Ein Bild zeigt eine moderne Fabrik mit einem Förderband, auf dem Roboterarme an einer Wolke arbeiten, was IoT Operations symbolisiert.

Aufbau einer intelligenten Fabrikplattform mit Azure IoT Operations

Von einer Lösungsbewertung zu einem produktiven Minimum Viable Product (MVP)

Rationalisierung der Produktion mit Azure IoT Operations

Moderne Fabriken produzieren riesige Mengen an Daten. Doch diese Daten sinnvoll zu nutzen, um die Planung zu optimieren, die Produktion zu rationalisieren und tiefere Einblicke in die Prozesse zu gewinnen, um sie zu optimieren, bleibt eine Herausforderung. Wir erklären, wie Datenoperationstools wie Azure IoT Operations dabei helfen können, rohe Produktionsdaten in wertvolle Informationen für Fertigungsunternehmen zu verwandeln.

In modernen Produktionsstätten mit oft komplexen automatisierten Produktionsprozessen fallen täglich Terrabytes an Daten an. Die Speicherung der Rohdaten in einer Datenbank oder einem Datenspeicher und der Versuch, daraus Erkenntnisse zu gewinnen, ist zeitaufwändig, verursacht viel Aufwand und ist ein potenzielles Hindernis für die schnelle Umsetzung digitaler Anwendungsfälle.

Das Problem mit Prozessrohdaten ist, dass sie nicht normalisiert oder standardisiert sind und ihnen oft der Kontext fehlt.Obwohl ein einzelner Prozesswert für eine einfache Überwachung verwendet werden kann, lassen sich tiefere Einblicke nur gewinnen, wenn Prozesswerte mit anderen Daten und Informationen wie Maschinenausfällen, Umweltdaten oder Auftragsinformationen korreliert werden können.

Die Normalisierung hilft bei der Analyse der Daten: Namenskonventionen, standardisierte Einheiten und Zeitstempel ermöglichen es Datenwissenschaftlern, ihre Arbeit effizienter zu gestalten.Möglicherweise haben sie keinen direkten Bezug zum Prozess.Daher benötigen sie zusätzlichen Kontext wie die Maßeinheiten der Datenpunkte und eine klare Zuordnung zu den Datenquellen.

Die folgenden Schritte zeigen, wie Konnektivitätslösungen zur Verbesserung der Datenqualität beitragen können, um datengesteuerte Anwendungsfälle zu ermöglichen:

Effiziente Datenverarbeitung und Vernetzung

Verbinden und Daten abrufen

Der Zugang zu den Rohdaten ist der erste Schritt. Konnektivitätslösungen unterstützen Maschinenprotokolle zur direkten Verbindung mit den Maschinen, z. B. über OPC-UA.

Transformieren & Normalisieren

In der Transformations- und Normalisierungsphase können die Rohdaten in gängige Maßeinheiten und definierte Datentypen umgewandelt werden.

Standardisieren Sie

Die Verwendung von Standarddatenmodellen hilft, von den Unterschieden zwischen Maschinen verschiedener Generationen oder verschiedener Hersteller zu abstrahieren. Dieser Schritt ist entscheidend für die Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Standorten und für die Skalierbarkeit einer schnelleren Einführung.

Veröffentlichen im Unified Namespace (UNS)

Durch die Veröffentlichung normalisierter und standardisierter Daten in einem UNS erhalten diese Daten zusätzlichen Kontext aus der Themenhierarchie. Sie sind für andere interessierte Kunden und Systeme in einem Unternehmen leicht zugänglich und ermöglichen eine schnellere Problemlösung und Anwendungsfallumsetzung.

Maschinenkonnektivität

Wir nutzen Tools für die Maschinenkonnektivität, die eine direkte Verbindung zu Maschinen und Prozessen herstellen können und die Datenumwandlung und -normalisierung so nah wie möglich an der Datenquelle ermöglichen. Ein weiteres Merkmal ist die Verwendung von standardisierten Datenmodellen zur Harmonisierung von Daten, z. B. für ähnliche Maschinen verschiedener Hersteller.

Einheitliche Datenebene

Azure IoT Operations ist eine einheitliche Datenebene für den Edge-Bereich. Es handelt sich um eine Sammlung modularer, skalierbarer und hochverfügbarer Datendienste. Sie ermöglicht die Datenerfassung aus verschiedenen Systemen: Es ermöglicht zum Beispiel die Verbindung zu Maschinen über OPC-UA, die Transformation und Normalisierung der Daten nahe der Kante und die Veröffentlichung über Industriestandards wie MQTT. Mit Hilfe von 3rd-Party-Lösungen kann es erweitert werden, um zusätzliche Industrieprotokolle über OPC UA hinaus zu unterstützen.

UNS basierte Architektur

Neben dieser "DataOps"-Funktionalität beinhaltet Azure IoT Operations auch den hochverfügbaren und skalierbaren MQTT-Broker Azure IoT MQ, der für den Aufbau einer auf Unified Namespace basierenden Architektur verwendet werden kann. Mit diesen Fähigkeiten ermöglicht Azure IoT Operations die Veröffentlichung normalisierter Daten vom Edge zu einem Unified Namespace, der in Azure IoT MQ läuft. Dadurch werden die Daten potenziell für alle anderen interessierten Clients und Systeme im Unternehmen zugänglich.

Wir haben bei der Entwicklung von Azure IoT Operations eng mit Microsoft zusammengearbeitet und werden dies auch weiterhin tun. Durch unsere Arbeit mit Kunden aus der Fertigungsindustrie wissen wir, was sie wollen und brauchen, um ihre Produktionsdaten besser nutzen zu können. Wir haben unsere Erkenntnisse schon früh mit der Microsoft-Produktgruppe geteilt und während der Entwicklungs- und Private-Preview-Phase laufend Feedback gegeben. Dank dieser Zusammenarbeit verfügen wir bereits über ein umfassendes Wissen über Azure IoT Operations.

Hauptmerkmale von Azure IoT Operations

Sie ist von Grund auf als Kubernetes-native Anwendung aufgebaut.

Es beinhaltet einen industrietauglichen, hochverfügbaren und skalierbaren MQTT-Broker, der ereignisgesteuerte Architekturen unterstützt und die Grundlage für einen Unified Namespace bilden kann.

Sie ist in hohem Maße erweiterbar, skalierbar, widerstandsfähig und sicher.

Mit Azure Arc können Sie Edge-Dienste und -Ressourcen über die Cloud verwalten.

Sie kann Kunden-Workloads in die Plattform integrieren, um eine einheitliche Lösung zu schaffen.

Es unterstützt einen GitOps- und IoC-basierten Ansatz für die Bereitstellung und Konfiguration.

Es lässt sich nativ mit Azure Event Hubs, dem MQTT-Broker von Azure Event Grid und Microsoft Fabric in der Cloud integrieren.

Der Aufbau einer intelligenten Fabrik ist mehr als die Vernetzung von Maschinen

Wenn wir gemeinsam mit unseren Kunden an ihren Smart Factories arbeiten, ist eine Fit-Gap-Analyse immer Teil unseres Ansatzes. Wir nehmen die bestehende Anwendungslandschaft unter die Lupe und prüfen, ob Tools wie Azure IoT Operations die Lücken schließen können oder ob zusätzliche Komponenten erforderlich sind, um beispielsweise eine Verbindung zu älteren Geräten herzustellen, die ihre Daten nicht über OPC-UA bereitstellen.

Auch wenn qualitativ hochwertige Daten die Grundlage für verwertbare Erkenntnisse sind, geht es beim Aufbau einer Smart Factory um mehr als nur um die Verbindung von Maschinen und den Zugriff auf Daten. Neben der Datenebene ist die Infrastruktur ein wichtiger Erfolgsfaktor für die digitale Transformation und hat erheblichen Einfluss auf die Funktionsfähigkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit der Smart Factory.

Wenn ein Unternehmen mit der Planung seiner digitalen Infrastruktur beginnt, beeinflussen verschiedene Anforderungen und Einschränkungen, wie eine übergreifende Smart Factory-Plattform auf Basis von Tools wie Azure IoT Operations aussehen sollte:

Keine PoCs mehr.
Bauen Sie stattdessen einen MVP.

Beim Aufbau einer intelligenten Fabrik geht es ebenso sehr um Menschen wie um Technologie. Selbst die flexibelste und skalierbarste Infrastruktur ist nutzlos, wenn die Menschen fehlen, die Anwendungsfälle definieren und aufbauen, die einen tatsächlichen Wert für die Nutzer und das Unternehmen schaffen. Wenn wir mit Kunden aus der Fertigungsindustrie an ihren Smart Factories zusammenarbeiten, verfolgen wir einen vierstufigen Ansatz, der dies widerspiegelt und Menschen und Technologie zusammenbringt:

In der Lösungsbewertung haben wir...

Aufklärung über die Erfolgsfabrik und die Kernkonzepte für eine Smart Factory
Anleitung unserer Kunden zur Definition einer abgestimmten Produktvision und Roadmap
Definition der Kernfähigkeiten und -einschränkungen
Erstellen Sie einen Überblick über potenzielle Anwendungsfälle und spezifizieren Sie einen ersten Anwendungsfall für die MVP-Philosophie
Erstellen Sie eine Fit-Gap-Analyse und definieren Sie die Tools, die für unsere Kunden am besten geeignet sind
Definieren Sie die Smart Factory Architektur und den technischen Stack
Definieren Sie den MVP-Umfang
Bereiten Sie die Implementierungsphase vor

Wir bauen ein Minimum Viable Product

Iteration und schrittweise Übergabe

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Als einer der innovativsten IT-Dienstleister mit großer Leidenschaft für KI konzentrieren wir uns vollständig auf das Projektgeschäft und individuelle Software-Entwicklung – ohne eigene Produkte. Um an der Spitze zu bleiben, investieren wir kontinuierlich in unser Team aus Digital Technology Engineers und entwickeln digitale Lösungen, die durchdacht, effizient und auf das Wesentliche reduziert sind.

Unser Grundsatz: Simplizität statt Komplexität. Wir entwickeln nur, was wirklich gebraucht wird – maßgeschneidert, nutzbringend und zuverlässig. Unsere Ergebnisse sprechen für sich. Mit über 800 Großsystemen und mehr als 10.000 Personenjahren Erfahrung im High-End-Software-Engineering zählen wir zu den wenigen, die selbst größte und komplexeste IT-Landschaften zuverlässig realisieren. Dank enger Partnerschaften mit führenden Hyperscalern betreiben unsere Kunden ihre Lösungen in den modernsten und leistungsfähigsten Umgebungen der Gegenwart.

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