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Marktdynamik 

Treiber: Zunehmende IoT-Implementierungen erfordern lokale Datenverarbeitungslösungen mit geringer Latenz

Die zunehmende Verbreitung von IoT-Geräten in verschiedenen Branchen verändert die Datenverarbeitung grundlegend. Edge-Controller entwickeln sich dabei zu einem entscheidenden Faktor für Echtzeit-Entscheidungen. Laut IoT Analytics werden bis 2024 75 % der IoT-Projekte in Unternehmen Edge Computing gegenüber zentralisierten Cloud-Plattformen priorisieren. Grund dafür ist die Unpraktikabilität der Übertragung riesiger, sensorgenerierter Datenströme – von denen über 80 % zeitkritisch sind – an entfernte Server. Beispielsweise nutzt das BMW-Werk in Spartanburg Siemens Industrial Edge-Controller, um Daten von über 5.000 Sensoren an den Montagelinien zu verarbeiten. Dies ermöglicht die sofortige Anpassung der Roboterarmkalibrierung und reduziert den Materialverbrauch um 12 %. Auch in der Logistik setzt DHL im Rahmen seiner Smart-Warehouse-Initiative auf Edge-Controller von Beckhoff Automation, um Palettenbewegungen per RFID und LiDAR zu analysieren und so die Auftragsabwicklung um 25 % zu beschleunigen. Diese Controller fungieren als lokale „Gehirne“ und führen Aufgaben wie vorausschauende Wartung oder Qualitätskontrolle innerhalb von Millisekunden aus – eine Leistung, die mit herkömmlichen Cloud-Architekturen nicht möglich ist.

Die Dringlichkeit der lokalen Datenverarbeitung wird durch Bandbreitenbeschränkungen und Latenzgrenzen im Markt für Edge-Controller noch verstärkt. Laut einer Studie stoßen 62 % der Hersteller auf operative Engpässe, wenn sie ausschließlich auf cloudbasierte Analysen setzen, da Latenzen von über 50 Millisekunden die Arbeitsabläufe von Robotern stören. Edge-Controller beheben dieses Problem, indem sie 60–70 % der Daten vor Ort vorverarbeiten und nur die wichtigsten Erkenntnisse an die Cloud weiterleiten. Das FactoryTalk Edge Gateway von Rockwell Automation optimiert beispielsweise den Energieverbrauch in Halbleiterfabriken durch die lokale Analyse der Wärmesignaturen der Anlagen und reduziert so den Cloud-Datenverkehr um 54 %. Auch das Gesundheitswesen profitiert: Der Edison Edge Controller von GE Healthcare verarbeitet MRT-Gerätedaten in Echtzeit, erkennt Anomalien während der Scans und reduziert Wiederholungsaufnahmen um 30 %. Dies unterstreicht die unersetzliche Rolle von Edge-Controllern bei der Balance zwischen Recheneffizienz und Reaktionsgeschwindigkeit und trägt so den Anforderungen der Industrie zur Kostensenkung und Steigerung der Verfügbarkeit Rechnung.

Trend: Integration von zeitsensitiven Netzwerken (TSN) für die deterministische industrielle Automatisierung

Time-Sensitive Networking (TSN) hat sich zu einem Eckpfeiler des Marktes für industrielle Edge-Controller entwickelt und erfüllt die Anforderungen an hochzuverlässige, deterministische Kommunikation in latenzkritischen Umgebungen. Eine Studie von ABI Research aus dem Jahr 2024 zeigt, dass 68 % der Automobilhersteller mittlerweile TSN-fähige Edge-Controller zur Synchronisierung von Roboterzellen verschiedener Hersteller vorschreiben und so Präzision im Mikrosekundenbereich bei Aufgaben wie dem Laserschweißen gewährleisten. Beispielsweise ermöglichen die mit TSN ausgestatteten ctrlX CORE Edge-Controller von Bosch Rexroth die nahtlose Koordination zwischen KUKA-Robotern und Siemens-SPSen im Volkswagen-Werk für Elektrofahrzeuge in Zwickau und reduzieren Zykluszeitabweichungen um 90 %. Die standardisierten Zeitstempel und die Priorisierung des Datenverkehrs durch TSN kommen auch Branchen wie der Energiewirtschaft zugute: Shells Offshore-Plattformen nutzen Honeywell Forge Edge-Controller mit TSN zur Synchronisierung von Sicherheitssystemen und Bohrsensoren und erreichen so Reaktionszeiten von unter 20 Mikrosekunden zur Verhinderung von Blowouts.

Die zunehmende Verbreitung von TSN im Markt für Edge-Controller wird durch die Synergie mit 5G und KI weiter beschleunigt. Intels TSN-fähiger Edge-Controller für industrielle Lösungen (ECIS) verarbeitet Echtzeit-Videodaten von Qualitätsinspektionssystemen und nutzt die URLLC-Technologie (Ultra-Reliable Low-Latency Communication) von 5G, um Fehler in weniger als 10 Millisekunden zu erkennen – ein entscheidender Faktor für Hochgeschwindigkeits-Verpackungslinien in der Pharmaindustrie. Auch Schneider Electrics EcoStruxure Automation Expert integriert TSN mit eingebetteter KI und ermöglicht so die vorausschauende Wartung von CNC-Maschinen durch die lokale Analyse von Vibrationsmustern. Laut dem Industrial Internet Consortium berichten 82 % der Unternehmen, die TSN einsetzen, von einer Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten um mindestens 20 %, was die Bedeutung von TSN als Wettbewerbsvorteil unterstreicht. Die Nachrüstung bestehender Systeme stellt jedoch weiterhin eine Herausforderung dar; nur 35 % der TSN-Anwender haben bis 2024 ihre Nicht-TSN-Geräte vollständig ersetzt, was den Einsatz hybrider Controller-Architekturen erforderlich macht.

Herausforderung: Kompetenzlücken im Management hybrider Edge-Cloud-Architekturen in verschiedenen Branchen

Trotz rasanter technologischer Fortschritte stellt der anhaltende Mangel an Fachkräften für das Management hybrider Edge-Cloud-Umgebungen weiterhin ein entscheidendes Hindernis für das Wachstum des Edge-Controller-Marktes dar. Laut einer aktuellen Umfrage nennen 58 % der IT-Leiter fehlendes bereichsübergreifendes Fachwissen als größte Hürde für die Skalierung von Edge-Initiativen. Lediglich 12 % der Unternehmen verfügen über ausreichend internes Personal, um Kubernetes-Cluster in verteilten Umgebungen zu verwalten. Beispielsweise verzögerte sich der Versuch eines multinationalen Lebensmittelverarbeiters, AWS IoT Greengrass mit On-Premise-Edge-Controllern von Emerson zu integrieren, aufgrund falsch konfigurierter Datenpipelines um neun Monate und verursachte dadurch Kosten in Höhe von 2,3 Millionen US-Dollar. Die komplexe Orchestrierung von Workloads über Edge- und Cloud-Ebenen hinweg – etwa die Gewährleistung von Echtzeitanalysen auf Controllern bei gleichzeitiger Synchronisierung historischer Daten mit Azure – erfordert Expertise in DevOps, OT-Sicherheit und AIOps. Diese Kombination ist in traditionellen IT-Teams selten anzutreffen.

Bildungseinrichtungen und Anbieter im globalen Markt für Edge-Controller arbeiten fieberhaft daran, diese Lücke zu schließen. Die 2023 gegründete SINEC Edge Academy von Siemens hat weltweit bereits 15.000 Ingenieure im Bereich Hybridarchitektur-Design zertifiziert, während die AWS-Zertifizierung „Edge Computing Specialty“ 2024 einen Anstieg der Anmeldungen um 200 % verzeichnete. Weiterbildung allein ist jedoch kein Allheilmittel; 41 % der Unternehmen haben weiterhin Schwierigkeiten, Fachkräfte zu halten, da diese von Industrieautomatisierungsriesen wie Rockwell und PTC abgeworben werden. Kleinere Hersteller stehen vor noch größeren Herausforderungen: Einem Forrester-Bericht aus dem Jahr 2024 zufolge verfügen 73 % der mittelständischen Unternehmen nicht über die nötigen Budgets für Managed Services von Drittanbietern, wodurch sie auf unterbesetzte interne Teams angewiesen sind. Solange standardisierte Frameworks und herstellerunabhängige Schulungsprogramme nicht weit verbreitet sind, werden Qualifikationsunterschiede das Potenzial des Edge-Controller-Marktes hemmen und den ROI für Anwender verzögern, die Skalierbarkeit, Sicherheit und Geschwindigkeit in Einklang bringen wollen.

Segmentanalyse 

Durch Bewerbung 

Edge-Controller sind in der Energieerzeugung unverzichtbar, da der Sektor auf die Echtzeitüberwachung und -steuerung dezentraler Anlagen wie Turbinen, Solarparks und Umspannwerke angewiesen ist. Dementsprechend entfallen fast 46 % des Marktanteils von Edge-Controllern auf Anwendungen in der Energieerzeugung. Moderne Kraftwerke setzen Edge-Controller ein, um Daten von Tausenden von IoT-Sensoren zu verarbeiten, die Variablen wie Spannungsschwankungen, Turbinenschwingungen und Temperaturgradienten erfassen. Beispielsweise sind die Sicam A8000 Edge-Controller von Siemens in die H-Klasse-Gasturbinen von GE integriert. Sie analysieren die Verbrennungseffizienz lokal, um die Brennstoffventile innerhalb von Millisekunden anzupassen und so die Leistung um 6–8 % zu steigern und gleichzeitig die Emissionen zu reduzieren. Auch die Solarparks von NextEra Energy nutzen Honeywell Forge Edge-Controller, um die Modulwinkel anhand von Wolkenvorhersagen zu optimieren und so den Energieertrag um 12 % zu erhöhen. Diese Anwendungen erfordern extrem niedrige Latenzzeiten, da Verzögerungen von mehr als 10 Millisekunden die Netzstabilität gefährden – ein absolutes No-Go in kritischen Infrastrukturen.

Regulatorische Vorgaben treiben die Verbreitung von Edge-Controllern weiter voran. Die North American Electric Reliability Corporation (NERC) setzt nun die CIP-014-Standards durch, die Echtzeit-Sicherheitsanalysen für Umspannwerke vorschreiben. Edge-Controller wie EcoStruxure Grid Analytics von Schneider Electric integrieren Videoüberwachungs- und Drohnenbilder mit KI-gestützter Bedrohungserkennung und reduzieren so die Reaktionszeiten auf unbefugte Zugriffe um 90 %. Auch die dezentrale Integration erneuerbarer Energien spielt eine Rolle: Die Offshore-Windparks von Ørsted nutzen ABB Ability™ Edge-Controller, um Lastschwankungen aufgrund intermittierender Windverhältnisse auszugleichen und eine stabile Netzsynchronisation zu gewährleisten. Angesichts alternder Infrastrukturen priorisieren Energieversorger die Modernisierung bestehender Systeme ohne Ausfallzeiten. Die Edgecross-Controller von Mitsubishi beispielsweise integrieren nahtlos 30 Jahre alte SCADA-Systeme mit modernen PV-Wechselrichtern und umgehen damit die Abhängigkeit von der Cloud.

Nach Branchensegmenten 

Branchenbezogen halten Produktionsanlagen mit 14,72 % den größten Marktanteil am Markt für Edge-Controller. Die starke Abhängigkeit der Produktionsanlagen von Edge-Controllern resultiert aus dem Bedarf, bestehende Maschinen mit intelligenter Automatisierung zu synchronisieren. Fabriken arbeiten in anspruchsvollen Umgebungen, in denen Cloud-Latenz präzise Aufgaben wie Roboterschweißen oder CNC-Bearbeitung beeinträchtigt. Toyota beispielsweise nutzt die CompactLogix Edge-Controller von Rockwell Automation, um Drehmoment- und Ausrichtungsdaten von Roboterarmen in Echtzeit zu analysieren und so Produktionsfehler im Werk in Kentucky um 15 % zu reduzieren. Auch die Industrie-4.0-Linien von Bosch nutzen die CX8200-Controller von Beckhoff, um OPC-UA-Daten von über 50 Maschinenmodellen zu erfassen. Dies ermöglicht vorausschauende Wartungszyklen, die ungeplante Ausfallzeiten um 22 % reduzieren. Edge-Geräte fungieren hier als Gateways und übersetzen proprietäre Protokolle wie Profibus in MQTT für Cloud-Analysen, ohne die bestehende Infrastruktur grundlegend zu verändern.

Der Aufstieg adaptiver Fertigungstechnologien verstärkt die Nachfrage nach Edge-Controllern. Das BMW-Werk in Spartanburg nutzt Siemens SIMATIC IPC mit Edge Computing, um Montageroboter dynamisch anhand von Echtzeit-Fehlererkennung durch 3D-Laserscanner zu rekalibrieren. Daten von über 20.000 Schweißungen pro Stunde werden lokal verarbeitet, um Parameter anzupassen und die Präzision um 30 % zu verbessern. Edge-Controller ermöglichen zudem vollautomatisierte Fabriken: Foxconns Werk in Chengdu verwendet WISE-Edge-Controller von Advantech, um AGVs bei Komponentenengpässen autonom umzuleiten und so Leerlaufzeiten um 40 % zu reduzieren. Angesichts der Volatilität globaler Lieferketten helfen lokale Analysen Herstellern, Cloud-Engpässe zu umgehen – ein entscheidender Wachstumsfaktor.

Nach Komponente

Hardware dominiert mit fast 56 % den Markt für Edge-Controller. Mikrocontroller und Sensoren bestimmen dabei die Kosten, da in industriellen Umgebungen robuste und leistungsstarke Hardware benötigt wird. Intels Atom x6000E-Prozessoren beispielsweise werden in den SPSen von Schneider Electric häufig eingesetzt, um deterministische Regelungsaufgaben bei Temperaturen bis zu 85 °C zu bewältigen – eine kritische Anforderung für Stahlwerke und Chemieanlagen. Ebenso treiben die Sitara AM6-Prozessoren von Texas Instruments die Ruggedcom RX1400-Controller von Siemens an und gewährleisten die Einhaltung des MIL-STD-810G-Standards für Vibrationsfestigkeit in Windkraftanlagen. Diese Komponenten bieten Zuverlässigkeit, wo cloudbasierte Alternativen versagen.

Industrielle Sensoren treiben die Hardware-Nachfrage im Markt für Edge-Controller weiter an. Die Ability™ Edge-Controller von ABB integrieren piezoelektrische Sensoren von Kistler zur Überwachung der Turbinenschaufelspannung in der Luft- und Raumfahrtindustrie und ermöglichen so Werkzeugweganpassungen in Echtzeit. In der Landwirtschaft nutzen die StarFire-Controller von John Deere MEMS-Beschleunigungsmesser von Bosch zur Analyse der Bodenverdichtung und zur dynamischen Anpassung der Saattiefe. Auch die zunehmende Verbreitung KI-fähiger Edge-Hardware spielt eine Rolle: Die Jetson Orin-Module von NVIDIA, die in Ultraschallgeräten von GE Healthcare integriert sind, verarbeiten 4D-Bilddaten lokal und reduzieren so die Diagnoseverzögerung um 40 %. Da die Industrie Autonomie und Präzision priorisiert, bleiben Hardware-Innovationen das Rückgrat des Marktes.

Nach Funktion 

Die Datenaggregation dominiert den Markt für Edge-Controller mit einem Marktanteil von über 34 %. Sie ist die Grundlage für Edge-Controller, da die Konsolidierung von Daten unterschiedlicher Sensoren und Maschinen entscheidend für verwertbare Erkenntnisse ist. In Ölraffinerien nutzt Shell beispielsweise die Rosemount 703-Controller von Emerson, um Korrosionssensordaten von über 500 Pipeline-Knotenpunkten zu aggregieren. Dies ermöglicht prädiktive Wartungsmodelle, die Leckagen um 25 % reduzieren. Auch FedEx setzt in seinen Smart Hubs AWS Panorama-fähige Edge-Controller ein, um LiDAR-, RFID- und CCTV-Daten zu vereinen und die Paketsortiergenauigkeit auf 99,3 % zu optimieren. Die Aggregation senkt die Kosten für den Cloud-Datentransfer durch das Filtern redundanter Daten – ein entscheidender Vorteil in bandbreitenbeschränkten Umgebungen wie Offshore-Plattformen oder ländlichen Versorgungsbetrieben.

Zu den wichtigsten Anwendungsbereichen von Edge-Controllern zählen der Energieausgleich und die vorausschauende Qualitätskontrolle. Die Umspannwerke von National Grid in Großbritannien aggregieren Echtzeit-Lastsignale mithilfe von Hitachi Lumada Edge-Controllern und leiten die Stromversorgung bei Spitzenlasten automatisch um, um Stromausfälle zu verhindern. In der Pharmaindustrie nutzen die Impfstoffproduktionslinien von Pfizer Kepware Edge-Controller von PTC, um Temperatur-, Druck- und pH-Wert-Daten aus Bioreaktoren zu erfassen und so die Einhaltung der FDA-Vorschriften gemäß 21 CFR Part 11 sicherzustellen. Da IIoT-Netzwerke stündlich 3 TB Daten pro Fabrik generieren, verhindert die Edge-Aggregation eine Überlastung der Cloud und ermöglicht gleichzeitig die Echtzeit-Erkennung von Anomalien.

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Regionalanalyse 

Nordamerika: Industrielle IoT-Einführung und Modernisierung des Energiesektors treiben die Marktführerschaft an.
Nordamerikas Umsatzanteil von 34,32 % am Markt für Edge-Controller basiert auf der aggressiven Einführung von Industrie 4.0 und der Modernisierung der Energieinfrastruktur in den USA. Über 40 % der US-amerikanischen Hersteller setzen Edge-Controller für die vorausschauende Wartung ein. So nutzt Chevron in seinen Permian-Basin-Anlagen die Rosemount 703-Controller von Emerson, um seismische Daten und Daten zur Pipelinekorrosion in Echtzeit zu verarbeiten und ungeplante Ausfallzeiten um 22 % zu reduzieren. Der 3,5 Milliarden US-Dollar schwere Fonds des US-Energieministeriums zur Stärkung der Netzstabilität hat den Ausbau intelligenter Stromnetze beschleunigt. Energieversorger wie Duke Energy integrieren Siemens Sicam A8000 Edge-Controller, um erneuerbare Energien optimal zu nutzen und die Sicherheit von Umspannwerken zu analysieren. Dadurch werden Reaktionszeiten von unter 10 ms zur Vermeidung von Stromausfällen erreicht. Strenge Datenschutzgesetze wie der CCPA zwingen zudem Branchen wie das Gesundheitswesen zur Einführung von On-Premise-Edge-Lösungen. Die Mayo Clinic nutzt beispielsweise GE Healthcares Edison Edge für MRT-Analysen, was die Einhaltung der HIPAA-Richtlinien gewährleistet und gleichzeitig die Diagnoseverzögerungen um 35 % reduziert. Investitionen in Cybersicherheit verstärken die Nachfrage zusätzlich; die Allen-Bradley-Steuerungen von Rockwell Automation, die mit Ciscos Secure Equipment Identity ausgestattet sind, schützen mittlerweile 60 % der US-amerikanischen Automobilwerke vor Ransomware-Angriffen auf SPSen.

Europa: Strenge regulatorische Vorgaben und nachhaltige Produktion treiben stetiges Wachstum an

Der europäische Markt für Edge-Controller profitiert von regulatorischen Vorgaben wie der DSGVO und dem EU-Grenzausgleichsmechanismus für CO₂ (CBAM), die eine dezentrale Datenverarbeitung und energieeffiziente Betriebsabläufe fordern. Über 55 % der deutschen Automobilwerke nutzen TSN-fähige Edge-Controller – Bosch Rexroths ctrlX CORE synchronisiert Montageroboter im BMW-Werk Leipzig und reduziert Zykluszeitabweichungen um 18 %. Auch die Förderung erneuerbarer Energien in der Region treibt die Verbreitung voran: Der Offshore-Windpark Hornsea Two von Ørsted setzt ABB Ability™-Controller ein, um die Turbinenleistung bei schwankenden Nordseewinden zu optimieren und die Produktion um 15 % zu steigern. Gleichzeitig fördern EU-geförderte Initiativen wie GAIA-X interoperable Edge-Cloud-Ökosysteme. Siemens und Schneider Electric arbeiten zusammen, um die Plattformen MindSphere und EcoStruxure in über 300 Werken zu integrieren und die Cloud-Abhängigkeit um 40 % zu reduzieren. Allerdings steht das Wachstum in Europa vor Herausforderungen – komplexe Nachrüstungen veralteter Systeme und eine 30-prozentige Qualifikationslücke im Bereich des hybriden Edge-Managements verlangsamen die Skalierung, obwohl die Siemens SINEC Edge Academy seit 2023 bereits 8.000 Ingenieure zertifiziert hat.

Asien-Pazifik: Produktionsausweitung und 5G-Verbreitung treiben hohes jährliches Wachstum an

Der Markt für Edge-Controller im asiatisch-pazifischen Raum steht vor einem rasanten Wachstum, angetrieben durch die Digitalisierung der Fertigung und den Ausbau der 5G-Infrastruktur. Chinas Initiative „Made in 2025“ hat Foxconns Werke in Shenzhen dazu veranlasst, die WISE-Edge-Controller von Advantech einzuführen. Diese ermöglichen die Echtzeit-Fehlererkennung an über 10.000 iPhone-Montagerobotern und senken die Ausschussquote um 20 %. Indiens Smart-City-Projekte setzen über 250.000 Edge-Controller für Verkehrs- und Energiemanagement ein. Die adaptiven Ampeln in Jaipur, die auf der Edge-nativen Plattform von ClearBlade basieren, reduzierten die verkehrsbedingten Emissionen um 25 %. Japans NEC nutzt private 5G-Netze, um Edge-Controller in Toyotas Werken zu unterstützen und erreicht so eine Latenz von 50 Mikrosekunden für autonome Gabelstapler. Die Fragmentierung hält jedoch an: Während südostasiatische KMU aufgrund von Budgetbeschränkungen hinterherhinken, nutzt Hyundai Heavy Industries in Südkorea Samsungs Exynos-basierte Edge-Controller zur Automatisierung des Schweißprozesses auf der Werft und verbessert so die Präzision um 30 %. Da sich die 5G-Abdeckung im asiatisch-pazifischen Raum seit 2022 verdoppelt hat, priorisieren die Branchen Edge-Lösungen mit geringer Latenz und positionieren die Region damit als zukünftiges Zentrum für Innovationen im Bereich Edge-Controller.

Führende Unternehmen auf dem Markt für Edge-Controller

• Advantech Co. Ltd.
• Beijer Electronics Group
• Brainboxes Ltd.
• Contec Ltd.
• Emerson Electric
• Ifm Electronic
• Intel Corporation
• Omron
• Roter Löwe
• WAGO
• Weitere prominente Spieler

Marktsegmentierungsübersicht

Nach Komponente

• Hardware 
  
  
  • Mikrocontroller
  • Prozessoren
  • Sensoren
  • Aktuatoren
• Software 
  
  
  • Edge-Analytics-Software
  • Software zur Verwaltung von Edge-Geräten
• Dienstleistungen
  • Beratungsleistungen
  • Systemintegrationsdienste
  • Support- und Wartungsdienste

Durch Bewerbung

• Stromerzeugung 
  
  • Solar
  • Wind
  • Wasserkraft
  • Thermal
• Stromverteilung 
  
  • Intelligentes Stromnetz
  • Mikronetz
• Energiespeicherung
  • Batteriemanagementsysteme
  • Energiespeichersysteme
  • Energieverbrauch
  • Intelligente Zähler
  • Homo Energy Management Systems
  • Gebäudeenergiemanagementsysteme

Nach Branchensegment

• Intelligente Häuser
• Bürogebäude
• Einzelhandelsflächen
• Produktionsanlagen
• Lagerhallen
• Versorgungsunternehmen
• Kraftwerke
• Netzbetreiber

Nach Funktion

• Datenaggregation
• Echtzeitanalyse
• Protokollübersetzung
• Sicherheit
• Geräteverwaltung

Nach Region

• Nordamerika
  • Die USA.
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
  • Westeuropa
    • Großbritannien
    • Deutschland
    • Frankreich
    • Italien
    • Spanien
    • Übriges Westeuropa
  • Osteuropa
    • Polen
    • Russland
    • Übriges Osteuropa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien und Neuseeland
  • Südkorea
  • ASEAN
    • Indonesien
    • Thailand
    • Singapur
    • Vietnam
    • Malaysia
    • Philippinen
    • Rest der ASEAN
  • Übriges Asien-Pazifik
• Naher Osten und Afrika (MEA)
  • Saudi-Arabien
  • Südafrika
  • VAE
  • Rest von MEA
• Südamerika
  • Argentinien
  • Brasilien
  • Restliches Südamerika