Projekt der Open Industry 4.0 Alliance

Protokolle im Parallelbetrieb

Von der physikalischen Ebene der Geräte stellen die Projektbeteiligten die Verbindung nach oben dar, also in Richtung northbound. Sie beginnen mit dem bewährten Hart-Protokoll über verschiedene Gateways, alternativ per Hart IP oder OPC UA. Dabei nutzt Pepperl+Fuchs zwei Rangierschränke (MUT A und B) mit Anbindung der physikalischen Endgeräte in Section A und B, während Wago über einen weiteren Rangierschrank der Section 2 die Endgeräte anbindet, die in der gleichnamigen Sektion organisiert sind. Bereits in der Werkshalle gilt es, die analogen Signale ins Digitale zu übertragen. Hier wird heute noch in den meisten Anlagen das Hart-Protokoll genutzt, das analoge Signale in 0 und 1 auf zwei Frequenzebenen digitalisiert. Gleichzeitig werden Ethernet-Kabel gelegt, um auch das TCP/IP-basierte MQTT-Protokoll zu nutzen. So gelingt schon vor Ort – physikalisch betrachtet nach den Rangierschränken – die Umsetzung in Hart IP oder OPC UA. Damit erfolgt dann der Transport der Daten an verschiedene Server, die diese analysieren und konsolidieren können.

Gemeinsame Semantik nötig

Hier kommen die Unternehmen CodeWrights und UReason ins Projekt. Beide haben zum Ziel, die Daten von den Sensoren und Aktoren auf standardisierte Weise abzurufen. Bisher ist der Zugriff auf alle Gerätedaten oft nur durch Interaktion des Anwenders und durch viele verschiedene Tools möglich. Die Allianz strebt jedoch für IIoT- und Industrie 4.0-Anwendungen einen einfachen maschinellen Zugriff auf die Daten über standardisierte Schnittstellen und eine gemeinsame Semantik an. Dies muss durch herstellerunabhängige Software geschehen, die zudem bereits in der Edge agiert und Daten nach oben hin konsolidiert, ohne die bestehende Kontrollsystemarchitektur zu beeinflussen. Wichtig ist dies etwa für die zustandsbasierte Überwachung und vorausschauende Wartung von Feldgeräten, um Ausfälle und Fehlfunktionen zu verhindern.

Der Weg der Bits nach oben

Die Hardware von Pepperl+Fuchs kommuniziert in den beiden Rangierschränken die Hart-Daten über zwei Wege: Zum einen über einen OPC UA-Server an APM Studio von UReason, zum anderen über Hart-IP an den FDIInterpreter, ein IIoT Server zur Field Device Integration von CodeWrights. Der Unterschied zwischen den Pfaden ist, dass die OPC UA-Route sich auf eine Auswahl von vier Datentypen beschränkt. Neben dem primären Wert, etwa bei einem Durchflussmesser der Durchfluss, werden drei weitere Werte (sekundärer, tertiärer und quaternärer Wert) ausgewählt und übertragen. Die Hart-IP-Route hingegen erlaubt eine aktive Kommunikation mit dem Gerät und bietet Zugriff auf alle verfügbaren Hart-Informationen. Die Wago-Steuerung kommuniziert ihre Hart-Daten ebenfalls über OPC UA. Die SPS muss programmiert werden, um HartKommandos an die Geräte zu senden und deren Daten zu empfangen. In diesem Fall sammelt ein einfaches SPS-Programm wieder eine Auswahl von vier Werten der angeschlossenen Geräte. Ein weiterer Kommunikationsweg der SPS führt via OPC UA zum OEC Registry (Open Edge Computing) der Allianz. Diese listet alle installierten Dienste (OI4-Apps) und gefundenen Endgeräte auf, deren Verfügbarkeit, die Güte der Daten und den Gesundheitszustand der Endgeräte.

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Befragten sorgen sich vor voreingenommenen Ergebnissen der KI – und rechnen mehrheitlich mit sinkendem Interesse an GenAI.
Weltweit sehen sich Führungskräfte großem Druck ausgesetzt, generative KI (GenAI – generative künstliche Intelligenz) in ihrem Unternehmen einzuführen. Gleichzeitig müssen sie jedoch die wachsende Fachkräfte- und Qualifikationslücken im Bereich KI schließen und die ständig wachsende Komplexität von Daten bewältigen. Das geht aus einer aktuellen IDC-Umfrage im Auftrag von Teradata hervor. Obwohl rund 80 Prozent der 900 weltweit befragten Führungskräfte ein erhebliches Maß an Vertrauen haben, dass generative KI für zukünftige Angebote und Abläufe ihres Unternehmens genutzt werden kann, muss ihrer Meinung nach noch mehr getan werden: 86 Prozent der Befragten stimmten zu, dass Regulierung und Richtlinien nötig sind, um die Qualität und Zuverlässigkeit von GenAI-Erkenntnissen sicherzustellen. Zudem haben 66 Prozent Bedenken hinsichtlich möglicher Vorurteile und Verzerrungen sowie Desinformation durch GenAI.

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