OPC UA eignet sich, um industrielle Produktionsanlagen und deren Geräte durch Software zu beschreiben. Entsprechend kommt der Standard an der Schnittstelle von OT und IT zum Einsatz: OPC UA Server stellen standardkonform Daten zur Verfügung, OPC UA Clients greifen standardkonform auf diese Daten zu.
Zentrales Konzept sind hier Informationsmodelle. Diese beschreiben Dienste und Daten, die ein OPC UA Server anbietet. OPC UA strukturiert Informationsmodelle in Basismodelle und optionale Modellerweiterungen. Derartige Erweiterungen mit Bezug auf eine bestimmte Industrie oder Anwendungsdomäne heißen Begleitspezifikation (engl. Companion Specifications). Vom OPC UA Standard vorgesehen sind außerdem hersteller- bzw. anwenderspezifische Erweiterungen der Basismodelle, die wiederum auf Begleitspezifikationen aufbauen können oder auch nicht.
Als Überbegriff umfassen OPC UA Informationsmodelle all diese Varianten, weswegen in diesem Artikel meist dieser Begriff verwendung findet
Was bringen Informationsmodelle?
Als standardisierte Definition einer Schnittstelle reduzieren Informationsmodelle den Integrationsaufwand von OPC UA Server- und OPC UA Client-Komponenten. Je nach Nutzer ergeben sich hieraus eine Reihe positiver Effekte. Dazu zählen:
- Begleitspezifikationen reduzieren hersteller- und anwenderübergreifend Aufwände für Systemintegration, machen Geräte unterschiedlicher Lieferanten einfacher austauschbar und IoT-Anwendungsentwicklung einfacher. Zu den bekannteren Begleitspezifikationen zählen etwa PA-DIM für die Prozessindustrie, oder die Weihenstephan-Standards für die Lebensmittelbranche.
- Sollte für ein bestimmtes Szenario keine geeignete Begleitspezifikation zur Verfügung stehen, können Hersteller oder Anwender erweiterte OPC UA Informationsmodelle speziell für ihre Bedürfnisse entwickeln – beispielsweise wenn ein Anwender mehrere Standorte mit jeweils unterschiedlichen Geräten und Schnittstellen an eine zentrale Plattform mit bestimmten Anwendungen anbinden will. Ein auf die speziellen Bedürfnisse zugeschnittenes Informationsmodell kann den Zugriff auf Daten über alle Standorte hinweg standardisieren. Damit wird die IoT-Anwendungsentwicklung einfacher und effizienter.
- In Kombination mit geeigneten Technologien und Designmustern sind standardisierte OPC UA Informationsmodelle geeignet, Konfigurationsaufwände eines IoT-Systems weiter zu reduzieren und den Betrieb effizienter zu gestalten.
Konfigurierbarkeit und Mapping
Um die Effekte von erweiterten Informationsmodellen in der Praxis tatsächlich effizient zu nutzen, müssen OPC UA Server mit Informationsmodellen flexibel und einfach umgehen können. Das heißt, der Anwender muss beliebige Informationsmodelle laden können und Datenquellen in einen dem Informationsmodell entsprechenden Adressraum des OPC UA Servers abbilden können. Diese Mapping-Funktionalität ist Grundlage für den effizienten Aufbau von industriellen Datenräumen in innovativen IoT-Lösungen.
Mapping nahe an der Datenquelle
In vielen IoT-Systemen ist es erforderlich, unstrukturierte Daten so nahe wie möglich an der Datenquelle mit Semantik zu versehen bzw. in den Adressraum eines OPC UA Servers zu mappen, nicht erst in einem zentralen Data Center oder in der Cloud. Hierfür gibt es mehrere Gründe, etwa Anwendungen, die Daten bereits lokal auf Edge-Ebene nutzen. Ein weiteres Beispiel ist die strukturierte Auswertung über mehrere Ebenen hinweg, etwa bei der Berechnung von OEE-Kennzahlen für einzelne Maschinen, einen Standort oder den gesamten Konzern. Hinzu kommt das große Datenvolumen, das in Geräten und Automatisierungsnetzen anfällt. Aus Kostengründen oder wegen begrenzter Bandbreite kann es oft nicht vollständig an eine zentrale Plattform übertragen werden.
Unified Name Spaces
‚Unified Name Space‘ beschreibt im Kontext von IoT-Systemen ein Designmuster (engl. design pattern) für Software. Es ermöglicht die Bereitstellung von OT- und anderen Daten über in der IT-Welt verbreitete Technologien, sodass Anwendungsentwickler und Data Scientists diese effizient nutzen können. In praktischen Implementierungen kann beispielsweise (neben weiteren Komponenten) ein MQTT-Broker mit JSON-Encoding für Nutzdaten zum Einsatz kommen, der wiederum auf einen OPC UA Server als Datenquelle zugreift. Auf Standardinformationsmodellen basierende OPC UA-Server ermöglichen eine vereinfachte und weitgehend automatisierte Konfiguration der Veröffentlichung und Konsolidierung von Daten in einem Unified Name Space.
UA Cloud Library
Sobald Anwender den Einsatz von OPC UA Informationsmodelle für ihr IoT-System in Betracht ziehen, stellt sich die Frage, wie diese Modelle verwaltet werden können. Die gemeinsam von der OPC Foundation und von CESMII entwickelte ‚UA Cloud Library‘ ist eine Datenbank für OPC UA Informationsmodelle und Adressräume. Sie vereinfacht das Bereitstellen, Auffinden und Verteilen von Informationsmodellen, sei es manuell oder automatisiert, über eine HTTP-REST-Schnittstelle. Anwender können die von der OPC Foundation gehostete UA Cloud Library nutzen. Alternativ steht die UA Cloud Library als Open Source Projekt auch all denen Anwendern zur Verfügung, die sie selbst betreiben möchten. In jedem Fall unterstützt die UA Cloud Library die Entwicklung und den skalierbaren Betrieb von IoT-Systemen, sobald Anforderungen im Hinblick auf eine effiziente Verwaltung von OPC UA Informationsmodellen und Adressräumen entstehen.
Ein Praxisbeispiel: Ein Konzern der Mineralstoffindustrie plant, mehr als 20 IoT-Anwendungen zu entwickeln und über eine zentrale Cloud-Plattform (AWS) an über 100 Standorten auszurollen. Das Senden aller unstrukturierten Maschinendaten an die Plattform war unpraktikabel. Daher setzt das Unternehmen OPC UA-Informationsmodelle als Abstraktionsschicht zwischen OT und IT bereits auf Edge-Ebene ein. Alle Standorte erscheinen für IoT-Entwickler und Data Scientists einheitlich. Für die zentrale Verwaltung entschied man sich für die UA Cloud Library auf AWS.
Produkte von Softing zum Einsatz von OPC UA Informationsmodellen umfassen den Secure Integration Server (SIS) und den EdgeAggregator, die eine standardisierte Datenaggregation ermöglichen. EdgeConnector und EdgeGate binden SPS, CNC-Maschinen und Modbus-Geräte an – mit konfigurierbarer Datenabbildung in OPC UA Informationsmodelle über GUI oder REST API. Hersteller verfügen so über standardisierte Daten, vereinfachte Integration und skalierbare IoT-Architekturen.
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