< zurück

Eine Anleitung zur Datenanalyse in der Fertigung - Working at the Edge

May 25, 2020

Eine Anleitung zur Datenanalyse in der Fertigung - Working at the Edge

Dies ist bereits der dritte Teil in einer Serie von Blog-Beiträgen über Fertigungsdatenplattform. In dieser Reihe zeige ich meine eigenen Erkenntnisse sowie die Anwendung von Technologien als integrierte Produktanwendungen von Critical Manufacturing.

Viele Unternehmen haben den Überblick über die verschiedenen Digitalisierungsstrategien verloren. Ein Indikator dafür ist, dass die bisherigen Investitionen insbesondere im Bereich der Datenanalyse und des IoT (Internet of Things) noch nicht die gewünschten Erfolge vorweisen können. In dieser Artikelreihe behandeln werden die unterschiedlichen Ursachen dafür.

Die Fertigungsindustrie kann nicht Basistechnologien des Transformationsprozesses umsetzen, anders als in vorangegangenen industriellen Revolutionen. Beträchtliche Mengen an generierten Daten werden ohne direkte Einsatzmöglichkeiten aufbewahrt: es handelt sich dabei um Dark Data.

Bevor wir uns in diesem Beitrag den Hauptelementen der Fertigungsdatenplattformen widmen, ist zunächst noch ein letztes Element zu verorten, welches sich außerhalb der Datenplattform befindet: Edge-Lösungen.

WORKING AT THE EDGE

Die wirklichen Herausforderungen an eine Datenplattform zeigen sich noch bevor die Daten die Plattform erreichen. Bei einer vollständig zentralisierten Lösung werden die Daten zur Verarbeitung von einem Endgerät an einen Server gesendet, wobei die Endausgabe der Daten am Endgerät erfolgt. Mit Edge-Lösungen findet eine partielle Verarbeitung nahezu am gleichen Datenpunkt statt, an dem die Daten erzeugt werden, sodass eine hybride Lösung vorliegt.

Moderne Lösungen werden immer wichtiger, um die schnelle Verarbeitung und Erzeugung großer Datenmengen zu gewährleisten, da die heutige Fertigung auf entscheidungsrelevante Informationen und nahezu in Echtzeit verfügbare Daten angewiesen ist. Edge-Lösungen sind ein kritisches Element der gesamten Datenplattform (wenn auch "außerhalb" der Plattform selbst), welches die Durchführung zahlreicher Operationen am Rand des Kundennetzwerks ermöglicht, möglichst nahe am Umfeld, in dem die Daten erzeugt werden.

Edge Computing ist ein schnell wachsender Markt, denn diese Herausforderungen sind nicht nur in der Fertigungsindustrie zu bewältigen.

Edge-Computing ist aus mehreren Gründen extrem wichtig:

Latenzzeit – Erfolgt die Verarbeitung der Daten in der Nähe der Datenquelle, dann müssen sie an einen entfernten Server übermittelt werden, egal ob in der Cloud oder on Premise. Die Folge ist, dass die Latenz im Netzwerk zwischen dem Gerät und der zentralen Datenverarbeitung erheblich sein und entsprechende Auswirkungen haben kann, insbesondere dann, wenn eine schnelle Reaktion oder Entscheidung erforderlich ist.

Kosten – Bei der Datengenerierung in sehr hoher Geschwindigkeit, reduziert die Datenverarbeitung am Netzwerkrand die Kosten für die Einspielung und Analyse großer Datenmengen, sowohl im Netzwerk als auch auf der Datenverarbeitungsebene.

Sicherheit – Auch das Thema Sicherheit rückt immer mehr in den Vordergrund, insbesondere wenn sensible Daten über das Netzwerk gesendet werden müssen. Die Kommunikation ist dabei zu meisternder Faktor, da gerade die Sicherheit auf Netzwerkebene das größte Sicherheitsproblem bei der Integration von IoT darstellt. Es ist möglich auf die lokale Speicherung einer bestimmten Datenmenge zur Einhaltung von Compliance-Vorschriften oder zur Vermeidung von Sicherheitsverletzungen zurückzugreifen, falls ein Edge-Computing-Gerät die verschlüsselte Kommunikation nicht unterstützt.

FehlerbehebungDie Bewertung des korrekten Betriebs des IoT-Geräts spielt ebenfalls eine sehr wichtige Rolle, denn die Auswirkungen einer möglichen Fehlfunktion kann erhebliche Probleme verursachen. Mit einer Software, die Edge-Networking-basiert ausgeführt wird, ist es daher möglich, solche Effekte zu minimieren.

Verfügbarkeit – In vielen IoT-Anwendungen ist die Netzwerkverbindung nicht zuverlässig. Für diese Fälle bieten Edge-Lösungen Zwischenspeicheranwendungen, mit denen Daten vorübergehend zwischengelagert werden können, bis eine Verbindung wiederhergestellt ist.

GREEN FIELD-PROJEKTE IN DER PRODUKTION EHER SELTEN

Die Datenplattformen und die Edge-Lösungen im Rahmen der Fertigung, insbesondere in diskreten Branchen, werden nicht als Green-Field-Projekte umgesetzt. Es gibt zwar auch einfache IoT-Geräte, die zu bestehenden (legacy) Systemen hinzugefügt werden können, um Grundinformationen zu erfassen, der Großteil der Datensätze wird jedoch über eine bereits vorhandene lokale Prozesssteuerungslösung, wie etwa eine SPS, an die Datenplattform weitergeleitet.

Das bedeutet, dass eine Edge-Lösung in der Lage sein muss, mit allen relevanten Schnittstellen der Steuerung zu kommunizieren. OPC (Open Platform Communications) ist ein allgemeiner Interoperabilitätsstandard zum sicheren und zuverlässigen Datenaustausch im Bereich der Industrieautomation. Generell wird OPC-UA am häufigsten verwendet wird, doch ist er keineswegs ein Standard. Vielmehr existieren viele spezifische Schnittstellen, die für einige Fertigungsbranchen typisch sind, z.B. SECS/GEM für die Halbleiterindustrie oder IPC CFX für die Elektronikmontage. Dazu kommen dann noch die eher IoT-spezifischen Protokolle wie MQTT, AMQP oder BLE und andere ältere und weniger leistungsfähige Schnittstellen wie etwa TCP/IP, datenbank- oder sogar dateibasiert. Die Edge-Lösung hat die Aufgabe, die hohe Komplexität, die durch unterschiedliche Schnittstellen verursacht wird, zu bewältigen und diese Detailinformationen von den übergeordneten Verarbeitungs-Layern zu trennen.

Während einige der erwähnten Softwareprogramme auf Industrierechnern, PCs oder sogar Servern ausgeführt werden, laufen einige der IIoT-Lösungen auf viel einfacheren Hardware-Plattformen, wie zum Beispiel auf einem Raspberry Pi.

Der Unterschied in der Fertigungsindustrie, im Gegensatz zu anderen Branchen, ist der Umstand, dass die Software gleichzeitig die Fertigungsprozesse steuert und ausschließlich Daten zur Analyse sammelt. Während mehrere Steuerkreise möglich sind, erfordern die softwarebasierenden Regelkreise eine Interaktion mit anderen Softwarelösungen, die auf höheren Layern eingesetzt werden, wie etwa das MES. Dieses Verfahren, das in einigen Branchen als Software-Interlocking bekannt ist, erfordert bestimmte Datenverarbeitungs- und Workflow-Funktionalitäten, die ebenfalls am Rande ausgeführt werden müssen.

EDGE WIRD ENTSCHEIDEND ZUR ANNÄHERUNG VON IT UND OT BEITRAGEN

Die Begriffe IT und OT sind außerhalb der Analyst-Community noch wenig bekannt, sie können jedoch einfach erklärt werden.

IT steht für Informationstechnologie und bedeutet in diesem Zusammenhang Rechen- / Datenverarbeitungssysteme wie z.B Manufacturing Execution Systems oder Operations Management (MES/MOM), Qualitätsmanagement (QMS), Asset Management oder Performance Management (EAM/APM) usw., die bestimmte Informationen wie Aufträge, Ressourcen, Qualitätsparameter, Zeitpläne und Materialien verwalten.

OT umfasst die Hard- und Softwarelösung, die für den Betrieb und die Überwachung von Produktionssystemen wie SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), DCS (Distributed Control Systems) und ICS (Industrial Control Systems) erforderlich ist.

Die Trennung von IT und OT erfolgte traditionell innerhalb verschiedener Unternehmen und hatte verschiedene (mitunter sogar entgegenstehende) Prioritäten. Edge-Lösungen unterstützen die Zusammenführung von IT und OT auf vereinten Plattformen mit gemeinsamen Informationsflüssen, sodass Kommunikation und Aktivitäten erheblich vereinfacht werden. Wie in einem der späteren Blog-Artikel über Datenwissenschaft erläutert wird, besteht eines der Hauptziele der Fertigungsdatenplattform in diesem Use Case darin, zuverlässige maschinelle Lernmodelle und -algorithmen zu entwickeln, die anschließend als Edge-Lösungen zur Automatisierung eingesetzt werden können, um bei jedem neu gesammelten Datenpunkt schnelle Steuerungsaktionen zu ermöglichen. Unternehmen, die in der Lage sind, OT/IT-Systeme und -Teams zu integrieren, werden die Transformation, die durch die generierten Daten ausgelöst wird, erfolgreich für ihren Unternehmenserfolg umsetzen können.

DIE ERFORDERLICHEN MERKMALE EINER EDGE-LÖSUNG

Unter Berücksichtigung aller zuvor genannten Aspekte gibt es drei grundlegende Anforderungen, die eine Edge-Lösung erfüllen muss:

Architektur

Eine Edge-Lösung muss sehr schlank und kompakt sowie idealerweise eine plattformübergreifende Anwendung sein angesichts der Vielzahl von Hardware-Lösungen, die für den Betrieb neben dem Equipment oder den IoT-Sensoren entwickelt wurden - einige davon mit sehr einfachen Einsatzmöglichkeiten. Die Notwendigkeit einer Verknüpfung mit verschiedenen Integrationsprotokollen erfordert eine Trennung zwischen dem für die Kommunikation erforderlichen Treiber und dem Controller, also der Software, die die Daten erfasst, verwaltet und orchestriert. Anschließend können zusätzlich neue Treiber zur Kommunikation mit den neuen oder industriespezifischen Protokollen erstellt und hinzugefügt werden.

Automatisierung

Die Edge-Lösungen werden zur Unterstützung automatisierter Arbeitsabläufe eingesetzt, da Fertigungsmaschinen zum einen einfache Sensordaten erfassen, zum anderen Daten-Transformation, -Pufferung, Abruf oder Empfang von Anweisungen, die durch weitere Softwarelösungen ausgelöst werden, bewältigen. Diese müssen möglichst re(konfigurierbar) sein und über die Möglichkeit eines Workflow-Debugging verfügen, um so mögliche Betriebsstörungen zu erkennen.

Zentrales Management

Eine zentrale Verwaltung solcher Lösungen einschließlich Überwachung, Fehlersuche, Simulation und automatischer Einbindung von Treibern, Controllern und Masterdaten ist angesichts der Vielzahl verteilter Automatisierungslösungen in der Fertigung und der erforderlichen Interaktion mit anderen Systemen notwendig.

Daher werden die bestehenden Softwarelösungen, die in der Industrie mitunter als Equipment Integration-Anwendungen bezeichnet werden, auch weiterverwendet. Diese müssen wahrscheinlich noch verbessert werden, damit sie den beschriebenen Anforderungen gerecht werden, wobei sie jedoch nicht durch einfachere generische IoT-Datenerfassungsgeräte ausgetauscht werden sollten. Das sind wahrscheinlich die wichtigsten "Datenquellen" für die Fertigungsdatenplattformen, auch wenn sie, wie wir später sehen werden, keineswegs die einzigen sind, die benötigt werden, um wirklich entscheidungsrelevante Informationen zu gewinnen. Im nächsten Artikel dieser Serie stellen wir Ihnen die erstaunliche Welt der Streaming-Analytik vor. Möchten Sie diesen und andere Beiträge zum Thema Industrie 4.0 weiterlesen, melden Sie sich hier an und erhalten Sie Benachrichtigungen über neue Beiträge per E-Mail.

Die englische Originalversion dieses Artikels von Francisco Almada Lobo (veröffentlicht am 28. April 2020) finden Sie hier.


< zurück
Freigeben:

Like us on Facebook!

Updates abonnieren

Abonnieren

Download White paper:

Five Ways Medical Device Industry Leaders Maintain their Manufacturing Edge
by Julie Fraser, Iyno Advisors
Download