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IIoT meets Edge Computing: Wegweisende Konzepte für die Sammlung, Übermittlung und Auswertung von Maschinendaten

Die Digitalisierung bietet Maschinenherstellern, Anwendern und Softwareentwicklern eine Fülle von Möglichkeiten, ausgetretene Pfade zu verlassen und eingefahrene Prozesse von Grund auf zu überdenken. Allerdings ist die Sammlung und Analyse von Maschinendaten im Kontext des Industrial Internet of Things (IIoT) einigen Restriktionen unterworfen. In der Praxis müssen nämlich auch Daten älterer Maschinen, die nicht per se IIoT-fähig sind, effizient gesammelt und verarbeitet werden. Als disruptiver Lösungsanbieter zeigt der InterSystems Partner BotCraft GmbH neue Wege auf, um die Daten beliebiger Sensoren auszulesen und nutzbar zu machen. Wichtige Unterstützung leistet InterSystems IRIS: An der Schnittstelle von IT und Engineering spielt unsere interoperable Datenmanagementlösung eine elementare Rolle, um Predictive Maintenance, künstliche Intelligenz und Machine Learning sinnvoll anzuwenden.

Von Sensoren erhobene Maschinendaten liefern eine wertvolle Basis für Voraussagen zu Verschleiß- und Wartungsbedarf sowie für weiterreichende Analysen, mit denen sich die eigene Prozesseffizienz steigern und Betriebskosten reduzieren lassen. Um die Daten jedoch möglichst regelbasiert zu erheben, zu sammeln und weiterzuverwenden, sind geeignete Konzepte nötig. Nicht immer kann eine Maschine die anfallenden Daten sofort an das datenverarbeitende System übergeben (z.B. Bagger im Funkloch), manchmal müssen sie sogar unmittelbar an ihrem Entstehungsort verarbeitet werden, auch wenn keine Netzwerkverbindung besteht (z.B. Bohrer im Minenstollen). Hier kommen Edge Devices zum Einsatz, die alle Informationen unmittelbar auswerten und filtern, sodass sie später nur die wirklich relevanten Daten an das Backend-System übermitteln.

Interoperabilität führt Standards und Protokolle zusammen

In einem sogenannten Brownfield-Netzwerk aus älteren Maschinen, die bereits länger als fünf Jahre im Einsatz sind, gestaltet sich der Datenzugriff mitunter schwierig. Die verbauten Sensoren verfügen über Schnittstellen mit teilweise exotischen Protokollen. Ein wesentliches Ziel der BotCraft GmbH besteht darin, reibungslose Kommunikation zwischen unterschiedlichsten Maschinen- und Sensormodellen zu gewährleisten und dadurch ganzheitliche IoT-Konzepte zu ermöglichen. Dafür sind ein Übertragungsstandard und eine Edge-Architektur erforderlich, über die sich die Daten möglichst verlustfrei und energieeffizient übertragen lassen. Um auch unter ungünstigen Rahmenbedingungen – eingeschränkte Energieversorgung oder unzureichende Mobilfunkabdeckung – auf keinen Fall Datenpakete zu verlieren, sollte das Edge Device in der Lage sein, Sensordaten zwischenzuspeichern, zu selektieren und bei nächster Gelegenheit auf eine geeignete Datenplattform hochzuladen. Dort werden anschließend umfangreiche, datenintensive Analysen durchgeführt.

Über die gesamte Prozesskette hinweg darf das Thema Datensicherheit nicht aus den Augen verloren werden, denn die zu sammelnden Sensordaten können nicht nur hochsensible Informationen enthalten, ihre Manipulation kann sogar zu schwerwiegenden Folgen bis hin zum Komplettausfall der Produktion führen.

Hier setzt InterSystems IRIS als moderne, Edge Computing-fähige Datenmanagementlösung an: Die Datenplattform verfügt über zahlreiche sicherheitsrelevante Funktionen, darunter unterschiedliche Authentifizierungsmethoden, ausgefeilte Rollen- und Rechtemodelle und die automatisierte Verschlüsselung von Daten „at rest“, sodass viele bekannte IoT-Angriffsmuster ins Leere laufen. Darüber hinaus ermöglicht sie die Integration von verschiedensten Daten aus unterschiedlichen Quellen.

Mehrwert erzeugen durch ganzheitliches Datenmanagement

Schon heute führen komplexe Edge-Netzwerke in der Industrie Maschinendaten aus unterschiedlichen Sensorquellen zusammen, priorisieren und speichern sie, bevor sie zur tiefergehenden Analyse und weiteren Bearbeitung an InterSystems IRIS übermittelt werden. Durch ihre interoperable Architektur vereint die Lösung viele Maschinenprotokolle und Standards und stellt sicher, dass Daten aus Edge Devices verlustfrei verarbeitet werden. Die so gewonnenen Ergebnisse unterstützen Entscheider in Unternehmen dabei, verlässliche Prognosen zu erstellen, Ausfallzeiten zu minimieren und neue Geschäftsmodelle zu etablieren.

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