Wo liegen heute die Herausforderungen in Automatisierung und MSR?
Moderne Automatisierungs- und MSR-Systeme bestehen längst nicht mehr nur aus einzelnen Sensoren, Aktoren und einer Steuerung. Feldmodule, Steuerungs- und Regelungstechnik, Kommunikationsschnittstellen sowie Edge- und Cloud-Systeme müssen zunehmend als vernetztes Gesamtsystem zusammenarbeiten.
Genau darin liegt eine der zentralen Herausforderungen: Einzelne Funktionen funktionieren häufig gut, wurden aber nicht von Beginn an als Teil einer durchgängigen Systemarchitektur entwickelt.
Das zeigt sich besonders bei den Daten. Messwerte und Zustandsinformationen sind im System grundsätzlich vorhanden, lassen sich aber nicht ohne Weiteres zusammenführen, interpretieren oder für übergeordnete Anwendungen nutzen.
Die Herausforderung besteht deshalb häufig weniger in der einzelnen Mess-, Steuerungs- oder Regelungsfunktion als in der Durchgängigkeit zwischen Feldebene, Steuerung und Cloud.
Warum werden vorhandene Daten schnell zum Integrationsproblem?
In einem MSR-System entstehen an vielen Stellen Daten: Sensoren liefern Messwerte, Feldmodule erfassen und verarbeiten Signale, Steuerungen kennen Betriebszustände und Regelgrößen und übergeordnete Systeme sollen diese Informationen schließlich visualisieren, analysieren oder langfristig speichern.
Wurden diese Ebenen unabhängig voneinander entwickelt, entstehen jedoch häufig unterschiedliche Datenstrukturen, Schnittstellen und Bedeutungen. Die Daten sind zwar vorhanden, aber für weitere Anwendungen nur eingeschränkt nutzbar.
Typische Herausforderungen sind beispielsweise:
- unterschiedliche Datenformate und Kommunikationsprotokolle,
- uneinheitliche Bezeichnungen oder Skalierungen von Messwerten,
- fehlende oder unzureichende Zeitinformationen,
- proprietäre Schnittstellen zwischen einzelnen Komponenten,
- fehlender Kontext für die Interpretation eines Messwerts,
- unterschiedliche Aktualisierungs- und Abtastraten sowie
- Daten, die zwar lokal vorhanden sind, aber nicht für übergeordnete Systeme bereitgestellt werden.
Spätestens wenn Daten aus mehreren Systemkomponenten zusammengeführt werden sollen, kann daraus ein erheblicher Integrationsaufwand entstehen. Nachträgliche Auswertungen und Optimierungen werden dadurch ebenfalls erschwert.
Was bedeutet Durchgängigkeit vom Feldmodul bis zur Cloud?
Eine durchgängige System- und Datenarchitektur betrachtet den Informationsfluss von Beginn an über alle relevanten Ebenen hinweg. Dabei wird nicht nur definiert, welche Daten eine einzelne Komponente erzeugt, sondern auch, wie diese Daten im Gesamtsystem weitergegeben, interpretiert, verarbeitet und gespeichert werden.
Ein typischer Datenfluss kann beispielsweise so aussehen:
- Sensoren und Aktoren auf der Feldebene erzeugen Mess- und Zustandsdaten,
- Feldmodule erfassen und verarbeiten diese Informationen,
- eine Steuerung führt Daten zusammen und nutzt sie für die Maschinen- oder Prozesssteuerung,
- über definierte Kommunikationsschnittstellen werden ausgewählte Informationen an Edge- oder Cloud-Systeme übertragen,
- dort stehen sie für Visualisierung, Analyse, Service oder weitere Anwendungen zur Verfügung.
Damit dieser Datenfluss zuverlässig funktioniert, müssen nicht nur die Kommunikationswege betrachtet werden. Auch Datenmodelle, Einheiten, Zeitbezug, Zustände und die Bedeutung der einzelnen Informationen sollten über die Systemgrenzen hinweg eindeutig definiert sein.
Welche Probleme entstehen bei gewachsenen Systemarchitekturen?
In der Praxis werden Maschinen und technische Systeme häufig schrittweise erweitert. Eine Steuerung wird zunächst für die eigentliche Maschinenfunktion entwickelt, später kommt zusätzliche Sensorik hinzu und zu einem noch späteren Zeitpunkt sollen Betriebsdaten für eine Cloud-Anwendung zur Verfügung stehen.
Die benötigten Informationen sind dann möglicherweise bereits irgendwo im System vorhanden – allerdings nicht unbedingt in einer Form, in der sie ohne zusätzlichen Aufwand weiterverwendet werden können.
In solchen Fällen müssen beispielsweise zusätzliche Schnittstellen geschaffen, Daten konvertiert oder Informationen aus mehreren Komponenten zusammengeführt werden. Fehlt der notwendige Kontext eines Messwerts, können darüber hinaus Änderungen an der Embedded Software oder Steuerungssoftware erforderlich werden.
Je später solche Anforderungen berücksichtigt werden, desto größer kann der Aufwand für Integration und Anpassung werden.
Warum sollte die spätere Datennutzung früh berücksichtigt werden?
Wenn eine Maschine oder ein Gerät perspektivisch mit übergeordneten Systemen oder einer Cloud-Plattform verbunden werden soll, ist es sinnvoll, diese Anforderung bereits bei der Systemarchitektur zu berücksichtigen – auch wenn die entsprechenden Funktionen erst später umgesetzt werden.
Dabei geht es nicht darum, möglichst viele Rohdaten ungefiltert in die Cloud zu übertragen. Vielmehr sollte frühzeitig definiert werden, welche Informationen für welche Anwendung benötigt werden und auf welcher Systemebene sie sinnvoll verarbeitet werden.
Zeitkritische Steuerungs- und Regelungsfunktionen verbleiben beispielsweise typischerweise auf der lokalen Steuerungs- oder Edge-Ebene. Für langfristige Auswertungen, Flottenvergleiche, Dashboards oder Servicefunktionen können dagegen ausgewählte oder bereits aufbereitete Daten an übergeordnete Systeme übertragen werden.
Eine solche Aufgabenteilung zwischen Feld-, Steuerungs-, Edge- und Cloud-Ebene erleichtert es, Kommunikationswege und Datenstrukturen gezielt auf die jeweilige Funktion auszulegen.
Welche Vorteile bietet eine durchgängige Systemarchitektur?
Wer Daten und Funktionen von Beginn an systemübergreifend betrachtet, kann vor allem den späteren Integrationsaufwand reduzieren. Schnittstellen müssen nicht für jede neue Anwendung vollständig neu geschaffen und Informationen aus verschiedenen Quellen nicht immer wieder aufwendig zusammengeführt werden.
Gleichzeitig entsteht eine technische Grundlage für zusätzliche Funktionen und datenbasierte Anwendungen. Dazu können beispielsweise gehören:
- zentrale Anlagen- und Maschinenüberwachung,
- Dashboards und Betriebsdatenauswertung,
- Remote Service und Ferndiagnose,
- Zustandsüberwachung und Condition Monitoring,
- Optimierung von Betriebsparametern,
- Vergleich mehrerer Maschinen oder Geräte sowie
- weitere datenbasierte Services.
Eine durchgängige Architektur unterstützt damit nicht nur die aktuelle Funktion eines Systems. Sie beeinflusst auch, wie einfach sich ein Produkt später erweitern, skalieren und um zusätzliche digitale Funktionen ergänzen lässt.
Warum müssen Hardware, Software und Cloud zusammengedacht werden?
Durchgängige Vernetzung entsteht nicht allein durch eine geeignete Cloud-Plattform. Bereits auf Hardware- und Embedded-Ebene wird festgelegt, welche Informationen überhaupt erfasst werden können, in welcher Qualität sie zur Verfügung stehen und über welche Schnittstellen sie weitergegeben werden.
Auf der Steuerungs- und Softwareebene wird anschließend entschieden, wie Daten verarbeitet, zusammengeführt und für weitere Systeme bereitgestellt werden. Erst darauf können Edge- oder Cloud-Anwendungen sinnvoll aufbauen.
Eine funktionierende Gesamtlösung erfordert deshalb das Zusammenspiel von Elektronik, Embedded Software, Kommunikation, Steuerung und übergeordneten Software- beziehungsweise Cloud-Systemen.
KNESTEL entwickelt dafür individuelle, durchgängige Lösungen von der Feldebene bis zur Cloud. Mehr zu unseren Technologien und Leistungen rund um Vernetzung, Datenübertragung und cloudbasierte Anwendungen erfahren Sie auf unserer Seite IoT & Cloud-Technologie.
Nachträgliche Optimierung ist möglich – aber oft aufwendiger
Auch bestehende Automatisierungs- und MSR-Systeme lassen sich nachträglich vernetzen oder um zusätzliche Datenfunktionen erweitern. Der Aufwand kann jedoch deutlich steigen, wenn Daten ursprünglich ausschließlich für eine lokale Funktion vorgesehen waren.
Dann müssen möglicherweise zusätzliche Schnittstellen geschaffen, Daten konvertiert oder Informationen aus mehreren Komponenten zusammengeführt werden. Sind relevante Informationen bisher gar nicht verfügbar, können darüber hinaus Anpassungen an Hardware, Embedded Software oder Steuerung erforderlich sein.
Deshalb lohnt es sich, spätere Vernetzung und Datennutzung bereits während der Systementwicklung mitzudenken. Das bedeutet nicht, jede zukünftige Funktion im Voraus entwickeln zu müssen. Die Architektur sollte jedoch so ausgelegt sein, dass sinnvolle Erweiterungen später ohne grundlegende Neuentwicklung möglich bleiben.
Fazit: Die Herausforderung liegt im Zusammenspiel der Komponenten
Bei modernen Automatisierungs- und MSR-Lösungen ist selten eine einzelne Funktion die größte technische Herausforderung. Komplex wird es vor allem dann, wenn Feldmodule, Steuerungen und übergeordnete Systeme miteinander verbunden und die entstehenden Daten systemübergreifend genutzt werden sollen.
Eine durchgängige Daten- und Systemarchitektur schafft dafür die Grundlage. Werden Hardware, Software, Kommunikation und Cloud bereits bei der Entwicklung gemeinsam betrachtet, lassen sich Daten einfacher nutzen, Systeme besser erweitern und spätere Integrationsaufwände reduzieren.
Bei KNESTEL betrachten wir deshalb nicht nur einzelne Komponenten, sondern deren Zusammenspiel im Gesamtsystem – von der Elektronik und Embedded Software über Mess-, Steuerungs- und Regelungstechnik bis zur Anbindung übergeordneter Systeme.
