Pascal Dresselhaus, Produktmanager Twincat, Beckhoff Automation, Verl
1. Datenerfassung legt die Basis 2. Datenanalyse einfach in IoT-Konzepte einbindbar 3. Services als neues Geschäftsmodell 4. Workbench reduziert die Engineeringkomplexität 5. Automatische Dashboards sparen viel Zeit 6. Individuelle Anpassungen jederzeit möglich 7. Fazit
Auf der Suche nach neuen Geschäftsmodellen haben viele Maschinenbauer und Systemintegratoren Daten als die entscheidende Grundlage für die Zukunft identifiziert. Basierend auf Prozessinformationen von Maschinen und Anlagen können Services in den Bereichen Betriebsdatenerfassung, Predictive Maintenance, Energieüberwachung und technischer Support realisiert werden. Da sich diese Geschäftsfelder meist als Zusatzgeschäft verstehen, ist es von besonderer Bedeutung, eine möglichst kosteneffiziente Lösung durch vereinfachtes Engineering bereitzustellen. Ein solches Engineering 4.0 ermöglicht die Beckhoff Automation GmbH & Co. KG aus Verl mit Twincat Analytics. Dieses reduziert nun zusätzlich die bisher aufwendige Dashboard-Erstellung auf einen einzigen Klick.
Ziel von Twincat Analytics ist die maschinenbaunahe, zentrale Datenanalyse von ein oder mehreren parallellaufenden Maschinen bzw. Anlagen (Bild 2). Dies gelingt durch optimal aufeinander abgestimmte Tools, integriert in einem durchgängigen Workflow von der Datenakquisition über die Kommunikation und Auswertung bis hin zur Darstellung in einem Analyse-Dashboard. Die Engineering-Werkzeuge verbinden dabei eine hohe Flexibilität mit intuitiver und einfacher Nutzung.
Datenerfassung legt die Basis
Der Analytics-Workflow beginnt bereits im Engineeringprozess für die eigentliche Maschinenapplikation. Wie im Twincat Engineering üblich sind alle Tools in Microsoft Visual Studio integriert. Als eine Kernfunktionalität ist der Twincat Analytics Logger bereits im Twincat-Standardprojekt eingebettet, so dass ein externes Konfigurationstool entfällt. Im Logger können Prozessdaten sehr einfach per Checkbox ausgewählt werden, um diese entweder per MQTT an einen Message Broker zu übertragen oder lokal auf der Steuerung in einer Datei abzulegen. Eine aufwendige Programmierung ist hierfür nicht notwendig. Lediglich die Optionen des Loggers, wie IP-Adresse, Datenkomprimierung, Authentifizierung oder TLS (Transport Layer Security), müssen konfiguriert sein, um die Kommunikation nach der Aktivierung des Maschinenprojekts aufzunehmen. Der Echtzeit-Logger eignet sich damit gut für hochaufgelöste Daten. Zusätzlich lässt er sich mit SPS-Aufrufen auch über das Steuerungsprogramm starten und stoppen.
Datenanalyse einfach in IoT-Konzepte einbindbar
Die mit Twincat Analytics einfach umsetzbare Infrastruktur eines Internet of Things (IoT) sorgt für eine Entkopplung der verschiedenen Applikationen. Alle MQTT-Clients müssen sich lediglich mit dem Message Broker verbinden und nicht untereinander. Es spielt dabei keine Rolle, ob sich der Message Broker im lokalen Netzwerk oder beispielsweise in der Cloud befindet. Die ausgehenden Verbindungen vom Client zum Broker vereinfachen das IT-Setup.
