Inhaltsverzeichnis
1. Schnittstellen und Industriestandards haben sich durchgesetzt
2. Die Applikation bestimmt das Konzept
3. Produktivität verschiedener Standorte vergleichen
4. Ohne Sicherheitsmaßnahmen geht es nicht
5. Hard- und Software vom Spezialisten
6. Passive Integration in den Feldbus
7. Azure und weitere Cloud-Anbieter
Längst hat sich die Erkenntnis durchgesetzt, dass nicht alle Daten in die Cloud gesendet werden müssen. Oft ist die Verfügbarkeit der Internetverbindungen in den Unternehmen nicht optimal, die Bandbreiten sind zu gering und die Latenzen zu hoch. Abhängig davon, wie viele Daten aus einer Maschine, einer Anlage oder aus einem ganzen Pool von Maschinen in die Cloud kommuniziert werden sollen, ist jedoch eine hohe Bandbreite erforderlich, um vor allem zeitkritische Informationen zuverlässig zu übertragen. Deshalb ist es sinnvoll, die Daten zu aggregieren, im Edge-Gateway zu verdichten und erst danach in die Cloud senden, um sie dort zu analysieren. Die geforderte Granularität ist dabei einzig von der Applika-
tion abhängig.
Maschinenbauer und Anlagenbetreiber haben großes Interesse daran, ihre Maschinen zu überwachen und den aktuellen Betriebszustand zu kennen, um dem Kunden einen besseren Service zu bieten. Oft fordern es aber auch die Endkunden, dass die Daten in einer Public- oder Private-Cloud für Analysezwecke zur Verfügung stehen.
Schnittstellen und Industriestandards haben sich durchgesetzt
In der Praxis haben sich Schnittstellen und Industriestandards wie Profibus, Profinet, Ethernet/IP oder Ethercat durchgesetzt. Deshalb sind verschiedene Methoden erforderlich, um auf die Feldbusdaten zuzugreifen. Werden in der SPS bereits Informationen aus unterschiedlichen Sensoren berechnet, stehen diese Daten auf dem Feldbus nicht zur Verfügung. Geheimnis ist es also, für jede Anforderung das richtige Werkzeug für die Datenaggregation zu haben.
Wer eine Edge-Computing-Lösung aufbauen möchte, muss bereits im Vorfeld klären, welche Daten benötigt werden; das Projektziel muss klar definiert sein. Dann folgt die Entscheidung, über welche Schnittstellen bzw. über welche Anbindungen diese Daten aggregiert werden können: Kommen sie aus der Steuerung, vom Feldbus, evtl. über IO-Link, oder vom Sensor direkt? Dann folgt die Überlegung, ob einzelne Daten weiter berechnet werden müssen, um beispielsweise aus hexadezimalen Zahlen Temperaturen zu ermitteln oder um sie zu skalieren.
Die Applikation bestimmt das Konzept
Letztendlich hängt es von der Applikation ab, welche Informationen benötigt und dazu in die Cloud gesendet werden müssen. In vielen Fällen beinhalten diese Informationen schützenswertes Prozess-Know-How, das nicht ungefiltert das Unternehmen verlassen soll und nicht für den Betrieb der Applikation erforderlich ist. Bei Predictive Maintenance geht es beispielsweise darum, rechtzeitig ein Muster für bestimmte Situationen zu erkennen. Also in der Regel möglichst lange, bevor Fehler oder Verschleiß auftreten. Predictive Maintenance basiert darauf, über einen bestimmten Zeitraum selektiv Daten zu sammeln, um daraus Muster zu erkennen. Diese Muster lassen sich mittels Künstlicher Intelligenz in der Cloud analysieren, um daraus Algorithmen abzuleiten. Anhand der Algorithmen können „on the edge“ Situationen erkannt und bei Bedarf eine Regelmaschine getriggert werden, die dann vordefinierte Maßnahmen einleiten kann. Ob der Produktionsprozess beschleunigt oder verlangsamt werden soll oder ob ein Mitarbeiter über mögliche Gefahren zu informieren ist, sind Entscheidungen, die von der lokal verfügbaren Decision Management Software getroffen werden kann. In der Praxis setzt sich deshalb der Trend durch, die Mustererkennung schon im Edge-Gateway auszuführen. Dieses Prinzip unterstützt auch Hilscher und hat es während der Hannover Messe gemeinsam mit seinem Partner X-Integrate gezeigt.
Produktivität verschiedener Standorte vergleichen
Soll die Produktivität verschiedener Standorte verglichen werden, müssen sogenannte KPIs definiert und mittels eines Algorithmus berechnet werden. Dieser Schritt erfolgt lokal, nur das Ergebnis gelangt in die Cloud. Ein individuell gestaltetes Cockpit in der Cloud visualisiert diese Informationen. Diese Struktur kommt in der Industrie-Praxis immer in ähnlicher Weise zum Einsatz. Datengewinnung aus Maschinen mit heterogenen Feldbussystemen oder Steuerungen, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse, Datenvisualisierung oder die Steuerung eines Decision Management Systems.
Ohne Sicherheitsmaßnahmen geht es nicht
Je mehr Zwischenfälle in der Praxis bekannt werden, desto größer ist die Aufmerksamkeit bei der Datensicherheit. IT-Security ist ein vielschichtiges Thema, das bei dem Schutz der Maschine beginnt. Jedes Device mit einer Schnittstelle zur Enterprise IT stellt ein potentielles Risiko dar, angegriffen zu werden. Um möglichst wenige solcher Angriffsvektoren zugänglich zu machen, bietet sich der Einsatz eines
Edge-Gateway an, das die Rolle einer Firewall zwischen den Netzwerken übernimmt. In diesem Szenario reduziert sich der Aufwand für die sicherheitsrelevante Pflege von Komponenten, beispielsweise bei dem Patch-Management, deutlich. Da Edge-Gateways auch Verbindungen zwischen mehreren Maschinen und der IT aufbauen können, muss sichergestellt sein, dass Verbindungen nur zwischen authentifizierten Partnern hergestellt werden können. Dazu ist eine
Public Key Infrastructure und deren Management die geeignete Wahl. Damit werden die Verschlüsselung der Kommunikation und die Validierung der Verkehrsbeziehungen gleichzeitig ermöglicht. Um auftretende Sicherheitslücken zu schließen, sollten zudem das Betriebssystem und dessen Komponenten regelmäßig aktualisiert sowie nicht verwendete Services im Edge Gateway abgeschaltet werden.
Rechenleistung und Performance beim Edge-Computing stehen heute ausreichend zur Verfügung. Die Edge Gateway Familie von Hilscher skaliert bei Speicher und Prozessoren. Sollte es trotzdem einen Engpass geben, ließe sich ein Teil der Datenverarbeitung ins Datacenter verlagern. Auch dort könnte eine Datenbank zum Einsatz kommen, auf der sich analytische Funktionen ausführen lassen. In virtualisierten Umgebungen der Private- oder Public-Cloud stehen immer ausreichend Ressourcen zur Verfügung.
Hard- und Software vom Spezialisten
Hilscher bietet Edge Gateways in unterschiedlichen Leistungsklassen an. Das Basis-Gateway basiert auf der Raspberry-PI-Hardware und ist in zwei Ausprägungen verfügbar. Als netPI bietet es dem Benutzer die Freiheit, eigene Lösungen zu entwickeln. Hilscher liefert hierfür ein Betriebssystem und eine Docker-Umgebung mit, für die der Anwender seine eigenen Anwendungen als Container bereitstellen kann. Bei dem netPI handelt es sich um eine von Hilscher weiterentwickelte Raspberry-PI-Hardware, in die der Hilscher-netX-Kommunikations-Controller integriert ist.
Das netIOT-Connect-Gateway basiert auf derselben Hardwareplattform, bietet aber zusätzlich einen umfassenden, vorinstallierten Software-Baukasten. Alle netIOT-Edge-Gateways lassen sich damit als aktive Teilnehmer in ein Automatisierungsnetzwerk einbinden. In diesem Fall kann die Steuerung Daten aus dem Gateway lesen und auch Daten zur weiteren Verarbeitung auf das Gateway schreiben.
Passive Integration in den Feldbus
Ab dem netIOT-Remote-Gateway ist die passive Integration in den Feldbus möglich. Mit dieser Entwicklung kann der Datenverkehr mitgehört werden, ohne das die Steuerung hierfür angepasst werden müsste. Dabei können alle Daten von dem Feldbus gelesen, aber keine Daten auf den Feldbus geschrieben werden.
Das On-Premise-Gateway am oberen Ende der Gerätereihe ist mit einem SSD-Festplattenspeicher ausgestattet, auf dem eine Informix-Datenbank mit Analytic-Funktionen zum Einsatz kommen kann. Informix bietet die Möglichkeit, die Tabellen sowohl als relationale als auch als zeitserielle Datenbanken zu organisieren. Während eine relationale Datenbank zeilenweise wächst, wächst eine zeitserielle Datenbank spaltenweise. Mit jedem Messergebnis wird eine weitere Spalte hinzugefügt. Somit hat jeder Sensor seine eigene Zeile und jeder Messpunkt fügt eine Spalte in einem vorgegebenen Zeitraster hinzu. Dieser Mechanismus bietet Vorteile in der Geschwindigkeit beim Speichern und Auswerten von Daten. Informix kann daraus auch virtuell eine relationale Datenbank Darstellung zur weiteren Verarbeitung generieren. Darüber hinaus ist Informix bereits mit einer Vielzahl an Rechen- und Analyse-Funktionen ausgerüstet.
Aber auch der Edge-Server ist ein vorinstallierter Service, mit dem automatisiert Daten aus einer Profinet- oder einer IO-Link-Umgebung generiert werden können. Der Service kann Topologien erkennen, sowie unabhängig vom Feldbusbetrieb azyklisch Parameter aus Sensoren auslesen und mit semantischen Informationen anreichern. Semantische Informationen vereinfachen der Applikationsentwicklung das Arbeiten mit den bereitgestellten Daten erheblich. Alle netIOT-Gateways bieten Schnittstellen wie OPC UA, MQTT oder REST-APIs an.
Azure und weitere Cloud-Anbieter
Hilscher unterstützt bereits Bluemix von IBM, SAP Leonardo, Microsoft Azure und viele weitere Cloud-Anbieter. Neben dem Standard-Set an Softwaretools für die industrielle Kommunikation bietet Hilscher weitere Tools, die zusätzlich lizensiert werden können. Darunter befinden sich Werkzeuge für die Überwachung und Visualisierung von Netzwerktopologien sowie die Analyse der Qualitätsparameter auf Ethernet Frame-Ebene. Darüber hinaus verbindet der optionale SAP Asset Intelligence Network Connector die Gateways mit dem gleichnamigen SAP Cloudservice. ge
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