IoT-Wertschöpfung durch passiven Ethercat- oder Profinet-Netzwerkdatenabgriff

Anwendungscontainer für Profinet und Ethercat

Hilscher erweitert sein Netfield-IoT-Ökosystem um die zwei Anwendungscontainer Netfield App Ethercat Tap und Netfield App Profinet Tap. Beide Applikationen fungieren als Software-Gateway. Netfield App Ethercat Tap dient der Konvertierung der Prozessdaten eines Ethercat-Netzwerkes in das MQTT-Protokoll. Durch Zuführung der Daten in Analysesoftwaren profitieren Anlagenbetreiber bei einem minimalen Integrationsaufwand: beispielsweise durch die frühzeitige Erkennung von Anomalien in Produktionsprozessen oder deren Optimierung nach elektronischer Auswertung von Verhaltensregeln zur Steigerung der Produktivität.

Der Ethercat-Netzwerkaufbau wird automatisch aus Twincat oder anderen Engineering-Tools über die ENI-Datei ausgelesen. Im Netzwerkbaum werden die Prozessdaten bestimmt, die an den MQTT-Broker publiziert werden sollen. Durch den Import von ENI-Projektdaten können außerdem zusätzliche Informationen eingespeist werden. Die Integration zum Mithören am Ethercat-Netzwerk erfolgt durch ein Container-Hostsystem mit integrierter Industrienetzwerk-Schnittstelle auf Basis von Hilschers „netX“-Multiprotokollprozessoren wie sie beispielsweise in PC-Karten oder Einsteckmodulen zum Einsatz kommen. Die zusätzliche Nutzung von Hilschers passiver Datenweiche Netmirror erlaubt das Mithören, ohne das beim Spannungsausfalls des Container-Hosts das Ethercat-Netzwerk unterbrochen wird.

Profinet Tap-App greift Prozessdaten eines Profinet-Netzwerkes SPS-unabhängig ab

Die containerisierte Applikation Netfield App Profinet Tap greift Prozessdaten eines Profinet-Netzwerkes SPS-unabhängig ab und wandelt diese in das MQTT-Protokoll um. Durch Zuführung der Daten in Analysesoftwaren profitieren Anlagenbetreiber bei einem minimalen Integrationsaufwand: beispielsweise durch die frühzeitige Erkennung von Anomalien in Produktionsprozessen oder deren Optimierung nach elektronischer Auswertung von Verhaltensregeln zur Steigerung der Produktivität. Der Container ermittelt die Netzwerkstruktur automatisch während einer Netzwerk-Startup-Phase oder bereitet sie in seinem integrierten Web-Interface topologisch vor. Alternativ kann der Anwender die Topologie auch selbst über die GSDML-Datei vorbereiten. Anschließend bestimmen Anwender im Netzwerkbaum individuell, welche Prozessdaten an einen MQTT-Broker publiziert werden sollen.

Der rückwirkungsfreie Datenabgriff am Industrienetzwerk kann durch einen herkömmlichen Managed-Switch mit Mirror-Port erfolgen und an einen beliebigen Gbit-Ethernet-fähigen Container-Host weitergeleitet werden. Die Zuführung der Daten in den Container-Kontext kann alternativ auch über Container-Systeme mit integrierter Industrienetzwerk-Schnittstelle erfolgen. Das erfordert den Einsatz von „netX“-basierten Kommunikationslösungen wie PC-Karten oder Embedded Modulen. Hilschers Netmirror kann immer dann zum Einsatz kommen, wenn man Unterbrechungen des Netzwerkes beispielsweise bei Spannungsausfällen des Container-Hosts vermeiden möchte.

Technische Vorteile

  • Kompatibel mit jeder Ethercat- oder Profinet-Steuerung
  • Erfordert keine Änderungen an der SPS- oder Maschinenkonfiguration
  • Keine Beeinflussung eines laufenden Ethercat- oder Profinet-Netzwerks durch passive Datenerfassung
  • Kann einfach physikalisch plug-and-play in jedes bestehende Ethercat- oder Profinet-System integriert werden
  • Ist der schnellste Weg, um Systeme mit modernen IoT-Techniken aufzurüsten, indem das populäre MQTT als Ausgangsprotokoll verwendet wird

Wirtschaftliche Vorteile

  • Ermöglicht die Ableitung von Maßnahmen zur Steigerung der Anlagenproduktivität nach Analyse der Ethercat- oder Profinet-Daten
  • Ermöglicht die Untersuchung des Gesamtverhaltens von kontrollierten Ethercat- oder Profinet-Signalen durch Machine Learning
  • Ermöglicht eine lückenlose Datenerfassung ohne Datenverlust: Basis für 24/7-Datenerfassung sowie Beweisführung
  • Ermöglicht die Realisierung von vorausschauenden Wartungsszenarien durch langfristiges Data Mining
     

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