Sensordaten und Informationen aus unterschiedlichen Quellen global verfügbar zu machen und diese miteinander sinnvoll zu verknüpfen ist der Kern von Industrie 4.0. Neue Geschäftsideen machen es notwendig, diese Informationen nicht nur innerhalb eines Unternehmens, sondern auch über Unternehmens- und Standortgrenzen hinweg global zugänglich und abrufbar zu machen.

Bei Industrie 4.0 geht es immer um eins: Wie gelingt es, diese Daten und Informationen aus unterschiedlichen Quellen abzurufen, sie sinnvoll miteinander zu verknüpfen, sie zu aggregieren und global verfügbar zu machen? Einerseits gibt es Informationen, die auf der Feld- oder Steuerungsebene generiert werden. Andererseits solche, die zentral, beispielsweise in MES- oder ERP-Systemen verwaltet werden müssen. Wesentlich dabei ist,  dass die zu verknüpfenden Informationen nicht nur innerhalb eines Unternehmens oder Standorts vorhanden und abrufbar sein, sondern häufig über Standortgrenzen hinweg ausgetauscht werden müssen. Der Datenfluss in der klassischen Automatisierungspyramide erfolgt von einer Ebene in die nächste: Sensoren oder Aktuatoren der Feldebene kommunizieren ausschließlich mit der übergeordneten Steuerung. Die Maschinensteuerung tauscht ihre Daten mit der Produktionsplanung und diese wiederum mit dem Firmen-ERP aus. Diese Systemübergänge stellen eine Hürde dar, da sie üblicherweise Daten filtern. Diese Hürden zu überwinden und funktional auszugestalten, erfordert meist einen hohen zeitlichen und monetären Aufwand – praktisch erfolgt dies über Gateways oder Protokollkonverter. Diese Hürde zu eliminieren, muss deshalb zentrales Ziel aller Industrie 4.0-Aktivitäten sein.
In den meisten Produktionsprozessen wird man diese Hürden nicht zu 100 Prozent überwinden können, da Fertigungsabläufe  in einer sehr hohen Taktrate durchgeführt werden oder genau festgelegte zeitliche Abfolgen eingehalten werden müssen. Lösungen für deterministisch ausgelegte Kommunikation zwischen Teilnehmern der Feldebene bis zum ERP-System in einer offenen Architektur werden aktuell entwickelt.
Zudem wird parallel zu den existierenden Übertragungsprozessen ein zentraler Datenpool entstehen, der direkt aus unterschiedlichen Quellen heraus addressierbar ist. Viele Firmen richten sich hierfür eine Private Cloud oder Edge Cloud auf einem internen Server oder einem privaten Tennant in der Cloud ein. Auf diesem können die Zugriffsrechte zunächst einmal komplett „privat“ gehalten werden. Ergibt sich im Rahmen neuer Geschäftsideen  und -modelle aber die Notwendigkeit, einzelne Informationen auch anderen Unternehmen, Standorten oder Clouds zugänglich zu machen, können diese zwischen unterschiedlichen Tennants unter Berücksichtigung gezielter Nutzungsberechtigungen ausgetauscht werden. Die Cloud-Kapazitäten sind skalierbar und erlauben, zahlreiche Daten aufzunehmen – auch solche, von denen man heute im Zweifel noch gar nicht weiß, ob und welche Erkenntnisse daraus konkret gezogen werden, oder ob sich daraus zu einem späteren Zeitpunkt ein Nutzen oder sogar Business Case generieren lassen. Primäres Ziel ist es deshalb, zunächst die Daten unterschiedlicher Quellen aufzunehmen, sie zu aggregieren und verfügbar zu machen. In einem weiteren Schritt erfolgt dann deren Vernetzung. Erst zum Schluss entstehen daraus gegebenenfalls neue Businessmodelle.

Dominanz eines Master-Slave-Modells

In der Vergangenheit haben Punkt-zu-Punkt-Verbindungen zwischen der Steuereinheit und dem jeweiligen Sensor oder Aktuator die industrielle Automatisierung beherrscht. Derzeit dominiert ein Master-Slave-Kommunikationsmodell. Das bedeutet, dass eine Steuereinheit meist über eine Leitung in Linientopologie mehrere Endgeräte (Feldbusinstallation) bedient. Durch den Einsatz neuer Technologien erfolgt ein Übergang zu einer netzartigen oder sternförmigen Kommunikationsarchitektur wie wir es aus dem IT-Umfeld bereits gewohnt sind. Durch eine Verbindung von Automatisierungsnetzwerk (OT) und dem IT-Netzwerk einer Firma wird es möglich, Daten zwischen allen Ebenen in beliebigen Richtungen auszutauschen. Besonders für deren Bewertung, aber auch deren Vernetzung ist es wesentlich, dass diese aktuell bzw. mit einem dedizierten Zeitbezug versehen sind und einen spezifischen, beispielsweise geographischen, Bezug haben.

Auf direktem Weg vom Sensor in die Cloud

Leuze Electronic ist zunächst das Thema der Datenverfügbarkeit aktiv angegangen und hat erstmalig Daten direkt, über alle Systemgrenzen hinweg, aus dem Sensor in die Cloud gebracht. Hierzu hat das Unternehmen einen OPC-UA-Server in seinen Sensor integriert und an die Azure Cloud von Microsoft mit dem Publisher-Subscriber-Modell angekoppelt. Basiert die OPC-UA-Kommunikation bis dato auf einer Client-Server-Architektur, in welcher der Empfänger das Datenvolumen und die Frequenz des Datenaustausches bestimmt, wird bei der Kommunikation mit Cloud-Applikationen die Publish-Subscribe-Methodik bevorzugt, da hierbei der Empfänger (Subscriber) zwar die zu übertragenden Daten auswählt, der Produzent (Publisher) aber für die Verteilung der Daten zu den notwendigen, oder aus Applikationssicht sinnvollen Zeitpunkten verantwortlich zeichnet – ähnlich einem Newsletter. Um den Datenaustausch universell in alle Richtungen zu ermöglichen, hat Leuze Electronic diese Umsetzung um den IoT Proxy von Microsoft erweitert, der es nun ermöglicht, aus der Cloud eine Client-Server-Kommunikation analog zu lokalen Shopfloor-Konzepten zu betreiben. Somit sind verschiedene Migrationswege hin zu neuen, Cloud-basierten Applikationen offen.

Keine Spielraum hinsichtlich Datensicherheit

Der Unterschied  zu den klassischen Lösungen besteht darin, dass die IIoT-Ansätze auf global verfügbaren Daten aufsetzen. So können sie auch zur Interpretation und Bewertung global und über Anlagen- und Firmengrenzen hinweg, vernetzt werden. Diese globale Datenverfügbarkeit wirft unmittelbar die Frage nach der Datensicherheit auf. Dass letztere auf den Kommunikationswegen und in global verfügbaren Systemen sichergestellt sein muss, ist eine alternativlos akzeptierte Voraussetzung. OPC UA ist nach dem Bundesinstitut für Sicherheit und Informatik geprüft und bietet alle vier generell vorausgesetzen Sicherheitsmerkmale für die sichere Kommunikation: Authentification, authorisation, verification und encryption. Hiermit werden erprobte Methoden und Verfahren aus der Welt der Informationstechnik (IT) in die Welt der Automatisierungstechnik (OT – Operations Technology) übertragen. Dies kann unter dem Ausdruck „ITgoesOT“ subsumiert werden. Die zukünftige Authentifizierung wird über Zertifikate erfolgen. Sensoren von Leuze Electronic werden daher in Zukunft neben bisherigen Identifikationsdaten wie zum Beispiel ihrer Seriennummer mit einem eindeutigen Sicherheits-Zertifikat ausgestattet werden.

Datenquellen ausfindig machen

Um die Informationsverfügbarkeit durchgängig zu gestalten, muss eine Möglichkeit aus der Cloud geschaffen werden, Datenquellen über alle Systemgrenzen hinweg aufzuspüren und adressieren zu können. Dabei geht es nicht darum, einen ungeschützen Zugriff zu ermöglichen, sondern vielmehr darum, die Installation zu vereinfachen.  Es ist nicht praktikabel, eine große Anzahl an Edge Devices (beispielsweise Sensoren und Aktoren) händisch einem globalen Cloud-System bekannt zu machen, beziehungsweise in einem solchen anzumelden. Vielmehr werden technologische Mechanismen benötigt, die es dem Cloud-System von sich aus ermöglichen, ihm zentral zugeordnete Edge Devices zu erkennen. Diese Mechanismen werden als Global-Discovery-Funktionalitäten bezeichnet. Es gibt zwei unterschiedliche Mechanismen, die Bestandteil des OPC-UA-Standards sind: Zum einen lokale Discovery-Mechanismen (Local-Discovery-Server), zum anderen globale Discovery-Mechanismen (Global-Directory-Server). Beide erfordern einen extensiven Zertifikatsaustausch (Trust List Type) zur Absicherung der Zugriffe. Sensoren von Leuze Electronic werden alle Formen der Discovery-Mechanismen mit einem sicheren Zugriff zur Verfügung stellen.

Neue Möglichkeiten für Predictive Maintenance

Ein Kernpunkt von Industrie 4.0  ist die ganzheitliche Informationsbereitstellung im Lifecyle eines Assets. In diesen Systemansatz fügen sich die Ideen der Augmented-Reality-Technologien nahtlos ein. Diese Technologien reichern die real sichtbare Umgebung mit virtuellen Informationen visuell auf mobilen Geräten wie Tabletts mit Stereokamera oder Datenbrillen im Sichtfeld des Nutzers an. Ein entscheidender Vorteil ensteht durch die Visualisierung von Merkmalen und Eigenschaften, die bisher nur durch Grafiken in Handbüchern und WEB-Portalen verfügbar waren. Jetzt werden sie durch  Überblendung im Sichtfeld an der passenden Stelle im tatsächlichen Raum sichtbar. Die Inbetriebname wird damit vereinfacht. Dabei beschränken sich die virtuellen Zusatzinformationen nicht nur auf passive Daten. Am Beispiel seiner Codeleser, die typischerweise an einem Förderband montiert die Barcodes eines vorbeikommendes Paketes lesen müssen, hat Leuze Electronic gezeigt, dass im laufenden Prozess das optische (im Normalfall unsichtbare) Messfeld des Sensors eingeblendet werden kann. Durch die Anbindung an die Cloud kann direkt nach jeder Lesung das Resultat derselben – IO, NIO, Code-Inhalt – in der Datenbrille visualiert werden, so dass der Inbetriebnehmer oder Servicemitarbeiter sich online über den Zustand der Anlage informieren kann.
Der Einsatz der neuen Technologien beschränkt sich aber nicht auf komplexe Geräte wie Codeleser oder Positionssensoren. Auch einfache Trigger-Lichtschranken werden vermehrt in zukünftige Predictive-Maintenance-Konzepte integriert, um so die Maschinen- und Anlagenverfügbarkeit sicher zu stellen. Mit zusätzlichen Warnmeldungen, zum Beispiel bei der Verschmutzung eines Sensors, wurde ein erster Anfang gemacht. Diese entwickelten sich schnell weiter in Richtung eines Vielfalt an Parametriermöglichkeiten der Sensoren über eine einfache Schnittstelle. An dieser Stelle ist IO-Link inzwischen nicht mehr wegzudenken, da diese einfache 3-Draht-Schnittstelle alle Funktionen bietet, die für neue IIoT- Ansätze benötigt werden und trotzdem kostengünstig auch in kleinste Devices integriert werden kann. Zu erwähnen ist hier besonders die Variante als Dual-Channel mit einem Kanal für die binären Schaltsignale für den Prozessbetrieb mit hohem zeitlichen Determinismus, oder wie häufig gesagt wird: in Echtzeit, und parallel einen zweiten Kanal für den Zugriff auf Identifikations- und Parameterdaten und Meldungen der Sensoren.