02.06.2021 Per Klick Sensordaten miteinander korrelieren:

Der „Data Flow Modeler“

Von: Dr. Manfred Jörg Lantzsch

In IIoT-Projekten stehen viele Anwender häufig vor der gleichen Herausforderung: Aus der großen Menge erzeugter Daten müssen sie sinnvolle Informationen generieren. Dazu hat die Unternehmensgruppe ifm, ein Hersteller von Sensoren, Steuerungen, Software und Systeme für die industrielle Automatisierung mit Sitz in Essen, den „Data Flow Modeler“ entwickelt – ein Modul seiner Digitalisierungsplattform Moneo.

Auswertungen lassen sich im Data Flow Modeler mit wenigen Klicks erzeugen.

Mit der modular aufgebauten Digitalisierungsplattform Moneo lassen sich IIoT-Projekte sehr einfach umsetzen, erklärt ifm-Sprecherin Simone Felderhoff. Die einzelnen Module arbeiten dazu nach dem Prinzip „plug & work“ so zusammen, dass sich das System an verschiedene Anforderungen anpassen lässt. Dieses Prinzip funktioniert unabhängig davon, ob einzelne Module on-premise, auf einem Edge-Device oder in der Cloud installiert sind.

Der „Data Flow Modeler“, mit dem viele Standardanwendungen sehr schnell erstellt werden können, ist eines dieser Module. Die Arbeit damit basiert auf einer grafischen Arbeitsfläche, auf der sich einzelne Datenquellen sowie logische und mathematische Operatoren mit wenigen Mausklicks zusammenstellen und verknüpfen lassen.

Eine einfache Standardanwendung ist z.B. ein „Betriebsstundenzähler“. Ein geeigneter Sensor, der den Betrieb überwacht, wird dazu mit einer Uhr logisch verknüpft. Der resultierende Betriebsstundenzähler läuft nur, wenn der Sensor anzeigt, dass die Maschine in Betrieb ist.

Eine Differenzdruckmessung kann ebenfalls sehr leicht implementiert werden, indem die Werte zweier Sensoren aufgenommen werden. Hier lassen sich neben dem Differenzdruck, der durch Subtraktion berechnet wird, auch Schwellwerte definieren. Steigt der Differenzdruck über einen voreingestellten Wert, kann das System eine Meldung generieren.

Aufwändigere mathematische Operationen werden etwa dann verwendet, wenn es um eine Füllstandsmessung geht. Mit den Daten eines Ultraschallsensors kann die Füllhöhe in einem Behälter bestimmt werden; je nach genauer Geometrie kommen wird dann mit der passenden Formel die Füllmenge berechnet.

Devices und Visualisierungsmöglichkeiten

Die verschiedenen, sogenannten „Devices“ sind in einer Baumstruktur abgelegt und können beliebig weiterverarbeitet und miteinander verknüpft werden. Die Ergebnisse werden in Dashboards dargestellt, die zusammen mit Bildern von Aggregaten und Komponente eine übersichtliche Visualisierung ermöglichen.

Die Visualisierungsmöglichkeiten, die ebenfalls mit nur wenigen Klicks konfiguriert werden, send sehr umfangreich und reichen von einfachen Bargraphen bis hin zu Linien-Diagrammen. Hier können auch die Überschreitungen von Schwellwerten bspw. durch verschiedene Farben angezeigt werden.

Der „Data Flow Modeler“ bildet so eine einfache Möglichkeit, Sensordaten zu verarbeiten, ohne große Datenmengen komplett in die Cloud transferieren zu müssen. Die Anzahl der Datenpunkte, die auf diese Weise verarbeitet werden können, wird über sogenannte Infopoint-Lizenzen verwaltet. Dadurch hat der Anwender den Vorteil, dass er kostengünstig mit kleineren Anwendungen starten kann. Steigt der Bedarf, weil die Anwendungen erweitert werden sollen, kann das System dann mit weiteren Lizenzen entsprechend skaliert werden.

Über ifm

Messen, steuern, regeln und auswerten – die Unternehmensgruppe ifm versteht sich seit der Firmengründung 1969 als Partner beim Einsatz von Automatisierungs- und Digitalisierungstechnik. Als einer der Pioniere im Bereich Industrie 4.0 entwickelt und implementiert ifm ganzheitliche Lösungen für die Digitalisierung der gesamten Wertschöpfungskette „vom Sensor bis ins ERP“. Heute vereint das in zweiter Generation familiengeführte Unternehmen mit mehr als 7.300 Beschäftigten Internationalität und Innovationskraft einer wachsenden Firmengruppe mit der Flexibilität und Kundennähe eines Mittelständlers.