Mica-App-Konzept

Das Containermodell - einfach selber packen

| Autor / Redakteur: Karin Pfeiffer / Robert Weber

Container in der MICA? Ja, denn der eigentliche Charme dieses Container-Konzepts ist jedoch, dass sich jeder auch individuell eigene Container packen und miteinander laufen lassen kann.
Container in der MICA? Ja, denn der eigentliche Charme dieses Container-Konzepts ist jedoch, dass sich jeder auch individuell eigene Container packen und miteinander laufen lassen kann. (Bild: Håkan Dahlström, Flickr.com / CC BY-SA 2.0)

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Die IT direkt an die Maschine lassen? Nur, wenn sie nicht in SPS, Sensorik oder Produktivnetz eingreift und für jeden locker bedienbar ist, hat sich das MICA-Team gedacht und mit einem App-Konzept die Quadratur des Kreises gelöst.

Millionenfach entstehen Daten im Betrieb von Maschinen – nur nutzen sie meist wenig: „Auf einer SPS lässt sich ja keine Datenverarbeitung machen“, erklärt Dr. Stefan Berlik, Solutions Architect Cognitive Systems bei Harting in Espenlohe. „Sie ist mit der Steuerung für ganz andere Aufgaben ausgelegt und versteht auch nicht die Software der IT – oder umgekehrt.“ Doch Wissensgenerierung aus Datenbanken, Mehrwert schöpfen mit Analyse-Tools – alles Anwendungen aus der Rechner- und PC-Welt.

„Im Grunde geht es bei allen aktuellen Themen wie Big Data, Internet der Dinge oder auch vorausschauende Wartung darum, eine Maschine PC-fit zu machen“, so der in der Produktion erfahrene IT-Experte. „Und das kann die MICA, ohne in die SPS einzugreifen. Sie ergänzen diese eher um Fähigkeiten.“ Es muss nichts an der SPS oder in der Anlage verändert werden. Ganz einfach mit Apps, so bedienungsfreundlich wie wir das von Smartphones kennen. „App runterladen von www.harting-mica.com, auf die MICA kopieren. Läuft. “

Das MICA-Team hat bereits eine ganze Reihe interessanter Standanwendungen vorkonfiguriert und fix und fertig als Container verpackt. Jeder Container hat bereits alles dabei, was eine Anwendung so braucht: Software, Treiber & Co. „So ein Software-Container ist wie eine kleine virtuelle Maschine und lässt sich ganz unabhängig betreiben.“ Das sorgt im Intranet, LAN und auch nach draußen für Sicherheit.

„Der eigentliche Charme dieses Container-Konzepts ist jedoch, dass sich jeder auch individuell eigene Container packen und miteinander laufen lassen kann“, erläutert Experte Berlik. „Da kann ein Automatisierer die Anwendungen regelrecht orchestrieren, wenn er beispielsweise mehrere Sensoren auslesen und analysieren will.“ Da spielen dann vielleicht eine App mit dem OPC UA Server, eine mit einem Analyse-Tool für dezentrale Quellen und eine Datenbank wie SQL zusammen.

Der Vielfalt sind kaum Grenzen gesetzt, denn Entwickler, Ingenieure und andere Praktiker können auf der offenen Plattform MICA aus dem reichen Open-Source-Spektrum schöpfen. „Das setzt in der Regel einige Programmierkenntnisse voraus“, erläutert Berlik. „Wer es ganz einfach haben will, lädt sich einfach eine der Apps für MICA kostenlos herunter, das werden stetig mehr.“ Auch Systemintegratoren stellen komplette Anwendungen zur Verfügung. Bereits zum Start kostenlos erhältlich sind unter anderem folgende laufbereite Apps:

OPC UA: Ein Protokoll speziell für die Machine-to-Machine-Kommunikation in der Industrie. Es transportiert Maschinendaten wie etwa Messwerte, Regelgrößen oder Parameter nicht nur, sondern kann sie auch in Beziehung setzen und maschinenlesbar beschreiben.

MQTT: Einst für die Ölpipeline entwickelt, jetzt ist das sehr schlanke Messaging-Format ein offener Standard und eignet sich für die zuverlässige Kommunikation zwischen tausenden Geräten, auch über weniger stabile Mobilfunknetze.

hadoop: Hilft große Datenmengen auf vielen verteilten Rechnerknoten abzuarbeiten. Suchmaschinen wie Google benutzen diese Software-Framework.

R: Der Buchstabe steht für statistisches Rechnen und Darstellen. Zunehmend gilt R als Standardsprache für statistische Aufgabenstellungen. Dabei ist R eine freie Programmiersprache, bietet Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen und Software und lässt sich in viele Anwendungen integrieren.

Python: Wer intelligente Algorithmen bauen oder wissenschaftliche Daten auswerten will, nutzt diese universelle Programmiersprache – oder hat meist zumindest schon mal von ihr gehört, zumal sie als einfach zu erlernen gilt. Universell deshalb, weil Python mehrere Paradigmen unterstützt, die objektorientierte Programmierung ebenso wie die aspektorientierte oder funktionale.

Fluentd: Bringt ein wenig Ordnung in ein Sammelsurium aus Daten. Fluentd sammelt aus verschiedenen Quellen Log-Daten ein, filtert und bereinigt. Genaugenommen agiert das Programm als Zwischenstation, als einheitliches Gateway, durch das alle Daten fließen und vorsortiert werden. Fluentd kann dabei Daten auch speichern und puffern. Fluentd spricht Json.

C und C++: Wenn es um eingebettete Systeme, virtuelle Maschinen, Signalprozessorgen oder auch Treiber und Betriebssysteme geht, gilt die Programmiersprache C++ erste Wahl. C++ ist eine Weiterentwicklung der Programmiersprache C.

MySQL: Auch Datenbanken haben ihre eigene Sprache. SQL steht für Structured Query Language und eignet sich für den Datenstrukturen in relationalen Datenbanken, also solchen die Daten in Beziehung zueinander setzen.

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