Predictive Maintenance für industrielles IoT

Azure Databricks
Azure IoT Edge
Azure IoT Hub
Azure Kubernetes Service (AKS)
Azure Machine Learning

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 Artikel wird veranschaulicht, wie Endhersteller ihre Ressourcen mithilfe von OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) und den Industriekomponenten mit der Cloud verbinden können. Dies ermöglicht die Verwendung von Predictive Maintenance, um durch Optimieren der Produktionsumgebung die Effizienz Ihrer Computer zu verbessern und gleichzeitig die Kosten zu senken. Verringern Sie Unterbrechungen, indem Sie in Erwartung von Ausfallzeiten erweiterte Analysen und maschinelles Lernen auf Ihre Produktionsumgebung anwenden. Gewährleisten Sie die Produktionsbetriebszeit mit umfassenden Erkenntnissen und automatischen Warnungen, die durch Fertigungsdaten ausgelöst 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

Diese Lösung eignet sich ideal für die Fertigungsindustrie.

Aufbau

Architecture Diagram

Datenfluss

Die Daten durchlaufen die Lösung wie folgt:

  1. Industriegeräte, die nativ mit OPC UA kommunizieren können, können eine direkte Verbindung mit IoT Edge herstellen. IoT Edge ist die Computekomponente in Ihrem lokalen Netzwerk. Es handelt sich um die Laufzeitumgebung der Industriemodule (OPC Publisher, OPC Twin und Erkennungsmodul). 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 sollen, gibt es Module wie Machine Learning am Edge oder aus dem Azure Marketplace abrufbare Funktionen. Sie 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. Es gibt vor allem drei Anwendungsfälle, in denen die von den Industriediensten bereitgestellten Daten verwendet werden.
  7. Azure Event Hubs transformiert und speichert die Daten. Die Komponente bietet eine verteilte Datenstrom-Verarbeitungsplattform mit geringer Latenz und nahtloser Integration.
  8. Nachdem die Daten von Event Hubs verarbeitet wurden, werden sie in Azure Data Lake gespeichert und weiter analysiert. Azure Data Lake ist ein hochgradig skalierbarer Data Lake mit Sicherheit und Überwachung auf Unternehmensniveau, sodass Batch-, Stream- und interaktive Analyseprogramme problemlos ausgeführt werden können. Azure Data Lake löst viele der Herausforderungen an Produktivität und Skalierbarkeit, die ein Maximieren des Werts Ihrer Datenressourcen verhindern.
  9. Azure Databricks bietet die neuesten Versionen von Apache Spark als Azure-Dienstangebot und ermöglicht eine nahtlose Integration mit Open-Source-Bibliotheken. Der Dienst die Einrichtung mit nur einem Klick, rationalisierte Workflows und einen interaktiven Arbeitsbereich für die einfache Zusammenarbeit.
  10. Untersuchen Sie Ihre Daten mit visuellen Berichten, 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.

Komponenten

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

  • IoT Edge: Azure 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.
  • Industriemodule: Die industrielle IoT-Plattform von Azure enthält Module, die in Azure IoT Edge ausgeführt werden und eine Verbindung mit dem Arbeitsplatz herstellen. 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.
  • Azure IoT Hub: Azure IoT Hub ist ein in der Cloud gehosteter, verwalteter Dienst, der als zentraler Nachrichtenhub für die bidirektionale Kommunikation zwischen Ihrer IoT-Anwendung und den von ihr verwalteten Geräten dient. 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: Die Plattform besteht aus mehreren 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.
  • 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.
  • Azure Databricks ist eine Apache Spark-basierte Analyseplattform, die für die Microsoft Azure-Clouddienstplattform optimiert ist. Databricks ist in Azure integriert, um Folgendes zu ermöglichen: Einrichtung mit nur einem Klick, optimierte Workflows und einen interaktiven Arbeitsbereich für die Zusammenarbeit von Datenspezialisten, Data Engineers und Business Analysts. Databricks wurde zusammen mit den Gründern von Apache Spark entworfen.
  • 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.
  • Data Factory orchestriert die Transformation der bereitgestellten Daten in eine allgemeine Struktur in Azure Synapse. Mit Azure Data Factory können Sie datengesteuerte Workflows (so genannte Pipelines) erstellen und planen, die Daten aus unterschiedlichen Datenspeichern erfassen. Sie können komplexe ETL-Prozesse erstellen, bei denen Daten visuell mit Datenflüssen oder mit Computediensten wie Azure HDInsight Hadoop, Azure Databricks und Azure SQL-Datenbank transformiert werden.

Nächste Schritte

  • Eine ausführliche Übersicht über die Industriemodule und -dienste finden Sie unter der Architektur für die industrielle Azure-IoT-Plattform, und eine ausführliche Übersicht über die einzelnen Microservices und Agent-Prozesse ist hier aufgeführt.
  • Weitere Informationen zu den ersten Schritten mit der industriellen Azure-IoT-Plattform finden Sie im GitHub-Repository für das industrielle IoT.