Industrial IoT: 4 Technologien für eine IIoT-Architektur
Für eine Industrial-IoT-Architektur sind vier grundlegende Technologiekategorien erforderlich. Doch zunächst müssen Architekten die Projektvision und den Projektumfang definieren.
Unternehmen müssen die Herausforderungen bei der Konzeption und Implementierung einer Industrial-IoT-Architektur meistern, um ein effektives IIoT-Deployment zu erreichen.
Beim Industriellen Internet der Dinge (IIoT) geht es um die Vernetzung von Sensoren und Geräten mit industriellen Steuerungs- und Energiesystemen. Das soll Verbesserungen bei Produktivität und Prozessen ermöglichen. IIoT integriert zudem modernes Computing, Daten-Storage-Infrastruktur, Analytics und Machine Learning unter Verwendung starker Kommunikationsplattformen.
Der Aufbau einer IIoT-Architektur kann komplex sein, insbesondere auf Kommunikationsnetz- und Steuerungsebene. Das schnelle Innovationstempo bei IIoT und Investitionen, die mehrere grundlegende Industrietechnologien miteinander verbinden, werden IIoT jedoch widerstandsfähiger gegenüber Veränderungen machen und in den kommenden Jahren weitere Verbesserungen ermöglichen. Operations Analytics und Performance-Optimierung sind heute besonders effektiv, wenn sie mit Tools implementiert werden, die auf Machine Learning basieren.
Was ist eine IIoT-Architektur und wo sollten Unternehmen beginnen?
Die IIoT-Architektur wird durch Interaktionsebenen definiert, unter anderem auf Geräte-, Kommunikations- und Semantikebene. Auf Geräteebene legen die Architekten fest, wie Geräte mit Kommunikationssystemen interagieren, um sich in einer Struktur zu verbinden und zu vernetzen. Auf Kommunikationsebene verwenden die Systeme Protokolle, um verwertbare Informationen auszutauschen. Die Semantikebene verleiht dem System Bedeutung und Kontext. Außerdem identifiziert sie die Systemmerkmale im Zusammenhang mit den Geschäftszielen.
Architekten müssen das Design von IIoT-Installationen mit einer Ontologie beginnen – der Beziehung zwischen den einzelnen Ebenen – und in vier Kategorien grundlegender IIoT-Technologie investieren, um die Entwicklung zu beschleunigen.
Kommunikation und Sicherheit
Eine Industrial-IoT-Architektur erfordert Investitionen in die Kommunikation innerhalb der Werks-, Anlagen- und Vertriebslieferkette, um eine optimale Vernetzung und Interoperabilität zu gewährleisten. Unternehmen haben zahlreiche potenzielle Anwendungsmöglichkeiten für IoT-Sensorik und den Datenaustausch im gesamten industriellen Bereich.
Auf diese Weise will man Management, Sicherheit, Fluss und Zustand von Material und Maschinen sowie Umgebungsbedingungen und allgemeine Arbeitsabläufe berücksichtigen. Die Kommunikationstechnologie und das Versprechen von 5G, 10 GBit/s per drahtloser Breitbandkonnektivität zu übertragen, erhöhen die Leistungsfähigkeit von IIoT-Anwendungen. So können heute verfügbare virtuelle Netzwerke Computing- und Analyse-Workloads sicher in der Cloud hosten, um breit gefächerte Anwendungen für Remote Monitoring, Analytics und Hilfe bei der Entscheidungsfindung durch Modellierung an verschiedenen Industriestandorten zu unterstützen.
Die IIoT-Architektur wird durch Interaktionsebenen definiert, unter anderem auf Geräte-, Kommunikations- und Semantikebene.
Die lokale Steuerungskonnektivität zwischen den Systemen in der Anlage wird über kabelgebundene, drahtlose und optische Netzwerke erfolgen, die generell privat sind und die gleiche Sicherheitsstufe wie Cloud-Systeme besitzen.
Offene Datenplattformen und Netzwerke für Industriegeräte
Offene Systeme bestimmen die Entwicklung beim Informationsaustausch mithilfe eines gemeinsamen Informationsmodells. Netzwerke für Industriegeräte nutzen im Allgemeinen gemeinsame Transport- und Kommunikationsprotokolle, was ihre Verwaltung verbessert. In einem Werk oder einer Anlage sollte die Data-Governance-Automatisierung die gemeinsame Nutzung von Informationen sowie den Zugriff auf Daten und Geräte bei Bedarf strikt untersagen. Architekten müssen bei der Entwicklung von IIoT-Plattformen nicht nur den Datenschutz berücksichtigen, sondern auch die Daten- und Kommunikationspfade solide absichern.
Künstliche Intelligenz (KI)
Intelligente Algorithmen können viele Klassifizierungs-, Vorhersage- und Optimierungsaufgaben im Betrieb übernehmen. Das gilt insbesondere für die Wartungs- und Performance-Optimierung von Maschinen sowie die Vorhersage von Systemausfällen basierend auf Sensorik. Einige Formen von KI unterstützen die Entscheidungsfindung und das Lernen aus Daten in Echtzeit, während andere KI-Modelle sich längerfristigen Optimierungsproblemen widmen.
Unternehmen müssen wissen, welche Form von KI benötigt wird, um zur Prozessoptimierung beizutragen und die erwarteten Ergebnisse schon Monate im Voraus zu verbessern. Schließlich handelt es sich um einen zeitaufwendigen Vorgang, Prozessoptimierung zu entwickeln und in industrielle Systeme einzubetten.
Systemsteuerung
Systeme, die in einer Fabrik, einer Anlage oder einem intelligenten Gebäude interagieren, erfordern einen umfassenden Blick auf die vielen unabhängigen Systeme, die bereits vorhanden sind. Ein erfolgreiches Architekturdesign hängt vom System in puncto Abstraktion von Services, Informations- und Datenaustausch sowie Timing des Austauschs im System als Ganzes ab.
Tools zum Aufbau einer IIoT-Architektur für Ihr Unternehmen
Die Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI4.0) sowie die Industrial Internet Reference Architecture (IIRA) dienen als Leitfaden, um Ansätze für komplexe Systeme im IIoT-Bereich zu entwickeln. Die Frameworks empfehlen in der Regel, dass Unternehmen eine Architektur mit einem Systemansatz für IT- und Operational-Technology-Anwendungen entwickeln. Dies umfasst spezifische Referenzarchitekturen, die in einem Industriesegment wie Transport, Energie, Gesundheitswesen oder der Regierung zu finden sind.
Erste IIoT-Pläne sollten sich auf eine Implementierungsperspektive für die Nutzungsmuster zwischen den Komponenten im IIoT-System beziehen. Die Implementierungsperspektive umfasst den gesamten Lebenszyklus der Technologie und ihre Nutzung, die Erfassung von Infrastruktur, Kommunikation, Sensoren, Machine Learning sowie die Technologien, um die funktionalen Komponenten des Systems zu implementieren. Unternehmen können zum Beispiel ein dreistufiges Architekturmuster in Betracht ziehen, das aus der Edge-, Plattform- und Enterprise-Serviceebene besteht und sich an den derzeit verwendeten Systemen orientiert. Technische IoT-Projektleiter, die zuerst die Regelwerke für die Referenzmodelle durchlesen, können die Art und Weise beeinflussen, wie Unternehmen ihren Ansatz bestimmen, und die Ziele und Systeme innerhalb einer Framework-gesteuerten Perspektive berücksichtigen.
Die Architekten müssen außerdem Schritte unternehmen, um eine IIoT-Architektur aufzubauen, die auf die Bedürfnisse ihrer Organisation zugeschnitten ist. Die folgenden sechs Punkte helfen dabei.
Legen Sie die Vision und das Ziel der Architektur fest: Wer sind die Stakeholder? Was wollen Sie erreichen? Was wird Machine Learning im Laufe der Zeit besser machen oder anzeigen? Wo liegen die Möglichkeiten für eine bessere Unterstützung bei der Entscheidungsfindung? Wie wird das System genutzt, und was bestimmt den Erfolg? Ein ergebnisorientierter Planungsansatz ist der Schlüssel.
Lassen Sie die Architekten und IoT-Projektleiter die Regelwerke lesen und evaluieren, um sich bei ihrem Vorgehen zu orientieren. In der Designphase sollten die technischen Stakeholder die geschäftliche Perspektive mit der funktionalen Sichtweise abgleichen, um die Kommunikationsebene, Schnittstellen sowie die Daten und Interaktionen der Systeme mit der Umgebung festzulegen.
Bestimmen Sie einen Umfang, der die zukünftige Implementierung und die Sichtweise berücksichtigt. Spezifizieren Sie die Funktionalität, einschließlich der Geschäfts-, Informations-, Betriebs-, Steuerungs- und Anwendungsfunktionen. Legen Sie darüber hinaus das am besten geeignete Nutzungsmuster für die Bereitstellung fest.
Identifizieren Sie die grundlegenden Fähigkeiten der Architektur hinsichtlich Aufgaben, Rollen und Aktivitäten innerhalb jedes funktionalen Bereichs, so dass die Funktionalität im gesamten System koordiniert wird.
Definieren Sie Kriterien für Feedback, KPIs und Erfolgsmessung. Bestimmen Sie Programmbeziehungen, um zu gewährleisten, dass alle Stakeholder und Standpunkte berücksichtigt werden.
Stellen sie sicher, dass die Organisationsstruktur bereit ist, in einem fortlaufenden, iterativen Zyklus der kontinuierlichen Verbesserung zu planen, auszuführen, zu messen und zu korrigieren.
Erfahren Sie mehr über IoT, IIoT und Industrie 4.0
