Die Referenzarchitektur für das Industrielle Internet der Dinge (IIoT)

Der Aufschwung der IoT-Technologie und die Vielzahl an Lösungen – von maßgeschneiderten über DIY bis hin zu Plug-and-Play-Optionen – kann überwältigend sein. Jedoch adressieren diese Lösungen nicht immer die Frage, wie Ihre bestehende Infrastruktur das industrielle IoT (IIoT) unterstützen kann. Die grundlegende IIoT-Architektur zur Unterstützung von IoT-Systemen besteht aus vier miteinander verknüpften Bestandteilen. In ihrer Gesamtheit bilden diese den IIoT-Prozess. Wir können die IIoT-Architektur als einen vierstufigen Verlauf sehen, bei dem Daten von verschiedenen vernetzten Dingen in traditionelle IT-Systeme oder in die Produktion übertragen werden, wo sie Wert und Wissen generieren.

Die Einrichtung eines soliden Frameworks für das industrielle Internet der Dinge (IIoT) schafft eine langfristige, robuste Grundlage für die Entwicklung von IoT-Projekten im industriellen Umfeld. Dabei geht es um viel mehr als nur darum, mehrere Geräte mit dem Internet zu verbinden.

Geräte am IoT-Edge

Dies sind Ihre Gruppen von vernetzten Dingen, die sich am äußersten Rand eines IoT-Netzwerks befinden. Diese sind so nah wie möglich an der Datenquelle angebracht. Typischerweise sind dies drahtlose Sensoren und Aktuatoren. Bei den Geräten am IoT-Edge kann es sich um alles Mögliche handeln, von Legacy-Geräten in einer Brownfield-Umgebung über Sensoren, Roboterkameras, Mikrofone bis hin zu allen Arten von Messgeräten und Monitoren.

Was passiert am äußersten Rand des IoT-Netzwerks? Sensoren sammeln Daten, sowohl aus ihrer Umgebung als auch von den Objekten, die sie messen. Dann wandeln sie sie in verwertbare Daten um, die Menschen nutzen können. Die Aktuatoren regeln die Prozesse, die innerhalb der gemessenen Umgebung stattfinden. Sie stellen die physikalischen Bedingungen ein, innerhalb derer die Daten erzeugt werden. Ein Aktuator kann zum Beispiel ein Ventil öffnen oder schließen oder einen Roboterarm als Teil eines automatisierten Montageprozesses bewegen.

Das Gateway

Das Gateway ist der Ort, an dem die Sensordaten aggregiert und in digitale Ströme für die spätere Verarbeitung umgewandelt werden. Nach dem Empfang der aggregierten und digitalisierten Daten leitet das Gateway diese über das Internet weiter, damit sie anschließend verarbeitet werden können, bevor sie in die Cloud gelangen. Gateways sind Datenerfassungssysteme, die noch Teil des Edge sind. Je nach Taxonomie würden sie noch zu den Edge-Geräten zählen. Sie befinden sich immer noch in der Nähe der Sensoren und Aktuatoren und verarbeiten die Daten am Edge vor. Gateway-Geräte müssen mobil und flexibel sein und verschiedenen Umgebungsbedingungen standhalten können.

Warum brauchen wir Gateways? Die von den Sensoren kommenden Datenströme akkumulieren riesige Datenmengen in kürzester Zeit. Wenn eine Vielzahl von Sensoren Daten in ein IoT-System einspeist, werden die Anforderungen noch größer. Wenn die Sensordaten analog vorliegen, müssen sie außerdem in digitale Daten umgewandelt werden, um sie später verarbeiten zu können. Diese Umwandlung findet ebenfalls am Gateway statt.

Abgesehen von dieser grundlegenden Gateway-Funktionalität verfügen einige Gateways über Analyse- und Datenverwaltungsdienste sowie einige integrierte Sicherheitstools. Intelligente Gateways ermöglichen es, die eingehenden Datenströme in Echtzeit zu analysieren.

Datenmanagement als Teil der IIoT-Architektur

Ohne qualitativ hochwertige, große Datenmengen können Sie erweiterte Analysen und künstliche Intelligenz nicht voll nutzen. In dieser Hinsicht liefert Edge Computing die schnellsten Ergebnisse, da die Daten am Rand des Netzwerks, direkt an den Sensoren, vorverarbeitet werden.

Sobald die Sensordaten gesammelt, in digitale Daten umgewandelt und aggregiert wurden, können sie durch Edge-IT-Systeme weiter verarbeitet werden. Edge-IT-Systeme können vor Ort oder dezentral sein, aber in der Regel befinden sie sich in der Nähe der Sensoren. Hier werden die digitalisierten, aggregierten Daten zur Analyse verwendet. In diesem Stadium haben Sie Daten, die nützlich sind. Sie haben maschinelles Lernen und Datenvisualisierung.

Diese zusätzliche Verarbeitung reduziert die Datenmenge, die in die Rechenzentren oder in die Cloud geht. Auf diese Weise verringern Sie Probleme mit der Speicherung, der Sicherheit und den Ausfallzeiten.

Cloud (oder Rechenzentrum)

Allerdings können Edge-Geräte nur eine begrenzte Menge an Vorverarbeitung übernehmen. Um den Einsatz lokaler Rechenressourcen zu minimieren sollte man versuchen, so nah wie praktisch möglich an die Edge-Geräte heranzukommen. Jedoch müssen Sie sich für eine tiefere und umfassendere Verarbeitung an die Cloud wenden. In diesem Stadium sollten Sie zusätzlich entscheiden, ob Sie bei der Verarbeitung Ihrer Daten die Geschwindigkeit und Unmittelbarkeit, die mit Edge Computing gegeben sind, oder die tieferen Einblicke, die mit Cloud Computing einhergehen, in den Vordergrund stellen müssen. Umfassende Verarbeitung findet in Cloud-Systemen statt. Dort können Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen kombinieren und Erkenntnisse generieren, die am Edge nicht unmittelbar verfügbar sind.

Hier werden hochwertige Daten analysiert, verwaltet und in der Cloud, in On-Premises-Rechenzentren oder hybriden Systemen gespeichert. Hier führen Sie eine tiefgreifende Verarbeitung durch. Sie verfügen über genügend Leistung, um die Daten in einer sicheren Umgebung umfassend zu analysieren und zu verwalten. Sie kombinieren Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen, um neues Wissen zu generieren.

IIoT-Plattformen als Begleiter bei der Aufbau einer IIoT-Architektur

Die Nutzung von Rechen- und Analysefunktionen am Edge wird zunehmend beliebter, vor allem weil sie ein schnelles und unmittelbares Datenmanagement ermöglicht. Eine aktuelle Prognose geht davon aus, dass bis 2022 etwa 75 % aller Datenverarbeitungen und Datenerfassungen außerhalb des traditionellen Rechenzentrums stattfinden werden. Laut Gartner werden bis 2022 mehr IIoT-Analysen am Edge durchgeführt als in der Cloud.

IIoT-Plattformen übernehmen eine Vielzahl von Funktionen rund um das Edge Computing. Die ideale IIoT-fähige Plattform bietet eine Gerätemanagementumgebung mit App-Entwicklungsfunktionen, die in der Cloud oder lokal angesiedelt sein können. Sie können Apps zur Datensammlung entwickeln und Ihre eigenen Machine-Learning-Modelle direkt auf der Plattform erstellen, auf dem IoT-Gerät programmieren und Feedback in Echtzeit erhalten. Durch die Verwendung von Container-Technologien ist das Ausrollen Ihrer IoT-Apps auf mehrere Geräte einfach, ebenso wie das Deployment Ihrer neuen App-Versionen.

Sobald die Daten extrahiert und gespeichert sind, müssen Sie über die Tools und Prozesse verfügen, um die Daten zu transformieren, Analysen einzusetzen oder Machine-Learning-Modelle zu trainieren. Die Data Science-Funktionalitäten der Plattform können diese Aufgaben vereinfachen.

Kontaktieren Sie uns für weitere Informationen über den Aufbau einer IIoT-Architektur für Ihr Industrieunternehmen.

‍