Das Industrielle Internet der Dinge kombiniert die beiden Welten
- Cyber-physischer Systeme in der Fertigung, z.B. Sensoren, Eingebettete Systeme in Maschinen und deren Komponenten, die über industrielle Kommunikationskanäle wie OPC UA Daten für den Betrieb empfangen und aus dem Betrieb liefern,
- IT-Systeme, z.B. zum Management des Produktlebenszyklus, zur Ressourcenplanung, Kundenauftragsverwaltung oder Entscheidungsunterstützung, sowie Cloud-Computing in Form von Infrastruktur-, Plattform- oder Software-as-a-Service (IaaS, Paas oder SaaS).
Gegenüber dem Internet der Dinge aus der Welt der Konsumgüter hat die Produktion weitergehende Anforderungen an IIoT-Systeme, z.B.
- Hohe Bandbreite, um Daten in der erforderlichen Menge und Geschwindigkeit zu übertragen,
- Niedrige Latenzzeiten, damit auch echtzeitrelevante Prozesse effizient ablaufen können,
- Standard-Datenformate, damit die vielen Geräte unterschiedlicher Hersteller miteinander kommunizieren und deren Daten integriert werden können,
- IT-Sicherheit, um Know-how-relevante Daten vor unbefugtem Zugriff und Geräte vor unzulässigem Zugang zu schützen,
- Hohe Verfügbarkeit der Services, z.B. der Berechnung von KPIs wie Taktzeiten oder Stillständen, damit diese den Anwendern permanent zur Verfügung stehen.
Das Fraunhofer IOSB unterstützt Kunden aus der produzierenden Industrie und dem Maschinenbau dabei, passgenaue und zukunftsfähige IT-Architekturen aufzubauen, die für das Industrielle IoT vorbereitet und ausgelegt sind. Wir beantworten gemeinsam mit Ihnen die Fragen, welche Funktionalitäten in ‚Edge devices‘, in klassischen IT-Systemen (‚on premise‘) oder in der Cloud ausgeführt werden.
In der Produktion gibt es eine hohe Menge heterogener Datenquellen, die strukturierte Daten liefern, z.B. definierte Alarmmeldungen aus Leitsystemen, sowie unstrukturierte, z.B. Bilder oder Videostreams zur Überwachung von Schrottbändern im Presswerk. Wir entwickeln innovative Methoden und nutzen Verfahren der Künstlichen Intelligenz, um die Daten aus den IoT-Geräten zu fusionieren, zu analysieren und auszuwerten. Außerdem nutzt das IIoT weitere Datenquellen, z.B. Sensoren, die Umgebungsparameter erfassen, Wetterdaten liefern oder Verkehrsinformationen verarbeiten. Damit lassen sich weitere Aussagen über den Kontext von Geräten, Maschinen und Fertigungsprozessen ableiten, die klassische MES-Systeme so nicht hergeben. IT-Sicherheit für IIoT, seine Geräte und die Netze im Unternehmen und in der Lieferkette sind für uns wichtige Forschungs- und Beratungsfelder.
Da Unternehmen verstärkt ihre Ausgaben für abschreibungsrelevante Anlagen (‚CAPEX‘) optimieren, gewinnt die Funktionalität des ‚Asset Managements‘ im IIoT an Bedeutung. Alle relevanten Geräte benötigen eine modellhafte Beschreibung ihrer Parameter und Daten, die sie liefern, einschließlich ihrer Fähigkeiten in einer maschinenlesbaren und vereinbarten Semantik. Damit wird u.a. die Bedeutung von Daten klar, die IIoT-Geräte liefern. An solchen modellhaften Gerätebeschreibungen und deren reibungslosen Import in Asset Management Systeme arbeitet das IOSB schon seit längerem.