Zustandsüberwachung für industrielles IoT

Azure Data Lake
Azure Event Hubs
Azure IoT Edge
Azure IoT Hub
Azure Monitor

Lösungsmöglichkeiten

Dieser Artikel ist ein Lösungsvorschlag. Wenn Sie möchten, dass wir diesen Artikel um weitere Informationen ergänzen, z. B. potenzielle Anwendungsfälle, alternative Dienste, Überlegungen zur Implementierung oder Preisempfehlungen, lassen Sie es uns über Feedback auf GitHub wissen.

In diesem Lösungsansatz wird veranschaulicht, wie Endhersteller ihre Ressourcen mithilfe von OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) und den Microsoft-Industriekomponenten mit der Cloud verbinden können.

Aufbau

Diagram showing the architecture.

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Datenfluss

Die Daten durchlaufen die Lösung wie folgt:

  1. Industriegeräte, die nativ mit OPC UA kommunizieren können, haben die Möglichkeit, eine direkte Verbindung mit Azure IoT Edge herzustellen. IoT Edge ist die Computekomponente in Ihrem lokalen Netzwerk. Es handelt sich um die Laufzeitumgebung der Industriemodule: OPC Publisher, OPC Twin und Discovery. Module sind Container, die Azure-Dienste, Drittanbieterdienste oder Ihren eigenen Code ausführen. Das Modul OPC Publisher stellt eine Verbindung mit OPC UA-Servern her und veröffentlicht OPC UA-Telemetriedaten in Azure IoT Hub. OPC Twin erstellt einen digitalen Zwilling eines OPC UA-Servers in der Cloud und stellt OPC UA-Funktionen zum Durchsuchen/Lesen/Schreiben/Aufrufen von Methoden über eine cloudbasierte REST-Schnittstelle (Representational State Transfer) bereit. Das Erkennungsmodul stellt Erkennungsdienste am Edge bereit, einschließlich der OPC UA-Serverermittlung.
  2. Industriegeräte, die nicht über OPC UA kommunizieren können, benötigen einen Drittanbieter-PLC-Adapter, um eine Verbindung mit IoT Edge herstellen zu können. Adapter sind als Module im Azure Marketplace erhältlich.
  3. Die Drittanbieter-PLC-Adapter ermöglichen Konnektivität zwischen den Geräten und IoT Edge.
  4. Für Analysefunktionen, die sich näher am Ursprung der Daten befinden, gibt es am Azure Marketplace Module wie Azure Machine Learning am Edge oder Azure Functions. Diese Module ermöglichen eine geringe Latenz und den Betrieb im getrennten Zustand.
  5. Azure IoT Hub verbindet die Geräte zur weiteren Datenverarbeitung virtuell mit der Cloud. Die Komponente ermöglicht eine bidirektionale Kommunikation mit erhöhter Sicherheit zwischen IoT-Anwendungen und -Geräten.
  6. Die Industriedienste setzen sich aus mehreren Microservices zusammen, die eine REST-API verfügbar machen. Sämtliche Industriedienste werden in einem Azure Kubernetes Service-Cluster bereitgestellt. Sie implementieren Geschäftslogik und Funktionen für die Erkennung, Registrierung, Remotesteuerung und Nachverarbeitung der Telemetrie von Industriegeräten. Die REST-APIs können in jeder beliebigen Programmiersprache und jedem Framework verwendet werden, die einen HTTP-Endpunkt abrufen können.
  7. Azure Event Hubs transformiert und speichert die Daten. Die Komponente bietet eine verteilte Datenstrom-Verarbeitungsplattform mit geringer Latenz und nahtloser Integration.
  8. In einem Fall speichern und analysieren Sie die Daten mithilfe von Azure Data Explorer. Der Telemetrieprozessor der industriellen IoT-Plattform leitet kontextualisierte Beispiele an Azure Data Explorer und andere Consumer weiter.
  9. Azure Data Explorer verfügt über eine Webbenutzeroberfläche, auf der Sie die Telemetrie visualisieren können.
  10. In einem anderen Fall werden die Daten, nachdem sie von den Industriediensten verarbeitet wurden, in Azure Data Lake gespeichert und weiter analysiert. Azure Data Lake ist ein hochgradig skalierbarer Data Lake mit Sicherheit und Überwachung auf Unternehmensniveau, mit dem Sie Batch-, Stream- und interaktive Analyseprogramme problemlos ausführen können. Azure Data Lake löst viele der Herausforderungen an Produktivität und Skalierbarkeit, die ein Maximieren des Werts Ihrer Datenressourcen verhindern.
  11. Untersuchen Sie Ihre Daten anhand visueller Berichte, und veröffentlichen und teilen Sie sie zur Zusammenarbeit mit anderen. Power BI kann mit anderen Tools integriert werden, einschließlich Microsoft Excel, sodass Sie schneller zum Einsatz kommen und nahtlos mit Ihren vorhandenen Lösungen arbeiten können.
  12. In einem dritten Fall ist Azure Stream Analytics ein Echtzeitanalysedienst. Er kann für fortgeschrittene Szenarien einfach mit benutzerdefiniertem Code und integrierten Funktionen für maschinelles Lernen erweitert werden.
  13. Azure Functions ist ein serverloser Computedienst, der das Ausführen kleiner Codeelemente (sogenannter Funktionen) ermöglicht, ohne dass Sie sich Gedanken über die Anwendungsinfrastruktur machen müssen. Mit Azure Functions stellt die Cloudinfrastruktur alle aktuellen Server bereit, die Sie zur skalierten Ausführung Ihrer Anwendung benötigen.
  14. Mit Azure Notification Hubs können Sie Benachrichtigungen an eine Vielzahl mobiler Plattformen senden und Operatoren und Administratoren zu bestimmten Ereignissen oder Warnungen benachrichtigen, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.

Komponenten

Daten werden aus diesen unterschiedlichen Datenquellen unter Verwendung verschiedener Azure-Komponenten geladen:

  • IoT Edge verschiebt Cloudanalysen und benutzerdefinierte Geschäftslogik auf Geräte, damit sich Ihre Organisation auf geschäftliche Erkenntnisse konzentrieren kann und sich nicht mit der Datenverwaltung befassen muss. Erweitern Sie Ihre IoT-Lösung, indem Sie Ihre Geschäftslogik in Standardcontainer packen, dann können Sie diese Container für jedes Ihrer Geräte bereitstellen und es über die Cloud überwachen.

  • Die Industriemodule von Azure Industrial IoT werden in Azure IoT Edge ausgeführt und stellen eine Verbindung mit der Produktionsstätte her. Das Modul OPC Publisher stellt eine Verbindung mit OPC UA-Servern her und veröffentlicht OPC UA-Telemetriedaten von diesen Servern in Azure IoT Hub. OPC Twin bietet Erkennungs- und Registrierungsfunktionen und ermöglicht die Fernsteuerung von Industriegeräten über REST-APIs. Das Erkennungsmodul stellt Erkennungsdienste am Edge bereit, einschließlich der OPC UA-Serverermittlung.

  • IoT Hub ist ein in der Cloud gehosteter, verwalteter Dienst, der als zentraler Nachrichtenhub für die bidirektionale Kommunikation zwischen Ihrer IoT-Anwendung und den Geräten dient, die von der Anwendung verwaltet werden. Sie können Azure IoT Hub verwenden, um IoT-Lösungen mit zuverlässiger und sicherer Kommunikation zwischen Millionen von IoT-Geräten und einem in der Cloud gehosteten Lösungs-Back-End zu erstellen. Sie können praktisch jedes Gerät mit IoT Hub verbinden.

  • Industriedienste in Azure Kubernetes umfassen mehrere Cloudanwendungen, die in Microservices unterteilt sind. Diese stellen eine REST-API und Agent-Dienste zur Verfügung, die Verarbeitung und Daemon-artige Funktionen bereitstellen können.

  • Bei Azure Event Hubs handelt es sich um eine Big Data-Streamingplattform und einen Ereigniserfassungsdienst. Mit diesem Dienst können Millionen von Ereignissen pro Sekunde empfangen und verarbeitet werden. An einen Event Hub gesendete Daten können transformiert und mit einem beliebigen Echtzeitanalyse-Anbieter oder Batchverarbeitungs-/Speicheradapter gespeichert werden.

  • Azure Data Explorer ist ein schneller und hochgradig skalierbarer Dienst zur Untersuchung von Protokoll- und Telemetriedaten. Sie können Azure Data Explorer verwenden, um einen Zeitreihendienst zu entwickeln. Azure Data Explorer umfasst native Unterstützung für die Erstellung, Bearbeitung und Analyse mehrerer Zeitreihen mit Lösungen und Workflows zur Überwachung in nahezu Echtzeit.

    Azure Data Explorer kann Daten von Azure IoT Hub, Azure Event Hubs, Azure Stream Analytics, Power Automate, Azure Logic Apps, Kafka, Apache Spark und vielen anderen Diensten und Plattformen erfassen. Die Erfassung ist skalierbar, und es gibt keine Grenzen. Zu den unterstützten Azure Data Explorer-Erfassungsformaten gehören JSON, CSV, Avro, Parquet, ORC, TXT und andere Formate.

  • Über die Webbenutzeroberfläche von Azure Data Explorer können Sie Abfragen ausführen und Dashboards zur Datenvisualisierung erstellen.

  • Mit Azure Data Lake wird Azure Storage zur Grundlage für das Erstellen von Unternehmens-Data Lakes in Azure. Der Dienst wurde eigens für die Verarbeitung von Petabyte an Informationen bei gleichzeitiger Unterstützung eines Durchsatzes von Hunderten von Gigabit konzipiert und bietet Ihnen eine einfache Möglichkeit, riesige Datenmengen zu verwalten.

  • Power BI ist eine Suite aus Business Analytics-Tools zum Analysieren von Daten und Teilen von Einblicken. Power BI kann ein in Analysis Services gespeichertes Semantikmodell oder direkt Azure Synapse abfragen.

  • Azure Stream Analytics ist eine Engine für Analysen in Echtzeit und die Verarbeitung komplexer Ereignisse, die entwickelt wurde, um große Mengen schneller Streamingdaten aus mehreren Quellen gleichzeitig zu analysieren und zu verarbeiten. Muster und Beziehungen können in Informationen identifiziert werden, die aus vielen Eingabequellen extrahiert wurden, einschließlich Geräten, Sensoren, Clickstreams, Feeds sozialer Medien und Anwendungen.

  • Azure Functions ermöglicht das Ausführen kleiner Codeelemente (sogenannter Funktionen), ohne sich Gedanken über die Anwendungsinfrastruktur machen zu müssen. Azure Functions ist eine hervorragende Lösung zum Verarbeiten von Massendaten, Integrieren von Systemen, Nutzen des Internets der Dinge und Erstellen einfacher APIs und Microservices.

Szenariodetails

Hersteller können die Hauptparameter ihrer Geräte überwachen, um Anomalien zu ermitteln, bevor diese zu kritischen Problemen werden. OPC UA ist ein plattformunabhängiger und dienstorientierter Interoperabilitätsstandard für einen sicheren und zuverlässigen Datenaustausch. Die OPC UA wird von verschiedenen Industriesystemen und -geräten wie z.B. Industrie-PCs, -PLCs und -sensoren verwendet. Es handelt sich um einen von der OPC Foundation verwalteten Standard.

Mögliche Anwendungsfälle

  • Fertigung
  • Stromversorgung und Energie
  • Bau und Einrichtungen
  • Öl- und Gasförderung

Nächste Schritte

  • Eine detaillierte Ansicht der Industriemodule und -dienste finden Sie im Artikel zur Architektur der Azure Industrial IoT-Plattform.