Software Connext DDS von RTI
Geschichtete Datenbus-Strukturen leicht gemacht
Fortsetzung des Artikels von Teil 2
Die Bedeutung von RTIs Lösungen für das IIoT
Welche Bedeutung für das IIoT misst RTI seinen Lösungen zu?
Um diese Frage zu beantworten, müssen wir zunächst das IIoT definieren. Im Grunde gibt es drei große Applikationsbereiche im Internet der Dinge: Monitoring, Optimierung und Autonomie.
Monitoring-Applikationen ähneln Smartphone-Apps, außer dass es bei ihnen keinen menschlichen User gibt. Anstelle eines Smartphones ist die Instanz am Ende ein »Ding«, typischerweise ein einzelnes Gerät. Aus der Connectivity-Perspektive haben diese Dinge meist eine einzelne Verbindung zu einer IoT-Plattform.
Die Monitoring-Kategorie umfasst den überwiegenden Teil des Consumer-IoT, einschließlich Thermostaten, Fitbits und Smart-Home-Verriegelungen. Die wichtigsten Industrie-Applikationen sind Systeme für Predictive Maintenance, die Gerätedaten in die Cloud laden. Cloud-Systeme analysieren dann die Daten, um vorherzusagen, wann etwas fehlschlägt, und ermöglichen eine proaktive Wartung.
Das Ziel von Optimierungs-Applikationen ist, laufende Systemdesigns zu optimieren. Beispiele sind Kraftwerke, Öl-Pipelines, Fabriken und verschiedene industrielle Maschinen. Die »Dinge« hier sind Sensoren und Aktoren, die als industrielle Systeme zusammenarbeiten. Das grundlegende Ziel besteht darin, Daten von der Fertigungsstätte hinauf in die Cloud zur Analyse zu befördern. Dort bieten Analysen eine Übersicht, die es erlaubt, die Fertigung oder Wertschöpfungskette anzupassen. Dieser Anwendungsfall wird oft als »IT/OT Convergence« bezeichnet, weil er bestehende historische Computing-Bereiche zusammenführt.
Aus Connectivity-Perspektive nutzen die meisten Optimierungs-Applikationen das collect->gateway->IoT-platform->analyze->optimize-Muster. Der »collect«-Schritt kann viele Geräte umfassen, aber meist gibt es hier nur eine geringe bis gar keine Verbindung zwischen den Geräten. Der Datenfluss geht üblicherweise von »vielen zu einem« (»many to one«), von den Geräten zu den Cloud-Analysen. Den Prozess anpassen kann nur der Mensch. Dennoch sind Optimierungs-Applikationen stärker vernetzt als Monitoring-Einzelgeräte, aber nur, weil es in einem größeren Fertigungswerk viele verbundene Geräte gibt.
Das Ziel von Autonomie-Applikationen ist, neue Architekturen für eine künftige vernetzte Infrastruktur aufzubauen. Die meisten dieser Applikationen erstellen wirklich neue Dinge, obwohl es auch ein paar grundlegende Nachrüstungen gibt. Zu den Applikationen gehören autonome Transportsysteme, intelligente Medizinsysteme mit »doctor-in-the-box«-Intelligenz und künftige intelligente koordinierte Stromnetze.
Der eigentliche Antrieb in dieser Kategorie besteht darin, funktionelle künstliche Intelligenz mit umfassender Vernetzung zu verbinden. Connectivity ist sicherlich eine Herausforderung, weil sie viele Geräte in Feld, Fog und Cloud miteinander verbindet. Die Netzwerke werden kontinuierlich wachsen und sogar Systeme mit Supersystemen kombinieren. In solchen Applikationen ist die Cloud nur eine Komponente der Computing- und Connectivity-Infrastruktur.
RTI bietet mit Connext DDS 5.3 das führende Connectivity-Framework für den Bereich »Autonomie« an. Das Unternehmen kann die beste Lösung für kritische autonome Infrastruktur liefern und wird die Entwicklung innovativer und intelligenter Infrastrukturen in diversen Märkten anführen.
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