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Industrielles IoT (IIoT) bringt industrielle Maschinen, Cloud Computing, Analytik und Mitarbeiter zusammen, um die Leistung und Produktivität industrieller Prozesse zu verbessern. Mit IIoT können Industrieunternehmen Prozesse digitalisieren, Geschäftsmodelle transformieren sowie Leistung und Produktivität verbessern, während sie gleichzeitig den Verlust reduzieren. Diese anlagestarken Unternehmen, die in einer Reihe von Branchen wie Fertigung, Energie, Landwirtschaft, Transport und Versorgung tätig sind, arbeiten an IoT-Projekten, die Milliarden Geräte vernetzen und in verschiedenen Anwendungsszenarien Mehrwert liefern, darunter prädiktive Qualitäts- und Wartungsanalytik, Asset-Zustandsüberwachung und Prozessoptimierung.

Eine typische Industrieanlage hat Tausende von Sensoren, die Daten erzeugen. Mit IIoT können Hersteller zum Beispiel Maschinendaten von einer einzelnen Fertigungslinie, einer Fabrik oder einem Netzwerk von Standorten, wie Fertigungsanlagen, Montageeinrichtungen und Raffinerien, kombinieren, um proaktiv die Leistung zu verbessern, indem sie potenzielle Engpässe, Ausfälle, Lücken in Produktionsprozessen und Qualitätsprobleme identifizieren, bevor diese auftreten. Die Zusammenführung von Daten aus einem Netzwerk von Standorten kann auch zu einer effizienteren Steuerung des Materialstroms, zur frühzeitigen Erkennung, Identifizierung und Beseitigung von Produktions- oder Lieferengpässen sowie zum optimierten Betrieb von Maschinen und Anlagen in allen Einrichtungen führen.

Anwendungsgebiete für industrielles IoT

Prädiktive Qualitätsüberwachung

Die Qualität der Produktion wird optimiert durch prädiktive Qualitätsanalysen, die verwertbare Erkenntnisse aus industriellen Produktionsanlagen und Umgebungsbedingungen sowie menschliche Beobachtungen extrahieren. Höhere Kundenzufriedenheit durch hochwertige Produkte und Reduzierung von Rückrufaktionen werden durch prädiktive Qualitätsmodelle mit AWS IoT ermöglicht.
 

Überwachung des Anlagenstatus

Mit AWS IoT kann der Anlagenstatus von Maschinen und Geräten überwacht werden um die Anlagenleistung zu bestimmen. Es können alle IoT-Daten erfasst werden wie Temperatur, Vibration oder Fehlercodes, um zu sehen ob alle Geräte optimal funktionieren. Die Auslastung der Anlagen können maximiert werden um die Investitionen voll auszuschöpfen, dank der erhöhten Transparenz.
 

Vorrausschauende Wartung

Um mögliche Ausfälle zu identifizieren bevor sich diese auf die Produktion auswirken, wird der Status von Industrieanlagen erfasst. Die Lebensdauer von Geräten wird verlängert sowie verbesserter Arbeiterschutz und Optimierung der Lieferkette ist möglich. Mit AWS IoT können sie Probleme in Echtzeit erkennen indem kontinuierlich Status, Zustand und Leistung von Geräten überwachen.

Vorteile von AWS IoT für industrielle Anwendungen

AWS Referenzarchitektur

AWS IoT Greengrass ist die Edge-Komponente die eine Datenvorverarbeitung zum Filtern oder Bearbeitung von Daten für IoT optimiert wurde. Es stellt die Verbindung zwischen der Edge und der Cloud dar. Greengrass ermöglicht, Datenverarbeitung und -management, vorgefertigte Funktionen über Edge-Applikationen, Datenübertragung Installations- und Bereitstellungs-Funktionen, Update-Funktionen, Offline-Betrieb, integrierte Sicherheitsfunktionen, uvm. Greengrass kann auf verschiedensten Hardware-Plattformen eingesetzt werden (ARM oder x86).
 

AWS Sitewise besteht aus einer Edge und einer Cloud-Komponente die, mit der industrielles Equipment über Sitewise in der Cloud verwaltet werden kann. Sitewise sammelt, organisiert und verwaltet Daten der aus industriellen Anlagen. Es können Echtzeit-Metriken generiert werden die Kunden helfen bessere datengestützte Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel können verteilte Standorte überwacht werden oder lokale Daten verarbeitet werden. Es können verschiedenste Datenquellen angebunden werden auch proprietär Datenbanken. Es werden Asset-Modelle erstellt um die Leistungsfähigkeit zu überwachen und darzustellen. Dabei können sensible Daten auch rein lokal genutzt werden, während andere in die die Cloud übertragen werden. Sitewise ermöglicht die einfache Erstellung von Web-Anwendungen. Die erstellten Anwendungen können auch lokal oder offline genutzt werden.

AWS IoT kann direkt Daten per MQTT und dem standardisierten Sparkplug B Datenformat verarbeiten.  Dies bedeutet es ist möglich bereits an der Edge mit Unique Name Spaces zu arbeiten, dies ermöglicht dann auf Enterprise Ebene mit UNS, IoT Core und IoT Sitewise zu verbinden.

The IoT Core ist das Rückgrat für die Bereitstellung von der AWS IoT Cloud Dienste. IoT Core handhabt die Konnektivität und Verbindungssicherheit. Hier werden auch die Daten weitergeleitet, verarbeitet und datenbasierte Aktionen definiert. Ebenfalls können Anwendungen für Geräte bereitgestellt werden durch Interaktion.

Lambda ist ein „Serverless Function as a Service“-Dienst. Dies bedeutet es ist nicht erforderlich Server bereit zu stellen oder zu managen, die Software-Funktionen bereitstellen. Üblicherweise wird für die Ausführung von Software-Funktionen eine entsprechende physische oder virtuelle Hardware benötigt. Bei diesem Konzept kann ein Code geschrieben werden und in die Lambda-Umgebung geladen und genutzt werden ohne dass entsprechende Hardware bereitgestellt werden muss. Ebenfalls ist dieses Konzept sehr Skalierbar, ein Pay-for-value-Modell ist üblich und die Verfügbarkeit und Fehlertoleranz hervorragend. Dabei werden die verschiedensten Programmiersprachen unterstützt. Lambda ermöglicht Lastenausgleich und -verwaltung, automatische Skalierung, Handhabung von Fehlern, Security-Isolation, Betriebssystem-Management, etc.

IoT Analytics verwaltet Dienste und analysiert Daten, dabei können auch große Mengen an Daten verarbeitet werden. Dabei werden Daten gefiltert, angereichert bevor diese in einer Datenbank abgelegt werden. Die Daten können dann analysiert werden und einfach visualisiert werden. Die Daten können aber auch noch weiter für Machine-Learning aufbereitet werden.

S3 Data lake ist ein Datenspeicher meist von Rohdaten der mit strukturierten als auch unstrukturierten Daten aus Datenbanken oder verschiedenen Datenquellen arbeiten kann. Die Daten können für verschiedenste Anwendungen wie Berichterstellung, Visualisierung, Analyse oder zum Beispiel maschinelles Lernen bereitgestellt werden. AWS S3 ist hochverfügbar, extrem performant, verfügt über unbegrenzten Speicher und ist sehr robust. 

Quick Sight und Athena stellen eine mögliche Visusalisierungsebene dar. Quicksight ist eine Business Intelligence Anwendung die schnell Einblicke in Daten verschiedenster Quellen ermöglicht. Dabei werden die Daten in interaktive Dashboards mit schnelle Reaktionszeiten, die es einfacher machen bessere Entscheidungen zu treffen. Auf die Dashboards kann sicher von allen Endgeräten zugegriffen werden. Es können einfach versteckte Trends und Erkenntnisse entdeckt werden. Wichtige Geschäftsfaktoren können ermittelt werden. Auch präzise zukünftige Ergebnisse vorhersagen ist möglich.

AWS hat bereits über 1 Million aktiver Kunden in mehr als 190 Ländern der Welt. Es findet ein ständiger Ausbau der globalen Infrastruktur statt, um den Kunden zu helfen, niedrigere Latenzzeiten und einen höheren Durchsatz zu erreichen.

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Bedienen & Beobachten

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Gateways

zur Anbindung an MQTT-Schnittstellen
Verbindung zu einem MQTT-Broker(Server) möglich
TLS / SSL-Verschlüsselung möglich
unterschiedlichste Busprotokolle möglich