Modulares Feldbussystem - Bild: Murr Elektronik
Modulares Feldbussystem mit robuster Ausführung in IP67: Bis zu 32 Module sind mit nur einer Knotenadresse verknüpfbar. Bild: Murr Elektronik

Mit zunehmender Anzahl von Geräten zur Steigerung der Produktionseffizienz wächst die Flut an erhobenen Daten. Doch wie gewinnt man effizient Ergebnisse daraus? Bei Beckhoff können Sensorinformationen wie beispielsweise Messdaten zum Rohstoffverbrauch über EtherCAT an die SPS geliefert und dort direkt mit den entsprechenden Condition-Monitoring-Bibliotheken der Engineering- und Steuerungssoftware TwinCAT abgeglichen werden. Bei verteilten Maschinensteuerungen können die Prozessdaten einzelner SPS-Module zusätzlich zyklussynchron auf einem lokalen Server oder in der Cloud aggregiert und weiter ausgewertet werden, um Stillstandzeiten zu minimieren.

Die Kommunikation mit der Cloud erfolgt dabei über die gängigen Protokolle wie MQTT, AMQP oder OPC UA. Doch mit zunehmender Komplexität wächst auch das zu übertragende Datenvolumen in die Cloud. Hohe Latenzzeiten im Netzwerk sind bei Anwendungen wie dem autonomen Fahren kritisch, da es nicht nur um Prozessoptimierung, sondern um Vermeidung lebensbedrohlicher Situationen geht. Daher macht es Sinn, Daten direkt am Entstehungsort zu analysieren. Diese Edge Computing genannte Datenverarbeitung ermöglicht eine effiziente Nutzung der Netzwerke, da nur definierte und rechtlich vorgegebene Datensätze an das Rechenzentrum übertragen werden.

Computer mit mehr Rechenleistung

Doch dafür benötigen lokale I/O-Module zusätzliche Rechenleistung. Hardwarehersteller wie HPE und Dell passen ihre Gateways bereits an. Auch Software-Anbieter sind gefragt. PTC wird zukünftig hybride Modelle unterstützen, bei denen die Communication-Plattform Kepware als Schnittstelle zwischen Steuerungssystemen und der Technologie-Plattform Thingworx fungiert. Dort können Anwender über das sogenannte Rapid Application Development (RAD) mithilfe modellbasierter Entwicklung und Mashup-Tools IoT-Anwendungen zu Visualisierung der gesamten Wertschöpfungskette erstellen.

Acme hat über ihre Smart-Farms-Anwendung sofort alle Details eines Anbaulandes wie Feuchtigkeit und Saatkorn- oder Düngemitteldichte im Blick. Produktions-, Wartungs- und Servicepläne sowie Ausfallzeiten in der Produktion lassen sich mit dem automatisch lernenden ThingWatcher optimieren. Dieser liest ohne Unterbrechung den Datenstrom eines Sensors 30.000 Mal pro Sekunde ab, erlernt so den Normalzustand und erkennt Anomalien in Echtzeit, ohne Daten speichern zu müssen. Bei der Konzeption von IoT-Plattformen spielen die Schnittstellen zur Cloud eine maßgebliche Rolle. Unterschiedliche Standards und Plattformen erschweren die Umsetzung, insbesondere im Mittelstand.

Um dem entgegenzuwirken, baut die Telekom eine flexible Multi-IoT-Plattform und vereint in ihrem Cloud-Rechenzentrum die Lösungen verschiedener Anbieter. Im sogenannten House of Clouds in Biere, das bis 2018 von derzeit zwei auf insgesamt fünf Rechenzentren mit jeweils 30 Petabyte Rechnerleistung anwachsen soll, werden Microsofts Azure als Erstes gefolgt von Cisco Fog (geplant 2016) und Huaweis IoT-Suite (geplant in 2017) zusammengeführt.

Damit wird für Anwender die übergreifende, endgeräteunabhängige Nutzung von IoT-Lösungen möglich. Plug-and-Play-Starterpakete innerhalb der skalierbaren Plattform sollen mittelständischen Unternehmen den Einstig in IoT-Anwendungen vereinfachen. Daten, die von verschiedenster Hardware wie Sensoren oder Maschinen stammen können und die dem deutschen Datenschutzrecht unterliegen, werden mit einer Empfangskapazität von 259 Terabyte pro Sekunde auf der Multi-IoT-Plattform gesammelt, über Gateways an die präferierte Plattform geleitet und dort verarbeitet. Nur T-Systems als Betreiber der Multi-IoT-Plattform und die Nutzer selbst können auf die Daten zugreifen.

IoT-Komplettpakete, die beispielsweise von Aufzugherstellern zur vorausschauenden Wartung genutzt werden, erlauben die Darstellung der Daten über ein Webinterface. fa

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