Companion Specifikations-konform per Framework

OPC UA im Überblick
OPC UA im Überblick – Bild: ISW der Universität Stuttgart

In Zeiten von Industrie 4.0 ist die Interoperabilität zwischen Komponenten in industriellen Bereichen, etwa zwischen Sensoren, Steuerungssystemen und Manufacturing Execution Systems, von entscheidender Bedeutung. Der standardisierte Informationsaustausch ist eine wichtige Säule, die die Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA) durch die Spezifikation eines standardisierten Informationsmodells, Kommunikationsmodells und Konformitätsmodells zu erreichen gesucht.

OPC UA definiert zwei Konzepte für den Datentransfer: Client/Server und Pub/Sub (Abb. 1). Die Daten werden in einem Informationsmodell gespeichert, auf das über eine Reihe von Diensten zugegriffen werden kann. Das Informationsmodell legt fest, wie Daten übertragen werden, wie das zugrundeliegende Datenmodell aussieht und was die grundlegenden Modellierungsregeln sind. Darüber hinaus spezifiziert OPC UA einige Basis-Informationsmodelle, wie Alarms and Conditions, Data Access oder Historical Access, die durch Companion Specifications (CS) referenziert und erweitert werden. Companion Specifications werden hauptsächlich entwickelt, um festzulegen, wie OPC UA in spezifischen Umgebungen wie etwa bestimmten Anlagen eingesetzt werden soll.

Ein Problem der OPC UA CSen ist, dass sowohl Domänenwissen als auch Wissen über OPC UA für die Implementierung erforderlich sind. Mitarbeiter mit diesen komplementären Fähigkeiten sind jedoch selten. Ein Problem, das auch für die Implementierung von OPC UA-Servern, die CSen umsetzen, gilt. Denn hierfür sind zusätzlich Programmierkenntnisse erforderlich.

Entwicklung vereinfacht

Daher profitieren Entwickler von CS-konformen OPC UA-Servern von vereinfachten Methoden zur Entwicklung der entsprechenden Software. Hier kommt der Ansatz für ein Open-Source-Framework für OPC UA-Server für CSen ins Spiel. Dieses Framework bietet eine intuitive API, indem OPC UA-Informationsmodelle mittels C++ instanziiert und mit verschiedenen Datenquellen verknüpft werden können.

Technische Betrachtung

Die Bibliothek OpcUaLib des ISWs enthält zwei zentrale Elemente, die die Implementierung von OPC UA-Servern vereinfachen. Zum einen wird durch Operator-Overloading in Kombination mit einer Klasse für asynchrone Variablen (AsyncVarX) eine intuitive API bereitgestellt. Zum anderen lassen sich mittels der ExternalValue-Klasse Adapter zu externen Datenquellen wie ADS realisieren.

Die AsnycVariable-Klasse ermöglicht es, mit den C++-Variablen, die letztendlich durch den OPC UA-Server nach außen freigegebene werden, wie mit gewöhnlichen C++-Variablen zu interagieren. Der aktuelle Variablenwert wird bei Änderungen automatisch in einen Speicherbereich übertragen, der für die Kommunikation mit OPC UA genutzt wird. Dabei wird auch ein Zeitstempel aktualisiert, um den Zeitpunkt der letzten Aktualisierung zu dokumentieren. Diese Trennung zwischen interner und externer Darstellung des Wertes ist wichtig, um sowohl Performance als auch Datenintegrität sicherzustellen. Eine weitere zentrale Funktionalität ist die Bereitstellung eines Lese-Callbacks, das vom OPC UA-Server genutzt wird, um auf den Variablenwert zuzugreifen. Dieses Callback ermöglicht es, den gespeicherten Wert effizient und ohne unnötige Kopien an externe Clients zu übertragen. Gleichzeitig können Anpassungen vorgenommen werden, um spezielle Datentypen oder zusätzliche Anforderungen zu berücksichtigen. Die Klasse unterstützt darüber hinaus Mechanismen zur Initialisierung und Anpassung der Variablen, einschließlich der Konfiguration von Metadaten wie Zeitstempeln und Statusinformationen. Dies erleichtert die Integration in OPC UA-Server und bietet die Flexibilität, die für spezifische Anwendungsfälle erforderlich ist.

Die zweite Kernfunktionalität der Klasse ExternalValue ermöglicht es, Callbacks zu registrieren, die bei Eintreten eines Events aufgerufen werden. So lässt sich z.B. realisieren, dass sobald sich der Wert einer ADS-Variable geändert hat, der entsprechende Wert umgerechnet und im OPC UA-Server sichtbar gemacht wird.

Das Framework im Einsatz.
Das Framework im Einsatz. – Bild: ISW Institut für Steuerungstechnik der

Das Framework in der Anwendung

Abbildung 2 zeigt einen Quellcodeauszug, bei dem die API genutzt wird, um einen OPC UA-Server für die Machine Tools (Werkzeugmaschinen)-CS zu erstellen. Der Code beschreibt eine Anwendung, die Daten einer Maschinensteuerung per ADS-Protokoll einsammelt und per OPC UA verfügbar macht. Dabei werden eine OPC UA-Instanz der Maschine erstellt, Variablen-Nodes angelegt und Daten zwischen der externen Datenquelle über ADS und dem OPC UA-Server synchronisiert.

Zu Beginn wird der OPC UA-Server gestartet und ein spezieller Namespace mit einer URI (Uniform Resource Identifier) für Maschineninstanzen definiert. Innerhalb dieses Namespaces wird eine Maschineninstanz erstellt, wobei spezifische Knoten, wie der Beispielknoten KeyframeCount, hinzugefügt werden. Die Integration zwischen internen C++-Variablen und OPC UA erfolgt durch asynchrone Variablen (AsyncVarUint32_t). Eine solche Variable wird im Programm definiert, mit einem OPC UA-Knoten verbunden und initialisiert. Änderungen an dieser Variablen in der Anwendung werden automatisch im OPC UA-Server reflektiert, ohne Mehraufwand für die Synchronisation. Dies ermöglicht eine Änderung der Variablen durch einfache Zuweisungen.

Darüber hinaus zeigt der Code, wie eine externe Datenquelle über ADS angebunden wird. Die Werte aus der Steuerung werden mit der Mapping-Funktion automatisch in den OPC UA-Server übertragen, sobald sich die Daten ändern. Dies ermöglicht eine Kopplung mit nur wenigen Code-Zeilen und unterstützt auch Transformationen oder Umrechnungen, falls nötig.

Fazit

Der Code illustriert die Umsetzung einer OPC UA-Integration mit Hilfe des Frameworks. Die Features der automatischen Datenbindung sowie die einfache Erstellung von Mappings zwischen externen Datenquellen wie ADS und OPC UA-Knoten reduziert den Implementierungsaufwand und erhöht die Zuverlässigkeit des Systems. Die Synchronisation findet automatisch im Hintergrund statt.



  • Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen effektiv nutzen

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen effektiv nutzen

    Ransomware gehört zu den besonders variantenreichen Angriffstaktiken im Bereich Cyberkriminalität: Das BSI gibt an, dass täglich mehr als 400.000 neue Typen entwickelt werden – Tendenz steigend.

    mehr lesen: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen effektiv nutzen

  • Konjunkturausblick verbessert sich

    Konjunkturausblick verbessert sich

    Mit nun 51,7 Punkten sind die ZEW-Konjunkturerwartungen im Januar gestiegen. Der Lageindikator ist in der aktuellen Umfrage jedoch erneut gesunken.

    mehr lesen: Konjunkturausblick verbessert sich

  • Unternehmen sehen Cyberangriffe als Top-Bedrohung

    Unternehmen sehen Cyberangriffe als Top-Bedrohung

    Cybergefahren sind im Jahr 2022 die größte Sorge für Unternehmen weltweit, so das aktuelle Allianz Risk Barometer 2022. Demnach beunruhigt die Bedrohung durch Ransomware-Angriffe, Datenschutzverletzungen oder IT-Ausfälle die Unternehmen sogar…

    mehr lesen: Unternehmen sehen Cyberangriffe als Top-Bedrohung

  • IBM übernimmt Envizi

    IBM übernimmt Envizi

    Envizi, ein Spezialist für Datenanalyse im Bereich Umweltperformance-Management gehört nun zu IBM. Der IT-Konzern will mit der Übernahme seine Strategie ergänzen.

    mehr lesen: IBM übernimmt Envizi

  • Etteplan übernimmt Cognitas

    Etteplan übernimmt Cognitas

    Etteplan erwirbt Cognitas von Canon. Der finnische Engineering-Dienstleister will so seine Position in Deutschland ausbauen.

    mehr lesen: Etteplan übernimmt Cognitas

  • Experten warnen vor Zunahme

    Experten warnen vor Zunahme

    Sicherheitsexperten warnen, dass gute Reproduzierbarkeit, hohe Lösegeldzahlungen und schwache Sicherheitsvorkehrungen dafür sorgen könnten, dass die Zahl der Cyberangriffe auf Lieferketten dieses Jahr deutlich steigen, da sie sich im vergangenen Jahr…

    mehr lesen: Experten warnen vor Zunahme

  • Schnelle, maßgeschneiderte Einblicke in kritische Bedrohungen

    Schnelle, maßgeschneiderte Einblicke in kritische Bedrohungen

    CyberRes, ein Geschäftsbereich von Micro Focus, stellt die Threat-Research-Lösung Galaxy vor. Sie ermöglicht es Cyber-Experten, sich schnell einen Überblick über die akuten Bedrohungen für ihr Unternehmen zu verschaffen, und hilft…

    mehr lesen: Schnelle, maßgeschneiderte Einblicke in kritische Bedrohungen

  • Zu wenig in Vermeidung investiert

    Zu wenig in Vermeidung investiert

    Obwohl einer von zehn vermiedenen Sicherheitsvorfällen schwerwiegend ist, zeigt ein aktueller Kaspersky-Report ‚Cybersicherheits-Eckpfeiler für proaktive Entscheidungsträger‘ jedoch, dass 26% der Entscheidungsträger in Deutschland (23% in Europa) nicht genug in die…

    mehr lesen: Zu wenig in Vermeidung investiert

  • Martin Kuhnhen wird CSO bei Leadec

    Martin Kuhnhen wird CSO bei Leadec

    Leadec erweitert die Geschäftsführung um die Position des Chief Sales Officers. Die Position wird ab März von Martin Kuhnhen bekleidet.

    mehr lesen: Martin Kuhnhen wird CSO bei Leadec

  • Geschäftsleitung bei IPG neu strukturiert

    Geschäftsleitung bei IPG neu strukturiert

    Nach mehr als 20 Jahren operativer Tätigkeit hat der bisherige CEO und Co-Founder der IPG Group, Marco Rohrer, das Präsidium im Verwaltungsrat der IPG Gruppe übernommen. Claudio Fuchs wird somit…

    mehr lesen: Geschäftsleitung bei IPG neu strukturiert

  • Wieder mehr Menschen in Kurzarbeit

    Wieder mehr Menschen in Kurzarbeit

    Nach Angaben des Ifo Instituts ist die Zahl der Kurzarbeitenden in Deutschland im Dezember auf 879.000 Menschen gestiegen. Vor allem in der Automobilindustrie ist der Anteil an Beschäftigten in Kurzarbeit…

    mehr lesen: Wieder mehr Menschen in Kurzarbeit

  • Autonomer Rennwagen der TU München fährt zum Vizetitel

    Autonomer Rennwagen der TU München fährt zum Vizetitel

    Im Rahmen der Autonomous Challenge @CES hat das Team der Technischen Universität München den 2. Platz belegt. Bei Geschwindigkeiten von bis zu 270km/h belegte am Ende das Team aus Mailand…

    mehr lesen: Autonomer Rennwagen der TU München fährt zum Vizetitel