Die Bedeutung der Nutzung von Echtzeitdaten zur Steuerung moderner industrieller Anwendungen

Warum Echtzeitdaten in modernen Fabrikhallen unverzichtbar geworden sind

Die industrielle Automatisierung beschränkt sich längst nicht mehr auf isolierte Steuerungen, die einzelne Maschinen bedienen. Moderne Anlagen stützen sich inzwischen auf vernetzte Systeme, die kontinuierlich Betriebsdaten zwischen SPS, Edge-Geräten, dezentralen Steuerungen, Sensoren und Unternehmensplattformen austauschen.

Da industrielle Umgebungen Edge Computing und Architekturen des industriellen Internets der Dinge (IIoT) einsetzen, ist die Fähigkeit, Echtzeitdaten mit deterministischem Timing zu verarbeiten, zu einer grundlegenden Anforderung und nicht mehr nur zu einem Wettbewerbsvorteil geworden.

Abbildung 1. Moderne industrielle Betriebssysteme müssen eine deterministische Ausführung und eine synchronisierte Kommunikation über vernetzte Automatisierungskomponenten hinweg gewährleisten.

Im Gegensatz zu herkömmlichen IT-Systemen, bei denen CPU-Effizienz und Multitasking im Vordergrund stehen, müssen industrielle Steuerungssysteme garantieren, dass kritische Vorgänge innerhalb präziser Zeitfenster ausgeführt werden. Selbst Schwankungen der Latenz im Millisekundenbereich können die Maschinenkoordination, die Prozessstabilität oder die Sicherheit des Personals beeinträchtigen.

Industrielle Netzwerke übertragen zwei sehr unterschiedliche Arten von Datenverkehr

Eine der größten architektonischen Herausforderungen in der industriellen Automatisierung ist die Zusammenführung von Betriebstechnik (OT) und Informationstechnik (IT). Beide Umgebungen nutzen gemeinsame Infrastruktur, ihre Kommunikationsprioritäten unterscheiden sich jedoch erheblich.

OT-Datenverkehr erfordert deterministisches Timing

Betriebstechnische Netzwerke übernehmen zeitkritische Steuerungsfunktionen. Bewegungssysteme, Roboterarme, Turbinensteuerungen und die Synchronisierung von Hochgeschwindigkeits-I/O sind allesamt auf vorhersehbare Latenzen und extrem geringe Schwankungen angewiesen.

Wenn beispielsweise ein Roboterarm von einem Förderbandverfolgungssystem einen Aufnah mebefehl erhält, muss die Kommunikationsverzögerung konstant bleiben. Jede unvorhersehbare zeitliche Abweichung kann die Produktionsabfolge unterbrechen oder Geräte beschädigen.

Anlagen, die einen erweiterten Maschinenschutz einsetzen, kombinieren häufig deterministische Kommunikation mit Zustandsüberwachungsplattformen wie den Maschinenschutzsystemen Bently Nevada 3500, um die Anlagenzuverlässigkeit und die betriebliche Transparenz zu verbessern.

Abbildung 2. Industrielle Kommunikationsinfrastruktur muss sowohl deterministischen Steuerungsdatenverkehr als auch Unternehmensdaten mit hohem Durchsatz unterstützen.

IT-Datenverkehr priorisiert Durchsatz und Skalierbarkeit

IT-Systeme konzentrieren sich auf die Übertragung großer Mengen an Betriebsdaten innerhalb von Unternehmensumgebungen. Videoströme, Cloud-Analysen, Wartungsdatenbanken und Berichtssysteme priorisieren Bandbreite und Skalierbarkeit statt deterministischer Zeitabläufe.

Historisch betrieben OT- und IT-Systeme getrennt voneinander, weil ihre Kommunikationsanforderungen nicht miteinander vereinbar waren. Moderne Industrieanlagen müssen jedoch zunehmend beide Datenverkehrsarten in einer einheitlichen Netzwerkinfrastruktur zusammenführen.

Time-Sensitive Networking verändert Industrial Ethernet

Time-Sensitive Networking (TSN) entwickelt sich zu einer der wichtigsten Technologien für die Zusammenführung von OT und IT. TSN erweitert Standard-Ethernet um ein deterministisches Kommunikationsverhalten für industriellen Datenverkehr.

Mit TSN erhalten kritische Steuerungspakete garantierte Übertragungsfenster, während unkritischer Datenverkehr weiterhin dasselbe physische Netzwerk nutzt. Diese Architektur verringert die Hardwarekomplexität und senkt die Bereitstellungskosten im Vergleich zum Betrieb isolierter Steuerungsnetzwerke.

Hersteller industrieller Anlagen, die skalierbare dezentrale Architekturen einsetzen, integrieren häufig TSN-kompatible Steuerungen zusammen mit Plattformen aus den Siemens-SIMATIC-S7-Systemen und einer Edge-vernetzten Automatisierungsinfrastruktur.

Latenz und Jitter sind wichtiger als reine Geschwindigkeit

Viele Ingenieure setzen die Leistung industrieller Netzwerke fälschlicherweise allein mit dem Durchsatz gleich. In Wirklichkeit ist deterministisches Timing häufig wichtiger als die absolute Bandbreite.

Die Latenz gibt an, wie schnell Daten ihr Ziel erreichen. Jitter beschreibt die zeitliche Schwankung zwischen Übertragungen. In der Bewegungssteuerung, im Turbinenschutz und bei synchronisierten Fertigungsprozessen ist die Kontrolle des Jitters entscheidend für die Betriebsstabilität.

Ein Netzwerk, das große Datenmengen übertragen kann, wird für industrielle Steuerungsaufgaben unzuverlässig, wenn die Kommunikationszeitpunkte unvorhersehbar schwanken.

Kraftwerke zeigen, warum Echtzeitarchitekturen wichtig sind

Große Stromerzeugungsanlagen sind ein anschauliches Beispiel dafür, warum Echtzeitkommunikation in der industriellen Automatisierung unverzichtbar geworden ist.

In einem modernen Kraftwerk übertragen Hunderte dezentraler Sensoren kontinuierlich Betriebsdaten, darunter Druckmesswerte, Vibrationswerte, Gaskonzentrationen und Temperaturmessungen.

Abbildung 3. Die industrielle Echtzeitüberwachung beruht auf einer synchronisierten Sensorerfassung und einer deterministischen Kommunikationsinfrastruktur.

Ein großer Teil dieser Daten bleibt nur für sehr kurze Zeit wertvoll. Werden sie außerhalb ihres betrieblichen Zeitfensters verarbeitet, können sie sichere oder wirksame Entscheidungen zur Prozesssteuerung möglicherweise nicht mehr unterstützen.

Edge-Gateways, dezentrale I/O-Systeme und SPS benötigen daher deterministische Kommunikationsfunktionen, um Sensordaten in Echtzeit zu verarbeiten. Diese Systeme kombinieren häufig kabelgebundenes Industrial Ethernet mit drahtlosen industriellen Kommunikationsnetzwerken, die unter strengen zeitlichen Vorgaben arbeiten.

Software wird ebenso wichtig wie Hardware

Ingenieure der industriellen Automatisierung konzentrierten sich traditionell stark auf die Auswahl der Steuerungshardware. Heute ist der Software-Stack ebenso entscheidend.

Moderne Industrieprozessoren führen zunehmend Echtzeit- und Nicht-Echtzeit-Workloads auf einer einzigen Plattform zusammen. Das senkt die Infrastrukturkosten und vereinfacht die Wartung, erfordert jedoch hochoptimierte Betriebsumgebungen.

Echtzeitbetriebssysteme und industrielle Linux-Distributionen unterstützen inzwischen deterministische Kommunikation, synchronisierte Ablaufplanung und sichere Edge-Verarbeitung auf derselben Hardwareplattform.

Abbildung 4. Echtzeit-Edge-Software verbindet deterministische Kommunikation, Sicherheit und eine skalierbare Verwaltung industrieller Anwendungen.

Der nächste Engpass der Industrie wird das Timing von Daten sein

Viele Jahre lang konzentrierte sich die industrielle Digitalisierung vor allem auf eine höhere Vernetzung. Die nächste Herausforderung besteht darin, die zeitliche Genauigkeit dieser Vernetzung sicherzustellen.

Fabriken fügen immer mehr Sensoren, maschinelle Bildverarbeitungssysteme, autonome Roboter, Plattformen für vorausschauende Wartung und KI-gestützte Analysetools hinzu. Diese Technologien erhöhen kontinuierlich das Datenverkehrsvolumen und die Komplexität der Synchronisierung.

Anlagen, die keine deterministische Kommunikationsleistung aufrechterhalten können, werden mit zunehmender Ausweitung der betrieblichen Workloads auf wachsende Zuverlässigkeitsprobleme stoßen.

Meinung des Autors

Viele Betreiber industrieller Anlagen unterschätzen noch immer, wie wichtig deterministische Netzwerke im kommenden Jahrzehnt werden. Das bloße Hinzufügen vernetzter Geräte ohne eine Neugestaltung der Kommunikationsinfrastruktur schafft instabile Automatisierungsumgebungen, die schwer zu analysieren sind.

Industrieanlagen, die langfristig betriebsfähig bleiben, werden frühzeitig in TSN-Architekturen, Echtzeit-Edge-Computing und integrierte OT/IT-Kommunikationsstrategien investieren. Echtzeitdaten sind nicht mehr nur ein Optimierungsinstrument – sie entwickeln sich zur Grundlage einer sicheren und skalierbaren industriellen Produktion.

Verfasst von Daniel Mercer, Senior-Reporter für industrielle Systeme mit 14 Jahren Erfahrung in der Berichterstattung über industrielle Netzwerke, Turbinensteuerungssysteme und Echtzeit-Automatisierungsplattformen. Sein beruflicher Hintergrund umfasst Projekte zur Vor-Ort-Integration von Infrastrukturen von Siemens, Emerson, Honeywell und Bently Nevada in Anlagen zur Stromerzeugung und Prozessfertigung.