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Industrial IoT und Industrial Edge: Vom Konzept zur Umsetzung

Unternehmen nutzen zunehmend die Möglichkeiten des industriellen Internets der Dinge (Industrial Internet of Things, IIoT), um Prozess- und Gerätedaten in die Cloud zu übertragen und diese zur Verbesserung ihrer Abläufe und Effizienz sowie zur Kostensenkung einzusetzen. Die Industrial Edge ist häufig das Rückgrat für die Bereitstellung von IIoT-Lösungen. Sie bietet Konnektivität, Integration von IT und OT sowie Datenmanagement und erweitert gleichzeitig die Möglichkeiten der Cloud vor Ort. Die Cloud-Dienste von Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure ergänzen diese Funktionen der Industrial Edge. Beide Unternehmen sind führend bei der Bereitstellung von Komponenten und Diensten zur Entwicklung von End-to-End-IIoT-Lösungen, einschließlich der Edge-Ebene. Darüber hinaus werden Open Source Container Tools wie Kubernetes im Kontext der Edge-Ebene immer häufiger diskutiert. In diesem Blog erklären wir die Industrial Edge und die Industrial IoT Architektur. Außerdem stellen wir drei Projekte vor, die AWS, Microsoft Azure-Plattformen und Kubernetes nutzen und bereits umgesetzt wurden oder sich noch in einer vorgelagerten Projektphase befinden.


Inhalt:

Was bedeutet "Industrial Edge"?

Die Verbindung von Produktionsanlagen und der Cloud in einer industriellen IoT-Architektur

So lassen sich IIoT-Architekturen mit AWS und Microsoft Azure nutzen

Projektbeispiele: 

  1. OPC UA Datenaggregation und Filterung an der Edge in einem Unternehmen der Prozessindustrie
  2. Zweischichtige Edge-Lösung bei einem Automobil-OEM
  3. Nahtlose und sichere Vernetzung bei einem Hersteller von Kompressionsmaschinen

Mit Flexibilität und Offenheit zu einer vollständigen IoT-Integration


 

Was bedeutet "Industrial Edge"?

Industrial Edge ermöglicht die Verbindung zwischen Maschinen und Geräten in Produktionsanlagen und der Cloud oder auf zentralen Plattformen. So können Daten aus der Produktion von anderen Anwendungen genutzt werden, um das Management zu vereinfachen, die Produktivität und Effizienz zu steigern oder Kosten zu senken. Kurz gesagt, Industrial Edge erweitert die Funktionalitäten einer zentralisierten Plattform (in der Cloud oder anderswo) auf die Produktions- oder Prozessstandorte.
Die grundlegenden Merkmale eines Edge-Systems sind:

  • Datenverarbeitung und/oder -verwaltung in der Nähe des physischen Prozesses 
  • zentralisierte Verwaltung der dafür notwendigen Software-Infrastruktur

Wenn Sie einen tieferen Einblick in die Funktionalität der Industrial Edge erhalten möchten, klicken Sie hier für einen ausführlichen Artikel zum Thema

Wie wird also die Industrial Edge in einer industriellen IoT-Architektur oder einem IoT-Stack verwendet und wie trägt sie dazu bei, die Betriebsebene mit der Cloud zu verbinden?

Die Verbindung von Produktionsanlagen und der Cloud in einer industriellen IoT-Architektur

Ein industrieller IoT-Stack oder eine industrielle IoT-Architektur lässt sich in der Grundform als Drei-Schichten-Modell darstellen. Die untere Produktions- und Anlagen-Ebene umfasst den Bereich der Betriebstechnik (OT). Dazu gehören unter anderem Produktionsmaschinen, Steuerungen und Sensoren. Die zweite sogenannte „Edge-Ebene“ überbrückt die Lücke zwischen der Produktionsebene oder den Prozessen und der obersten Ebene, in der sich die zentralisierte Infrastruktur (remote oder nicht remote) und weitere Dienste befinden. Die Edge sammelt und konsolidiert Daten aus verschiedenen Quellen der unteren Ebene. Auf der obersten Ebene schließlich erhält ein zentrales System Informationen von den Anlagen und Prozessen, kann Rückmeldungen nachgelagert weiterleiten und verwaltet und "orchestriert" die Edge.

Auf der Grundlage dieser theoretischen Definition sind heute eine Vielzahl von Implementierungen möglich und verbreitet, einschließlich einer Vielzahl von Komponenten und Akteuren innerhalb dieser Schichten. Es gibt keine „Einheitslösung“ für die Implementierung eines solchen industriellen IoT-Stacks. Es geht um Ökosysteme, Partnerschaften und Integrationen. Das Spannende daran ist, dass all dies jetzt gestaltet wird, dass es keinen Status quo gibt, was sowohl Herausforderungen als auch Chancen mit sich bringt. 

Eine wichtige Gemeinsamkeit aller Implementierungen ist die erforderliche Konnektivität und Übersetzung von Informationen zwischen den Produktions- und Prozessanlagen (OT) und den Edge- und Cloud-Ebenen (IT). Dies sind zwei getrennte Welten, die nicht dieselbe Sprache sprechen. Eine Konvertierung kann bereits auf der Produktions- oder Prozessebene erfolgen, wird aber oft erst in der Edge angeboten. 
Darüber hinaus aggregiert, filtert und verwaltet die Edge die Informationen nach Bedarf und beinhaltet weitere unverzichtbare Funktionen wie zum Beispiel Security. Eine Schlüsseltechnologie für die Bereitstellung, die Orchestrierung und den Betrieb solcher Funktionalitäten sind Docker-Container. Diese in sich abgeschlossenen und modularisierten Softwarekomponenten können problemlos remote bereitgestellt, verwaltet und konfiguriert werden und sind ein grundlegender Baustein für IIoT-Lösungsarchitekturen.

So lassen sich IIoT-Architekturen mit AWS und Microsoft Azure nutzen

Die führenden Akteure im IoT-Bereich sind AWS und Microsoft Azure. Sie haben das umfassendste Angebot für Cloud- und IoT-Infrastruktur (IaaS – IoT Infrastructure as a Service), Plattform (PaaS – Platform as a Service) und Software (SaaS -Software as a Service). Mit diesen Diensten lässt sich eine benutzerdefinierte Lösung von Grund auf erstellen. Alternativ können vorgefertigte Anwendungen genutzt werden, mit denen Entwicklung, Bereitstellung und Time-to-Value beschleunigt werden. Beide Unternehmen sind Cloud-Native Anbieter. Ihre Dienste sind offen und ermöglichen Integrationen mit Anwendungen von Drittanbietern. Sie bieten die Möglichkeit, individuelle IoT-Lösungen zu entwickeln und anzupassen. Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen AWS, Microsoft Azure und die Industrial IoT-Stack-Architektur, die wir gerade beschrieben haben, als Blaupause, um die Leistungsfähigkeit des industriellen IoT zu nutzen und ihre Unternehmensdaten zur Verbesserung der Produktivität und Entscheidungsfindung oder zur Kostensenkung einzusetzen.

Hier sind drei Beispiele für aktuelle Projekte, die auf AWS und Microsoft Azure basieren.
 

1. OPC UA Datenaggregation und Filterung an der Edge in einem Unternehmen der Prozessindustrie

Unsere erste Architektur basiert auf AWS IoT Greengrass, der Edge-Umgebung von Amazon Web Services für die vereinfachte Bereitstellung, Verwaltung und den Betrieb von Container-Modulen und die Bereitstellung wesentlicher Funktionsblöcke. AWS IoT Greengrass bietet unter anderem die Tools zum Aufbau einer Integration mit der AWS-Cloud. Container von Drittanbietern wie edgeConnector oder der neue edgeAggregator von Softing (der im ersten Quartal 2022 auf den Markt kommen soll) können für die Bereitstellung und Verwaltung der Konnektivität mit dem Shopfloor und der gesammelten Daten verwendet werden.

In unserem Beispiel hat ein Unternehmen aus der Prozessindustrie eine zentrale IoT-Plattform mit AWS entwickelt, die verschiedene Standorte weltweit verbindet und überwacht und die auf mehr als 200 verschiedene Niederlassungen ausgedehnt werden soll. Die Konvertierung von Maschinendaten in OPC UA kann auf der Shopfloor-Ebene mit lokal betriebenen Gateways durchgeführt werden und ist somit nicht Teil der Edge. Die wichtigste funktionale Anforderung an die Edge-Ebene ist in diesem Fall die Konsolidierung der Daten von den Dutzenden von OPC-UA-Servern auf den Gateways und die Harmonisierung, Filterung und Organisation der Daten, bevor sie über einen benutzerdefinierten Endpunkt auf die zentrale Cloud-Plattform gelangen. Das Unternehmen implementierte den edgeAggregator Container von Softing, der die notwendigen Integrations-, Konfigurations- und Sicherheitsfunktionalitäten bietet, um den aktuellen Anforderungen gerecht zu werden und sich an zukünftige Anforderungen anzupassen.

2. Zweischichtige Edge-Lösung bei einem Automobil-OEM

Eine zunehmend diskutierte Variante der industriellen IoT-Architektur sieht zwei Ebenen an der Edge vor. Im oberen Bereich führt AWS IoT Greengrass den MQTT-Broker aus, der Daten an AWS sendet. Unten betreibt Kubernetes, ein weit verbreitetes Open-Source-Container-Orchestrierungssystem, die verschiedenen Container-Instanzen, die für die Konnektivität mit den Produktionsanlagen sorgen. Kubernetes (und ähnliche Tools) ermöglicht ein hohes Maß an Anpassung und die Entwicklung eigener Containerverwaltungssysteme. Der Nachteil ist der zusätzliche Aufwand für die Bereitstellung und den Betrieb der Container, den Lösungen wie AWS IoT Greengrass nicht haben. Kubernetes kann auch in einer Single-Edge-Layer-Architektur verwendet werden, die Container für die Cloud-Konnektivität enthält. Das minimiert die Bindung an einen Cloud-Anbieter und hilft Unternehmen, flexibler zu bleiben.

In unserem Fall nutzt ein Automobilhersteller Softings edgeConnector-Familie, die innerhalb von Kubernetes orchestriert wird, um Daten von SPS- und CNC-Maschinen zu sammeln und über das MQTT-Protokoll weiterzuleiten. Diese zweischichtige Edge-Lösung bietet dem Kunden zusätzliche Flexibilität bei der OT/IT-Integration (untere Ebene) und vereinfacht gleichzeitig den Aufwand und den Overhead für die zuverlässige und sichere Datenübertragung in die Cloud (obere Ebene).
 

3. Nahtlose und sichere Vernetzung bei einem Hersteller von Kompressionsmaschinen

Unser drittes Beispiel zeigt eine Architektur, die von einem Hersteller von Kompressionsmaschinen implementiert wurde und Azure IoT Edge für die Edge-Ebene nutzt. Daten von Siemens-SPSen werden von Softing's edgeConnector Siemens gesammelt, in eine OPC-UA-Struktur gemappt und in den Azure OPC Publisher eingespeist. Die Daten lassen sich nahtlos und sicher von der Edge zur Cloud übertragen, wo sie gespeichert oder von Anwendungen genutzt werden können. Azure IoT Hub ist in diesem Fall der empfangende Endpunkt. Verwaltung oder Troubleshooting im Automatisierungsnetz der Kompressionsmaschinen vor Ort ist in den meisten Fällen nicht möglich. Für das Unternehmen stellt sich daher die Kernfrage, wie die Edge-Ebene einschließlich der Konnektivität verwaltet werden kann. Mit edgeConnector sammelt und konvertiert der Kompressionsaschinenhersteller die Daten vor Ort. Er kann aber auch dezentral konfigurieren, wie dieser Vorgang abläuft sowie andere Funktionen wie z.B. Sicherheitsmerkmale anpassen. Die Bereitstellung und Orchestrierung von edgeConnector Siemens wird durch Azure IoT Edge erleichtert, wodurch sich der Aufwand für die Container-Verwaltung deutlich vereinfacht. Diese Implementierung nutzt Azure und die Softing-Lösung, um den kompletten industriellen IoT-Stack mit begrenztem Aufwand unter Verwendung von Standard-Tools zu erstellen.

Mit Flexibilität und Offenheit zu einer vollständigen IoT-Integration

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass AWS und Azure flexible Tools zur Realisierung vollständiger IoT-Integrationen bieten, die sich an die unterschiedlichen Anforderungen und Anwendungsfälle anpassen lassen, die durch die digitale Transformation ausgelöst werden. Die Offenheit dieser Plattformen und die Integration mit Drittanbietern ist der Schlüssel zur Bewältigung der Herausforderungen und zur Bereitstellung umfassender Systeme. Bei Projekten, in denen ein hohes Maß an Anpassung der Edge-Operationsfunktionen erforderlich ist, werden auch Kubernetes und andere Container-Orchestrierungssysteme eine zentrale Rolle spielen. Als strategischer Partner von AWS und Azure für Konnektivität und Datenmanagement an der Edge nutzt Softing in einzigartiger Weise die Vorteile dieser Cloud-Plattformen und integriert sie nahtlos in verschiedenen Szenarien - entweder direkt mit ihren Edge-Infrastrukturdiensten oder in Open-Source-Container-Management-Systemen. Softing-Produkte sind der Eckpfeiler für die Gewährleistung von Maschinenkonnektivität, Datenübersetzung und Datenverwaltungsfunktionen beim Einsatz von AWS, Azure und Kubernetes zur Bereitstellung zuverlässiger IoT-Lösungen.

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Buxbaum Automation GmbH

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