Container zur Integration von Komponenten
Das Training ist ressourcenintensiv und je nach Anwendungsfall bietet sich die Nutzung von Grafikkarten an. Insofern sollten die Modelle mit performanter Hardware erstellt werden. Eine Steuerung kommt dafür nicht in Frage. Bei diesem Gerätetyp hat sich der Leistungsumfang jedoch in letzter Zeit erhöht, sodass die Ausführung von Modellen mit geringeren Ressourcenanforderungen zunehmend realistischer wird. Das setzt allerdings eine entsprechende Architektur voraus, die neben der klassischen Echtzeitumgebung auch die Verwendung anderer Komponenten erlaubt, wie dies beim Linux-Betriebssystem der PLCnext-Geräte der Fall ist. Zur problemlosen Integration neuer und in der Verwaltung existierender Komponenten lassen sich Lösungen wie Docker einsetzen. Diese kapseln einzelne Anwendungen in sogenannten Containern, die einfach administriert und portiert werden können. Die Container respektive Anwendungen starten bei einem Ausfall automatisch neu. Durch den modularen Aufbau kann der Anwender ein bestehendes System leicht erweitern. An dieser Stelle gibt es ebenfalls viele fertige, unentgeltliche Container, die im Docker Hub erhältlich sind. Aufgrund des vorhandenen Linux-Betriebssystems werden derartige Techniken ebenso auf PLCnext-Steuerungen genutzt und haben schon Eingang in die neusten Firmware-Versionen gefunden. Ein MQTT Broker lässt sich zum Beispiel schnell einrichten, indem ein fertiger Container verwendet wird.
Unterstützung durch die Community
Nicht jeder Anwender ist mit den bisher genannten Technologien vertraut. Trotzdem lohnt sich oftmals ein Blick über den Tellerrand, um etwa einen datengetriebenen Mehrwert zu generieren. Außerdem umfasst die Webseite der Austauschplattform PLCnext Community einen eigenen Bereich für Anwendungsbeispiele. Dort sind verschiedene Anleitungen aufgeführt, beispielsweise wie die eingebundene SQLite-Datenbank eingesetzt oder mit Python auf Prozessdaten zugegriffen wird oder wie sich Container nutzen lassen. Sollte der Anwender dennoch Fragen haben, kann er sich an ein Forum wenden, um mit anderen Anwendern und Entwicklern von Phoenix Contact zu sprechen. Zusammenfassend bleibt festzustellen, dass die Datenerfassung eine wichtige Voraussetzung für die Verwendung neuer Technologien wie ML bildet und auch ohne den späteren Einsatz von KI einen Mehrwert bietet. Für diese Aufgabe eignet sich eine Steuerung gut, weil sie sich nah am Prozess befindet und die Daten ohnehin verarbeitet. Durch moderne Plattformen wie PLCnext Technology und vorgefertigte Komponenten gestaltet sich die Ankopplung an nachgelagerte Systeme – etwa Datenbanken – einfach. Der erste Schritt besteht folglich darin, bestehende Ressourcen nutzbar zu machen oder Systeme entsprechend zu ergänzen. Denn die SPS erweist sich als Wegbereiter für KI.
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