Kürzlich hatte Leadec einen Auftrag, ein Netzwerk auf Netzlast, Auslastungsgrad der Netzlastklasse, Jitter und Lost-Telegramme zu untersuchen. Auf den ersten Blick hat das wie eine Routine-Arbeit ausgesehen. Dann hat sich jedoch herausgestellt, dass wir mitten in einem Projekt zu Künstliche Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen gelandet sind.
Für den erfolgreichen Einsatz von KI-Technologien in der Produktion ist eine saubere Datenbasis entscheidend. Vereinfacht gesagt, erkennen KI-Systeme in großen Datenmengen wiederkehrende Muster. Das funktioniert nur richtig, wenn die Quantität und vor allem die Qualität der Datensätze stimmen. Maschinelles Lernen für die prädiktive Instandhaltung oder zur Verbesserung von Produktionsprozessen funktioniert nur dann richtig, wenn die eingesetzten Methoden und Algorithmen aus möglichst großen Datenmengen lernen.
Im Produktionsumfeld erhalten Anwender die relevanten Daten von den Steuerungen, Sensoren und von Aktoren, die verschiedene Aktualwerte und Diagnosedaten liefern. Je nach KI-Anwendung kann eine Erweiterung um weitere Sensoren oder Systeme zur Bildverarbeitung notwendig sein.
Als Rückgrat in den Maschinen und Anlagen spielen industrielle Netzwerke wie Profinet eine entscheidende Rolle. Neben der Datenkommunikation zwischen den Steuerungskomponenten, die für das Funktionieren der Anlage an sich notwendig ist – wird nun zusätzliche Bandbreite für die Erfassung der KI-Datenbasis benötigt. Nebenbei sei noch erwähnt, dass hier häufig auch eine Cloud-Anbindung erfolgt. Das führt hinsichtlich den Security-Themen Zugriffssicherheit und Datenschutz zu weiteren Herausforderungen, die gelöst werden müssen. Darauf wollen wir an dieser Stelle nicht näher eingehen.
Wir bleiben beim Anlagennetzwerk. Kurz gesagt ging es darum, welche Reserven in der Profinet-Kommunikation bestehen bzw. wie sich die zusätzliche Kommunikationslast im Namen der KI auf den Datenverkehr in der Anlage auswirkt. Bei der von Leadec zu beurteilenden Anlage gab es eine deutliche Zunahme des Datenverkehrs zum Schichtende, als die gesammelten Daten in die Cloud übertragen wurden. An einer Messstelle wurde mitgeschrieben, welche Telegramme davon in die Anlage gelangen. Diese Telegramme haben die Experten näher betrachtet und dabei festgestellt, dass es sich um Broadcast und Multicast-Telegramme handelt. Diese Telegramtypen werden von jedem PN-Teilnehmer gelesen und bearbeitet. Das kostet wertvolle Rechenleistung in jedem Gerät. Wenn darunter der Telegrammverkehr zwischen Teilnehmer und Steuerung leidet, kann es zum Ausfalle der Anlage führen.
Im Zuge der Untersuchungen von Leadec hat sich herausgestellt, dass bei Installationen mit älteren Geräten, die nicht der Profinet-Spezifikation 2.3 entsprechen, ein erhöhtes Ausfall-Risiko für die Kommunikation besteht. Deshalb ist es wichtig, dass alle Profinet-Teilnehmer auf dem neuesten Softwarestand sind.
