Minden mai IIoT rendszer az ezredfordulón virágzásnak indult technológiai fejlődés sikerein és kudarcain alapul. Ahhoz, hogy megértsük egy modern architektúra miértjeit, gondolatban pörgessük kicsit vissza az időt!
Honnan-hova: a korai szoftvertechnológiák tanulságai
Az ezredfordulón, mikor a technológiai fejlődésnek köszönhetően az IT-innovációk virágzásnak indultak, talán még senki nem gondolta, hogy alig két évtizeddel később (m)ilyen távlatokba jutnak a szoftverhálózatok. Korábban jellemzően csak platformfüggő (Windows, Linux, OSX stb.) asztali alkalmazások készültek, amelyeket a számítógépünkre kellett telepíteni, és jellemzően teljes mértékben helyileg futottak.
Eleinte az ipari szoftverek világában is hasonló felépítés terjedt el azzal a kiegészítéssel, hogy a személyi számítógépekre telepített, úgynevezett kliensprogramok általában kommunikáltak még egy távolabbi szerverrel is, ahol az adatok tárolása központilag történt. Ezzel a megoldással viszont több probléma is volt/van: mivel egy piacképes szoftvernek több platformon is kell tudnia futni, így kvázi ugyanazon funkcionalitást többször kellett kifejleszteni – és habár léteznek cross-platform compiler-ek, a teljes rendszer így is utógondozást igényel -, így sokkal több fejlesztői erőforrás és kompetencia volt szükséges.
Ráadásul az ipari környezetbe szánt szoftvereknek szigorú követelményeknek kell megfelelniük (megbízhatóság, teljesítmény, rendelkezésre állás, biztonság), azokat alapos tesztelésnek kell alávetni. Emiatt az iparban egy szoftverfejlesztési folyamat csak rendkívül lassan képes eredményterméket kilökni magából. És ekkor még az okostelefonok korába be sem léptünk… Sok mobilalkalmazás telepítése speciális szaktudást igényel(t), amelyhez gyáron belül többnyire az IT támogatása is elengedhetetlen volt.
Tovább nehezíti a helyzetet a már számítógépekre feltelepített programok támogatása, karbantartása és frissítése. Egy-egy feltárt biztonsági rés kijavítása nehézkesen juthatott el a felhasználókig. Szintén fontos és megemlítendő, hogy a századfordulón alkalmazott, többnyire relációs adatbázis technológiák még nem voltak arra felkészítve arra, hogy nagy mennyiségű, változó adatforrásokból érkező adatot tudjanak hatékonyan tárolni, majd egy-egy komplexebb lekérdezésre elfogadható időn belül választ tudjanak adni a felhasználók számára. (Az már más kérdés, hogy erre akkoriban talán még konkrét igény sem volt.)
Lehetne még sorolni, milyen hiányosságokkal bírtak a századeleji szoftverek, de inkább vizsgáljuk meg, hogyan oldják fel mindezt a(z általunk is használt) modern szoftvertechnológiák, és hogyan gondolkodunk mi egy modern IIoT architektúra felépítéséről!
Az IIoT architektúra elemei
A felszín és ami alatta van
Habár ügyfeleinknek elegendő csupán a WaMeWo jól áttekinthető felhasználói felületével találkozniuk, a felszín alatt valójában megközelítőleg 10 szoftverréteg egymásba ágyazása eredményezi a rendszer megfelelő működését. Az ilyen típusú architektúrákban a szoftverek összekötését nagyban megkönnyítik a mai ún. konténerizációs technológiák. További előnye a konténereknek a moduláris felépítés. Ez sokkal egyszerűbbé teszi a WaMeWo változó környezetbe (on-premises, fizikai/virtuális környezet, edge, cloud) való telepítését, skálázását (erőforrásszükségletek mentén), illetve távoli támogatását és karbantartását. Az egyes konténerekben futó alkalmazások pedig már dedikált feladatokat látnak el.
Adatok gyűjtése, egységesítése és továbbítása adattárolásra
Standard telemetria megoldásunk vegyes adatforrásokból (közvetlenül a vezérlők memóriájából) képes adatokat kiolvasni – anélkül, hogy azokon hardveres vagy szoftveres módosítást kellene végezni. A gyűjtött adatokat a későbbi tárolás és feldolgozhatóság érdekében egységesen formázzuk. A rendszer fel van készítve a változékony adatforrások (robot, PLC, ipari mérleg, NC vezérlő stb.), illetve eltérő mintavételi gyakoriság és/vagy trigger események kezelésére. A rendszer működését leíró gráf definiálja az egyes eszközöktől érkező adatok kapcsolódási pontjait, így gyakorlatilag a hierarchiába rendezett eszközök adatainak aggregálását automatikusan elvégzi a háttérben (például állásidők összegzése minden gépre, egy megadott gyártási területen).
Adatok tárolása, cache-elése és előkészítése a BL számára
Többféle, célirányosan kiválasztott adatbázis-technológia segítségével képes a WaMeWo másodpercenként akár több ezer adatpont fogadására, valamint akár több millió adatponton végigfuttatott aggregáció eredményét másodperceken belül visszaadni a felhasználók számára. Mindehhez NoSQL, idősoros (TSDB), valamint SQL adatbázisokat használunk. Az adatbázisokkal párhuzamosan egy gyorsítótár is serkenti a felhasználói élményt annak érdekében, hogy egy-egy riport eredményét mielőbb megkaphassuk.
Üzleti logikát megvalósító mikro-szolgáltatások
Napjainkban minden gyorsan változik. Ahogy nincs két pontosan egyforma igény, úgy nincs egyforma gyártási folyamat sem. Alapvető követelménnyé vált, hogy a változásokat gyorsan kell tudni követni és rövid távon eredményeket elérni, értéket teremteni. Ezen a felismerésen alapulva ruháztuk fel rendszerünket a granuláris alkalmazkodás képességével, aminek köszönhetően egy-egy meglévő funkcionalitás mögötti működést (például az OEE-mérés összetevőiről tudjuk, hogy mindenki másképp értelmezi) egy apró szoftvermódosítással tudunk eszközölni. Új feature esetén is ugyanilyen, akár granulátumnyi kiegészítéssel teremthetünk egy új, az adott kontextusban hasznos KPI-t például.
Felhasználói felület / webalkalmazás
Talán már evidensnek is tűnik, hogy manapság a legtöbb felhasználói interfész (UI) valamilyen webes technológiával készült. Ennek a miértjét hosszasan lehetne részletezni. Mi
- az intuitív grafikai elemek meglévő tárháza (táblázatok, diagramok stb.),
- a teljesen platformfüggetlen működés és
- a kliens-alkalmazás könnyű telepíthetősége
miatt tettünk le a webes interfész mellett a voksunkat.
Az eredmény: a felhasználónak igazából nem is kell telepítenie semmit, csak böngészőből az URL-t megnyitni. Emellett a széles körben elterjedt és közismert keretrendszerek (például Javascript) segítik a gyors fejlesztéseket, amivel a nap végén szintén ügyfeleink számára tudunk kedvezni.
Miről szól ez a cikksorozat?
Cikksorozatunkat szakmai- és üzleti know-how szomjoltásra egyaránt ajánljuk az ipari szektor digitalizációjával foglalkozó szakemberei számára. A fejezetek tartalmának összeállításakor két vezérelvünk volt:
- feltárni a felhasznált gyártásdigitalizációs szoftvertechnológiák miértjeit
- és bemutatni azok üzleti hasznosulásának lehetőségeit.
Bízunk benne, hogy tartalmaink építő szakmai diskurzust váltanak ki. Az info@indeveyes.com-on vagy közösségi felületeinken örömmel veszünk visszajelzést, véleményt, vagy kérdéseket a témával kapcsolatban!
- A sorozat előző cikkében az IIoT platformok 8 legfontosabb kihívásáról írtunk.
- Következő cikkünkben a telemetriáról, azaz az adatgyűjtésről lesz szó.
