Industrielle Datenräume einfach umsetzen

Softwaremodelle - OPC UA ist Standard an der OT/IT-Schnittstelle. Doch das Potenzial von Informationsmodellen & Begleitspezifikationen bleibt oft ungenutzt. Wie nutzt man sie effizient in IoT-Lösungen? 

Der OPC UA Standard ist hervorragend geeignet, industrielle Produktionsanlagen und deren Geräte durch Software zu beschreiben. Entsprechend kommt der Standard an der Schnittstelle von OT und IT zum Einsatz: OPC UA Server stellen standardkonform Daten zur Verfügung, OPC UA Clients greifen standardkonform auf diese Daten zu.   

Zentrales Konzept hierbei sind Informationsmodelle: OPC UA Informationsmodelle beschreiben Dienste und Daten, die ein OPC UA Server anbietet. Der OPC UA Standard strukturiert Informationsmodelle in Basismodelle und optionale Modellerweiterungen. Derartige Erweiterungen mit Bezug auf eine bestimmte Industrie oder Anwendungsdomäne heißen Begleitspezifikation (engl. „Companion Specifications“). Vom OPC UA Standard vorgesehen sind außerdem hersteller- bzw. anwenderspezifische Erweiterungen der Basismodelle, die wiederum auf Begleitspezifikationen aufbauen können oder auch nicht.  

Als Überbegriff umfassen „OPC UA Informationsmodelle“ all diese Varianten, weswegen wir in diesem Artikel meist diesen Begriff verwenden.  

Vorteile von Informationsmodellen  

Als standardisierte Definition einer Schnittstelle reduzieren Informationsmodelle den Integrationsaufwand von OPC UA Server- und OPC UA Client-Komponenten. Je nach Nutzer ergeben sich hieraus eine Reihe von möglichen Vorteilen. Dazu zählen:  

• Begleitspezifikationen reduzieren hersteller- und anwenderübergreifend Aufwände für Systemintegration, machen Geräte unterschiedlicher Lieferanten einfacher austauschbar und IoT-Anwendungsentwicklung einfacher. Zu den größeren und bekannteren Begleitspezifikationen zählen z.B. PA-DIM für die Prozessindustrie, oder die Weihenstephan Standards für die Lebensmittelbranche.    

• Sollte für ein bestimmtes Lösungsszenario keine geeignete Begleitspezifikation zur Verfügung stehen, können Hersteller oder Anwender erweiterte OPC UA Informationsmodelle speziell für ihre Bedürfnisse entwickeln. In der Praxis lässt sich dies beobachten, wenn ein Anwender mehrere Standorte mit jeweils unterschiedlichen Geräten und Schnittstellen an eine zentrale Plattform mit bestimmten Anwendungen anbinden will. Ein auf die speziellen Bedürfnisse zugeschnittenes Informationsmodell kann den Zugriff auf Daten über alle Standorte hinweg standardisieren. Damit wird die IoT-Anwendungsentwicklung einfacher und effizienter.

• In Kombination mit geeigneten Technologien und Designmustern sind standardisierte OPC UA Informationsmodelle geeignet, Konfigurationsaufwände einer IoT-Lösung weiter zu reduzieren und den Betrieb effizienter zu gestalten.   

Konfigurierbarkeit und Mapping   

Um die Vorteile von erweiterten Informationsmodellen in der Praxis tatsächlich effizient zu nutzen, müssen OPC UA Server mit Informationsmodellen flexibel und einfach umgehen können. Das heißt, der Anwender muss beliebige Informationsmodelle laden können und Datenquellen in einen dem Informationsmodell entsprechenden Adressraum des OPC UA Servers abbilden können. Diese Mapping-Funktionalität ist Grundlage für den effizienten Aufbau von industriellen Datenräumen in innovativen IoT-Lösungen.  

Weiter unten beschreiben wir, wie Softing diese Funktionalität in Standard-Produkten umsetzt. Zunächst gehen wir anhand drei ausgewählter Aspekte darauf ein, wie ein solcher OPC UA Server mit Mapping-Funktionalität im Rahmen einer größeren IoT-Lösung eingesetzt werden und optional mit weiteren Komponenten zusammenspielen kann. Das Thema „Architektur“ verdient eine eigene und weit ausführliche Darstellung, im Rahmen dieses Artikels können die Aspekte nur kurz angerissen werden.    

Mapping nahe an der Datenquelle  

In den allermeisten IoT-Lösungen ist es erforderlich, unstrukturierte Daten so nahe wie möglich an der Datenquelle mit Semantik zu versehen bzw. in den Adressraum eines OPC UA Servers zu mappen, nicht erst in einem zentralen Data Center oder in der Cloud. Hierfür gibt es mehrere Gründe. Dazu gehören Anwendungen, die Daten bereits lokal auf Edge-Ebene nutzen. Ein weiteres Beispiel ist die strukturierte Auswertung über mehrere Ebenen hinweg, etwa bei der Berechnung von OEE-Kennzahlen für einzelne Maschinen, einen Standort oder den gesamten Konzern. Hinzu kommt das große Datenvolumen, das in Geräten und Automatisierungsnetzen anfällt. Aus Kostengründen oder wegen begrenzter Bandbreite kann es oft nicht vollständig an eine zentrale Plattform übertragen werden. 

Unified Name Spaces 

“Unified Name Space“ beschreibt im Kontext von IoT-Lösungen ein Designmuster (engl. „design pattern“) für Softwarelösungen. Es ermöglicht die Bereitstellung von OT- und anderen Daten über in der IT-Welt verbreitete Technologien, sodass Anwendungsentwickler und Data Scientists diese effizient nutzen können. In praktischen Implementierungen kann beispielsweise (neben weiteren Komponenten) ein MQTT-Broker mit JSON-Encoding für Nutzdaten zum Einsatz kommen, der wiederum auf einen OPC UA Server als Datenquelle zugreift. Auf Standardinformationsmodellen basierende OPC UA-Server ermöglichen eine vereinfachte und weitgehend automatisierte Konfiguration der Veröffentlichung und Konsolidierung von Daten in einem Unified Name Space. 

UA Cloud Library 

Sobald Anwender den Einsatz von OPC UA Informationsmodelle für ihre IoT-Lösung in Betracht ziehen, stellt sich die Frage, wie diese Modelle verwaltet werden können. Die gemeinsam von der OPC Foundation und von CESMII entwickelte „UA Cloud Library“ ist eine Datenbank für OPC UA Informationsmodelle und Adressräume [1]. Sie vereinfacht das Bereitstellen, Auffinden und Verteilen von Informationsmodellen, sei es manuell oder automatisiert, über eine HTTP-REST-Schnittstelle. Anwender können die von der OPC Foundation gehostete UA Cloud Library nutzen [2]. Alternativ steht die UA Cloud Library als Open Source Projekt auch all denen Anwendern zur Verfügung, die sie selbst betreiben möchten [3]. In jedem Fall unterstützt die UA Cloud Library die Entwicklung und den skalierbaren Betrieb von IoT-Lösungen, sobald Anforderungen im Hinblick auf eine effiziente Verwaltung von OPC UA Informationsmodellen und Adressräumen entstehen.   

Übersicht über Softing Produkte  

Mit dem Secure Integration Server (SIS) bietet Softing Industrial bereits seit mehreren Jahren eine Windows-Applikation an, die Daten aus mehreren Datenquellen über OPC UA erfasst, in einem einzelnen OPC UA Server aggregiert, und ein konfigurierbares Mapping der Datenquellen gemäß ladbarer OPC UA Informationsmodelle ermöglicht. Inzwischen steht mit dem edgeAggregator ein zweites Produkt zur Verfügung, das eine vergleichbare Funktionalität als containerisiertes Software-Modul anbietet.  

Vor kurzem hat Softing das Portfolio nochmals erweitert und bietet OPC UA Mapping-Funktionalität auch in edgeConnector-Produkten und im edgeGate (Hardware) an. Als Datenquellen unterstützen diese Produkte neben OPC UA und MQTT eine große Bandbreite industrieller Protokolle, etwa zum Zugriff auf Siemens und Allen-Bradley-Steuerungen, auf Siemens Sinumerik und Fanuc CNC Maschinen, oder auf Modbus-sprechende Datenquellen. In all diesen Produkten kann das Mapping der Datenquellen manuell über eine GUI definiert werden, oder automatisiert über eine HTTP-REST-Schnittstelle.  

Softing gibt mit diesem Portfolio also Kunden die Wahl, je nach bevorzugter Infrastruktur und Betriebskonzept ein geeignetes Produkt einzusetzen, um Maschinendaten zu erfassen und flexibel konfigurierbar in OPC UA Adressräume zu mappen.  

Ein Projektbeispiel  

Ein größerer Konzern der Mineralstoffindustrie möchte im Rahmen einer breit angelegten Digitalisierungsinitiative über die kommenden Jahre hinweg mindestens 20 IoT-Anwendungen entwickeln und über eine zentrale Cloud-Plattform (AWS) in mehr als 100 Produktionsstandorten ausrollen. Das zunächst vorgesehene Senden aller erfassten unstrukturierten Maschinendaten an die zentrale Plattform erwies sich schnell als nicht praktikabel. Der Kunde suchte daher nach einer Möglichkeit, vor Ort bzw. maschinennah OPC UA Informationsmodelle einzusetzen, um Daten bereits auf edge-Ebene zu standardisieren. OPC UA Informationsmodelle dienen hierbei auch als Abstraktionsebene zwischen OT und IT, d.h. sie lassen alle Standorte für die Entwickler von IoT-Anwendungen und für Data Scientists gleich aussehen. Da sich die eingesetzten Informationsmodelle über die Lebenszeit der Lösung hinweg verändern werden, suchte der Kunden nach Werkzeugen für eine effiziente zentrale Verwaltung. Er entschied sich für den Einsatz der UA Cloud Library, die er selbst auf der AWS-Plattform betreibt.  

Softing macht Maschinenkonnektivität flexibel  

Der Einsatz von OPC UA Informationsmodellen bietet erhebliche Vorteile für Gerätehersteller, Anwendungsentwickler und Kunden. Softing Industrial bietet ein umfassendes Portfolio von Konnektivitätsprodukten, die Gerätedaten auf edge-Ebene über unterschiedliche industrielle Protokolle erfassen und mithilfe frei konfigurierbarer OPC UA Server einer Client-Anwendung zur Verfügung stellen. Damit vervollständigt Softing die Funktionalität der kritischen Komponente Maschinenkonnektivität, und bietet eine Grundlage für die flexible und effiziente Realisierung von industriellen Datenräumen in innovativen IoT-Lösungen.  

Autor: Dr. Christopher Anhalt, Vice President Product Marketing, Softing Industrial Automation GmbH 

Bilder: Softing Industrial; OPC Foundation