Die Unternehmen Schildknecht und Monkey Works haben bei der Lösung dieser Aufgabe gemeinsam an einem Strang zogen und bei einem solchen Anwendungsfall Cloud-Lösungen und native Apps sinnvoll miteinander verbunden.
Soapbox
Auch mobile Anlagen und Maschinen, die irgendwo im Feld autark Sensorsignale erzeugen und verarbeiten, müssen dem Menschen über ein HMI zugänglich sein – aber nicht permanent. Bei der Energieerzeugung beispielsweise liefern Sensoren Daten über die Windgeschwindigkeit oder allgemeine Wetterdaten. Diese Daten sind von Interesse, wenn Grenzwerte überschritten oder unterschritten werden oder wenn bestimmte, vorher definierte Zustände eintreten. Droht etwa ein Orkan, dann muss dies dem zuständigen Personal mitgeteilt werden – durch eine Push-Nachricht auf das Smartdevice des Operators.
Chancen und Herausforderungen
Die Verfügbarkeit und Leistungsfähigkeit von Smartdevices beflügelt aktuell die Automatisierungstechnik, denn sie bieten neue Möglichkeiten für HMI-Lösungen:
- Lösungen, die keine permanente Aufmerksamkeit der Bediener erfordern
- Lösungen, die sich bei Bedarf selbstständig beim Bediener melden, egal wo dieser sich gerade aufhält.
Neue Möglichkeiten bringen aber auch neue Herausforderungen: Für diesen Anwendungsfall müssen zum einen die Daten zuverlässig vom Feld auf das Smartdevice gelangen. Zum anderen muss die Entwicklung einer solchen Systemlösung – gerade wenn sie verschiedene Technikkonzepte vereint – einfach und schnell möglich sein. Diesen Anforderugen sind die Partner Monkey Works und Schildknecht mit einem modernen Technologiemix und einem leistungsfähigen Tool begegnet.
Über Funk in die Cloud
Durch den Einsatz von Mobilfunkttechnik können Prozessdaten mit dem Gerät DataEagle 7000 praktisch an jedem Punkt der Welt verfügbar gemacht werden. Der DataEagle arbeitet dabei als dezentrales I/O-Modul, das die Prozessdaten über einen hochverfügbaren Kanal an eine zentrale Datendrehscheibe – also eine Cloud – sendet. Dort sind sie für die Smartdevices zugänglich. Cloud-Lösungen fungieren also als Schnittstelle zwischen den Feldgeräten und den Smartdevices. Das ist auch nur logisch und konsequent; man stelle sich vor, die Smartdevices müssten selbstständig die Daten aus den unzähligen Sensoren im Feld aggregieren. Bei derart vielen Verbindungen würde die Batterie des Gerätes nicht mal bis zur Frühstückspause halten.
