Blog : Warum IIoT das zentrale Zukunftsthema im Maschinenbau ist ...

IIoT hat das Potential, den Maschinenbau nachhaltig zu reformieren. Der Sprung auf den Datenzug muss in allen Branchen vollzogen werden, andernfalls droht der Verlust der Marktposition. Während große Firmen Entwicklungen in diesem Bereich vorantreiben und bereits heute davon profitieren, stellt sich im Mittelstand die Frage, wie die Reise vom physikalischen Produkt hin zum IoT-Teilnehmer gestartet und effizient begangen werden kann. Noch vor kurzem gab es Unsicherheiten über die dabei einzusetzenden Technologien, doch mittlerweile kristallisieren sich Standards zur Maschinendatendigitalisierung heraus.

Der europäische Mittelstand ist hervorragend für die IIoT-Szenarien vorbereitet: Der Automatisierungsgrad und damit die vorhandene Datenbasis ist groß. Darüber hinaus nutzen bis zu 98 Prozent der Maschinenbauer bereits jetzt Ethernet-basierte Kommunikationsprotokolle, um ihre SPS anzubinden. Während nach wie vor historisch bedingt Profinet die Landschaft dominiert, hat sich OPC UA zumindest in Europa als de-facto Standard für IIoT etabliert – mit immer größer werdender Bedeutung auch in Amerika und Asien. Es ist davon auszugehen, dass ein Großteil der neuen Maschinengeneration auf OPC UA setzen wird, womit eine Vereinheitlichung der Datenaufnahme-Technologie passiert. Diese Daten werden üblicherweise in eine zentralisierte Cloud-Plattform wie Senseforce transferiert, um den hohen Anforderungen an Speichertechnologie und Rechenleistung für die aufwendigen Analysen von großen Datenmengen gerecht zu werden.

Es bietet sich an, zwischen OPC UA Server und Cloud ein Edge-Gateway zu installieren, das die vom OPC UA Server zur Verfügung gestellten Daten aufnimmt, bei Bedarf normalisiert und sicher in die Cloud überträgt. Als Übertragungsprotokoll hat sich hier MQTT aufgrund der geringen Implementierungskomplexität und der äußerst leichtgewichtigen, bandbreitenschonenden Message-Architektur etabliert. AMQP sei hier als ähnlich fähige

Alternative genannt, wobei alle größeren IIoT Anbieter wie auch Senseforce beide Schnittstellen anbieten.

Der Edge-Komponente kommen neben dem reinen Aufnehmen und Transferieren der Daten noch weitere äußerst relevante Aufgaben zu:

Datennormalisierung sicherstellen: Um eine möglichst hochwertige Datenanalyse und somit maximalen Mehrwert sicherzustellen, ist eine hohe Datenqualität und somit Datennormalisierung über den gesamten Maschinenpark hinweg notwendig. Feature-Extraction – also das Extrahieren von relevanten Informationen bereits auf Edge-Level –, Voraggregationen als auch einfache Umrechnungen von Einheiten auf Edge-Level haben sich dabei als erfolgreiche und notwendige Maßnahmen herausgestellt.

Message-Integrität sicherstellen: Die Netzqualität in vielen relevanten Einsatzorten der Maschinen entspricht nicht den Optimalbedingungen. Verbindungsabbrüche und geringe Bandbreiten sind nach wie vor Realität. Das Edge-Gateway muss somit die zu übertragenden Daten auch über mehrere Tage und Woche hinweg lokal und sicher zwischenpuffern können.

Sicherheit: Die Berichte über millionenfach im Internet hängende, unsichere IoT Geräte haben die Debatte über Security im IIoT-Umfeld neu entfacht. Ein stichhaltiges Security-Konzept von der Maschine bis zum Anwender der Cloud-Plattform sind Voraussetzung, um gegen Angriffe gewappnet zu sein. Verwendung von state-of-the-art Verschlüsselung, Authentifizierung

und Autorisierung als auch Methoden zur Minimierung der Angriffsfläche sind nur ein Teil der

zu implementierenden Maßnahmen. Komplettlösungen wie Senseforce erleichtern hier durch fachmännisch implementierte und erprobte Maßnahmen die Umsetzung eines hohen

Security-Standards.

Die Frage, welche Daten gesammelt werden sollen, erübrigt sich hingegen in vielen Fällen. Aufgrund des hohen Automatisierungs- und Regelungsgrades moderner Maschinen stehen bereits eine Fülle von Daten zur Verfügung. Die Verwendung von Umgebungs-Informationen wie Drücke, Temperaturen, Windgeschwindigkeiten als auch von maschinenspezifischen Daten wie Momente, Ströme, Spannungen und Achs-Geschwindigkeiten erlaubt bereits die Umsetzung verschiedenster Use-Cases beginnend vom Engineering, über Service bis hin zu Einkauf und Verkauf. Für die Umsetzung jener Szenarien ist eine umfangreiche Datenanalyse- und Management-Lösung notwendig, die entsprechend auch die großen IIoT-Datenmengen hantieren kann.

Software-Architekturen und IT-Technologien für eine skalierbare Lösung sind nötig. Senseforce setzt hierbei auf eine Microservice-Architektur, um alle relevanten Analyse- und Management-Funktionalitäten modular je nach Bedarf hinzufügen bzw. entfernen

zu können. Ein Datenabstraktionslayer bindet die auf IIoT optimierte, hochskalierbare, clusterfähige Datenbank an die Microservice-Applikation an. Umfangreiche, direkt in die Plattform integrierte Usermanagement und Gruppen/Rollenkonzepte erlauben zum einen das Ausrollen unternehmensintern auf diverse Abteilungen als auch die Einbindung von Endkunden und somit die Erschließung von neuen Geschäftsmodellen. Ein grafischer Formeleditor, R/Pything scripting engines, Statistik und Machine Learning Tools, grafische Werkzeuge zum Erstellen von Datenvisualisierungen, Reports und regelbasierte Notifications sind dabei ein Auszug des Feature-Sets.

Neben der technisch sauberen und hochwertigen Implementierung der IIoT-Anwendung ist der Anwender der Plattform stets im Fokus zu halten. Nachdem die Themen Security, Skalierbarkeit und Performance mittlerweile im Ansatz gelöst sind, wird immer deutlicher, dass IIoT nur dann erfolgreich sein kann, wenn die verwendete IIoT-Technologie unternehmensweit von vielen Mitarbeitern eingesetzt und unterstützt werden kann. Technologien wie Senseforce setzen deshalb auf ein modernes User-Interface und maximale Abstraktion der komplexen technischen Details, um eine möglichst große Masse an Endanwendern abzuholen. Das wichtigste Element bei IIoT werden nicht die technischen Details sein, das wichtigste Element ist der Mitarbeiter als Erzeuger und Empfänger von datenbasierten Mehrwerten.