Aktuell sind  viele bestehende Maschinen weder digitalisiert noch vernetzt. Gerade investitionsstarke Güter wie große Industrieanlagen, Prüfstände, mobile Maschinen etc. bleiben häufig Jahrzehnte im Einsatz. Um diese nachträglich für das IIoT fit zu machen – und enorme Einsparpotenziale aufzudecken, sind vernetzbare Messtechniklösungen gefragt.

Bevor eine Industriemaschine als „Ding“ mit dem Internet vernetzt werden kann, ist deren Digitalisierung notwendig. Die analogen Zustände der Maschinen müssen in digitale Werte überführt werden. Ein wichtiger Baustein auf dem Weg der Digitalisierung ist die Messtechnik. Um einen analogen Zustand wie zum Beispiel den Druck eines Hydraulikzylinders zu erfassen, sind Sensoren, Messverstärker und Erfassungssysteme notwendig. Diese wandeln das analoge Signal in ein elektrisches, verstärken und digitalisieren es.
Gerade bei komplexen Produkten ist die Messaufgabe jedoch eine große Herausforderung. Es gilt, nicht nur einen, sondern hunderte von Parameter und Zuständen zu erfassen. Zudem stammen die Daten aus unterschiedlichen Quellen wie zum Beispiel Feldbusse, Steuerungen, GPS- und Sensorsysteme. Sie müssen synchronisiert und homogenisiert – also in einem einheitlichen Format verwaltet und gespeichert werden. Anbieter wie Imc Meßsysteme bieten hierfür modulare Messsysteme an, die sich je nach Bedarf mit den passenden Ein- und Ausgängen ausstatten lassen und mehrere tausend Messkanäle verwalten können.
Sind die Maschinendaten erst einmal erfasst, können diese an interessierte Empfänger weiter verteilt werden. Dies könnte zum Beispiel ein Automatisierungssystem sein, dass die Informationen über eine Busschnittstelle einliest und damit Prozesse steuert oder auch das firmeninterne Cloud-System. Hierzu müssen Messsysteme über die passenden Feld- und IT-Schnittstellen, wie zum Beispiel CAN, CAN FD, Ethernet, Profibus, Ethercat etc. kommunizieren. Für eine weltweite Vernetzung sind hingegen Webschnittstellen und -protokolle gefragt, die die Daten ins Internet der Dinge bringen können. Bei stationären Anwendungen ist Ethernet oder WLAN ideal, bei mobilen oder abgelegenen Objekten ist dagegen eine direkte Datenverbindung über Mobilfunk das Mittel der Wahl. In diesem Fall gilt es, auf begrenzte Übertragungsbandbreiten sowie instabile Verbindungen Rücksicht zu nehmen. Das Messsystem benötigt daher Mechanismen zur Datenübertragung, die die Daten bis zur vollständigen Übertragung im Gerät halten.

Lokale Analyse steigert Effektivität

Gerade bei größeren Maschinen und Anlagen sind hunderte von Messkanälen keine Seltenheit. Werden alle Daten als Rohdaten ins IIoT übertragen, kommen in kurzer Zeit Terrabytes an Daten zusammen. Das macht Big-Data-Analysen aufwendig und langsam. Zudem fallen bei drahtlosen Übertragungen via UMTS/LTE hohe Übertragungskosten an. Effektiver ist eine Vorverarbeitung der lokalen Messdaten in Echtzeit – also eine lokale und damit schnelle Big-Data-Analyse.
Diese Analyse kann bereits in einfacher Statistik bestehen, wie zum Beispiel Mittelung, Filterung oder Effektivwertberechnung und bis hin zu anspruchsvollen Auswertungen reichen. Beispielsweise könnten Spektralanalysen oder Klassier-Verfahren eingesetzt werden, um frühzeitig Materialermüdung zu detektieren und die nächste Wartung zu planen. Auch Verrechnung von Kanälen untereinander, zum Beispiel zur Leistungsberechnung, sorgt für eine deutliche Datenreduktion. Statt Rohdaten sind nur noch aussagekräftige Kennwerte zu übertragen. Die aufwendigen Big-Data-Analysen, die Terrabytes von Rohdaten durchforsten, reduzieren sich dadurch deutlich.
All diese Maßnahmen bedingen jedoch eins: Es wird lokale Rechenleistung vor Ort benötigt – sogenanntes Edge Computing. Und idealerweise bietet diese für den Anwender eine leicht bedienbaren Plattform, um ohne tiefergehende Programmierung eigene Smart-Data-Algorithmen implementieren zu können. Imc Messsysteme lassen sich dazu mit der Echtzeit-Signalverarbeitungsplattform Imc Online Famos ausstatten. Sie kann fast beliebige Analyse-Algorithmen ausführen, die der Anwender in komfortabler Form einfach zeilenweise als mathematische Formeln und Funktionsaufrufe editieren kann. Neben dem Vorteil der schnelleren Datenanalyse, ermöglichen lokale Echtzeit-Analysen auch direkte Entscheidungen vor Ort zu treffen. Stehen die passenden Ausgänge im Messsystem zur Verfügung, können auf Grund von kritischen Werten zum Beispiel Drehzahlen reduziert, der Druck gedrosselt oder sogar eine Notabschaltungen initiiert werden.

Protokolle und Services für IoT-Anwendungen

Für die Realisierung von verteilten Internet-Anwendungen müssen moderne Datenlogger standardisierte Schnittstellen und Protokolle unterstützen. Die Imc-Geräte bieten beispielsweise einen FTP-Server für den Transfer von Messdaten und Messkonfigurationen, ein „Broadcast“-Monitoring von ausgewählten Statusvariablen mittels UDP-Protokoll und einen Web-Server für direkte https-Aufrufe zum Beispiel von Tablets oder Smartphones aus. Für Cloud-Lösungen, ob als weltweit verfügbare Public Cloud oder als Corporate Cloud innerhalb eines Firmen-Netzwerks, werden Synchronisationsmechanismen angeboten, um die im Gerät zwischengespeicherten Messdaten auf ein NAS zu transferieren oder in eine Cloud-Datenbank zu laden.
Die Digitalisierung aus einer Hand
Eine vollständige Digitalisierungslösung, um Anlagen, Maschinen, Fahrzeuge und vieles mehr ins Internet der Dinge zu bringen, bietet der Messtechnik-Spezialist Imc Meßsysteme. Als Anbieter von kompletten Lösungen bietet Imc ein flexibles Gesamtsystem: von der individuellen Sensor-Anpassung über modulares Messsystem mit vielfältigen Schnittstellen und einer integralen Echtzeitplattform bis zum Cloud-Service für mobile Endgeräte. Auf allen Stufen stehen Anwendern Standard-Komponenten zur Verfügung, mit denen sich maßgeschneiderte Lösungen realisieren lassen. Je nach eigener Erfahrung, Expertise und Erwartungen erstellen Kunden dies selbst oder beziehen eine schlüsselfertige Gesamt-Lösungen als Engineering Dienstleistung von imc.