Mit IoT Analytics Maschinendaten richtig auswerten
Einfach anfangen
Microsoft hat für die Umsetzung von IoT-Projekten in unterschiedlichen Anwendungsszenarien jeweils einen Sechs-Schritte-Plan entwickelt. Es sei vor allem wichtig, eigene Erfahrungen zu machen, betont IoT-Experte Barnstedt: «Fangt an und wartet nicht auf fertige Lösungen!»
“„Viele Kunden haben mit der Historie ihrer Maschinen zu kämpfen.“„
Tobias Joppe von Zühlke Engineering, ist derselben Meinung. «Wir empfehlen zunächst einen eher leichtgewichtigen Einstieg mit einer klaren Nutzendefinition – zum Beispiel mit einem Pilotprojekt auf einer einzelnen Maschine und ausgesuchten, freundlich gesinnten Kunden. So können Unternehmen mit vergleichsweise geringen Investitionen erste Erfahrungen sammeln und schon frühzeitig prüfen, ob die gesammelten Daten den erhofften Nutzen bringen.»
Barnstedt empfiehlt ausserdem, von Anfang an auf offene Standards wie OPC UA zu setzen. Microsoft selbst ist Mitglied in der OPC Foundation, die den Standard Open Platform Communications (OPC) entwickelt hat. Ursprünglich war OPC ein Windows-basiertes System, mit dem sich die Befehle spezifischer SPSS-Protokolle wie Profibus oder Modbus standardisieren liessen.
Mit der Spezifikation OPC UA (OPC Unified Architecture) wurde der Standard 2008 zu einer plattformunabhängigen, serviceorientierten Architektur weiterentwickelt, die auf PCs, in Cloud-Umgebungen, speicherprogrammierbaren Steuerungen oder Mikrocontrollern unter Windows, Mac OS X, Android und Linux betrieben werden kann. «Wir halten OPC UA für zielführend», sagt Barnstedt, «der Standard wird sich langfristig durchsetzen.»
OPC UA bietet ein konsistentes Informationsmodell, das den Datenaustausch zwischen Sensoren und Analysesystemen erheblich erleichtert. Daten lassen sich so je nach Anwendungszweck und Bedarf direkt auf dem Edge-Gateway, in der Cloud oder im eigenen Rechenzentrum verarbeiten. «Entscheidend dafür ist, dass die Daten in einem konsistenten Format vorliegenv, betont Barnstedt.
