Fraunhofer-Gesellschaft

Publica

Hier finden Sie wissenschaftliche Publikationen aus den Fraunhofer-Instituten.

PROFIanalytics - die Brücke zwischen PROFINET und Cloud-basierter Prozessdatenanalyse

 
: Schriegel, Sebastian; Pethig, Florian; Windmann, Stefan; Jasperneite, Jürgen

:
Volltext urn:nbn:de:0011-n-4592237 (748 KByte PDF)
MD5 Fingerprint: 4b68591b4ba4b9bea0d62567d4492ffa
Erstellt am: 8.8.2017


VDI/VDE-Gesellschaft Meß- und Automatisierungstechnik -GMA-, Düsseldorf:
Automation 2017. Technology networks processes : 18. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik; Kongresshaus Baden-Baden, 27. und 28. Juni 2017
Düsseldorf: VDI-Verlag, 2017 (VDI-Berichte 2293)
ISBN: 978-3-18-092293-5
12 S.
Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik <18, 2017, Baden-Baden>
Deutsch
Konferenzbeitrag, Elektronische Publikation
Fraunhofer IOSB ()

Abstract
In Prozessdaten stecken wertvolle Informationen, welche über die reine Prozesssteuerung hinaus zur Überwachung, Diagnose und Optimierung der Prozesse genutzt werden können. Die Anforderungen an eine Systemarchitektur, mit der diese Funktionen umgesetzt werden können, sind dabei vielfältig: historische Datenhaltung, Plug and Play, Ortsunabhängigkeit, Standards, Kosteneffizienz, Migrationsfähigkeit/Investitionsschutz, Sicherheit und Robustheit. Eine Cloud-Architektur bietet skalierbaren Speicherplatz, Kosteneffizienz und Ortsunabhängigkeit. Die Übertragung insbesondere hochfrequenter Prozessdaten in eine Cloud und die einfache Konfigurierbarkeit dieses Systems (Plug and Play) stellen allerdings nicht zu vernachlässigende Herausforderungen dar. PROFINET oder andere Echtzeit-EthernetSysteme sind für die Übertragung von Daten in eine Cloud nicht ausgelegt, da sie nicht auf dem Internetprotokoll (IP) basieren. Bei M2M-Lösungen wie OPC UA und MQTT, die für solche Anwendungsfälle konzipiert wurden ergeben sich Herausforderungen bzgl. der Übertragung hochfrequenter Prozessdaten und der einfachen Integration von M2M in PROFINETAnlagen. Um den genannten Herausforderungen zu begegnen, könnten neue PROFINETFunktionen die Integration von PROFINET in eine Cloud vereinfachen. Diese Funktionen werden in diesem Beitrag unter dem Begriff PROFIanalytics (PROcess FIeld Analytics) diskutiert und stellen zum Beispiel automatisch semantische Informationen, auf PROFINETStacks optimierte M2M-Schnittstellen und Vorverarbeitungsfunktionen in PROFINETControllern oder Devices standardisiert zur Verfügung.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-459223.html