Verteilte Unified Namespace (UNS) Architektur – SharedUNS

In einer zunehmend vernetzten Welt ist die effiziente Integration von Datenquellen der Schlüssel zur Optimierung von Produktionsprozessen. Hierbei bietet der Industrial Unified Namespace (UNS) eine skalierbare Lösung zur Harmonisierung von Datenquellen und Vernetzung von Systemen in der Fabrik. Durch die Schaffung einer gemeinsamen Schnittstelle ermöglicht der UNS die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. So können Geräte und Systeme verschiedener Hersteller über eine gemeinsame Datenplattform kommunizieren. Doch während sich der UNS als bewährte Dateninfrastruktur etabliert, bleibt die Entwicklung innovativer Industrie 4.0 Anwendungen auf Basis von UNS-Daten eine anspruchsvolle Aufgabe. Der Grund: Bei der Umsetzung dieser Anwendungsfälle treffen verschiedene Datenverarbeitungskonzepte mit unterschiedlichen Anforderungen an die Datenverarbeitung aufeinander: Online/Streaming-Daten, Batch-Daten und Big Data für umfassende Analysen und KI-gestützte Vorhersagemodelle. Dieses Whitepaper zeigt, wie eine verteilte Unified Namespace (UNS) Architektur (im Folgenden auch #SharedUNS) diese Herausforderungen adressiert und Unternehmen eine effiziente, skalierbare und zukunftssichere Datenstrategie ermöglicht.

Der Industrial Unified Namespace (UNS)

Die moderne Industrie produziert und verarbeitet enorme Mengen an Daten – von Sensordaten über Produktionskennzahlen bis hin zu unternehmensweiten ERP-Informationen. Doch oft bleiben diese Daten in Silos gefangen, verteilt auf verschiedene Systeme und Plattformen, die nur begrenzt miteinander kommunizieren können. Der Industrial Unified Namespace schafft eine einheitliche Schnittstelle, die alle relevanten Daten in Echtzeit zugänglich macht und so die Grundlage für eine vernetzte, datengetriebene Produktion bildet.

Was ist der UNS?

Ein Industrial Unified Namespace (UNS) dient als Single-Source-of-Truth für alle Daten in einer Industrieumgebung. Hierbei organisiert der UNS alle relevanten Produktions- und Geschäftsdaten in einer einheitlichen, hierarchischen Namensstruktur und stellt diese in Echtzeit bereit. Technisch realisiert wird dies meist durch einen zentralen Message Broker (häufig ein MQTT-Broker), der als Daten-Hub für sämtliche Kommunikationsströme dient. Über diesen Broker veröffentlichen Datenproduzenten (z.B. Sensoren, Maschinen, SPSen) ihre Informationen, und Datenkonsumenten (z.B. MES, Analytics-Plattformen) abonnieren sie – entkoppelt und ereignisgesteuert über das Publish/Subscribe-Muster. Dadurch ersetzt der UNS zahlreiche individuelle Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen durch eine zentrale Integrationsschicht. Weitere Informationen finden Sie hier.

Kernaspekte und Vorteile des UNS

Der UNS bietet zahlreiche Vorteile, darunter die nahtlose Datenintegration, Interoperabilität, Skalierbarkeit und eine offene Architektur. Diese Vorteile tragen dazu bei, die Effizienz der Datenverwaltung zu steigern und Geschäftsprozesse zu optimieren.

1. Single-Source-of-Truth: Durch die Zusammenführung von Echtzeitdaten und historischen Daten in einem einzigen, zentralen Repository ermöglicht der UNS den standardisierten Datenaustausch für alle Systeme und Nutzer. Dies führt zu einer verbesserten Zusammenarbeit und effizienteren Betriebsabläufen, da Informationen schnell und präzise verfügbar sind.
2. IIoT-Integration: Durch die direkte Einbindung von Industrial IoT (IIoT)-Geräten unterstützt der UNS die Sammlung und Analyse von Daten in Echtzeit. Dies ermöglicht proaktive Wartung, vorausschauende Analysen und Prozessoptimierung.
3. Interoperabilität mit IT-Systemen: Im UNS können Systeme unterschiedlicher Hersteller über eine standardisierte Schnittstelle miteinander kommunizieren – unabhängig davon, ob es sich um IIoT-Geräte, MES oder ERP-Systeme handelt. Dies ermöglicht eine durchgängige Automatisierung, Prozessoptimierung und datenbasierte Entscheidungsfindung.

Herausforderungen einer zentralisierten Architektur

Trotz der zahlreichen Vorteile bringt die Einführung eines UNS organisatorische und technische Herausforderungen mit sich. Weitere Informationen zu organisatorischen Herausforderungen finden Sie hier. Eine zentrale technische Herausforderung ist die Gewährleistung einer performanten, skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur, die den Anforderungen verschiedener Anwendungsfälle gerecht wird. Hierbei haben Anwendungsfälle häufig individuelle Anforderungen an die Ausfallsicherheit, Latenzen, Datenstruktur, -formate, etc. Wie kann einer zentraler Namespace diese Individualität gewährleisten? Zudem unterscheiden sich die Zielnutzer der Daten, was die Standardisierung und Datenharmonisierung innerhalb des UNS erschwert.

Und nicht zuletzt stellt die Integration und Kombination verschiedener Datenverarbeitungskonzepte wie Streaming, Batch und Big Data Unternehmen häufig vor Herausforderungen.

1. Streaming-Daten

• Datenverarbeitung: Streaming-Daten beziehen sich auf kontinuierliche Datenströme, die in Echtzeit erfasst und verarbeitet werden. Diese Art von Daten ist besonders nützlich für Anwendungen, die sofortige Reaktionen erfordern, wie z.B. Echtzeit-Überwachung, IIoT und Prozesssteuerung. Streaming-Daten werden oft in kleinen, inkrementellen Blöcken erfasst und verarbeitet, welches eine schnelle Analyse und Reaktion ermöglicht.
• Speicherung: Sofern eine Speicherung erforderlich ist, werden die Echtzeit-Daten in Low-Latency-Datenbanken, wie TimescaleDB oder InfluxDB, gespeichert. Diese sind speziell für zeitreihenbasierte Datenströme optimiert. Zudem kann eine Kurzzeitspeicherung im Cache sinnvoll sein, um schnelle Zugriffe zu gewährleisten. Sofern notwendig, können diese Echtzeit-Daten parallel in das Data-Lakehouse fließen.
• Beispiel: Ein Beispiel für die Nutzung von Streaming-Daten ist die Überwachung von Produktionslinien in einer Fabrik. Sensoren an den Maschinen erfassen kontinuierlich Daten wie Temperatur, Druck und Geschwindigkeit. Diese Daten werden in Echtzeit an ein zentrales System gesendet, das Anomalien erkennt und sofortige Maßnahmen ergreift, um Ausfälle zu verhindern und die Effizienz zu steigern.
• Herausforderung im UNS: Die größte Herausforderung ist die Kombination von Echtzeit- und Batch- bzw. historischen Daten. Der UNS muss in der Lage sein, kontinuierlich einfließende Daten mit bereits existierenden Informationen zu verknüpfen – ohne zusätzliche Latenz oder Dateninkonsistenzen. Zudem müssen Mechanismen wie Event-Driven Architekturen und Datenstrom-Semantik (Exactly-Once-Processing, At-Least-Once-Processing) berücksichtigt werden.

2. Batch-Daten

• Datenverarbeitung: Batch-Daten werden in regelmäßigen Intervallen verarbeitet und folgen festen Ladezyklen. Typischerweise erfolgt die Verarbeitung durch ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), die Daten aus operativen Systemen extrahieren, transformieren und in strukturierte Speicher überführen.
• Speicherung: Meist in relationalen Datenbanken, die eine strukturierte Speicherung mit vordefinierten Schemata ermöglichen. Diese Datenbanken verwenden Tabellen, um Daten in einer organisierten und leicht zugänglichen Weise zu speichern. Relationale Datenbanken sind ideal für Anwendungen, die komplexe Abfragen und Transaktionen erfordern, wie z.B. ERP-, CRM-Systeme uns KPIs.
• Beispiel: Batch bzw. relationale Daten ermöglicht es Unternehmen, umfassende Analysen durchzuführen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Damit kann ein Unternehmen beispielsweise die Fertigungszeiten über verschieden Anlagen analysieren, um Trends zu erkennen und Probleme abzustellen.
• Herausforderung im UNS: Die Herausforderung liegt in der Synchronisation mit Echtzeitdaten. Beispiel: Die Integration von Polling-Daten (Batch-Daten) in eventbasierten Daten (Streaming-Daten). Batch-Daten müssen so in den UNS integriert werden, dass sie mit Streaming-Daten harmonieren und keine Informationslücken zwischen Aktualisierungszyklen entstehen.

3. Big Data (z. B. Data Lakehouse-Architekturen)

• Datenverarbeitung: Big Data bezieht sich auf große Mengen unstrukturierter oder semi-strukturierter (Roh-)Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen und in großen Volumina, hoher Geschwindigkeit und großer Vielfalt vorliegen. Diese Daten erfordern spezielle Technologien für die Verarbeitung und Analyse, wie Apache Spark oder Hadoop, die parallele Datenverarbeitung ermöglichen.
• Speicherung: Diese Daten werden häufig in einem Data Lakehouse gespeichert. Ein Data Lakehouse kombiniert die Vorteile eines Data Lakes und eines Data Warehouse, indem es sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten speichert und verarbeitet. Es bietet eine einheitliche Plattform für die Datenverwaltung, wodurch Unternehmen ihre Daten effizienter nutzen können.
• Beispiel: Durch die Integration von Echtzeit- und historischen Daten können Unternehmen Produktionsprozesse kontinuierlich überwachen und optimieren. Ein Data Lakehouse kann dabei helfen, Engpässe zu identifizieren, die Ursachen von Qualitätsproblemen zu analysieren und die Ressourcennutzung zu maximieren. Die Kombination von Echtzeit- und historischen Daten ermöglicht es, präzise Vorhersagemodelle zu erstellen, um zukünftige Produktionsmengen besser zu planen und die Lieferketten effizienter zu gestalten.
• Herausforderung im UNS: Die Herausforderung besteht darin, heterogene Datenformate zu vereinheitlichen und Abfragen über verschiedene Systeme hinweg zu ermöglichen. Hierbei geht es nicht um die Integration aller Big Data Informationen in den UNS, sondern gezielt relevante Informationen wie beispielsweise Sensordaten zu harmonisieren und verfügbar zu machen.

Ein effektives Architekturdesign muss daher skalierbare Speicherlösungen, eine performante Verarbeitung und intelligente Integrationsmechanismen kombinieren, um die verschiedenen Datenströme zusammenzuführen und eine ganzheitliche Sicht auf industrielle Prozesse zu ermöglichen.

Die verteilte Unified Namespace (UNS) Architektur – SharedUNS

Die verteilte Unified Namespace Architektur (#SharedUnifiedNamespace) adressiert die genannten Herausforderungen. Hierbei stehen Dezentralisierung und Differenzierung der Datenströme im UNS im Zentrum. Im Gegensatz zum traditionellen UNS mit einem zentralen Massage Broker setzt die verteilte Unified Namespace Architektur damit auf eine dezentrale und anwendungsorientierte Architektur.

Was ist die verteilte Unified Namespace (UNS) Architektur?

Während der UNS heute oftmals als zentraler Broker verstanden wird, baut die verteilte Unified Namespace Architektur auf einem dezentralen Prinzip auf. Konkret bedeutet dies, dass mehrere spezialisierte UNS-Instanzen auf Edge-Ebene (#edge.UNS) existieren, die für verschiedene Anlagen und Produktionsumgebungen angepasst sind. Jede #edge.UNS bildet die Struktur einer Anlage in einem standardisierten Datenmodell ab. Diese sind unabhängig von den individuellen Anforderungen der jeweiligen Anwendungsfälle. Für jeden Anlagentypen ist der #edge.UNS von der Struktur identisch, die übertragenen Kanäle (Descriptions) können sich aber unterscheiden. Dadurch wird eine hohe Skalierbarkeit und Wiederverwendbarkeit ermöglicht.

Ein übergeordnetes System oder Broker kann diese lokalen Namespaces bei Bedarf und je nach Anwendungsfall aggregieren. Damit werden die Individualität und Dynamik typischer Anwendungsfälle nicht bereits im #edge.UNS Namespace abgebildet, wodurch die Komplexität bei der Erstellung und dem Betrieb des UNS erheblich reduziert wird. Das bewährte Prinzip der späten Variantenbildung steigert nicht nur die Effizienz und Flexibilität in der Produktion, sondern optimiert auch die Dateninfrastruktur für eine agile und skalierbare Nutzung.

Aufteilung in Streaming-, Batch- und Big Data

Neben Maschinen und Anlagen im #edge.UNS können Enterprise Systeme (z.B. ERP, QMS) oder Mitarbeiter weitere UNS Datenquellen sein. Diese werden in Namespaces, wie z.B. #erp.UNS, #qms.UNS oder #hkd.UNS strukturiert. Dabei ist „Human Knowledge Data“ im Namespace #hkd.UNS einer der wichtigsten Datenquellen, um zusätzliches Wissen (persönliches Wissen und persönliche Erfahrungen aus der Fertigung) zu integrieren. Menschliches Wissen hilft Daten zu strukturieren und zu interpretieren. Nur Experten können Prozesse definieren, um z.B. Qualitätsdaten (#qms.UNS) mit den Daten aus den Anlagen (#edge.UNS) und dem ERP (#erp.UNS) zu verknüpfen, um daraus z.B. Schwachstellen in den Fertigungsprozessen abzuleiten.

Von der #edge.UNS teilt i-flow die Daten in relevante Datenströme auf. Einzelne Werte werden dabei automatisch gemäß einer vordefinierten Methode für spezifische Services optimiert und anschließend im jeweiligen Datenmodell veröffentlicht:

• #batch.UNS – für strukturierte, relationale Daten (z. B. BDE-Daten zur Berechnung des OEE).
• #dlh.UNS – für Big Data-Anwendungen, insbesondere Machine Learning und prädiktive Analysen (z. B. Prozessdaten für die Vorhersage der Bauteilqualität).
• #stream.UNS – für Echtzeit-Datenströme, die für unmittelbare Reaktionen und Monitoring-Anwendungen genutzt werden (z. B. Sensordaten zur Anlagenüberwachung).

Dies ermöglicht eine gezielte Integration relevanter Daten in den jeweiligen Anwendungsfall. Dabei können die einzelnen Services hinsichtlich Ihrer individuellen Anforderungen an Kritikalität, Latenz, Redundanz usw. optimiert werden. Ein Beispiel: Durch die Optimierung von Datenmenge und -format kann die Latenzzeit für spezifische Services deutlich reduziert werden. Dies kann bei produktionskritischen Anwendungsfällen, wie. z.B. der Rückverfolgbarkeit, von großer Bedeutung sein. Dabei kann eine Anlage ggfs. nicht weiter produzieren, bevor relevante Prozess- und Qualitätsdaten nicht in eine Datenbank geschrieben wurden.

Business Applikationen im SharedUNS

Entsprechende Applikationen und Dashboards analysieren und visualisieren die Daten der drei Daten-Services. Dashboards und Echtzeit-Analysen sind ein wesentlicher Bestandteil der Unified Namespace Architektur und haben schlussendlich zum Ziel, die Effizienz der Fertigung zu steigern. Durch die Visualisierung von Daten können Potenziale identifiziert und fundierte Entscheidungen getroffen werden.

Implementierung einer verteilten Unified Namespace Architektur

Die Implementierung der verteilten Unified Namespace Architektur (SharedUNS) erfolgt in mehreren Schritten:

1. Identifikation des Use Cases: Der erste Schritt ist die Identifikation von Use Cases für den SharedUNS.
2. Wirtschaftliche Betrachtung der Use Cases: Eine wirtschaftliche Analyse der identifizierten Use Cases ist notwendig, um den Nutzen und die Kosten der Implementierung zu bewerten.
3. Integration der Maschinen und Anlagen: Nach der Identifikation der Use Cases und der wirtschaftlichen Bewertung binden Unternehmen die ersten Maschinen und Enterprise-Systeme an den UNS an. i-flow unterstützt dabei, die Integration zu erleichtern und eine konsistente Datenübertragung sicherzustellen.
4. Datenstruktur für das UNS.EDGE definieren: Ein wichtiger Schritt ist die Festlegung einer einheitlichen Datenstruktur nach einem Vorgehensmodell. Hierbei kann i-flow eingesetzt werden, um die Maschinendaten analog dem definierten Modell zu modellieren.
5. Aufbau der ersten Daten-Services: Dies umfasst die Entwicklung und Implementierung von Daten-Services, welche die erfassten Daten verarbeiten, speichern und analysieren.
6. Echtzeit-Datenanalyse und Visualisierung: Leistungsstarke Dashboards und Analysetools ermöglichen es, die erfassten Daten in Echtzeit zu visualisieren und zu analysieren.

Fazit

Die digitale Transformation der industriellen Produktion erfordert eine leistungsfähige und flexible Datenarchitektur. Der Industrial Unified Namespace (UNS) hat sich als entscheidende Lösung zur Vernetzung, Integration und Harmonisierung von Produktionsdaten etabliert. Hierbei bietet die verteilte Unified Namespace Architektur (SharedUnifiedNamespace) Unternehmen ein Konzept für eine effiziente und flexible Möglichkeit, ihre Daten zu verwalten und Fertigungsprozesse zu optimieren. Durch die klare Trennung der Datenströme in Streaming-Daten, Batch Daten und Big Data können spezifische Anforderungen erfüllt und gleichzeitig die Komplexität der Datenstruktur erheblich reduziert werden. Mit dem SharedUNS erhalten Unternehmen eine modulare, leistungsfähige und zukunftssichere Datenstrategie, die sich nahtlos in bestehende Industrie 4.0-Konzepte integriert. Dabei gewährleistet die strukturierte Implementierung über i-flow und TT PSC eine effektive Umsetzung.

Warum i-flow und TT PSC?

• Erfahrung und Expertise: Mit 30 Jahren Erfahrung in der Automobilindustrie, einschließlich der Arbeit mit verschiedenen OEMs, entwickeln wir schon lange Standardlösungen für die Fertigung.
• Langjährige Grundprinzipien: Unsere Methoden und Prinzipien sind seit Jahrzehnten bewährt und etabliert. Der SharedUNS basiert auf diesen Erfahrungen und einer konstanten Weiterentwicklung der Systematiken und Technologien.
• Enterprise-Umgebungen: Wir sind spezialisiert auf komplexe Enterprise-Umgebungen und kennen die spezifischen Herausforderungen.
• Vertrautheit mit Datenmodellen: Wir kennen relevante Datenmodelle, haben kundenspezifischen Modelle daraus abgeleitet und können diese effektiv anwenden.
• Systematik und Werkzeugkasten: Unsere systematische Herangehensweise und unser erprobter Software-Werkzeugkasten gewährleisten effiziente Lösungen.
• Kein Vendor Lock-in: Unsere Lösungen sind unabhängig von großen Legacy Softwarelösungen und nutzen vorhandene Systeme basierend auf Microservices.
• Datenexpertise: Unsere Experten für Datentypen und Industrial DataOps optimieren Datenströme in Zusammenarbeit mit Produktionsexperten. Gleichzeitig kommen wir aus dem Shopfloor und verstehen Ihre Herausforderungen, Prozesse und Menschen.
• Kein Vendor Lock-in: Unsere Lösungen sind unabhängig von bestehenden Softwareanbietern und nutzen vorhandene Systeme. Wir bringen eine bewährte Systematik und ein strukturiertes Vorgehensmodell mit.
• Basis und Zusammenarbeit: Wir bringen die grundlegende Infrastruktur mit, während Ihr Team die spezifischen Anpassungen zur Implementierung in Ihrer Umgebung gemeinsam mit uns vornimmt.
• Skalierbarkeit und Belastungstests: Wir bieten skalierbare Lösungen und führen routinemäßig umfassende Belastungstests durch.
• Demo-Umgebung: Unsere Demo-Umgebung kann Ihre Daten integrieren und testen, um die Funktionalität zu demonstrieren.

TT PSC ein internationaler System Integrator mit Hauptsitz in München. Durch die Kombination unseres technologischen Wissens in den Bereichen Cloud, AI und Streaming mit unseren Produktions- und Datenkompetenz bieten wir optimierte Lösungen für Fertigungs- und Produktionsprozess an. Wir haben mehr als 30 Jahre Erfahrung im Bereich der Digitalen Fabrik. Zu unseren Kunden gehören großen deutschen Automobilhersteller und namhafte Unternehmen in der Zulieferindustrie.