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Sensordaten direkt in die Cloud transferieren

01  Leuze Electronic und Microsoft haben gemeinsam auf Basis des Barcodelesers „BCL 300i“ eine Industrie-4.0-fähige Sensorlösung entwickelt, die Daten direkt an die Azure-Cloud und wieder zurück in den Sensor überträgt

01 Leuze Electronic und Microsoft haben gemeinsam auf Basis des Barcodelesers „BCL 300i“ eine Industrie-4.0-fähige Sensorlösung entwickelt, die Daten direkt an die Azure-Cloud und wieder zurück in den Sensor überträgt

02  Dr. Henning Grönzin ist Director of Research & ­Development bei der Leuze Electronic GmbH & Co. KGnsionale Referenzarchitekturmodell RAMI 4.0

02 Dr. Henning Grönzin ist Director of Research & ­Development bei der Leuze Electronic GmbH & Co. KGnsionale Referenzarchitekturmodell RAMI 4.0

03  Das dreidimensionale Referenzarchitekturmodell RAMI 4.0

03 Das dreidimensionale Referenzarchitekturmodell RAMI 4.0

04  OPC UA durchdringt die gesamte Automatisierungspyramide

04 OPC UA durchdringt die gesamte Automatisierungspyramide

Leuze Electronic präsentierte auf der SPS IPC Drives 2016 eine Industrie-4.0-fähige Sensorlösung auf Basis eines Barcodelesers und der Microsoft-­Azure-Cloud. Bei dieser werden die Sensordaten ohne Gateway direkt in die Cloud übermittelt. Dr. Henning Grönzin, Director of Research & Development bei Leuze Electronic, vermittelt Details im Interview. Weitere Themen sind OPC UA TSN, Datenaggregation und Industrie 4.0 im Allgemeinen.

Herr Dr. Grönzin, bitte erläutern Sie Ihre im Herbst in Nürnberg vorgestellte Lösung und deren Industrie-4.0-Aspekt im Detail.
Dr. H. Grönzin (Bild 2): Ja, Leuze Electronic und Microsoft haben eine Zusammenarbeit gestartet, deren erste Ergebnisse beide Unternehmen gemeinsam auf der SPS IPC Drives 2016 in Nürnberg präsentiert haben. Die Indus­trie-4.0-fähige Smart-Sensor-Business-Lösung basiert auf unserem kompakten, modular zusammenstellbaren Barcodeleser „BCL 348i“. Dessen Prozess- wie auch Metadaten, zum Beispiel Codeart oder die Anzahl Lesungen, lassen sich direkt, ohne zwischengeschaltetes Gateway über das Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) der OPC-UA-Schnittstelle an die Microsoft-Azure-Cloud übertragen (Bild 1). Unser Barcodeleser ist vermutlich die erste Realisierung ­eines Edge-Devices im I4.0-Kontext, in dem der OPC-UA-Publish/Subscriber-Stack mit allen Sicherheitsmerkmalen implementiert wurde. Seine Daten werden in der Cloud vom IoT-Hub erfasst und den Azure-Cloud-Services zur Anaylse und Visualisierung bereitgestellt. Die Daten in der Cloud können durch ein mobiles Device visualisiert werden. Als Besonderheit ist umgekehrt die direkte Steuerung unseres Barcodelesers über die Azure-Cloud-Services möglich.

OPC UA scheint sich mittlerweile bei den Sensorherstellern als Kommunikationsstandard durchzusetzen, um die Sen­sordaten in die Cloud zu transferieren. Viele andere verwenden allerdings ein Gateway. Bitte erläutern Sie den Kommunikationsweg, den Ihre Daten in die Cloud nehmen, sowie den Sicherheitsaspekt im Detail.
Dr. H. Grönzin: Microsoft ist mit der Azure-Cloud einer der führenden Cloud-Anbieter. Die Azure-Cloud stellt dem Nutzer eine Vielzahl von Cloud-Anwendungen zur Verfügung. Diese Dienste sind Hyperscaling-fähig und können vom Anwender global abgerufen werden. Aktuell bietet Microsoft für Embedded-Geräte erstmals die Möglichkeit einer Relay/Broker-Kommunikation an. Mit dieser Kommunikation kann ein Embedded Device aus der Azure-Cloud gesteuert werden. Sie wird auch als Command/Control-Funktion bezeichnet. Zunächst einmal am Beispiel des Barcodelesers „BCL 348i“ zeigt Leuze Electronic wie ein Device von der Cloud – ohne dass ein weiteres Gateway benötigt wird – auf der untersten RAMI-Ebene (Bild 3) angesprochen werden kann. Die Prozess- und Metadaten unseres Barcodelesers werden dabei über das Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) der OPC-UA-Schnittstelle an die Microsoft-Azure-Cloud übertragen. Der Datentransfer ist verschlüsselt und nutzt dazu die Sicherheitsmerkmale von TLS (Transport Layer Security).

Welche Bedeutung messen Sie dem Thema OPC UA TSN zukünftig bei?
Dr. H. Grönzin: Aus unserer Sicht wird Time Sensitive Networking (TSN) kurzfristig keine große Rolle spielen. Denn bei Industrie 4.0 geht es, unserer Meinung nach, vor allem um Daten zur Steuerung von Unternehmens- und Geschäftsprozessen, welche nicht in Konkurrenz zu Steuerungsdaten stehen und weniger zeitkritisch sind wie Daten zur Steuerung von Produktionsprozessen im ms-Bereich (Bild 4). Natürlich ist es langfristig denkbar, auch Prozessdaten für die klassische Prozesssteuerung in der Cloud abzubilden. Hierfür wäre Time Sensitive Networking dann ein wesentlicher Baustein. Dies setzt jedoch stabile, extrem breitbandige Kommunikationswege voraus, die derzeit in dieser Form noch nicht in der Breite verfügbar sind. Daher gehen wir davon aus, dass die klassische SPS-Steuerung ­mittelfristig in jedem Fall die bevorzugte Lösung bei allen ­zeitsensitiven Prozessen, die Echtzeit auf Millisekunden-Genauigkeit bedürfen, bleibt.

Mit Blick auf die Industrie 4.0 wird schon heute die Datenflut, die diese mitbringen wird, diskutiert. Wie stehen Sie zu diesem Thema: Aggregieren Sie die Daten, bevor Sie sie in die Cloud geben, oder werden alle Sensordaten zur Weiterverarbeitung dort hineingebracht?
Dr. H. Grönzin: Um diese Frage zu beantworten, muss man sich zunächst einmal mit den Unterschieden verschiedener Datenquellen auseinandersetzen. Bei diesen handelt es sich nicht ausschließlich um Sensoren, die im Übrigen dahin gehend auch nicht alle gleich sind – Datenquellen können auch Aktoren oder ganze Maschinen und Anlagen sein. Alle Datenquellen, die kontinuierlich große Datenströme und -mengen in einem Burst, beispielsweise ein Logfile-Dump, an eine Cloud liefern, werden sich mit dieser Frage befassen müssen. Für die meisten Sensoren von Leuze Electronic stellt sie sich jedoch nicht in diesem Maße: Die klassischen Sensoren aus unserem Produktportfolio lieferen zwar einen durchgängigen, stetigen Prozessdatenstrom von beträchtlich Umfang – dieser geht aber derzeit direkt in die Steuerung und nicht in eine Cloud, was unserer Meinung nach, wie zuvor erwähnt, mittelfristig weiterhin der Fall sein wird. Daneben gibt es aber zusätzliche statistische und diagnostische Daten sowie Konfigurationsdaten, welche bereits heute in unseren Sensoren generiert werden, ohne dass hierfür zusätzliche Prozessoreinheiten in den Sensoren nötig wären. Bei statistischen Daten, die immer über einen längeren Zeitraum gesammelt werden müssen, ist die Zeitbasis natürlich eine Längere und damit der Datendurchsatz vergleichsweise gering. Grundsätzlich ist es aus unserer Sicht jedoch so, dass wo immer die Datenverbindung es zulässt – deshalb die Forderung und Notwendigkeit von stabilen, extrem breitbandigen Kommunikationswegen – Auswertungen zentral, beispielsweise in der Cloud, erfolgen sollten. Es zeichnet sich bereits ab, dass die Prozessorgeschwindigkeiten von Großrechner-Systemen im Cloud-System weiter wachsen werden und die Datenverarbeitung problemlos übernehmen können.
Sehr viel spannender ist die Frage, ob die Datendurchsatzraten in derselben Geschwindigkeit mitwachsen werden. Prozessorkapazitäten und ebenso die Kosten im Aufbau ­derselben „on-the-edge“, beispielsweise in den Sensoren, skaliert natürlich immer mit der Anzahl der Sensoren. Da im Zuge von Industrie 4.0 bzw. IIoT (Industrial Internet of Things) eine fast exponentielle Zunahme von Sensoren vorhergesagt wird, kann eine Verlagerung von Prozessorkapazitäten in die Assets der Sensoren und Aktoren „on-the-edge“ nicht wirklich kosteneffizient sein. Daher muss es unserer Meinung nach immer Ziel sein, möglichst einen hohen ­Anteil der Datenverarbeitung zentral zu erledigen.

Als Cloud-Kooperationspartner haben Sie Microsoft mit seiner Azure gewählt. Welche Vorteile bietet diese Cloud-Lösung im Vergleich zu anderen?
Dr. H. Grönzin: Microsoft ist mit der Azure-Cloud einer der führenden Cloud-Anbieter, der skalierbare Cloud-Lösungen global anbietet und dem Nutzer eine Vielzahl von Cloud-Anwendungen zur Verfügung stellt, in denen die Office-Welt mit den modernen Kollaborationstechniken und den bestehenden Automatisierungsapplikationen verknüpft werden können. Microsoft ist überaus agil im Bereich Neuentwicklungen für IIoT und Industrie 4.0, beteiligt sich sehr aktiv unter anderem an der Gestaltung und Weiterentwicklung von OPC UA sowie der Anbindung an die Cloud und war unseren Ansätzen im Bereich Anbindung von Sensorik unmittelbar aufgeschlossen.
Mit großem Engagement und technischer Unterstützung im Bereich Cloud-Anbindung hat Microsoft die Wichtigkeit und letztendlich auch die Notwendigkeit der direkten Anbindung von Edge-Devices an die Cloud in der Umsetzung von I4.0 erkannt und den von uns eingeschlagenen Weg der Partnerschaft vollumfänglich unterstützt.

Nutzen Sie auch die Microsoft-Azure-Analytics-Dienste, zum Beispiel Machine Learning?
Dr. H. Grönzin: Ja, wir nutzen die Analytics-Dienste der Azure-Cloud. Dabei handelt es sich jedoch nicht um Dienste in der Komplexität von „Machine Learning“. Wie bereits ausgeführt, ist dies für die Art von Daten, wie sie aus unseren Sensoren zur Verfügung gestellt werden, nicht notwendig. Für uns stehen Visualisierungsdienste im Vordergrund sowie die Möglichkeiten, welche die Azure-Cloud uns zur Verfügung stellt, um als einer der führenden Hersteller im Bereich Optosensorik, unser eigenes Produkt-Know-how in der Analyse der Daten von unseren Sensoren einzubringen.

Planen Sie die Anbindung weiterer Leuze-Sensoren an die Azure-Cloud? Wenn ja, welche und in welchem Zeitraum?
Dr. H. Grönzin: Ja, das tun wir. Die Cloud-Anbindung des Barcodelesers „BCL 348i“ war ein erster Schritt. Wir planen all unsere Sensoren, die mit einem „i“ gekennzeichnet sind und die eine ethernetbasierte Schnittstelle haben, OPC-UA- und Cloud-fähig zu machen. Das „i“ steht für „integrated connectivity“ und bedeutet so viel wie, dass die Parametrierung und Bedienung der Geräte durch die „Integrated-connectivity“-Technologie direkt über die Steuerung ohne weitere zwischengeschaltete Hardwarekomponenten möglich ist. Diese Sensoren sind auf unserer Roadmap aufgeplant und werden kontinuierlich über die kommenden Jahre umgesetzt. Alle Neuprodukte, die mit einer ethernetfähigen Schnittstelle ausgestattet sind, werden grundsätzlich von Beginn an OPC-UA- und Cloud-fähig ausgerichtet.

Was ist aus Ihrer Sicht der größte Benefit, der sich für den Kunden aus Ihrer Industrie-4.0-Sensor-Lösung ergibt?
Dr. H. Grönzin: Der Endkunde wird mit Industrie 4.0 erstmals Zugang zu Daten bekommen, zu denen er bislang in aller Regel noch keinen solchen hatte, da derzeit die Steue­rung immer wie eine Art Filter zwischen den Edge-Devices und den Systemen des Endkunden zwischengeschaltet war bzw. ist. In Abstimmung mit dem Endkunden können die Hersteller von Sensoren und Aktoren zusätzliche Daten und damit einen Mehrwert direkt an diesen Endkunden liefern. Diese spezifischen Daten sind für verschiedene Anwendungen nutzbar. Ein Anwendungsfeld wird sicher das viel zitierte Condition Monitoring oder Predictive Maintenance sein. Diese sind aus unserer Sicht jedoch nur zwei Beispiele von vielen. (ih)