Die Informationstechnik hat den Industriesektor in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt – nun steht mit der Vernetzung der Industrie mit der virtuellen Welt über globale Netzwerke der nächste Entwicklungssprung unmittelbar bevor. Ein wesentlicher Ansporn bei dieser ‚vierten industriellen Revolu­tion‘ oder auch Industrie 4.0 ist die Verbesserung beziehungsweise Festigung der Wettbewerbsfähigkeit des deutschen Industriesektors, um gegenüber der globalen Konkurrenz bestehen zu können.

Technologischer Dreh- und Angelpunkt sind Cyber-Physical Systems (CPS) beziehungsweise Cyber-Physical Production Systems. Die Forschungsagenda CPS der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften (acatech) bietet hierzu folgende Definition: „Cyber-Physical Systems (CPS) sind gekennzeichnet durch eine Verknüpfung von realen (physischen) Objekten und Prozessen mit inform­ationsverarbeitenden (virtuellen) Objekten und Prozessen über offene, teilweise globale und jederzeit miteinander verbundene Informationsnetze.“ Eine zentrale ­Stellung nehmen hierbei Sensoren und Aktoren ein: Sensoren erfassen Prozesszustände und dienen somit als Informa­tionslieferant, Aktoren wandeln Informationen in physikalische Größen um. Industrie 4.0 beziehungsweise CPS heben das Zusammenspiel von Sensorik und Aktorik auf eine qualitativ höhere Ebene. Bislang waren die Kommunikation und Interaktion zwischen Informationsquelle und Informationssenke häufig auf lokal nicht oder nur wenig vernetzte Strukturen beschränkt. Anders als geschlossene Systeme ermöglichen es heutige Technologien wie das Internet der Dinge, den Informationsfluss beziehungsweise die Interaktion von CPS unabhängig von limitierenden Faktoren wie geografischer Entfernung oder Zeitverzug zu realisieren. Insbesondere Standort-unabhängige, dynamisch anpassbare Rechenleistung, wie sie sich per Cloud Computing zur Verfügung stellen lässt, ist für die Einbindung einer hohen Anzahl von CPS (Sensoren und Aktoren) notwendig.

Ungenutztes Potenzial

Das Potenzial, das die genannten Technologien ermöglichen, lässt sich anhand des industriellen Fertigungsprozesses exemplarisch aufzeigen: Vom Auftragseingang über die Organisation der Betriebsmittel, den Materialbedarf und den eigentlichen Produktionsvorgang bis zur Lagerung und Auslieferung der fertigen Produkte sind alle Vorgänge durch CPS miteinander vernetzbar, Informationen miteinander austauschbar sowie autonom Aktionen initialisierbar. Die Vernetzung ermöglicht es, Prozess-Schnittstellen zwischen diversen innerbetrieblichen Abteilungen sowie externen Unternehmen entlang der Wertschöpfungskette zu schaffen; dadurch lassen sich komplexe Aufgaben wie das Produktlebenszyklus-Management effektiver gestalten. Die umfassende vertikale und horizontale Integration kann dabei die Kosten der Produktion sowie den gesamten Produktionsablauf optimieren.

Durch die unmittelbare Bereitstellung von relevanten Informationen für den Herstellungsprozess werden die Reaktionszeiten in der Produktion kürzer. Ein weiterer Vorteil: Produktionsfaktoren, die im Preis – auch kurzfristig – schwanken, sind kostenoptimal einsetzbar. Ein Beispiel hierfür ist etwa die Erhöhung der Produktionsmenge, wenn Energie in den nächsten fünf Stunden zu einem günstigeren Preis bezogen werden kann. Gleichzeitig lassen sich auch sich anschließende Lagerungskosten und Logistikkosten mit einbeziehen, die je nach Verfügbarkeit ebenfalls im Preis schwanken können.

Herausforderung ­ Datenmenge

Die Vielzahl der involvierten Sensoren und Aktoren sowie die Notwendigkeit, Informationen zwischen den einzelnen Komponenten in Echtzeit zu transportieren, stellen jedoch hohe Anforderungen an die zugrundeliegende Technik beziehungsweise an die Architektur einer Cloud-Plattform zur Ver­netzung der CPS.

Eine grundlegende Notwendigkeit bei der Vernetzung von Maschinen und Prozessen besteht in der adäquaten Bereitstellung von System-Ressourcen. Zu diesem Zweck sollte die Cloud-Plattform hoch skalierbar sein, um die Inte­gration von zehntausenden Sensoren und Aktoren gewährleisten zu können. Da­rüber hinaus ist die Geschwindigkeit der Informationsübermittlung ein entscheidender Faktor, um industrielle Prozesse effizient zu gestalten. Ergo ist der Informationsfluss von Sensor und Aktor in Echtzeit zu ermöglichen. Gleichzeitig sollten die Verlässlichkeit des Datentransports und die Dienstgüte definierbar sein.

Die Social Sensor Cloud

Gemeinsam mit einem Team der Technischen Universität Berlin um Prof. Dr. Adam Wolisz arbeitet die Firma Azeti Networks an der Entwicklung einer Cloud-Plattform zur universalen Integration und Interaktion von Sensoren und Aktoren. Diese vom Europäischen Fond für regionale Entwicklung (EFRE) geförderte ‚Social Sensor Cloud‘ ist eine hoch skalierbare Plattform. Auf ihr lässt sich unter Verwendung des MQTT-Protokolls (Message Queuing Telemetry Transport) eine globale Kommunikation mit Sensoren und Aktoren in Echtzeit realisieren.

Kern der Kommunikationstechik ist das MQTT-Protokoll, das sich zum De-facto-Standard im Bereich der M2M-Kommunikation entwickelt hat. Dieses ‚schlanke‘ Übertragungsprotokoll, das unter anderem von IBM entwickelt wurde und seit 2013 von der OASIS (Organization for the Advancement of Struc­tured Information Standards) standardisiert wird, ermöglicht den Transport von zehntausenden Nachrichten (Sensordaten) pro Sekunde. Performanz-Tests der TU Berlin haben ergeben, dass je nach Größe der Nachricht und verwendeter Instanz zwischen 20.000 und 40.000 Nachrichten pro Sekunde übermittelt werden können. Die Tests zeigen zudem, dass im Vergleich zu Protokollen wie AMQP, XMPP und ZeroMQ das Publish-Subscribe-Protokoll MQTT über das beste Verhältnis von Durchsatz (Nachrichten pro definierter Zeiteinheit), komplexen Filtermechanismen sowie einer geringen Verzögerung verfügt.

Zudem ist es möglich, verschiedene ‚Quality of Services‘ zu definieren, die die Zuverlässigkeit der Übermittlung genauer spezifizieren. Ergo ist es möglich, Nachrichten höchstens einmal zu übertragen (ohne jedoch eine Antwort über die tatsächliche Übermittlung zu erhalten), mindestens einmal zu übertragen (hier wird eine Antwort notwendig, um die Übertragung zu garantieren; Duplikate sind möglich) oder genau einmal zu übertragen (ähnlich dem vorherigen Fall, doch Duplikate werden hier als nicht akzeptabel definiert).

Virtuelle Sensoren

Beispiel eines virtuellen Sensors

© Azeti

Die Social Sensor Cloud ermöglicht die Bildung virtueller Sensoren durch die Einbindung und Kombination einer Vielzahl physischer Sensoren. Bei den virtuellen Sensoren handelt es sich um die (softwareseitige) Berechnung von Sensorwerten, die von einzelnen physischen Sensoren stammen, basierend auf einem vorher spezifizierten Modell. Ein virtueller Sensor kann beispielsweise eine Gesamttemperatur für ein Lagerhaus für empfindliche Güter ausgeben, die auf der Bildung des Durchschnitts aus allen verfügbaren Temperatursensoren basiert. Ebenfalls lassen sich im Kontext der industriellen Produktion neue Kennwerte (zum Beispiel Zeitreihen oder Querschnitte) zur Messung der Performanz oder auch zur Wartungsintensität von Produktionsanlagen bilden, wenn Sensoren in die Messung mit einbezogen werden, die unterschiedliche Dinge wie Betriebstemperatur, produzierte Stückzahlen und Verwendung von Schmiermitteln erfassen.

Sensoren im Abonnement

Eine Schlüsselgröße, die maßgeblichen Einfluss auf die Konzeption der Social Sensor Cloud hatte, ist das Datenaufkommen: Bei der Einbindung einer hohen Anzahl von Sensoren, die abhängig von ihrer jeweiligen Sampling-Rate Informationen generieren, können in kürzester Zeit sehr große Datenmengen entstehen. Doch diese Messdaten sind nicht in jedem Fall von großem Nutzen. Der Informationsgehalt ist höher, wenn sich Werte ändern wie beispielsweise die Temperatur in Kühl­räumen oder die Viskosität von Flüssigkeiten. Liegt keine Änderung der Messgrößen vor, ist die Aussagekraft des übermittelten Wertes relativ gering und erzeugt nur unnötigen Datenverkehr und führt zum erhöhten Ressourcen-Gebrauch. Die permanente Abfrage und Speicherung aller gesammelten Daten in einer Cloud ist jedoch oft gängige Praxis.

Die Entwickler bei Azeti hingegen wählten einen Nachfrage-orientierten Ansatz: Sensoren werden im Rahmen der Social Sensor Cloud abonniert. Das bedeutet, der Nutzer erhält nur Werte von Sensoren, die er bewusst nachfragt.

Im Zuge des Abonnements kann der Nutzer angeben, welcher Wertebereich von welchem Sensor (Name, Maßeinheit des Sensors) an welchem Standort wie oft abgerufen werden soll. Darüber hinaus kann der Nutzer verschiedene Alarmlevels spezifizieren, die ihn im Fall einer Abweichung vom definierten Wertebereich informieren. Der Anwender entscheidet darüber hinaus außerdem darüber, ob die Daten dauerhaft in einer Datenbank gespeichert werden sollen und damit für spätere Analysen zur Verfügung stehen. Durch die vorhandenen Selektionsmechanismen kann dieser Ansatz aktiv zur Reduktion des globalen Datenaufkommens beitragen.

Sensoren auf dem Marktplatz

Die zunehmende Vernetzung von CPS sowie die fortschreitende Ausbreitung des Internet der Dinge in Bereichen wie Produktion, Transport, Telekommunikation oder Energiewirtschaft schafft für Unternehmen neue Möglichkeiten, sowohl interne als auch ­externe Geschäftsprozesse im Rahmen von Wertschöpfungs-Netzwerken zu optimieren. Dabei ist eine Kommunikations-Infrastruktur erfolgsentscheidend, in der Sensor-Informationen schnell und verlässlich bereitgestellt werden können. Die Social Sensor Cloud ist mit ihrer Architektur den ­Anforderungen der CPS und weiteren Entwicklungen im Bereich Industrie 4.0 gewachsen. So ist neben der ­Be­reitstellung von Daten innerhalb und zwischen Unternehmen im ­Rahmen von Wertschöpfungsketten die öffentliche oder halböffentliche Bereitstellung von Sensordaten möglich. Hierbei kann die Cloud-Plattform als virtueller Marktplatz fun­gieren, auf dem Sensordaten gehandelt werden können. Die Cloud ermöglicht es Unternehmen (oder Privat­personen), jeweils als Anbieter oder Nachfrager von Sensor-Infor­mationen aufzutreten. So können Unternehmen ihre ohnehin erhobenen Sensordaten als eigenes Produkt veräußern oder Sensor-Informationen erwerben. Hieraus können sich neue Geschäfts­modelle ergeben, wie etwa der kommerzielle Betrieb eines Sensornetzwerks. Durch den Erwerb von ­Sensor-Informationen können Unternehmen neue Anwendungen respektive Produkte auf den Markt bringen. Im Zeitalter des Internet der Dinge werden Informationen zu einer selbstständigen Handelsware.

Autor: Florian Hönigschmid ist Partner Development Manager bei Azeti Networks in Berlin.