Schnittstellenprobleme minimieren
FabEagle Connect bietet konfigurierbare und zuverlässige Schnittstellen für Industrie-4.0- und IoT-Anwendungen (Quelle: Kontron)
Nur ausgewählte Maschinen- und Sensordaten sollten in die Cloud wandern. Das gilt nicht nur aus Latenz- und Sicherheitsgründen, sondern auch, um Netze nicht zu überlasten. Das bedeutet, Daten müssen an der Edge vorverarbeitet und für unterschiedliche Anwendungen in hybriden Infrastrukturen bereitgestellt werden. Dafür ist eine Middleware notwendig, die Daten zwischenspeichern kann, um sie mit Timestamps anzureichern, sie zu aggregieren, zu komprimieren oder zu konvertieren. Nur so werden Informationen für Data Analytics nutzbar und vergleichbar.
Das kontron susietec Toolset leistet zudem einen wichtigen Beitrag, die Schnittstellenproblematik zu beherrschen. Typischerweise dient ein Großteil der Daten aus den Steuerungen und Sensoren zur Prozesssteuerung bei der Kopplung der in die Prozesskette integrierten Systeme. Erfahrungsgemäß ist in vielen Projekten auch eine Anbindung der Produktionssteuerung mit einem ERP-System notwendig. Als Konnektivitäts-Plattform stellt das susietec-Toolset durchgängige Security-Features bereit und bündelt alle Schnittstellen transparent. Eine Vielzahl von standardisierten Schnittstellen ist bereits verfügbar, sodass bei der Integration neuer Systeme oft nur kleine Anpassungen erforderlich sind.
Schrittweise nach Plan vorgehen
Anstatt in eine riesige Lösung mit viel überflüssigem Ballast zu investieren, sollen Unternehmen genau die Komponenten des kontron susietec-Toolsets nutzen können, die sie für den jeweiligen Anwendungsfall benötigen. Das können Automatisierungsansätze in der Produktion sein, Control-Themen im Back Office, Optimierungen im Feldservice oder Apps, mit denen Prozesse visualisiert und verschlankt werden. Das Motto lautet: Digitalisierung leichtgemacht. Die einzelnen Applikationen sind untereinander so vernetzt, dass Unternehmen eine durchgängige, integrierte IIoT-Landschaft schaffen und diese schrittweise an neue Anforderungen anpassen können.
Wie das schrittweise Vorgehen in der Praxis funktioniert, zeigt ein Beispiel aus dem Sondermaschinenbau: Zunächst ging es darum, Fehlermeldungen auszuwerten und die Basis für Predictive Maintenance zu legen. Schon bald sollten die Servicetechniker darüber hinaus Meldungen auf ihr Tablet oder Smartphone bekommen. Darauf wurde dann schließlich ein Modul aufgesetzt, das die gesamte Einsatzplanung, die Terminkoordination, das Ersatzteilmanagement und den Support vor Ort managt. Oft kommen im Lauf der Zeit immer neue Anforderungen aus der Praxis hinzu, sobald der Mehrwert und die Möglichkeiten der Vernetzung erkannt wurden. Dennoch gilt es, etwa bei AI und Machine-Learning-Konzepten genau hinzuschauen, und Expertise ins Boot zu holen. Denn: Nicht alle Anwendungsmöglichkeiten lassen sich wirtschaftlich umsetzen.