Sensordaten live erleben: Big Data im Kontext der Industrie 4.0

Kapitel 1: Projektkontext und verwendete Technologien

Bei der HannoverMesse 2019 präsentieren wir gemeinsam mit einem maschinenverarbeitenden Unternehmen einen spannenden Showcase zur Analyse von Maschinen-Sensordaten und deren Darstellung in einem Dashboard, um den Zustand der Maschine zu überwachen und im Bedarfsfall eingreifen zu können. Es war uns wichtig, den Showcase so nah wie möglich an den realen Bedingungen zu entwickeln. Dafür haben wir keinen Aufwand gescheut:

·         Die Umsetzung findet in einer cloudbasierten Umgebung statt.

·         Für den Showcase wurde eine Visualisierung mit echtem Mehrwert entwickelt.

·         Besucher können eine zusätzliche Visualisierung in der HoloLens erleben.

Die Architektur des Showcases haben wir in der AWS Cloud aufgesetzt. AWS stellt sämtliche Komponenten als Self-Managed Services zur Verfügung, was dem Anwenderunternehmen den Aufwand für die Wartung der Maschinenvisualisierung erspart. Die folgende Abbildung zeigt den groben Aufbau der Architektur, ihre grundlegenden Bestandteile und deren Verbindungen.

Die Architektur setzt sich zusammen aus einer Testmaschine, die unser Partnerunternehmen im Rahmen des Showcases für die Entwicklung zur Verfügung stellte. Diese Maschine sendet die erforderlichen Daten per MQTT im JSON Format an den AWS IoT Core. Dort werden die Daten mithilfe einer Lambda Function weiterverarbeitet, mittels Elasticsearch Service visualisiert und in Amazon S3 persistiert. Soweit, so kurz. Doch was genau leisten die einzelnen Komponenten, und welche Rolle spielen sie im Showcase? Dies möchten wir nun im Einzelnen betrachten, also: „Vorhang auf!“

AWS IoT Core

Im ersten Schritt wird der AWS IoT Core verwendet, um die ankommenden Maschinendaten abzugreifen und an die Folgekomponenten weiterzuleiten. In unserem Showcase werden die Daten im JSON Format per MQTT an unseren IoT Core übertragen.

Amazon Elasticsearch Service

Im nächsten Schritt werden bestimmte Rohdaten, die keiner weiteren Verarbeitung bedürfen, an den Amazon Elasticsearch Service weitergeleitet. Der Elasticsearch Service kann einerseits zum Zwischenspeichern der Daten verwendet werden und andererseits zur Kommunikation mit dem Visualisierungstool Kibana. Des Weiteren werden transformierte Daten zum Elasticsearch Service geschrieben, die nicht im Rohformat übertragen werden können. Hierbei handelte es sich beispielsweise um Daten, die innerhalb eines Arrays zur Verfügung gestellt wurden. Da Kibana keine Möglichkeit bietet, die Daten eines Arrays darzustellen, teilen wir die einzelnen Daten in dem Array auf.

Kibana

Im Showcase entschieden wir uns für Kibana als Visualisierungstool, da Kibana zum einen als Plugin an den Elasticsearch Service angebunden und zum anderen unabhängig von AWS auch on-premises verwendet werden kann. Nachdem die Daten an den Elasticsearch Service weitergeleitet wurden, greift Kibana die Daten über einen Index ab.

Lambda Function

Wir standen im Showcase vor der Herausforderung, neben den einfachen Laufzeiten der Messer zusätzlich verschiedene Durchschnittswerte zu berechnen. Aus diesem Grund haben wir die Daten vom IoT Core zu einer Lambda Function weitergeleitet, die für jeden Datensatz ausgeführt wird. Diese Lambda Function erfüllt vor allem zwei Zwecke:

  • Aufteilung der Arrays: Die Maschinendaten innerhalb des Arrays werden in einzelne Werte aufgeteilt, die von Kibana verarbeitet werden können.
  • Berechnung von Durchschnittswerten: Für den Showcase werden bestimmte Durchschnittswerte visualisiert, die dynamisch berechnet werden müssen.

Von der Lambda Function werden die Daten an den Elasticsearch Service für eine weitere Verarbeitung weitergeleitet. Darüber hinaus werden die Daten an einen Amazon S3 Bucket geschickt, um eine Speicherung der Maschinendaten von bis zu zwei Jahren sicherzustellen.

Amazon S3

Zur kostengünstigen und persistenten Speicherung der Maschinen-Sensordaten haben wir einen Amazon S3 Bucket angelegt. Zum einen werden die Rohdaten vom IoT Core in den S3 Bucket übertragen. Zum anderen werden die transformierten Daten ebenfalls im S3 Bucket abgelegt.

In Kapitel 2 folgt eine detaillierte Beschreibung der verwendeten Technologien.

Hannover Messe

Eine erste vollständige Live-Demonstration des Showcases mit Testmaschine und Cloud-Anbindung zeigen wir gemeinsam mit unseren Kooperationspartnern vom 01. bis 05. April 2019 bei der HannoverMesse. Sie planen einen Besuch bei der HannoverMesse? Dann treffen Sie uns! Sie finden unseren Stand in der Digital Factory, Halle 6, D53.

Eine kurze Vorschau können Sie im folgenden Video sehen:

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