Über das Internet der Dinge (Internet of Things = IoT) sollen bis zum Jahr 2020 weit mehr als 25 Milliarden Objekte (Things) vernetzt werden. Zahlreiche dieser "Connected Things" kommen für Datensammelaufgaben zum Einsatz . Die Datensammelfunktionen dieser "Things" basieren auf Sensoren, die auf verschiedene Weisen mit einer Zusatzsoftware verbunden sind. Im einfachsten Fall ist der Sensor mit einer Smartphone-App, in anderen Anwendungen direkt mit einer Cloud-Plattform im Internet gekoppelt. Solche "Smart Connected Sensors" erfordern allerdings eine anspruchsvolle und vielschichtige IoT-Middleware, wie der von SSV entwickelte Technologie-Stack "Thinglyfied".
Thinglyfied ist der Name einer Middleware-Plattform, um Komponenten und Systeme in der Feldebene mit der Cloud zu verbinden. Da ein Feldgerät aus Komplexitätsgründen und mit Blick auf die IT-Security oft nicht direkt mit einer Cloud kommunizieren kann/darf, kommt genau hier Thinglyfied als Bindeglied zum Einsatz.
Thinglyfied ermöglicht so eine neue Generation vernetzungsfähiger Sensoren. Wir nennen sie "Smart Connected Sensors (SCS)". Dabei gilt für uns folgende Differenzierung:
Sensor: Element zur Messgrößenerfassung mit analogem Ausgang. Aus der physikalischen Messgröße wird ein korrespondierendes analoges Ausgangssignal (Strom, Spannung, Widerstand) erzeugt.
Smart Sensor: Neben dem Sensorelement zur Messgrößenerfassung existiert eine integrierte Signalkonditionierung und ein zusätzlicher Mikroprozessor für die Signalverarbeitung. Der Sensormesswert steht über eine digitale Schnittstelle (z. B. Modbus, CAN, CANopen, IO-Link, Ethernet usw.) zur Verfügung.
Smart Connected Sensor: Smart Sensor mit Verbindung zu einer Cloud-Serviceplattform. Per Cloud lassen sich Zusatzfunktionen realisieren, z. B. der Abgleich der vom Sensor erhaltenen Messgröße mit einer Datenbank, um bei Bedarf einen Alarm oder eine Benachrichtigung zu verschicken.
Für Anbieter von Sensoren, Maschinen oder Anlagen gibt es in Zeiten der digitalen Transformation zwei Möglichkeiten, die eigene Unternehmenszukunft zu gestalten:
1. Abwarten, bis eine Amazon- oder Uber-Kopie mit einem disruptiven Geschäftsmodell in die eigenen Märkte eindringt und die Spielregeln verändert.
2. Umgehend anfangen, ein digitales Geschäftsmodell zu entwickeln und möglichst schon morgen für bereits existierende Produkte SCS-Erweiterungen mit Daten-basierten Services anbieten.
Dabei müssen nur die verborgenen digitalen Werte in Form bereits vorhandener Daten erkannt und genutzt werden. Gerade in Hinblick auf Condition Monitoring und Predictive Maintenance ist es ein relativ kleiner Schritt, die eigenen Produkte mit wertvollen neuen Eigenschaften in Form intelligenter Schnittstellen und Services aufzurüsten und die eigene Wettbewerbsfähigkeit im internationalen Vergleich deutlich zu verbessern.
Gewinnen wird derjenige, der aus Daten wertvolle Informationen erzeugen und für die eigenen Kunden weiterführende Muster erkennen kann.
Wir beraten Sie gerne, wie in Ihrem Unternehmen die digitale Transformation erfolgreich realisiert werden kann.
Der Fachbeitrag "Internetfähige Sensoren für die Automatisierung" gibt einen Überblick, wie Sensoren in Zukunft in der Automatisierung eingesetzt werden können und welche Anforderungen die Sensoren erfüllen sollten.
Der Hype um das Internet der Dinge bringt im Konsumerbereich ständig neue Sensor-basierte Produkte hervor, die in großen Stückzahlen vermarktet werden: Fitness-Armbänder und Personenwaagen mit Internetanbindung, Laufschuhe mit integrierten Beschleunigungssensoren, Smart Watches usw. Über die mit diesen Geräten gewonnenen Daten werden dem Nutzer dann weitere Zusatzfunktionen angeboten.
In der Industrie ist man deutlich vorsichtiger. Um z. B. im Maschinen- und Anlagenbau verwertbare Daten zu gewinnen und daraus Informationen abzuleiten, sind spezielle Sensoren erforderlich. Diese müssen sich auf Grund der langen Lebenszyklen einer Maschine bzw. Anlage nachträglich integrieren lassen und eine effektive Datengewinnung ermöglichen. Darüber hinaus sind besondere Sicherheitsbelange in Hinblick auf den Datenschutz und die IT-Security zu beachten (AGBs, wie im Konsumerbereich, werden hier nicht funktionieren).
Das aktuelle Angebot der Sensorhersteller ist auf diese Herausforderung aber noch nicht vorbereitet. Es werden bestenfalls "smarte Sensoren" angeboten. Daher ist der Daten-Hype der Konsumerelektronik bislang auch mehr oder weniger spurlos an der Industrieelektronik vorbeigezogen. Die industrielle Elektronik benötigt einen Smart Connected Sensor, also einen Sensor mit Internetverbindung und entsprechenden Zusatzfunktionen.
Ein Smart Sensor beinhaltet neben der eigentlichen Messgrößenerfassung auch die komplette Signalaufbereitung und Signalverarbeitung im gleichen Gehäuse. Er besitzt üblicherweise eine digitale Schnittstelle (z. B. Modbus, CAN, CANopen, IO-Link, Ethernet usw.) zur Kommunikation mit übergeordneten Systemen. Sogar Varianten mit integriertem Mobilfunkmodem hat der Markt zu bieten.
Zu einem Smart Connected Sensor (SCS) gehört allerdings auch immer eine spezielle Cloud-Serviceplattform (z. B. eine Private Cloud), an die der Sensor Daten weitergeben kann, ohne dass dafür ein zusätzliches Engineering erforderlich wäre. In der Cloud wird ein virtuelles Datenabbild des Sensors geschaffen und mit aktuellen Daten versorgt. Darüber hinaus steht ein Application Programming Interface (API) für den autorisierten Zugriff auf dieses Datenabbild zur Verfügung. So lassen sich wertvolle Zusatzfunktionen realisieren, beispielsweise der Abgleich der Sensormessgröße mit einer Datenbank, um bei Bedarf einen Alarm oder eine Benachrichtigung zu verschicken.
Abbildung 1: Physisch besteht ein SCS aus den Sensorelementen zur Messgrößenerfassung, einer analogen Signalkonditionierung, einem Analog/Digitalwandler (A/D-Wandler) und einem Kommunikations-Interface (Comm I/F). Signalkonditionierung und A/D-Wandler entfallen bei verschiedenen digitalen Sensoren. Die Verbindung zur Cloud erfolgt über das Comm I/F.
Ein Smart Connected Sensor kann auf unterschiedliche Art und Weise mit der Cloud-Serviceplattform kommunizieren. Im einfachsten Fall besitzt der Sensor ein integriertes 2G/3G/4G-Mobilfunkmodem und kann über das Mobilfunknetz die Cloud erreichen. Diese Lösung ermöglicht eine vollständige Vorkonfiguration ab Werk, so dass der Sensor im Feld einfach nur noch installiert werden muss. Weitere Vor-Ort-Konfigurationen sind nicht erforderlich, so dass Massen-Roll-outs problemlos möglich sind.
Auch ein integriertes Wi-Fi-Interface ist denkbar. In diesem Fall muss der SCS aber zumindest vor Ort für den jeweiligen Wi-Fi Access Point konfiguriert werden, was eine zusätzliche Konfigurationsschnittstelle erfordert. In beiden Fällen (Mobilfunk und Wi-Fi) sind ein vollständiger TCP/IP-Stack sowie spezielle Security-Bausteine zur Abwehr von Cyber-Angriffen direkt im SCS notwendig.
Es ist aber auch eine "Wireless Sensing"-SCS-Variante möglich, die per Short-Range Wireless Network (SRWN, z. B. ZigBee) mit einem speziellen Gateway kommuniziert, das die Sensormessgrößen an die Cloud weiterleitet. In diesem Fall sind TCP/IP plus Security nur im Gateway erforderlich. Der einzelne Wireless Sensing-Knoten ist so sehr viel kostengünstiger realisierbar.
Abbildung 2: Ein SCS liefert Daten per TCP/IP oder Short-Range Wireless Network (SRWN) direkt an die Cloud. Zwischen Sensor und Cloud befindet sich lediglich ein Wi-Fi Access Point oder SRWN-Gateway. Der Sensor kann alternativ auch per BLE mit einer App kommunizieren, die eine (indirekte) Verbindung zur Cloud ermöglicht.
Für viele Anwendungen reicht es aus, wenn der Sensor lediglich eine preiswerte Bluetooth Low Energy- (BLE-) Schnittstelle besitzt und zusammen mit einer Smartphone-App ausgeliefert wird. Der Sensor selbst hat dann keine direkte Verbindung in die Cloud. Diese wird über die App realisiert. Die App kann Sensordaten vorverarbeiten, verändern, zwischenspeichern und auch gleich vor Ort visualisieren.
Dabei ist z. B. die Ist-Zustands-Visualisierung durch die direkte Abfrage der Messgrößen möglich. Gleichzeitig kann aber auch eine Historie dargestellt werden, indem die App einfach die Vergangenheitsdaten für den betreffenden Sensor aus der Cloud anfordert.
In unzähligen Anlagen existieren Schaltschränke mit Automatisierungstechnik verschiedener Hersteller. Für den reibungslosen Betrieb sind oft verschiedene Servicepartner zuständig, denen bei Bedarf Zugriff auf den Schaltschrank ermöglicht werden muss. Im Fehlerfall kommt es vor, dass über mögliche Ursachen diskutiert wird. Geht es um die Kosten für einen Serviceeinsatz, ist es hilfreich, an Hand kontinuierlich aufgezeichneter Betriebsdaten den Nachweis ordnungsgemäß eingehaltener Parameter bzw. des fehlerfreien Betriebs der anderen Baugruppen erbringen zu können. Dafür müssen diese Daten laufend erfasst und ein einfacher Datenzugriff für verschiedene Nutzer – also ohne Spezialsoftware – möglich sein. Des Weiteren sollte den Servicepartnern ein selektiver Fernzugriff auf aktuelle Anlagendaten und eine Benachrichtigung bei Störungen ermöglicht bzw. geboten werden. Ein SCS mit integriertem Datenlogger und Webschnittstelle erfüllt diese Anforderungen.
Abbildung 3: SCS' eignen sich für unterschiedlichste Monitoringaufgaben. Verschiedene Sensorfunktionen erfassen die aktuellen Umgebungs- und Anlagendaten. Per Webschnittstelle kann ein Techniker vor Ort jederzeit die Historie betrachten. Über die SCS-Cloud-Verbindung werden externe Visualisierungs-Dashboards eingebunden und Benachrichtigungen erzeugt.
Die Abbildung 3 illustriert ein mögliches Anwendungsbeispiel zur Überwachung mit Datenlogging in einem Multi-Vendor-Schaltschrank. Der SCS selbst besitzt eine interne Sensorik für die Messgrößen Bewegung (z. B. Ultraschallbewegungsmelder, um das Öffnen der Schaltschranktür zu erkennen), Temperatur und Luftfeuchtigkeit. Darüber hinaus existiert am Gateway (wie dem IGW/936 von SSV) des SCS ein externer Datenlogger-Eingang per Multiport-Modbus-TCP-Slave, über den externe Steuerungen einzelne Meldungen zwecks Aufzeichnung im Datenlogger an den SCS übergeben können.
Zur Datenspeicherung besitzt der SCS eine eingebaute SD-Speicherkarte mit SQL-Datenbank. Die in der Datenbank gespeicherten Historiendaten lassen sich vor Ort jederzeit per Webbrowser betrachten. Hierfür kann ein Servicetechniker mit seinem Notebook oder per Tablet auf den SCS-internen HTTP-Server zugreifen. Dieser liefert die Daten für den gewünschten Zeitraum in entsprechenden Grafiken.
Aus den Eingangsdaten des Loggers wird bei relevanten Datenänderungen ein JSON-Objekt (JSON = JavaScript Object Notation) konstruiert und per REST (Representational State Transfer) oder MQTT (Message Queue Telemetry Transport) an die Cloud übermittelt. Dadurch liegt in der Cloud jeweils ein aktuelles Datenabbild der Anlage vor. Auf diese Anlagenzustandsdaten können die Dashboards verschiedener Servicepartner zugreifen. Da SCS und Cloud per Internet miteinander kommunizieren, muss für ausreichende IT-Security gesorgt werden. Aus diesem Grund wird die Verbindung per TLS (Transport Layer Security) abgesichert.
Dieses vom Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) empfohlene Verfahren gewährleistet die erforderliche Authentifizierung, Datenintegrität und Vertraulichkeit. REST, MQTT, JSON und TLS sind im Internet der Dinge und in der M2M-Kommunikation weit verbreitete Technologien, die sich auch in einem SCS-Gateway implementieren lassen. Selbstverständlich unterstützt der von SSV entwickelte IoT-Technologie-Stack Thinglyfied all diese Techniken und Anforderungen ebenfalls.
In der Cloud existiert darüber hinaus eine Datenbank mit vorgegebenen Regelwerken, um die Frage "Bei welchem Anlagenzustand ist was zu tun?" automatisch zu beantworten und entsprechende Handlungen in die Wege zu leiten. Die Regeln werden von einer sogenannten Rule Engine (siehe z. B. If-This-Than-That unter https://ifttt.com/) laufend mit dem jeweils aktuellen Anlagenzustand abgeglichen. Als Folge dieser Auswertungen können über eine Notification Engine z. B. Benachrichtigungen an die Mitarbeiter verschiedener Servicepartner und sogar automatische Ersatzteil- oder Betriebsmittelbestellungen verschickt werden. Dafür wird direkt aus der Cloud heraus eine Angebotsanfrage bzw. Bestellung an die CRM- bzw. ERP-Systeme autorisierter Lieferanten gesendet.
Schon mit einem einzelnen SCS lässt sich ein Geschäftsprozess automatisieren – wie im oben angeführten Beispiel der Schaltschrank-Überwachung. Mehrere SCS, die in einer Anlage oder Umgebung installiert werden, ermöglichen auch Service-orientierte Geschäftsmodelle. Dafür sind allerdings recht umfangreiche Datenabbilder und eine Langzeitdatenspeicherung (Historie) erforderlich.
Soll zum Beispiel mit SCS-Hilfe der Ausfall einzelner Anlagenbestandteile für einen Predictive Maintenance-Service vorhergesagt werden, ist an allen neuralgischen Anlagenpunkten ein entsprechender SCS erforderlich. Alle Sensoren zusammen liefern dann ein Condition Monitoring-Abbild in der Cloud. Um die Predictive-Analyse-Werkzeuge einer Cloud-Serviceplattform auf die SCS-Daten anzuwenden, ist also zunächst eine möglichst umfangreiche und aussagefähige Condition Monitoring-Historie erforderlich.
Daraus lässt sich dann per Machine Learning ein Vorhersagemodell ableiten, das die Ausfallwahrscheinlichkeit einzelner Baugruppen vorhersagen kann. Sogar Qualitätsveränderungen in den produzierten Gegenständen sind prognostizierbar, wenn z. B. die jeweils genutzten Werkzeuge in das SCS-Datenabbild einbezogen werden.
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