PLCnext-basiertes IIoT-Framework für die digitale Fabrik

So verstehen sich OT- und IT-Ebene

PLCnext Technology schafft die Software-Grundlage für den Betrieb der Data Collection Box. Das Ecosystem bietet aufgrund seiner Offenheit eine weitreichende Flexibilität und erfüllt gleichzeitig die hohen IT-Sicherheitsstandards. Die PLCnext-Steuerungen umfassen sämtliche Vorteile einer klassischen SPS, etwa Determinismus und die direkte Integration von industriellen Bussystemen. Ferner lassen sich parallel große Datenmengen, wie sie beispielsweise für Anwendungen der künstlichen Intelligenz erforderlich sind, asynchron berechnen. Auf Basis dieser Technologie hat das Vertical Market Management Factory Automation von Phoenix Contact eine Software entwickelt, mit der der Anwender seine eigene IoT-Lösung konfigurieren kann. Das IIoT-Framework befindet sich auf der Steuerung und lässt sich über deren Webbrowser einstellen. Zur Konfiguration einer industriespezifischen, individuellen IoT-Lösung benötigt der Anwender somit keine Programmierkenntnisse. Daten können deterministisch und in Echtzeit aufgenommen, mit einem auf die Millisekunde genauen Zeitstempel versehen und danach in den verschiedenen Datenbanksystemen archiviert und weiterverarbeitet werden.

 Aufgrund der kompakten Bauweise lässt sich die Data Collection Box problemlos in Zwischenböden installieren.
Aufgrund der kompakten Bauweise lässt sich die Data Collection Box problemlos in Zwischenböden installieren.Bild: Phoenix Contact Deutschland GmbH

Richtige Interpretation durch Normalisierung der Datenpunkte

Zu Projektbeginn hat das Team festgelegt, dass zur Datenspeicherung eine MS SQL-Datenbank genutzt wird. Im weiteren Verlauf und mit steigender Anzahl an Messpunkten stellte sich heraus, dass sich bei der Datenanalyse eine MQTT-Schnittstelle in Verbindung mit einer Influx-Datenbank als deutlich leistungsfähiger erweist. Bei einer durchschnittlichen Fertigungsauslastung werden pro Data Collection Box in 24 Stunden rund 600.000 Messwerte erzeugt und in der Datenbank abgelegt. Das bedeutet viele Terrabyte Daten pro Tag aus nur einem Produktionsstandort.

Der richtigen Interpretation der Daten kommt anschließend eine wesentliche Bedeutung zu. Um dies sicherzustellen, findet bereits im Eingangsprogramm eine Normalisierung der Datenpunkte statt. Hier werden dem eigentlichen Messwert Begleitwerte wie Name, Quelle, Zeitstempel, Einheit und Datentyp als String hinzugefügt, die im Klartext lesbar sind. Damit sich die Apps auch für andere IoT-Lösungen möglichst einfach wiederverwenden lassen, gibt es neben der händischen Programmierung ebenfalls die Option, die Datenpunkte über die Visualisierungsschnittstelle zur Laufzeit zu konfigurieren. Stehen bei der Planung der IoT-Lösung eventuell noch nicht sämtliche Datenpunkte fest, zeigt sich dieses Vorgehen als flexibelste Methode. Für wiederkehrende Schnittstellen mit zahlreichen Datenpunkten gestaltet sich eine Eingabe der Datenpunkte im Quellcode respektive eine Konfiguration über den Web Server als wenig effizient. Zu diesem Zweck erlaubt eine dritte Möglichkeit die App-Erstellung über eine Code-Generierung. Alle Verfahren lassen sich ebenfalls kombiniert in IoT-Lösungen einsetzen.

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