Automatische Fertigungsanlagen Echtzeitdatenanalyse in der Cloud

Nils IhnkenCloud Computing, Enterprise Integration, Innovation, Internet of Things, Microsoft Azure

Fertigungsdatenanalyse in der Cloud

Können Daten automatisch aus einer Fertigungsstraße erhoben und diese durch Azure in Echtzeit analysiert und ausgegeben werden? Diese Frage hat sich Sunato gestellt und im Rahmen dieser Modellstudie beantwortet.

Wie analysieren Sie Ihre Fertigungsdaten?

Daten sind das neue Gold. In Zeiten von Big Data wird es auch für verarbeitende Betriebe immer wichtiger, Fertigungsstraßen vollautomatisch in Echtzeit überwachen und analysieren zu können, um so flexibel auf Kundenanforderungen reagieren oder die Fertigung optimieren zu können. Die Kundenzufriedenheit steigt und die Kosten sinken.
Sunato hat sich deshalb im Rahmen eines internen Forschungsprojekts mit der Machbarkeit der Echtzeitanalyse von Daten aus Produktionsstraßen befasst. Verwendet wurden eine Siemens S7-Steuerung und verschiedene Azure-Komponenten zur Verarbeitung der Daten.

Fischer Technik Modell zur Simulation eines Fertigungsprozesses

Die Zielsetzung des Projekts bestand darin herauszufinden, ob eine S7-Steuerung, die häufig im Rahmen von Fertigungsstraßen zur Steuerung von Sensoren und Aktoren eingesetzt wird, in eine Azure Cloud-Infrastruktur integriert werden kann. Die erhobenen Echtzeitdaten sollen vollautomatisch durch statistische Verfahren ausgewertet und zugänglich gemacht werden. Dies soll Aufschluss darüber geben, inwieweit es möglich ist, Fertigungsstraßen aus Sicht des Controllings zu monitoren. Die Monitoring-Daten könnten dazu dienen, Wartungszyklen der Maschinen zu optimieren, um beispielsweise im Rahmen von „Predictive Maintenance“ Ausfälle und Wartungszyklen genauer bestimmen zu können. Auch können die Daten genutzt werden, um temporäre Flaschenhälse in der Produktion zu bestimmen.

Fischer Technik Fertigungsstraße mit Siemens S7 Steuerung

Fischer Technik Fertigungsstraße mit Siemens S7 Steuerung

Sicheres Senden der Daten von der S7-Steuerung in die Cloud

Übersicht Informationsfluss von der S7 Steuerung zu Power Bi

Übersicht Informationsfluss von der S7 Steuerung zu Power Bi

Zur Übermittlung der erhobenen Daten von Sensoren und Aktoren aus der S7-Steuerung wurde ein lokales Serversystem verwendet, das die Daten aus der Steuereinheit ausliest und mithilfe des MQTT-Protokolls an die Azure Cloud weiterleitet. Voraussetzung für die Übertragung ist die Vertraulichkeit der verschickten Daten. Es muss gewährleistet werden, dass die übertragenen Daten nicht von Dritten ausgelesen werden können, um so Informationen über die Fertigung zu erhalten. Deshalb wird zwischen das lokale Serversystem, welches sich in demselben, geschützten Netzwerk wie die S7-Steuerung befindet, und der Cloud eine starke Ende-zu-Ende Verschlüsselung aufgebaut.

Verarbeitung der Daten in Microsoft Azure

Für den Empfang der Daten in Azure wird ein IoT-Hub eingesetzt. Dieser kann mit multiplen externen Geräten über das MQTT-Protokoll kommunizieren und ist so in der Lage, ankommende Daten auch aus mehreren S7-Steuereinheiten verarbeiten bzw. aggregieren zu können. Dieser IoT-Hub stößt innerhalb der Azure Cloud ein Event an, das die Daten vom IoT-Hub an Stream Analytics weiterleitet. Der Stream Analytics-Dienst dient dazu, die Daten weiter zu aggregieren, ungültige Datensätze herauszufiltern und die Daten so zu transformieren, dass sie durch das Analysetool Power BI ausgewertet werden können. Auch ist Stream Analytics in der Lage, mathematische Operationen vorzunehmen und neue Felder zu erstellen. Stream Analytics leitet die Daten an einen SQL Server und direkt an Power BI weiter, sobald die Manipulationen der Daten abgeschlossen sind. Die Weiterleitung an zwei unterschiedliche Ziele dient dazu, die Datensätze auch langfristig auf einem SQL Server zu speichern, um so komplexere Analysen auf einem großen Datensatz zu ermöglichen. Da Power BI nur aktuelle Daten speichert, werden direkt dort nur kurzfristige Analysen durchgeführt.

Auswertung in Power BI

Unabhängig davon, ob die Datensätze aus der SQL-Datenbank oder direkt aus Stream Analytics an Power BI übermittelt werden, verfügt jede Datenquelle über einen oder mehrere Auswertungsberichte. Die Berichte dienen dazu, die Datensätze einer Quelle visuell dazustellen.

Auswertung der Live-Daten in Power Bi

Auswertung der Live-Daten in Power Bi

Es steht hierbei eine umfangreiche Palette an visuellen Werkzeugen bereit, die dem Ersteller des Berichts ermöglichen, Daten auf vielfältige Weise darzustellen. Die Daten können ebenfalls so miteinander in Abhängigkeit gestellt werden, dass durch Klicken auf Details eines Diagramms die Filterung in anderen Darstellungen ebenso vorgenommen wird. Sollte man daher beispielsweise nur die Leistungsdaten eines bestimmten Bearbeitungsschritts innerhalb der Fertigungsstraße betrachten wollen, muss kein separater Bericht erstellt werden. Mehrere Berichte aus unterschiedlichen Quellen werden in einem Dashboard zusammengefasst. Die Dashboards dienen als Übersicht und zeigen meist eine ausgewählte Grafik aus jeweils einem Bericht.

Innerhalb eines Unternehmens können so Dashboards für unterschiedliche Zielgruppen wie z. B. Controlling oder Qualitätssicherung definiert und freigegeben werden. Die zugeordneten User können sich komfortabel über die Active Directory Accounts anmelden und erhalten automatisch Zugriff auf die zugeordneten Dashboards.

Direkte übertragene Daten aus Stream Analytics werden in Power BI gepusht. Dies bedeutet, dass die Diagrammdatensätze der Berichte und Dashboards automatisch upgedatet werden, sobald die Daten in Power BI ankommen. Bei den Datensätzen aus der SQL-Datenbank müssen die Daten vor der Auswertung manuell geholt werden. Power BI kann Berichte als Excel-Datei exportieren, um diese Daten auch Dritten zugänglich zu machen.

Fazit

Im Vergleich mit einer klassischen Auswertung der Steuerungsdaten ist die Übertragung der Daten vollautomatisch möglich, ohne dabei die Sicherheit zu vernachlässigen. Durch den Wegfall einer manuellen Manipulation der Daten ist die Verarbeitung in der Azure Cloud weniger fehleranfällig und deutlich schneller. Datensätze können sekundenaktuell erhoben werden und bieten daher die Möglichkeit des Echtzeit-Monitorings der Fertigungsstraße. Durch die Automatisierung und die Optimierung der Fertigungsstraße auf Grundlage der Datenauswertungen können signifikant Kosten gespart werden.

„Wir wollen Innovation treiben, deshalb ist es uns wichtig, aufbauend auf etablierten Technologien wie einer S7-Steuerung zukunftssichere Lösung wie eine symbiotische Anbindung an die Cloud anzubieten. Industrie 4.0 ist so kein einfaches Schlagwort mehr, sondern Realität. Unsere Kunden schaffen den Grundstein weitere Technologien wie künstliche Intelligenz in der Fertigung einsetzen zu können. Und fast nebenbei optimieren sie ihre Fertigung durch die analysierten Daten.“Nils Ihnken, Software Developer und Projektkoordinator bei Sunato Hamburg

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Wir liefern Ihre Daten aus – an Applikationen, Maschinen, Geräte und Benutzer. Mit anderen Worten: Wir organisieren die Logistik Ihrer Daten. Wenn unsere Kunden neue CRM oder ERP Systeme einführen, wenn sie neue Partner oder Kunden anbinden wollen oder neue Geräte verwenden wollen, dann haben sie oft die Anforderung, neue Applikationen mit ihrer existierenden IT Welt zu verbinden. Genau dabei unterstützen wir. Wir nutzen Technologien wie BizTalk Server und Azure Logic Apps, entwickeln Applikationen in .Net, und integrieren Geräte und Devices mit der Cloud. Unsere Experten arbeiten von den Standorten Hamburg, München, Stuttgart aus im gesamten DACH Gebiet.

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