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Die IIoT-Plattform Solution X von Actemium

Modulares System für die OT/IT-Vernetzung

Im Industrial Internet of Things (IIoT) orchestrieren Produzenten die Zusammenarbeit zwischen ihren physischen und virtuellen Assets. Das Besondere an der IIoT-Toolbox Solution X von Actemium ist ihr feststehender Softwarekern, der sich modular um Funktionen erweitern lässt.

Edge Computing ermöglicht die Analyse von Bilddaten in der Fabrik, ohne die Konformität des Datenschutzes zu riskieren. (Bild: Actemium)

Edge Computing ermöglicht die Analyse von Bilddaten in der Fabrik, ohne die Konformität des Datenschutzes zu riskieren. (Bild: Actemium)

Von Maschinen und angeschlossenen Anwendungen über Unternehmensbereiche wie Prozess, Betrieb oder Instandhaltung bis hin zu unterschiedlichen Gewerken: In einem Industriebetrieb entsteht nicht nur generell eine Vielzahl unterschiedlicher Daten, sondern diese stammen auch aus verschiedenen Unternehmensbereichen, deren Blick auf die Daten von jeweils anderen Sichtweisen und Notwendigkeiten geprägt ist. Daher hat Actemium die eigene IIoT-Plattform Solution X mit dem Ziel entwickelt, eine besonders stabile Brücke zwischen OT und IT zu bauen. Die Toolbox Solution X setzt auf ein IoT-Framework und Konnektivität aus verschiedenen Modulen wie beispielsweise Scada und Analyse (Viewstar X), Detect & Safety (Detect X und Safety X), KI und Predict. Durch ihren Aufbau in Docker-Containern kann die Lösung in proprietären sowie neuen Systemarchitekturen implementiert werden. Dabei ist sie auf einer breiten Basis-Infrastruktur realisierbar: virtualisiert in der Cloud, über SaaS oder auf realer Hardware. Sie läuft unter Linux und Windows.

Systemübergreifende Analyse

Bereits heute werden Massen an Daten auf Betriebsebene in unterschiedlichen Systemen und häufig aus diversen Insellösungen gesammelt. Da diese meist nicht ineinandergreifen, liegt Potenzial brach. Zusammenhänge etwa zwischen Maschinendaten, dem Controlling und der Instandhaltung werden so nicht erschlossen. Die Actemium-Plattform sammelt und konsolidiert solche Prozessdaten aus allen angebundenen Quellen im Sinn von Industrial Big Data und kann diese etwa mt Machine Learning-Algorithmen in Echtzeit analysieren. Der ViewStarX Artificial Intelligence Analyzer (VAIA) kann auch heterogene Daten wie Umweltdaten, Finanz- oder relevante Systeminformationen miteinander verknüpfen und in logische Zusammenhänge bringen, um Prozesse im Betrieb optimieren zu helfen.

Rollenspezifische Dashboards

Um gewonnene Erkenntnisse in Maßnahmen zu übersetzen, visualisiert die IIoT-Plattform konsolidierte Daten möglichst realitätsnah und verständlich. Damit stellt sie den verschiedenen Nutzerrollen wie Managern, Betriebsleitern, Bedienern und Instandhaltern ein angepasstes Abstraktions- und Interaktionsniveau zur Verfügung. Diese Visualisierung soll zum einen die Einarbeitung in den Umgang mit der Plattform beschleunigen und gleichzeitig die Betriebssicherheit absichern helfen. Zum anderen bieten diese Ansichten die Chance, aus vormals unsichtbarem Wissen sichtbare Werte abzuleiten. Darunter fällt die Anomalie-Erkennung zur Überwachung und Steuerung von Anlagen und um Fehlfunktionen früh zu identifizieren. In Verbindung mit weiteren Systemlandschaften des Unternehmens lassen sich auch andere Abteilungen in den Prozess einbinden. So können von Betriebsleitung über das Controlling bis hin zum Einkauf Mitarbeiter auf die gleichen Daten zugreifen, die jewils auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten wurden.

Ähnlich wie bei Scada-Lösungen hängt die Betriebssicherheit und der Nutzen der Applikation auch maßgeblich vom Aufbau der Human Machine Interfaces (HMI) ab. Bei Solution X wird das etwa über rollenspezifisch zusammengestellte Dashboards gelöst. (Bild: Actemium)

Ähnlich wie bei Scada-Lösungen hängt die Betriebssicherheit und der Nutzen der Applikation auch maßgeblich vom Aufbau der Human Machine Interfaces (HMI) ab. Bei Solution X wird das etwa über rollenspezifisch zusammengestellte Dashboards gelöst. (Bild: Actemium)

Unterstützt Edge Computing

Eine IIoT-Landschaft ist ohne Einbindung von Edge Computing unvollständig. Denn nicht immer ist es sinnvoll, Datenströme jederzeit zentral zu speichern und zu verarbeiten. In einigen Fällen sollten sie besser dort verarbeitet werden, wo sie anfallen, etwa um Ressourcen zu schonen. Mit dem Modul Detect X verfügt die Lösung über ein Tool für die Bild- und Videoerkennung. Wird ein KI-fähiges Edge Device an eine Kamera angeschlossen, lassen sich mit dem Modul Bilder in Echtzeit auf dem Gerät analysieren – datenschutzkonform ohne Speicherung der Videodaten. Lediglich die Auswertung der Analyse geht an die IIoT-Plattform, wo sie gespeichert wird und gegebenenfalls eine Aktion auslöst. Mögliche Einsatzbereiche sind die Qualitätsprüfung, die Identifizierung sowie die Registrierung von Hindernissen, die Texterkennung (OCR) oder das Scannen von QR-Codes. Mit dem Modul EnergyX der IIoT-Plattform können Energieflüsse überwacht und optimiert werden.

Vernetzte Lösungen erschaffen

Unübersichtliche IT- oder OT-Infrastrukturen können den Erfolg solcher werksnahen Applikationen und die damit verbundenen Investitionen gefährden. Sollen Betriebsabläufe optimiert oder neue Demo-Systeme erzeugt werden, müssen die beiden Sphären miteinander verbunden werden. Denn erst wenn aus der Masse an Daten für alle Betriebsbereiche und -rollen der Zugang zu konkreten und relevanten Informationen möglicht wird, lassen sich übergreifende Lösungen einrichten. Die Implementierung einer modularen IIoT-Plattform ist dabei ein sehr vielversprechender Ansatz.


Unterschiede zwischen IoT und IIoT
In der Diskussion rund um die Digitalisierung industrieller Anlagen ist noch immer sehr häufig die Rede vom IoT, also dem Internet der Dinge. Ein Grund dafür liegt darin, dass der Begriff nicht mehr nur in Fachkreisen genutzt, sondern mittlerweile auch im allgemeinen Sprachgebrauch immer häufiger Einzug hält. Hier liegt allerdings ein Trugschluss vor. Denn während sich etwa Haushaltsgeräte gut zum Anschluss an das IoT eignen, ist das bei Maschinen und Anlagen nicht mehr der Fall: Sowohl die dort erzeugten Daten und ihre Menge als auch der Datenpool, in dem sie eingebunden sind – Stichwort OT (Operational Technology) und IT (Information Technology) – sind zu komplex für viele IoT-Applikationen. Geht es darum, die betriebliche Effizienz zu verbessern, die Produktion zu beschleunigen sowie Kostensenkungen und die Erschließung neuer Geschäftsmodelle zu ermöglichen, kommen Anwendungen zum Zug, die sich mit Industrial IoT treffend fassen lassen.


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