarkeit wird durch die
Implementierung eines Proof-of-Concept-Demonstrators gezeigt. Zudem erfolgt ein Vergleich mit einem bestehenden Cloud-basierten Ansatz. Die Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz mit dem Cloud-basierten Ansatz vergleichbar ist. Abschließend werden die Lehren aus dem Demonstrator erörtert und Themen für die zukünftige Forschung vorgestellt.