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Kontron bietet einheitliche Konnektivitäts-Plattform mit wiederverwendbaren Schnittstellen

So entfällt die Sisyphusarbeit bei den Produktionsdaten
Kontron AIS bietet eine einheitliche Konnektivitäts-Plattform

Kontron AIS bietet eine einheitliche Konnektivitäts-Plattform
Konnektivität ist eine Grundvoraussetzung, um neue Konzepte im IoT-Kontext umzusetzen Bild: Kontron AIS
Datenbasierte Geschäftsmodelle und Anwendungen rund um IoT und Industrie 4.0 haben den Bedarf an großen Datenmengen aus der Produktion massiv gesteigert. Doch das Sammeln und Bereitstellen geeigneter Daten aus Sensoren und Steuerungen für weiterführende Analysen stellt Unternehmen in der Praxis noch immer vor viele Herausforderungen. Hier kann eine einheitliche Konnektivitäts-Plattform mit wiederverwendbaren Schnittstellen helfen.

Frank Geißler, Director Sales Kontron AIS GmbH in Dresden

Inhaltsverzeichnis
1. Die Zahl der Protokolle, Formate und Schnittstellen wächst
2. Skalierbarkeit macht den Unterschied
3. Ohne Zeitstempel sind Daten nicht aussagekräftig
4. Fabrik-AI im Kommen
5. Aufwände für Schnittstellenprogrammierung deutlich reduzieren
6. Konnektivität im Brownfield-Bereich

Mittlerweile nutzen 59 % der deutschen Industrieunternehmen mit mehr als hundert Mitarbeitern Anwendungen aus dem Bereich der Industrie 4.0. Das stellt eine aktuelle Studie des Digitalverbands Bitkom über den Digitalisierungsgrad in Fabriken fest. Weitere 22 % planen konkret den Einsatz solcher Anwendungen. Bei knapp drei Viertel der Unternehmen ändern sich durch Industrie 4.0 sogar ganze Geschäftsmodelle. Das Konzept von Industrie 4.0 basiert auf einer weitgehenden Vernetzung in Produktionsumgebungen. Allerdings unterscheiden sich die Datenquellen oft erheblich: Das reicht von Sensoren und Aktoren über Maschinensteuerungen (SPS oder PC-basierend) bis hin zu Robotersteuerungen. Gerade im Brownfield-Umfeld liefern ältere Maschinentypen als Datenoutput vielleicht nur ein Textfile. Bei Sensoren muss hingegen mit hohen Übertragungsfrequenzen teilweise im Millisekundenbereich umgegangen werden.

Die Zahl der Protokolle, Formate und Schnittstellen wächst

Konnektivität wird damit zur Grundvoraussetzung, um neue Konzepte im IoT-Kontext umzusetzen: Beispielsweise um mittels AI-Algorithmen Prozesse zu automatisieren und effizienter zu gestalten – oder mit Predictive Maintenance Produktionsausfälle zu vermeiden. Immer häufiger werden zudem Informationen an Cloud-Plattformen geliefert. Dafür kommen oft Cloud-Schnittstellen zum Einsatz, mit denen Fertigungsdaten über Protokolle wie REST, MQTT oder AMQP übertragen werden. Die Praxiserfahrung zeigt jedoch: Für viele Unternehmen ist das Thema Connectivity noch ungelöst. Die Experten in der Fabrik stehen dabei vor vielen Fragen: Wie lassen sich Maschinen mit IT-Systemen verbinden? Wie gelingt es, die Qualitätsdatenbank mit den richtigen Daten im korrekten Format zu füllen? Die Veränderung von Dateiformaten gehört dabei zum Alltag – zum Beispiel die Überführung einer CSV-Textdatei in das JSON-Format.

Skalierbarkeit macht den Unterschied

Für diese Herausforderung entwickelten die Softwareexperten der Tochterfirma Kontron AIS innerhalb der S&T-Gruppe zunächst im Rahmen von Kundenprojekten eine Lösung, die schließlich zum eigenständigen Produkt wurde: die Konnektivitäts-Plattform FabEagle-Connect. Die Software hebt sich von anderen Lösungen im Markt ab, die in der Regel nur als Eins-zu-Eins-Konverter für ganz bestimmte Datenformate fungieren, wie OPC zu MQTT. Stattdessen setzt man auf eine Middleware als Schicht mit eigener Logik. Darüber können multiple Quellen und Ziele über konfigurierbare Bausteine integriert werden. Solche Konfigurationen bestehen dann aus Komponenten für Konnektivität, Datenzugriff und Verarbeitung – zum Beispiel lassen sich Daten aus mehreren Maschinen vorbereiten und in eine Cloud-Anwendung liefern.

Ohne Zeitstempel sind Daten nicht aussagekräftig

Gerade das Thema Timeline von Daten stellt vielfach eine große Hürde da, um echten Nutzen aus den gesammelten Datenmengen zu ziehen. Nur mit eingefügten Zeitstempeln lassen sich die Daten auf der Zeitachse einordnen und mit anderen zeitbezogenen Informationen kombinieren. Klar ist: Ohne die Möglichkeit, Daten anzureichern, zu konvertieren und zu aggregieren, lässt sich diese Aufgabe nicht lösen.

Deshalb lassen sich in der Logikschicht der Middleware Puffer (Buffer) nutzen, um Daten zum Beispiel um einen Zeitstempel zu erweitern. Dafür lässt sich die In-Memory-Datenbank Redis einbinden, ein Open-Source-System aus dem Feld der NoSQL-Datenbanken. Mithilfe des Buffers gelingt es, Daten vor der Weitergabe zu bearbeiten, zu konfigurieren, Formate anzupassen und gegebenenfalls zu komprimieren. Das gilt natürlich auch für Daten, die direkt aus den Steuerungen kommen. Kontron AIS unterstützt Unternehmen bei Bedarf mit entsprechender SPS-Programmierung bei der Integration. Beispielsweise lassen sich so Mittelwerte bilden, anstatt eine Vielzahl von Einzelinformationen weiterzugeben. So können Verarbeitungsschritte in nachgelagerten Systemen oder Prozessen eingespart werden.

Fabrik-AI im Kommen

Das ist jedoch vor allem im Bereich von Big Data Analytics und AI (Artificial Intelligence) relevant. Machine Learning und speziell Deep Learning auf Basis von neuronalen Netzen findet auch in der Fabrik immer stärkere Verbreitung, weil sich viele Aufgaben – zum Beispiel beim Qualitätsmanagement – automatisieren lassen. Diesen Trend zeigt auch die Bitkom-Studie. Jedes siebte Unternehmen nutzt aktuell AI im Kontext von Industrie 4.0, bei größeren Unternehmen ab 500 Mitarbeitern ist es sogar fast ein Viertel.

Denn die mächtigen Datenmengen, die im AI-Umfeld benötigt werden, bringen eine Herausforderung der besonderen Art mit sich. Um entsprechende Volumina zu erreichen, müssen sehr viele Daten in der Breite erhoben und sinnvoll zur Verfügung gestellt werden. Meist werden sie am Edge erfasst und vorab zusammengezogen oder vorverarbeitet – nicht zuletzt aus Sicherheitsgründen oder um das Netzwerk nicht zu überlasten. Gerade Bilddaten von Kamerasensoren kommen etwa mit erheblichen Volumina einher. Über etablierte Methoden werden Daten so gefiltert, dass nur die benötigten Informationen in die Cloud-Schnittstelle gelangen.

Kontron stellt robuste Artificial-Intelligence-Plattform vor

Aufwände für Schnittstellenprogrammierung deutlich reduzieren

Skalierbarkeit spielt hier ebenfalls eine Rolle: Mit der Konnektivitäts-Plattform FabEagle-Connect können einfache Anwendungen später durch Konfiguration erweitert oder in mehrere, parallele Konfigurationen aufgeteilt werden. So erhöht sich der Datendurchsatz, gegebenenfalls kann damit aber auch die Redundanz sichergestellt werden.

Zudem setzt die Plattform auf Wiederverwendbarkeit von Schnittstellen und stellt vorkonfigurierte Standardschnittstellen bereit – beispielsweise um SPS-Daten in die Cloud zu schieben. Damit kann ein Programmieraufwand von mehreren Wochen eingespart werden. Grundsätzlich lässt sich mit dem Software-Werkzeug die Umsetzung sonst zeitintensiver Projekte oft auf wenige Tage reduzieren. Die Versionsverwaltung der Schnittstellen kann zudem über aktuelle IT-Management-Tools wie Github erfolgen. Damit können vorhandene Lösungen weitergenutzt werden.

Konnektivität im Brownfield-Bereich

Besonders spannend ist das Thema Konnektivität im Brownfield-Bereich. Mit FabEagle-Connect lassen sich sämtliche gängigen Maschinensteuerungen zum Beispiel von Siemens, Beckhoff oder Allen Bradley einbinden und Sensor- oder Prozesswerte mit Produktkennziffern verbinden. Im Rahmen von Lifecycle-Betrachtungen und für Themen wie Rückverfolgbarkeit fließen so auch Prozesswerte aus der Herstellung eines Produkts ein. In typischen Fabrikautomatisierungsprojekten gestaltet sich die Anbindung des Bestandsumfelds mit den IT-Systemen wie Fabrik-Monitoring, ERP oder Cloud fast immer als Herausforderung. Die Connectivity-Plattform kann dabei die vorhandenen Lücken schließen. Die Offenheit der Plattform sorgt dafür, dass auch kommende Standards einbezogen werden können. Kontron bietet dabei übergreifende Lösungen von der IoT-Hardware bis hin zur individuellen Softwarelösung. ge

Weitere Details:
http://hier.pro/HMNlB

Kontakt:
Kontron AIS GmbH
Otto-Mohr-Straße 6
01237 Dresden
Tel: +49 (0) 351 2166 0
www.kontron-ais.com
info@kontron-ais.com


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