Industriemotoren sind das Rückgrat der modernen Fertigungs- und prozessorientierten Industrie. Sie treiben alles an, von Förderbändern bis hin zu Pumpen und Kompressoren, und ihr Zustand ist entscheidend für die Betriebseffizienz und -sicherheit. Eines der häufigsten – und potenziell verheerendsten – Probleme in industriellen Umgebungen ist jedoch die Überhitzung von Motoren. Wenn sie nicht rechtzeitig erkannt wird, kann übermäßige Hitze zu ungeplanten Ausfallzeiten führen, teure Geräte beschädigen und erhebliche Produktionsausfälle verursachen.
Traditionell erforderte die Überwachung des Motorzustands regelmäßige manuelle Kontrollen oder teure, isolierte Steuerungssysteme. Im Zeitalter des industriellen IoT (IIoT) und der Echtzeitanalyse benötigen wir intelligentere, automatisierte und skalierbare Lösungen.
Dieser Blog stellt eine reale Lösung vor, die mit der Integrationsplattform von SnapLogic und OPC UA, einem in der industriellen Automatisierung weit verbreiteten Protokoll für die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation, entwickelt wurde. Die Pipeline überwacht kontinuierlich die Motortemperaturdaten über OPC UA in Echtzeit und führt bei Überschreiten eines kritischen Schwellenwerts (z. B. 80 °C) folgende Maßnahmen durch:
Löst automatisch eine Abschaltung des betroffenen Motors aus.
Benachrichtigt das Wartungs-/Technikteam mit allen relevanten Details und
Protokolliert das Ereignis in einem Data Warehouse für Audits und Ursachenanalysen.
Arbeitsablauf:
Snaplogic-Pipeline-Workflow:
OPC UA Motor Node abonnieren
Die Pipeline initiiert ein Abonnement für den Motor-Telemetrie-Knoten mithilfe des OPC UA Subscribe Snap, der Teil des OPC UA Snap Pack von SnapLogic ist. Dieser Snap stellt eine sichere und dauerhafte Verbindung zum OPC UA-Server her und zielt dabei auf einen bestimmten Motor-Knoten ab, der anhand seiner NodeId identifiziert wird.
Nach der Anmeldung wechselt Snap in einen Überwachungsmodus und wartet kontinuierlich auf Datenänderungsbenachrichtigungen, die vom OPC UA-Server gesendet werden. Diese Benachrichtigungen stellen Echtzeit-Telemetrie-Updates vom Industriemotor dar, wie beispielsweise:
Temperatur
Vibrationspegel
Geschwindigkeit oder Drehzahl
Spannung oder Stromaufnahme
Betriebsstatus-Flags
Das Abonnement ist konfiguriert mit:
Abtastintervall – Häufigkeit der Datenerfassung vom Knoten.
Warteschlangengröße – Pufferkapazität für den Fall von Datenbursts oder verzögerter Verarbeitung.
Überwachungsmodus – In der Regel auf „Berichterstattung“ eingestellt, wodurch sichergestellt wird, dass Aktualisierungen nur bei Datenänderungen gesendet werden.
Dieses Design gewährleistet eine Ereigniserfassung mit geringer Latenz und hoher Effizienz ohne Polling-Overhead. Die SnapLogic-Pipeline kann diese Echtzeit-Telemetrieereignisse dann nachgeschaltet für weitere Analysen, zur Speicherung oder zum Auslösen von bedingter Logik wie Abschaltungen oder Warnmeldungen verarbeiten.
️Prozessereignisse
Sobald Telemetrieereignisse vom OPC UA Subscribe Snap empfangen werden, extrahiert und verarbeitet die nächste Stufe der Pipeline mithilfe des Mapper Snaprelevante Ereignisfelder. Diese Rohdatenereignisse umfassen in der Regel:
timestamp– Als die Telemetriedaten aufgezeichnet wurdennodeId– Kennung des abonnierten Knotensvalue– Aktueller Messwert (z. B. Temperatur in °C, Vibration in mm/s)statusCode– OPC UA-Status für DatenqualitätsourceTimestamp– Als der Server den Wert erfasst hat
Diese Phase umfasst:
Daten-Normalisierung: Standardisierung unterschiedlicher Formate und Einheiten (z. B. Umwandlung von Roh-Float-Werten in menschenlesbare Formate oder Rundung).
Feldfilterung: Extrahieren nur der erforderlichen Datenpunkte (z. B. Temperatur oder Vibration) unter Ignorieren anderer.
ValidierungSicherstellen, dass das Ereignis gültige Daten enthält (z. B. Statuscode überprüfen)
= Good) und das Herausfiltern von Störsignalen oder ungültigen Nachrichten.
Das verarbeitete Ereignis ist nun strukturiert, konsistent und angereichert, sodass nachgelagerte Komponenten (wie das Data Warehouse und die Temperaturprüfungslogik) effizient darauf reagieren können.
Diese modulare Verarbeitung ermöglicht Flexibilität für eine spätere Erweiterung der Logik (z. B. Integration von Predictive Analytics, Tagging von Anomalien oder Multi-Node-Verarbeitung).
️Temperaturgrenze überprüfen
Nach der Verarbeitung der Ereignisdaten verzweigt die Pipeline sofort zu einem Temperaturbewertungsmodul, das in der Regel mit einem SnapLogic Filter Snap oder einem Script Snap (z. B. JavaScript oder Expression Snap) implementiert wird, um zu beurteilen, ob die Temperatur des Motors einen kritischen Schwellenwert überschritten hat.
Logik:
Der Filter Snap wertet eine Bedingung wie die folgende aus:
js$.value > 80wo
$.valuestellt den analysierten Temperaturwert aus dem Ereignis dar.Diese Logik kann externalisiert werden, um eine Konfiguration (z. B. pro Motortyp oder Anlagenzone) zu ermöglichen, wodurch Folgendes möglich wird:
Dynamische Schwellenwerte
In einer Parametertabelle gespeicherte oder aus einem REST DB Lookup Snap abgerufene Schwellenwerte
Herunterfahren starten
Sobald eine Überhitzung des Motors festgestellt wird (z. B. Temperatur > 80 °C), löst die SnapLogic-Pipeline einen automatischen Abschaltbefehl aus, um Schäden an der Anlage oder gefährliche Zwischenfälle zu verhindern.
Umsetzung:
Dieser Schritt verwendet in der Regel einen OPC UA Write Snap.
Das Abschaltsignal, das an einMotorsteuerungssystemgesendet wird,dasNotfallmaßnahmen ausführt.
Slack-Benachrichtigung senden
Nachdem der Motor sicher abgeschaltet wurde, ist es wichtig, das Wartungs- oder Ingenieurteam in Echtzeit zu benachrichtigen. Dieser Schritt gewährleistet eine schnelle Diagnose, reduziert Ausfallzeiten und hält wichtige Stakeholder auf dem Laufenden.
Zweck:
Benachrichtigen Sie das Betriebs- und Wartungspersonal, dass aufgrund von Überhitzung eine automatische Abschaltung ausgelöst wurde.
Fügen Sie umsetzbare Details wie Motor-ID, Temperaturmesswert, Zeitstempel, ergriffene Maßnahmen und Abschaltstatus hinzu.
Schlussfolgerung
Die Pipeline zur Erkennung von Überhitzung bei Industriemotoren und zur automatischen Abschaltung ist ein Beispiel für einen proaktiven Ansatz zur industriellen IoT-Überwachung unter Verwendung von OPC UA und SnapLogic. Durch das Abonnieren von Echtzeit-Telemetriedaten von Motorknoten, die Analyse von Temperaturdaten und das Auslösen automatischer Abschaltungen mit sofortigen Slack-Benachrichtigungen gewährleistet das System:
Verbesserte Gerätesicherheit
Reduzierte Ausfallzeiten durch Echtzeit-Reaktion
Optimierte Kommunikation mit Wartungsteams
Vollständige Rückverfolgbarkeit der Audits für Compliance und Nachanalyse
