Hersteller, die das volle Potenzial ihrer Anlagen ausschöpfen möchten, beschäftigen sich zunehmend mit der Frage, wie die betriebliche Effizienz mit Hilfe von Sensordaten aus dem Prozess gesteigert werden kann. Wartungsstrategien oder die Identifizierung von Engpässen und Bereichen mit unzureichender Leistung können so erkannt und analysiert werden.
War es in der Vergangenheit aufwendig, Remote-Konnektivität in Maschinen und Geräte zu integrieren, haben sich SPS, HMIs und Netzwerktechnologien in den letzten zehn Jahren erheblich weiterentwickelt und bieten heute viele Möglichkeiten zur Kommunikation. Meist erforderte der Aufbau einer IIoT-Anwendung eine benutzerdefinierte Programmierung, das Verständnis neuer Technologien und eine zuverlässige Konnektivität.
Komplexität zu geringen Kosten
Aufgabe solcher IIoT-Anwendungen ist es, bestehende Systeme zu ergänzen, ohne in den Echtzeitprozess einzugreifen. Dazu stehen verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung, IIoT-Fähigkeiten basierend auf dem Edge-Computing und damit verbundener Software aufzubauen. So können Lösungen sowohl in Brown- als auch in Greenfield-Situationen implementiert werden, unabhängig von der bestehenden Steurungs-Infrastruktur. Obwohl auch eine Standard-SPS einen Teil der IIoT-Datenverarbeitung leisten kann, so fügt ein Edge-Controller PC-ähnliche Funktionalitäten hinzu, wie sie für IIoT-Anwendungen unerlässlich sind. Industrial-Ethernet-Protokolle sind in der Fertigung weit verbreitet, und OPC oder MQTT bieten Methoden zur Übertragung von Prozessdaten von einem Tool zum anderen sowie in die Cloud. Die Web-Visualisierung ergänzt dabei ideal die IIoT-Analysen.
Edge-Computing erweitert die Möglichkeiten
Um eine Flotte verteilter Maschinen zu visualisieren und zu analysieren, müssen die Daten in der Cloud zur Verfügung stehen. Die Cloud-Kommunikation versetzt OEMs in die Lage, ihre Kunden weltweit zu unterstützen und gleichzeitig Zugang zu Informationen zu erhalten, die ihnen helfen, ihr eigenes Maschinendesign und deren Zuverlässigkeit zu verbessern. Edge-Control und webbasierte Visualisierung erweitern so die Automatisierungsfunktionalität durch die Bereitstellung von Dashboards, die den Zustand von Maschinen, Subsystemen und Komponenten anzeigen. So kann Wartungspersonal frühzeitig auf Probleme aufmerksam gemacht werden, während historische Daten für Machine-Learning- und KI-Funktionalitäten auch im Edge-Controller zur Verfügung stehen.
Viele Unternehmen unterstützen mittlerweile das Edge-Computing durch das Bereitstellen geeigneter Software-Tools in App-Stores wie dem PLCnext-Store von Phoenix Contact, dem Sick-App-Space, die ctrlX World von Bosch Rexroth oder der Industrial Edge Plattform von Siemens. Applikations-Entwickler erhalten darüber hinaus umfangreiche Unterstützung durch Portale wie Github sowie durch eine Vielzahl verfügbarer Open-Source-Bibliotheken in einer offenen Linux-Welt.
