IoT-Wertschöpfung durch passiven PROFINET-Netzwerkdatenabgriff
Hattersheim, 30. Mär. 2023 – Die Hilscher Gesellschaft für Systemautomation mbH erweitert ihr IoT-Portfolio um die containerisierte Applikation netFIELD App PROFINET Tap. Die Anwendung fungiert als Software-Gateway, greift Prozessdaten eines PROFINET-Netzwerkes SPS-unabhängig ab und wandelt diese in das MQTT-Protokoll um. Durch Zuführung der Daten in Analysesoftwaren profitieren Anlagenbetreiber bei einem minimalen Integrationsaufwand: beispielsweise durch die frühzeitige Erkennung von Anomalien in Produktionsprozessen oder deren Optimierung nach elektronischer Auswertung von Verhaltensregeln zur Steigerung der Produktivität.
Der Container ermittelt die PROFINET-Netzwerkstruktur automatisch während einer Netzwerk-Startup-Phase oder bereitet sie in seinem integrierten Web-Interface topologisch vor. Alternativ kann der Anwender die Topologie auch selbst über die GSDML-Datei vorbereiten. Anschließend bestimmen Anwender im Netzwerkbaum individuell, welche Prozessdaten an einen MQTT-Broker publiziert werden sollen.
Technische Vorteile - Kompatibel mit jeder PROFINET-Steuerung
- Erfordert keine Änderungen an der SPS- oder Maschinenkonfiguration
- Keine Beeinflussung eines laufenden PROFINET-Netzwerks durch passive Datenerfassung
- Kann einfach physikalisch plug-and-play in jedes bestehende PROFINET-System integriert werden
- Ist der schnellste Weg, um Systeme mit modernen IoT-Techniken aufzurüsten, indem das populäre MQTT als Ausgangsprotokoll verwendet wird
- Arbeitet mit einem Standard-GBit-Ethernet-Port als Erfassungsschnittstelle
| Wirtschaftliche Vorteile - Ermöglicht die Ableitung von Maßnahmen zur Steigerung der Anlagenproduktivität nach Analyse der PROFINET-Daten
- Ermöglicht die Untersuchung des Gesamtverhaltens von kontrollierten PROFINET-Signalen durch Machine Learning
- Ermöglicht eine lückenlose Datenerfassung ohne Datenverlust: Basis für 24/7-Datenerfassung sowie Beweisführung
- Ermöglicht die Realisierung von vorausschauenden Wartungsszenarien durch langfristiges Data Mining
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