Die Digitalisierung verändert immer mehr Produktions- und Geschäftsprozesse von Unternehmen. Die steigende Zahl verfügbarer Daten und moderne Industrial-Internet-of-Things-Systeme bieten immer mehr Möglichkeiten, durch geschickte Analyse der Daten den Produktionsprozess über die gesamte Kette hinweg zu optimieren. Dabei können die Wartungsintervalle der eingesetzten Maschinen verlängert und ungeplante Ausfälle vermieden werden.

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Nach der Anbindung einer Maschine an ein Cloudsystem können etwa Daten zum Bewegungsablauf an diese übertragen und dort umfassend analysiert werden. Bei Abweichungen vom Sollwert kann aus der absoluten Abweichung sowie der Änderungsgeschwindigkeit der Ausfall der Maschine vorhergesagt werden. Somit können Wartungsintervalle, basierend auf dem Analyseergebnis aus den Daten, dynamisch und punktgenau geplant werden. Die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) stellt einen wesentlichen Anwendungsfall für den Einsatz cloudbasierter Systeme dar.

Für die Integration in cloudbasierte Systeme wird häufig das offene Standardprotokoll MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) verwendet. Es handelt sich hierbei um ein einfaches, auf dem Client/Server-Prinzip basierendes Protokoll, bei dem die Kommunikation der Teilnehmer (Clients) als MQTT Publisher oder MQTT Subscriber über einen MQTT Broker (Server) erfolgt. Geräte, die ausschließlich Daten in ein Cloudsystem schicken wollen, verwenden dafür die Funktion MQTT Publish. Im Rahmen der Digitali- sierung im Unternehmen bietet sich die Möglichkeit, hierfür ein System wie MindSphere, das cloudbasierte, offene IoT-Betriebssystem von Siemens, einzusetzen. Mit speziellen Apps lassen sich damit Daten aus einer Maschine analysieren, um so den optimalen War- tungszeitpunkt für die Maschine zu ermitteln. Dabei ist es für den Anwender sehr wichtig, jene Daten vorab zu identifizieren, die an das Cloudsystem übermittelt werden sollen. Es empfiehlt sich durchaus, hier sparsam vorzugehen, denn eine optimale Datenauswahl führt nicht nur zu einer besseren Übersichtlichkeit im Cloudsystem, sondern optimiert auch die Datenlast im Netzwerk. Zusätzlich spart man auch noch Datenvolumen im Cloudsystem – und somit Geld.

Herz der Maschine

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Das Herz einer Maschine, aus der Daten in ein Cloudsystem übertragen werden soll, besteht häufig aus einem Automatisierungssystem vom Typ Simatic S7–1500, das für einen korrekten Prozessablauf innerhalb der Maschine sorgt.

Mit dem Einsatz entsprechender Sensoren zur Erfassung von Temperatur, Vibration oder Rotationsgeschwindigkeit an den Achsen und Motoren können über einen längeren Zeitraum hinweg Abweichungen ermittelt und Stillstandszeiten präziser geplant oder ungeplante Ausfälle früher erkannt werden. In der Maschine steht hierfür ein neuer Kommunikationsprozessor CP 1545–1 zur Verfügung, der in das modulare Automatisierungssystem Simatic S7–1500 integriert wird. Über MQTT können mit der Funktion MQTT Publish ausgewählte Daten aus dem Automatisierungssystem an das Cloudsystem übermittelt werden.

Nachdem man die Zugangsdaten für das Cloudsystem in der Projektierungssoftware TIA Portal eingegeben hat, erfolgt dort auch die Auswahl der Daten über die Datenpunkte, die übertragen werden sollen. Neben dem Namen des ausgewählten Datenpunkts werden auch weitere Attribute festgelegt, wie Zeitstempel, Datentyp oder Status.

Übertragung der Daten

Die Übertragung der Daten über MQTT erfordert zusätzlich die Eingabe eines Namens für ein Topic, welchem die Datenpunkte zugeordnet werden. Mithilfe von Topics im MQTT-Protokoll strukturiert der Anwender die zu übertragenden Daten nach dem gewünschten Thema. Bei der Verwendung mehrerer Topics besteht so die Möglichkeit, die zu übertragenen Daten etwa entsprechend der unterschiedlichen Funktion der Datenpunkte zuzuordnen. Diese Struktur muss auch im Cloudsystem abgebildet werden, damit die Daten korrekt verarbeitet werden können.

Für die Übertragung der Daten an das Cloudsystem vergibt der Anwender dann noch entsprechende Triggerbedingungen. So können die Daten entweder über einen Zeit-Trigger, etwa einmal pro Tag oder zyklisch, oder aber auch nach einem Schwellwert-Trigger, etwa Wert ist außerhalb eines definierten Bereichs, übertragen werden.

Security-Konzept

Für den Betrieb dieser Lösung ist auch wichtig, dass man sich als Anwender bereits vorab Gedanken über die notwendige Security macht. Diese ist auch abhängig von der eingesetzten Cloudplattform und von lokal installierten (on-premise) oder internetbasierten Lösungen. Da MQTT über Transport Layer Security (TLS) verschlüsselt werden kann, hat man hierfür im CP 1545–1 bereits den ersten Baustein für eine umfassende Security, den man in der Projektierungssoftware TIA Portal einfach für die Baugruppe aktivieren kann.

Zur Absicherung der Zelle kann zusätzlich auch noch die integrierte Firewall des CP 1545–1 eingesetzt werden. Da der Anwender für die Sicherheit der installierten Lösung verantwortlich ist, empfiehlt es sich prinzipiell, ein ganzheitliches Security-Konzept zu implementieren, in dem die genannten Funktionen nur einen Baustein darstellen.

Rückkopplung

Wenn man Daten in ein Cloudsystem schicken kann und diese dort mithilfe von Apps analysiert, so kommt man unweigerlich auf den Gedanken, dass man das Analyseergebnis auch dazu nutzen könnte, der Maschine, entsprechend den Vorgaben des Anwenders, Daten zu schicken. Dies kann, wenn man im Rahmen der Predictive Maintenance feststellt, dass erhöhter Verschleiß aufgetreten ist, dazu dienen, dass die Maschine etwa in ein Notprogramm versetzt wird, um die Komponenten entsprechend zu schützen. Wenn ein Cloudsystem dazu in der Lage ist, Daten auch zu einer Anlage zu schicken, ist der CP 1545–1 im Automatisierungssystem Simatic S7–1500 hierfür bereits vorbereitet. So kann dieser bereits heute Daten über MQTT Publish an einen im Industrial Backbone installierten MQTT Broker verschicken oder auch von diesem über MQTT Subscribe empfangen.

SPS: Halle 11