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Einkaufsführer Produktionsautomatisierung

IoT/IIoT/Industrie 4.0

IoT/IIoT/Industrie 4.0 Mythos Edge-Computing für die intelligente Fertigung Moxa www.moxa.com Wir alle kennen das Sprichwort: „Je mehr Informationen, desto besser“. Das gilt für viele Dinge, aber wie lässt sich das auf die für IIoT- Anwendungen erfassten Daten übertragen? Wenn Sie die intelligenten Verbindungen und Funktionen in der Fertigung erweitern, werden Sie von Natur aus mehr Daten erfassen. Sollte es jedoch eine Beschränkung geben, wie viel davon Sie an die Cloud senden? In diesem Artikel gehen wir auf einen verbreiteten Mythos der intelligenten Fertigung ein. Mythos: Je mehr Daten in die Cloud gesendet werden, desto besser Intelligente Fertigungssysteme beginnen in der Regel mit der Erfassung von Daten von Schlüsselmaschinen im Werk. Da das Management ständig nach Möglichkeiten sucht, die betriebliche Effizienz zu steigern, müssen in der Regel noch mehr Einblicke in die Produktion gewonnen werden. Mit der Erweiterung der Systeme auf mehrere Einrichtungen und anschließend auf mehrere im Netzwerk verbundene Geräte muss geprüft werden, wie viele Daten an Cloud-Datenbanken gesendet werden sollen. Die Realität sieht so aus, dass Erkenntnisse entweder aus der Cloud oder dem Edge-Bereich des Netzwerks abgeleitet werden können und das Senden von Daten direkt in die Cloud nicht immer der beste Ansatz ist. Dies gilt insbesondere für betriebskritische Anwendungen oder großflächige Installationen. In den meisten dieser Szenarien bietet Edge-Computing eine verbesserte Betriebseffizienz, eine größere Systemzuverlässigkeit und niedrigere Kosten. Sehen wir uns diese Vorteile genauer an. Die Implementierung von Rechenfunktionen im Edge-Bereich Ihrer Anwendung ermöglicht die Datenverarbeitung auf lokaler Ebene, um schneller auf Ereignisse reagieren zu können, die sofortige Entscheidungen oder Maßnahmen erfordern. Tatsächlich verbessert Edge-Computing die Edge-Intelligenz, indem Prozesse und Regeln nach Bedarf autonom ausgeführt werden. Diese Aktionen können innerhalb von Milli sekunden erfolgen - eine Not wendigkeit für zeitkritische Umstände wie die Meldung eines Gerätefehlers. Wenn Sie in diesen Situationen die Cloud zum Erfassen, Verarbeiten und Senden von Aktionen verwenden, tritt eine zusätzliche Latenz auf, die sich aus der Zeit ergibt, die zum Verarbeiten und Kommunizieren von Befehlen erforderlich ist. Fertigungsbetriebe können Umsatzverluste erleiden, wenn es in der Produktion zu Störungen kommt, wobei jede Sekunde Ausfallzeit Kosten verursacht. Da Edge-Computing dazu beitragen kann, Schäden in kürzester Zeit zu minimieren, ist es wichtig zu ermitteln, wo Edge-Computing für Ihre Anwendung am besten geeignet ist. Wo ist Edge-Computing am vorteilhaftesten Wenn Sie herausfinden möchten, wo Edge-Computing am vorteilhaftesten ist, sollten Sie zeitkritische Daten von den Daten unterscheiden, die für die Trendanalyse verwendet werden. Beispielsweise müssen Informationen zu Geräteausfällen sofort bekannt sein, wohingegen der Temperaturanstieg eines Motors im Laufe der Zeit weniger kritisch ist und regelmäßig überprüft werden kann. Indem Sie diese Bereiche bestimmen und diejeni- 6 Einkaufsführer Produktionsautomatisierung 2020

IoT/IIOT/Industrie 4.0 Die Cloud-fähigen IIoT Edge-Gateways von Moxa vereinfachen die Datenerfassungskonfiguration. Dank intuitivem Web-GUI können IT- oder OT-Experten Protokolle ohne dass zusätzliche Programmierung verwalten. gen priorisieren, die Vorrang haben müssen, können Sie durch Edge- Computing schneller auf wichtige Probleme reagieren. Der Rest der Daten, die für die Verlaufs-/Trendanalyse verwendet werden, kann als Einblick in die Cloud gesendet werden, um zu einem späteren Zeitpunkt Entscheidungen zu treffen. Kosten sparen Ein weiterer Vorteil des Edge-Computing sind die geringeren Kosten für den Verbrauch von Cloud-Daten durch die lokale Datenverarbeitung. Mit anderen Worten, je weniger Daten an die Cloud gesendet werden, desto geringer sind die Gesamtkosten. Aus diesem Grund ist eine vollständige Bewertung der Anforderungen Ihrer Anwendung ein wichtiger Aspekt. Wenn es Daten gibt, die Sie nicht verwenden möchten, ist es nicht sinnvoll, sie in der Cloud zu verarbeiten und zu speichern. Mit Edge Computing erhalten Ingenieure und Management Einblicke in Echtzeit, lokal und zu einem Bruchteil dessen, was die Nutzung von Cloud-Anbietern von Drittanbietern kosten würde. Cloud-Dienste für industrielle IoT-Anwendungen spielen eine entscheidende Rolle. Edge-Computing wird normalerweise für die Verarbeitung und Verwaltung bestimmter Funktionen verwendet. Angesichts der überwältigenden Datenmenge, die für umfangreiche Installationen gesammelt wird, besteht zweifelsohne ein Bedarf an Cloud-Diensten wie Microsoft Azure oder AWS. In einigen Anwendungen spielt die Cloud eine noch wichtigere Rolle für den täglichen Betrieb. Wenn beispielsweise mehrere Einrichtungen von einem einzigen Punkt aus verwaltet werden müssen oder eine Fahrzeugflotte Daten über Geräte (z. B. Flugzeuge, Transportfahrzeuge usw.) senden muss, ist die Cloud für die Erfassung und Bereitstellung von Einblicken besonders wichtig für Techniker und Management. Edge-Computing in einem realen Szenario Vereinfachung der Konnektivität für vorausschauende Wartung Unterschiedliche Datenerfassung verursacht komplexe Konnektivität. Damit die vorausschauende Wartung die erforderlichen Ergebnisse liefert, benötigen die Hersteller mehr und vielfältigere Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Der naheliegende Weg besteht darin, mehr Big Data zu erfassen, indem ältere Maschinen mit mehr Sensoren und Geräten für die Analyse und die Entwicklung von Intelligence-Software in der Cloud oder in IT-Systemen ausgestattet werden. Wir wissen jedoch, dass die Schnittstellen und Protokolle älterer Maschinen unterschiedlich sind. Barcode-Scanner und -Displays verwenden beispielsweise serielle RS-232-, RS-422- oder RS-485- Schnittstellen, während Towerund Signalleuchten analoge und digitale E/A-Schnittstellen verwenden. Darüber hinaus können auch Industriestandard-Protokolle wie Modbus, Ethernet/IP und PROFI- BUS gleichzeitig in einem Netzwerk eingesetzt werden. Daten sammeln Um Daten zu sammeln, benutzte Moxas Kunde zumeist nur vertraute SPSen oder Kommunikations module, um Geräte mit unterschiedlichen proprietären Protokollen sowie unterschiedlichen analogen und digitalen E/A-Schnittstellen anzuschließen, und installierte Edge-Gateways, um Industriestandardprotokolle auf Online-SCADA, Cloud- oder IT- Systeme umzuwandeln, da keine Cloud-Kommunikations fähigkeiten vorhanden waren. Wir wissen jedoch, dass SPSen für Steuerungsaufgaben wie Speichervorgänge, sequentielle oder Positionssteuerung, Zeitzählung und Eingabe- oder Ausgabesteuerung vorgesehen sind. Die zusätzlichen Datenerfassungs- und Edge-to- Cloud-Protokollkonvertierungsaufträge sind bei nur ein oder zwei Punkten möglicherweise geringfügig, bringen jedoch große Herausforderungen für die Verwaltung diverser Konnektivitäten in großem Maßstab mit sich. Das Problem der Fehlerbehebung trägt zur Frustration der Ingenieure bei, da es ebenfalls sehr schwierig und zeitaufwändig ist, alle Kommunikationsprobleme zu lokalisieren, die durch falsche Softwareparameter wie Slave-IDs und Registeradressen oder falsche Befehlskonfigurationen in großflächigen Installationen verursacht werden. Erstens ist dies ein Kostenproblem, da der Bedarf an zusätzlichen SPS-Modulen für Protokollkonverter und E/A unerschwinglich teuer sein kann. Darüber hinaus sind ältere SPSen möglicherweise nicht in der Lage, in Cloud-Protokollen wie MQTT oder AMQP zu kommunizieren. Zweitens gibt es ein Zeitproblem, da zusätzliche Konfigurations- und Programmieraufwände erforderlich sind, um Edge-to-Cloud-Konnektivität von Grund auf neu zu realisieren, und sie haben sich in großen Einkaufsführer Produktionsautomatisierung 2020 7

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