Mittels MQTT binnden Sie externe Hardware und IoT-Geräte flexibel in Ihre Logistikprozesse ein
Wenn Sie externe Sensorik nutzen möchten, um Prozesse zu automatisieren und digitale Informationen in Echtzeit verfügbar zu machen, dann stehen Ihnen im Open Source Bereich eine Vielzahl an Möglichkeiten zur Verfügung.
Wir beleuchten im Folgenden, an welchen Stellen in der Werkslogistik IoT-Szenarien eingesetzt werden können, und wie Sie diese am besten und mit geringem Aufwand einbinden. Neben Anwendungsbeispielen und Informationen zur technischen Integration erläutern wir auch, welche Hardware- und Software-Komponenten bei uns zum Einsatz gekommen sind.
In vielen Fällen starten wir mit einem für Ihre Einsatzzwecke maßgeschneiderten Prototypen, wie bspw. der Ansteuerung von Smart Home Devices wie Philips Hue.
Anwendungsbeispiele: Smarte Ladestellenabrufe
Um Stand- und Wartezeiten von LKWs auf dem Werksgelände zu reduzieren, bietet es sich an, Ankünfte und Abfahrten an Lokationen in Echtzeit zu tracken. Mit Hilfe von Sensoren lässt sich erkennen, ob die Ladestelle gerade frei oder belegt ist. Sobald eine Ladestelle frei ist, kann durch das IT-System eine Benachrichtigung an den nächsten wartenden LKW-Fahrer erfolgen, damit dieser selbstständig die gerade freigewordene Ladestelle anfährt.
Welche Sensortechnik sollte zum Einsatz kommen?
Bei der richtigen Wahl des Sensors sind vielerlei Dinge zu beachten. In unserem obigen Anwendungsbeispiel benötigen wir einen Entfernungssensor.
- Ausschlaggebend für die Sensorwahl kann die Entfernung zu dem zu erkennenden Objekt sein, da nicht alle Sensortypen für besonders kurze oder besonders große Distanzen in Frage kommen.
- Zu beachten ist auch die Oberflächeneigenschaft des Objektes: Transportmittel können eckig oder angewinkelt sein.
- Die Farb- und Reflektionseigenschaften des Objektes spielen ebenfalls eine wichtige Rolle: Während weiße Lackoberflächen das rote Licht eines Lasers sehr gut reflektieren, bereiten schwarze, matte Oberflächen aufgrund ihrer hohen Absorptionsfähigkeit Probleme.
Besonderheiten bei Ultraschallsensoren
Zur Erkennung eines LKW an einer Ladestelle können Laser-Sensoren als auch Ultraschallsensoren gleichermaßen geeignet sein. Der Ultraschall ist ein nicht-optisches Verfahren, bei dem die Farb- und Reflektionseigenschaften der Oberfläche keine wichtige Rolle spielen.
Beim Ultraschall ist einzig und allein die Ausrichtung zum Objekt entscheidend, so muss der Ultraschall auf eine gerade Fläche möglichst im rechten Winkel treffen, damit die Reflektion des Schalls optimal zurück zum Sensor gelenkt wird.
Die richtige Wahl hängt hier vor allem von den Installationsmöglichkeiten an der Ladestelle ab. Kann der Sensor in der richtigen Entfernung zum Objekt und im richtigen Winkel installiert werden? Oder gestaltet sich die Installation des Sensors eher als schwierig und es muss doch auf eine andere Sensor-Technik ausgewichen werden?
Weitere Einsatzfelder für Sensoren
Es gibt viele Stellen beim Betrieb eines Hofes oder eines Lagers, an denen Umgebungsvariablen durch Sensoren aufgenommen, verarbeitet und bereitgestellt werden können, um Prozesse zu digitalisieren und zu automatisieren:
Temperatursensoren zum Beispiel lassen sich sehr gut mittels IoT in die IT-Landschaft einbinden. Messdaten können für Qualitäts-Checks herangezogen werden und Warnungen generieren. Es ist auch möglich, Temperaturen bei der Durchführung von Ladeaktivitäten zu prüfen.
Häufig können dieselben smarten Sensoren auch Luftdruck und Feuchtigkeit messen, was insbesondere im produzierenden Gewerbe oder bei Schüttgut zur Anwendung kommen kann. Bewegungs- oder Neigungssensoren im Maschinen- und Anlagenbau sind in der Lage Unfälle zu identifizieren. Wurde ein kritisches Ereignis gemeldet, kann ein Check der Anlage erzwungen werden, um bei der Einhaltung der Qualitätsstandards zu unterstützen.
Die Evolution des Raspberry Pi in der Industrie
In unserem Szenario stellt das Herzstück ein Revolution PI der Firma Kunbus dar. Der Revolution PI ist ein industrielles Gerät auf Basis des im Heimbereich sehr beliebten Raspberry PI mit Linux.
Der Revolution PI ist modular zu einer vollwertigen SPS erweiterbar. So können Module zum Lesen und Schreiben digitaler und analoger Signale hinzugekauft und angesteckt werden. Auf dem Revolution PI ist eine Software installiert, welche die Sensordaten analysiert, verarbeitet, anreichert und weiterleitet.
IO-Link
Bei der Datenverteilung vom Sensor setzen wir auf die neue Technologie IO-Link. Ein IO-Link Master der Firma ifm greift die Daten des Sensors ab. Die Kommunikation erfolgt dabei nicht mit dem Sensor direkt, sondern über den IO-Link Master, welcher die Sensoren erkennt und deren Daten strukturiert. Die Daten werden im IO-Link Master aufbereitet und über dessen IoT-Schnittstelle über Netzwerk an den Revolution PI übertragen.
Der Master erlaubt es auch, Sensoren ohne IO-Link zu betreiben und dessen Daten auszuwerten. Eine Parametrierung aus der Ferne ist dann jedoch nicht möglich und muss über die Tasten am Sensor direkt vorgenommen werden.
Modellierung mittels Node-RED
Als Software zur Integration der Sensordaten und zur Steuerung der Logik verwenden wir die offene Software Node-RED. Node-RED ist ein grafisches Entwicklungswerkzeug, das Anwendungsfälle als Baukastenprinzip umsetzt. Mit Node-RED können sogenannte Flows erstellt werden. Mit diesen Flows werden die Daten über kleine Funktionen ausgewertet und angereichert.
Harmonisierung mittels MQTT
Zur Datenübertragung setzen wir auf das im IoT-Bereich weit verbreitete Protokoll MQTT. Hierbei handelt es sich um ein offenes Nachrichtenprotokoll für Machine-to-Machine-Kommunikation. Es ermöglicht die Übertragung von Telemetriedaten, trotz hoher Verzögerungen oder beschränkter Netzwerke. Node-RED greift dabei über MQTT-Eingangskanäle die Daten ab, verarbeitet diese und leitet sie anschließend über MQTT an nachfolgende Flows oder letztendlich über OData an das SAP-System weiter.
Die Kommunikation mit dem SAP System
Node-RED spricht neben MQTT natürlich auch das http-Protokoll. Dies ist die Basis für Webservices und REST-Protokolle wie OData. Über OData werden typischerweise die SAPUI5 Anwendungen ans SAP-System angebunden. So kann Node-RED verwendet werden, um die Informationen von den Sensoren dem SAP System bekannt zu machen. Dieses kann nun Folgeaktionen auslösen oder die Daten fortschreiben.
Was kommt als nächstes?
Wir haben es nun geschafft und die IoT-Geräte kommunizieren mit dem SAP System. Wir können Aktionen auslösen (zum Beispiel eine Lampe grün färben, sobald der LKW von der Ladestelle weggefahren ist) oder Massendaten speichern. Basierend auf diesen Daten können wir nun smarte Services entwickeln. Können Prozesse im Unternehmen optimieren, Vorhersagen treffen, einen digitalen Zwilling erstellen.
Die digitale Supply Chain als Vision?
Wir hoffen, wir konnten Ihnen mit diesem Blogbeitrag einen Eindruck vermitteln, was mit günstiger Hardware und freier Software im IoT Bereich möglich ist. Was ist nun Ihr Use-Case? Können wir Sie bei der Implementierung eines IoT Szenarios unterstützen?
Bei Fragen zu diesem oder anderen Themen im Blog wenden Sie sich bitte an blog@leogistics.com.
Steven Klein
Hendrik Hilleckes
Senior Technical Consultants
