Bei der Präsentation eines Projekts zur industriellen Digitalisierung fallen meist zwei Dinge ins Auge: das physische Gerät, das misst, und der Bildschirm, auf dem das Ergebnis erscheint. Der Weg dazwischen wirkt von außen oft wie ein einziger Pfeil.

Dabei steckt gerade in diesem Pfeil ein Großteil der Arbeit.

Aus einem rohen Sensorsignal wird nicht automatisch eine verlässliche Geschäftsinformation. Unterwegs müssen das elektrische Signal, das Protokoll, der Zeitstempel, die Geräteidentität, die Maßeinheit, Netzwerkausfälle, die Datenqualität, Berechtigungen, die Speicherung und der Kontext behandelt werden – und schließlich auch die Frage, welchen Prozess die Daten auslösen sollen.

Der Messpunkt: wo die physische Welt zu Daten wird

Der Datenpfad beginnt beim Sensor, Zähler oder Controller. Das kann ein Leistungsmesser, ein Temperaturfühler, ein Schwingungssensor, ein Wasserzähler, ein Wechselrichter, eine SPS, ein Impulsgeber oder eine individuell entwickelte Elektronik sein.

Schon hier fallen einige grundlegende Entscheidungen:

  • was wir tatsächlich messen;
  • mit welcher Genauigkeit und Auflösung;
  • wie oft abgetastet werden muss;
  • in welcher physischen und elektromagnetischen Umgebung das Gerät arbeitet;
  • welche Kommunikationsschnittstelle zur Verfügung steht;
  • ob Daten verloren gehen dürfen, wenn die Verbindung vorübergehend unterbrochen ist.

Eine Leistungsmessung im Zwei-Sekunden-Takt und ein alle fünf Minuten eintreffender Temperaturwert erfordern nicht dieselbe Datenverarbeitung. Eine hochfrequente Messreihe für die Schwingungsanalyse kann wiederum eine völlig andere Last und lokale Verarbeitung bedeuten als ein täglicher Wasserzählerstand.

Feldkommunikation: Die Realität ist selten eine REST-API

In der Büro-IT sind ein IP-Netzwerk und eine dokumentierte API selbstverständlich. Im Feld dagegen sind RS-485, Modbus RTU, Modbus TCP, Impulssignale, digitale oder analoge I/O, herstellerspezifische Protokolle und jahrzehntealte Anlagenbestände an der Tagesordnung.

Hier genügt es nicht zu wissen, dass es sich um „Modbus“ handelt. Man muss unter anderem Folgendes kennen:

  • die Unit-ID (Geräteadresse);
  • die Registeradressierung;
  • den Datentyp sowie die Byte- und Wortreihenfolge;
  • den Skalierungsfaktor;
  • die Abfragehäufigkeit;
  • den physischen Aufbau des Busses und seinen Abschlusswiderstand;
  • die Behandlung von Kommunikationsfehlern.

Ein falsch interpretierter 32-Bit-Gleitkommawert kann leicht zu einem physikalisch unmöglichen Messwert führen. Leitet das System ihn ungeprüft weiter, pflanzt sich der Fehler durch die gesamte Datenkette fort.

Das Gateway: Übersetzer, Puffer und lokaler Entscheidungspunkt

Das Gateway verbindet die Feldebene mit der IT-Welt. Zu seinen Aufgaben können die Übersetzung zwischen Protokollen sowie das Normalisieren, Zeitstempeln, Puffern, Verschlüsseln und Weiterleiten von Daten gehören.

Ein industrielles Gateway muss jedoch auch damit rechnen, dass das Netzwerk nicht immer verfügbar ist. Die Daten dann einfach zu verwerfen, ist keine gute Lösung. Lokale Speicherung, Warteschlangen und eine spätere Synchronisation können erforderlich sein.

Bestimmte Entscheidungen müssen ebenfalls vor Ort getroffen werden. Erfordert eine Grenzwertüberschreitung eine sofortige Abschaltung oder einen Alarm, lohnt es sich nicht, auf den Weg in die Cloud und zurück zu warten. Deshalb ist das Gateway in vielen Fällen zugleich ein Edge-Computing-Gerät.

Nachrichtenvermittlung: Ereignisse statt Daten

MQTT und andere Messaging-Lösungen ermöglichen es, dass Datenquelle und verarbeitendes System nicht direkt und starr miteinander gekoppelt sind. Das Gateway veröffentlicht, und berechtigte Systeme abonnieren die Topics, die sie benötigen.

Dadurch kann das System flexibler werden, doch die Entwurfsfragen verschwinden nicht:

  • wie die Topic-Struktur aufgebaut ist;
  • wie sich Gerät und Standort identifizieren lassen;
  • welche QoS-Stufe (Zustellgarantie) erforderlich ist;
  • ob doppelt zugestellte Nachrichten zulässig sind;
  • wie Authentifizierung und Berechtigungsverwaltung erfolgen;
  • was Herkunft und Integrität der Nachricht garantiert.

Eine gute Nachricht ist mehr als nur eine Zahl. Sie enthält – oder macht eindeutig bestimmbar –, woher sie stammt, wann sie entstanden ist, mit welcher Qualität und mit welcher Bedeutung.

Verarbeitung und Normalisierung

Eingehende Daten müssen häufig bereinigt und interpretiert werden. Dazu kann Folgendes gehören:

  • die Skalierung des Rohwerts;
  • die Umrechnung von Maßeinheiten;
  • das Erkennen fehlerhafter oder fehlender Werte;
  • der Umgang mit Duplikaten;
  • die Zuordnung von Geräte- und Standortdaten;
  • Grenzwert- und Zustandslogik;
  • die Berechnung abgeleiteter Kennzahlen.

Ein Wert von 23871 sagt für sich genommen nichts aus. Er kann eine Momentanleistung von 23.871 W bedeuten, bei einer Skalierung von 0,1 aber 2.387,1 kW, einen kumulierten Energiezählerstand oder einen Fehlercode. Erst zusammen mit den passenden Metadaten und dem betrieblichen Kontext werden Daten interpretierbar.

Speicherung: Nicht alle Daten gehören in dieselbe Datenbank

Die Stammdaten von Geräten, Kunden, Standorten und Verträgen sind anders beschaffen als Messwertzeilen, die im Sekundentakt eintreffen. Deshalb nutzt eine Industrieplattform oft mehrere Arten der Datenspeicherung.

Eine relationale (transaktionale) Datenbank ist stark in der Verwaltung von Beziehungen, Berechtigungen und Geschäftsobjekten. Zeitreihen- oder spaltenorientierte Speicher eignen sich für die schnelle Analyse großer Messdatenmengen. Ein Dokumentenspeicher wiederum bietet Platz für Protokolle, Bilder und zugehörige Dateien.

Ein gutes System ist nicht eines, das allem dieselbe Datenbank aufzwingt, sondern eines, das über die unterschiedlichen Speicheraufgaben hinweg ein einheitliches Geschäftsmodell aufbaut.

Der Geschäftskontext: Er macht Daten wertvoll

Ein Messwert wird zur Unternehmensinformation, wenn er mit etwas verknüpft ist:

  • mit einer Anlage;
  • mit einem Raum oder Standort;
  • mit einem Kunden;
  • mit einer Kostenstelle;
  • mit einem Vertrag;
  • mit einem Produktionsvorgang;
  • mit einer Wartungshistorie.

Einer der Grundsätze der OrigSmart-Plattform ist, dass Daten aus der physischen und der geschäftlichen Welt in einer gemeinsamen Umgebung zusammenkommen. So kann aus einem Messwert nicht nur ein Diagramm werden, sondern auch ein Alarm, eine Aufgabe, ein Arbeitsauftrag, eine Abrechnung oder eine Grundlage für Managemententscheidungen.

Das Ende des Datenpfads ist in Wahrheit der Beginn eines neuen Prozesses

Weicht die Stromaufnahme eines Motors vom Üblichen ab, kann das System einen Hinweis geben. Für ein geschäftliches Ergebnis muss man aber auch wissen, wer die Meldung erhält, mit welcher Frist und mit welchen Gerätedaten, wie der Eingriff dokumentiert wird und wie sich überprüfen lässt, ob das Problem behoben ist.

OrigSmart denkt in der gesamten Wertschöpfungskette:

Sensor → Feldkommunikation → Gateway → Datenverarbeitung → Ereignis → Aufgabe → Rückmeldung.

Deshalb können wir Projekte auch dort starten, wo es noch keine fertige API gibt – oder nicht einmal einen geeigneten Messpunkt. Bei Bedarf entwerfen wir auch die Sensor- und Kommunikationsschicht und binden anschließend Automatisierung und Geschäftsprozess an dieselbe Plattform an.

Die eigentliche Frage der industriellen Integration ist also nicht, ob wir einen Sensorwert anzeigen können.

Sondern ob sich der gesamte Weg dieses Werts in einen kontrollierten, interpretierbaren und umsetzbaren Betrieb überführen lässt.

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Quellen