Anzeige
Beitrag drucken

Beispielhaftes IoT-Projekt

Schnell ins Internet of Things mit Apache Hadoop

Nachdem Produzenten schon ihre Waschmaschinen, Kühlschränke und Rollläden IoT-fähig ausliefern, wollen viele auch im eigenen Werk von der Vernetzung profitieren. Anhand eines beispielhaften Projektes klärt dieser Beitrag, wie das schnell und günstig gelingen kann.

 (Bild: ©安琦 王/stock.adobe.com)

(Bild: ©安琦 王/stock.adobe.com)

Folgendes Szenario: Ein mittelständischer Lebensmittelhersteller hat einen umfangreichen Maschinenpark für die Produktion seiner Güter aufgebaut. Das Unternehmen setzt unterschiedliche Maschinen, Technologien und Softwaresysteme ein. Da Lebensmittel produziert werden, müssen beim Herstellungsprozess sowohl interne Verfahrenshinweise beim Umgang mit Rohstoffen, Maschinen und Prozessen als auch gesetzliche Regularien wie die Rückverfolgung von Rohstoffen beachtet werden. Um all diesen Anforderungen gerecht zu werden, sind die Maschinen bereits vernetzt und tauschen ihre Daten mit anderen Systemen für die Produktionssteuerung aus. Für weitere Anwendungen werden die Daten allerdings noch nicht genutzt. Eine konkrete Vorstellung, wie die Sensordaten zukünftig verwendet werden, hat die Geschäftsleitung noch nicht, möchte jedoch in einem agilen Prozess mit dem Aufbau einer IoT-Lösung beginnen.

Analyse der Ist-Situation

Die IT-Abteilung des Unternehmens betreut ein ERP-System, ein CRM-System und diverse Systeme zur Produktionssteuerung. Die Abteilung besteht aus Mitarbeitern, die Erfahrungen in der Programmierung und Datenbanksystemen sowie SQL aufweisen. Die verschiedenen Sensoren können auf unterschiedliche Art und Weise angebunden werden. Manche können ihre Daten als Datei ablegen, andere verfügen über Schnittstellen und wieder andere schreiben ihre Daten in vorhandene kleinere Datenbanken. Über die eigentliche Struktur der Daten ist der IT-Abteilung jedoch nichts bekannt.

Cloud oder On-Premise?

Aufgrund schnell wachsender Datenmengen liegt bei einer IoT-Lösung nahe, cloudbasierte Lösungen zu nutzen. Allerdings gehen diese auch mit zahlreichen organisatorischen Fragen einher, deren Beantwortung unter Umständen das gesamte Projekt verzögern kann. Cloudbasierte IoT-Plattformen haben oft den Nachteil, dass nur standardisierte Daten in ausgewählten Formaten verarbeitet werden können. Aus diesem Grund entscheidet sich das Beispielunternehmen bewusst für eine On-Premise Lösung. Diese muss prinzipiell die folgenden Aufgaben umfassen:

  • Anbindung verschiedener Datenquellen, Formate und Protokolle,
  • Speicherung der übertragenen Daten,
  • Abruf der gespeicherten Daten,
  • Erweiterungsmöglichkeiten (z.B. für fortgeschrittene Analysen).

Grundsätzlich sind dazu mehrere Ansätze denkbar. So sind beispielsweise ETL(Extract, Transform, Load)-Werkzeuge meist das erste Mittel der Wahl, wenn es um Datenintegrationsprojekte geht. Zusätzlich wäre für die Speicherung noch eine Datenbank nötig. ETL-Werkzeuge bieten oft eine Art Baukastensystem, durch das sich eigene Programme zusammenstellen lassen. Allerdings erfordert dies – je nach Lösung – eine gewisse Einarbeitungszeit. Neben diesem Ansatz hat sich in den vergangenen Jahren eine weitere Möglichkeit für solche Projekte entwickelt: Die Open-Source-Lösung Apache Hadoop ist gerade in Projekten mit großen Datenmengen weit verbreitet. Dabei handelt es sich um eine Sammlung von verschiedenen Open-Source-Komponenten, die mithilfe verteilter Rechenleistung große Datenmengen speichern und verarbeiten kann. Der Vorteil dabei ist die Flexibilität in Bezug auf die Datenformate. Über verschiedene Komponenten lassen sie sich schnell in eine einheitliche IoT-Plattform integrieren. Die Open-Source-Lösung besteht aus den drei zentralen Komponenten Datenspeicherung (Hadoop Distributed File System, HDFS), Ressourcenverwaltung (YARN, Yet not another Ressource Negotiator) und Datenverarbeitung (MapReduce). Zudem gibt es eine Reihe von Erweiterungen, die für die diese Anforderungen in Frage kommen.

Diese unvollständige Liste hilft, den Aufwand für eine IoT-Integration zu evaluieren und vorzubereiten. (Quelle: Mayato GmbH)

Diese unvollständige Liste hilft, den Aufwand für eine IoT-Integration zu evaluieren und vorzubereiten. (Quelle: Mayato GmbH)


Das könnte Sie auch interessieren:

In München wurde das neue Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS  eröffnet. Schwerpunkt der Forschung soll auf der Absicherung künstlicher Intelligenz (Safe Intelligence) liegen.

‣ weiterlesen

Nach einer kurzfristigen Entspannung im September liegt der Auftragseingang im Maschinen- und Anlagenbau im Oktober elf Prozent unter dem Vorjahreswert.‣ weiterlesen

Ein wesentliches Ziel der Fertigungsplanung ist die optimale Auslastung der Produktion. Mit Algorithmen zum Reinforcement Learning lassen sich hervorragende Planungsergebnisse erzielen.‣ weiterlesen

Wartung vorrauschauend und planbar machen, dieses Ziel verfolgt Igus mit seinen Smart-Plastics-Lösungen. Intelligente Sensoren messen so beispielsweise den Verschleiß von Energieketten, Leitungen, Rundtischlagern oder Linearführungen. Mit dem neuen Kommunikationsmodul Icom.plus kann der Kunde jetzt entscheiden, in welcher Form er die gewonnen Daten der Sensoren einbinden möchte. Von einer Offline-Version für restriktive Umgebungen bis hin zur Anbindung der Werte an den Igus-Server, zur automatischen Ersatzteilbestellung, ist es dem Anwender frei möglich seine Daten zu integrieren und auszulesen.‣ weiterlesen

Im Maschinen- und Anlagenbau sind laut der aktuellen Ingenieurerhebung des VDMA 199.800 Ingenieure beschäftigt – Rekordniveau, wie der Branchenverband mitteilt. Dennoch haben die Unternehmen Schwierigkeiten entsprechende Stellen zu besetzen.‣ weiterlesen

Bei der Alfred Härer GmbH aus Lorch weiß das eingesetzte Manufacturing Execution System am besten, wie die Maschinen optimal belegt werden und reduziert die Liegezeiten auf ein Bruchteil. Für die Firma heißt das: Mehr Projekte und mehr Umsatz.‣ weiterlesen

Ab dem nächsten Frühjahr sollen die Arbeiten am InformatiKOM auf dem Campus Süd des Karlsruher Instituts für Technologie beginnen. Auf 10.000m² entstehen zwei Gebäude, in denen unterschiedliche Disziplinen zusammengebracht werden sollen.‣ weiterlesen

Die große Mehrheit der im Rahmen einer IFS-Studie befragten Unternehmen plant, in KI-Technologien zu investieren. Davon erhoffen sie sich an erster Stelle Produktivitätssteigerungen der Belegschaft.‣ weiterlesen

Im neuen Projekt ‘PQC4MED‘ arbeitet das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) gemeinsam mit mehreren Partnern an Verfahren daran, medizinische Daten durch updatefähige Systeme langfristig vor Attacken durch Quantencomputer zu schützen.‣ weiterlesen

Das IAB-Arbeitsmarktbarometer ist im November gestiegen. Gegenüber dem Vormonat legte der Frühindikator des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) um 0,5 auf 102,1 Punkte zu. Verbessert hat sich der Ausblick auf die Entwicklung der Arbeitslosigkeit.‣ weiterlesen

Von Rittal zu MR: Zum April nächsten Jahres stößt Holger Michalka zur Maschinenfabrik Reinhausen und übernimmt dort die Leitung des Geschäftsbereichs ‘Products und Operations‘.‣ weiterlesen

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige