Mit Spaß zum Industrial IoT Showcase

Autor Falk-Moritz SchaeferErstellt am Keine KommentareSchlagwörter , , , , , , , , Kategorien Allgemein

Event Driven Data Analytics – Mit Spaß zum Industrial IoT Showcase

Als unser Hack-Team von Accenture zur Bosch Connected Experience 2017 (#BCX17) kam, lag eine wesentliche Zielsetzung darin, das Bosch IoT Ökosystem besser kennenzulernen. 48 Stunden später hatten wir einen neuen i4.0 Showcase für unser neues Industrial IoT Innovation Center entwickelt.

Design Thinking und schlanke Datenanalysen

Neben der Beteiligung als „Hack Enabler“ mit zwei Coaches von FJORD hatte mein Kollege Ralf Schumacher auch ein Team zur Teilnahme an der Manufacturing Hack Challenge angemeldet. Während Anna Ciechanowicz und Sonja Meriläinen interessierten Teilnehmer/innen die Grundzüge des Design Thinking näher brachten, entwickelten Alexander Dieterle, Sven Mentl und ich ein Projekt namens „EDDA – Event Driven Data Analytics“. Würde es uns gelingen, in der kurzen Zeit des Hackathon mit dem Equipment von Bosch einen Showcase für unser neues Industrial IoT Innovation Center in Garching bei München zu entwickeln? Wir waren gespannt auf das Ergebnis.

Die Zielsetzungen des Hack-Projekts EDDA.

 

Unser Projekt: Event Driven Data Analytics (EDDA)

Weil es uns wichtig war, ein typisches End-to-End-Setup und die gesamte Technologie-Pipeline zu testen, wählten wir ein typisches Problem, das häufig beim Entwerfen eines i4.0-Use-Case auftaucht: Einerseits sollen so viele Daten wie möglich in der Cloud analysiert werden, um umfassende Informationen zur Optimierung von Prozessen, Verfügbarkeit und Qualität zu gewinnen. Andererseits sind die Inhaber und Betreiber eher zögerlich, ihre Daten zu teilen oder hohe Infrastruktur- und Cloud-Kosten zu zahlen, die für die Übertragung und Speicherung jedes einzelnen Datenpunkts in einem Industriellen Setup anfallen. Unser Lösungsansatz: Statt die Gesamtheit aller verfügbaren Daten in die Cloud zu „pusten“, wollten wir den Datenstrom ereignisabhängig gestalten. Im Normalbetrieb beschränken wir uns auf die notwendigsten Sensordaten. In besonderen Situationen, etwa bei bestimmten Prozessereignissen oder geänderten Umgebungsbedingungen übertragen wir hingegen mehr Sensordaten, um beispielsweise rechtzeitig vor einem Ausfall zu warnen.

 

Der Aufbau unserer Infrastruktur

Die Events definieren sich durch das Überschreiten zuvor definierter Schwellenwerte für die Sensordaten, die in unserem Fall von einem Bosch XDK Sensor generiert werden. Weil dieser auf kleinem Footprint gleich mehrere Sensoren beinhaltet, eignet er sich hervorragend für einen Demo-Case. Die weiteren Bausteine unserer Tool-Chain bilden das IoT Gateway von Bosch Rexroth, der Production Performance Manager PPM von Bosch Software Innovations sowie GE Predix und dessen User Interface Predix UI.

Die Datenflüsse zwischen XDK Sensor, IoT Gateway, PPM und Predix.

 

Wo und wie werden die Daten gefiltert?

Eine wichtige Frage zur Datenselektion ist, wo die Entscheidung zur Ausweitung des Datenstroms fallen soll. In unserem Aufbau kann die Filterung entweder sensornah im IoT Gateway erfolgen, oder in der nachgelagerten Instanz, dem PPM. Wir haben uns für ein Pre-Processing im IoT Gateway entschieden, weil sich damit sehr schnell auf Basis einfacher Regeln Entscheidungskriterien für die Datenweiterleitung festlegen lassen. Im jeweiligen Anwendungsfall finden die Regeln im Sinne eines Edge-Computing idealerweise spätestens an demjenigen Punkt Anwendung, ab dem zusätzliche Kosten anfallen oder Netzwerkengpässe auftreten.

Der XDK Sensor von Bosch lässt sich per WLAN mit dem IoT-Gateway verbinden und liefert im EDDA-Projekt Zustands- und Produktionsdaten.

 

In 48 Stunden zum Demo-Aufbau

Zur Programmierung des XDK Sensors nutzten wir neben der mitgelieferten Workbench die Eclipse-Umgebung für C. Eine Processing-App für das IoT Gateway lässt sich mittels Java-OSGi programmieren. Mit dem PPM hatten wir sofort eine Prozessdatenvisualisierung. Bei der Einrichtung des Cloud-Werkzeugs Predix unterstützten uns die aus Paris angereisten Hack Coaches von GE Digital Team. Die ereignisabhängige Zu- und Abnahme des Datenstroms konnten wir so erfolgreich visualisieren und unseren Demo-Aufbau in der begrenzten Zeit von 48 Stunden fertigstellen. Der Ende-zu-Ende Technologie-Stack ist sicherlich noch nicht ideal, der Machbarkeitscheck ist aber zweifelsfrei erfolgt.

Das IoT Gateway filtert die gesammelten Sensordaten regelbasiert vor. Beim Überschreiten von Schwellenwerten verbreitert sich der Datenstrom zum nachfolgenden Analysesystem.

 

Der Showcase in Garching

Der auf der #BCX17 entwickelte EDDA Showcase ist inzwischen einschließlich XDK Sensor und IoT Gateway im IIoT Innovation Center in Garching aufgebaut und wird dort präsentiert. Darüber hinaus gibt es konkrete Überlegungen, das Setup im Center Bereich Smart Product einzubetten. So könnte etwa ein Produkt, das mit einem Sensor versehen ist, die Prozesskette durchlaufen, dabei Daten sammeln und nur im Fall von Unregelmäßigkeiten Daten zur Analyse liefern. Grundsätzlich eignet sich EDDA sehr gut für tendenziell repetitive Umgebungen. So lassen sich beispielsweise im Rahmen eines Retrofits mehrerer typähnlicher Fertigungsmaschinen alle neuralgischen Punkte für Maschinengesundheitsanalysen abfragen und mit Machine-Learning-Methoden auswerten, ohne die Masse an Produktionsdaten übertragen und speichern zu müssen.

Im neuen Industrial IoT (IIoT) Innovation Center in Garching bei München zeigt Accenture unter anderem den auf der Bosch Connected Experience entwickelten Show-Case EDDA.

 

Gute Ausgangsbasis für weitere Use-Cases

Auf der BCX konnten wir aus Entwicklersicht in kurzer Zeit einen guten Einblick in die Komponenten von Bosch gewinnen und diese bereits konkret anwenden. Der Proof-of-Concept ist gelungen und der entwickelte Demo-Case bereichert unser Innovation Center um eine weitere Idee, die wir unseren Besuchern mitgeben können. Die Veranstaltung selbst fanden wir großartig. Wir haben viele hoch motivierte Studenten, Start-ups und Bosch-Mitarbeiter aus dem ganzen Unternehmen getroffen, mit denen wir uns gerne noch länger ausgetauscht hätten. Am Ende waren wir alle erstaunt, wie viel in so kurzer Zeit erreicht und gelernt werden kann. Ich freue mich darauf, weiter mit Predix, PPM, XDK und dem IoT Gateway zu experimentieren und die ein oder andere Technologie für ein konkretes Kundenprojekt zu nutzen.

Das Accenture Hack-Team auf der BCX17 (von links nach rechts): Alexander Dieterle, Ralf Schumacher, Falk-Moritz Schaefer und Sven Mentl

 

 

 

 

 

 

 

 

Über den Autor:

Dr.-Ing. Falk-Moritz Schaefer ist IoT Technology Architect im Emerging Technology Team von Accenture. Er ist in verschiedene IoT-Projekte in den Bereichen Produktionstechnik, Energieversorgung und Connected Home involviert – mit Fokus auf Kommunikation, Cloud, Integration sowie Service und Produktinnovation. Vor seinem Wechsel zu Accenture im Juli 2015, war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Kommunikationstechnik der TU Dortmund. In dieser Funktion hat er viele Forschungs-und Industrieprojekte im Bereich car2x, Smart Grid, Smart Home und Industrieautomatisierung begleitet. Seine Dissertation befasst sich mit hochverfügbarer drahtloser Kommunikation für Steuerungsaufgaben.

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