Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

1 产品概述

MindSphere是西门子2016年推出的、基于云Cloud Foundry™ 而构建的开放式物联网操作系统。可以部署在公有云上,如Amazon Web Services、 Microsoft Azure、SAP Cloud 平台和 Atos Canopy;今后也可以部署在专为某个企业构建的私有云上。

采用MindSphere,企业可以实现真实世界中的产品、工厂、机器和系统的连接,以提取并分析真实的性能和应用数据。数据分析可从原始数据中获得相关信息和分析结果。

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

主要功能包括:

-创建和管理客户

-在MindSphere创建、管理、编辑资产

-通过MindConnect收集现场设备数据(S7, OPC UA),并传送到MindSphere

-可视化和更新数据(时长序列)

-展示数据点,开启资产的状态请求

-管理在线资产和规则引擎

-开发新应用

2 产品市场现状

Ø盈利模式

费用每月在”欠款”中可查看。

lMindAccess User 基础费用 :

包括50个用户和一个承租人

l可变费用:

nMindAccess 额外用户费用

nMindSphere Data Model Fee (按照MindSphere Units的总数计算,计算公式如下:(MindSphere Units total) = 150 MindSphere Units per Asset x (number of Assets))

n购买使用生态APP的费用,按需付费

Ø重点应用领域

工业、制造业等领域。

一是历史原因,西门子本身是有很强的硬件生产背景的企业,有这方面智能化的需求,沉淀在该平台上。

二是从增值应用上来看,有一个针对机床的专用应用,暂无其他领域的专用应用。

相信从制造业应用场景出发,MindSphere未来将会拓展到交通、楼宇、能源等更为广阔的应用领域。

Ø合作伙伴

合作伙伴通过为他们的客户创建App 和相关服务从而生成 MindSphere 周边业务,合作伙伴包括:

•咨询和战略合作伙伴

改善数字化业务,以及实现工业 4.0 战略。

•应用开发者

开发定制型应用,以及以托管服务的方式提供应用。

•系统集成商

实现不同系统的数据源与来自 MindSphere 的数据之间的集成。

•技术提供商

为 MindSphere 提供例如工具或专用分析模块。

•基础设施即服务 (IaaS) 提供商

按照客户的选择结果提供用于部署 MindSphere 的基础设施。

•数据采集开发者

开发定制型连接解决方案或者创建可复用设备。

3 产品结构分析

3.1 ★产品功能结构

MindSphere可以帮助客户快速实现其数字化商业模式。无需编程技术,也不需要关停设备。

利用MindConnect 组件的即插即用连接,客户可以快速地使用 MindSphere。具体过程如下:

• 设置并连接 MindConnect 组件

• 通过IoT Data Modeler组态需要发送给 MindSphere 的数据

• 利用集成有规则引擎的 Fleet Manager进入第一个界面并定义相关操作

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

3.2 ★各层协议及通讯方式

ØMindConnect-> MindSphere

MindConnect组件只允许连接 MindSphere 平台并将数据发送给该平台。MindConnect 组件与 MindSphere 平台之间的全部通信都采用传输层安全 (TLS) 1.2 标准进行加密。

例如,MindConnect Nano 只通过已经建立的、连接至 MindSphere 平台的 HTTPS 对外连接进行基于HTTPS 的、 与防火墙友好的互联网出站通信 (HTTPS 端口 443) (该连接的建立由 MindConnect Nano 而非 MindSphere 平台发起)。即使更新了 MindConnect Nano 上的固件,仍然遵守“仅出站”规则。

ØDevice -> MindConnect

S7 protocol or OPC UA protocols.

3.3 产品功能规格

3.3.1 Roles within MindSphere

ØMindAccess Developer

可以进入开发系统,开发和测试apps。

可用工具包括:

● IoT Data Modeler

● MindSphere Application Manager

ØMindAccess User

权限包括:

● Configuring Assets

● User configuration

● Access to applications

● Saving data

ØIoT Data Modeler Roles

权限颗粒度非常细,几乎是该模块的每个步骤权限控制。

FleetManager的用户权限取自IoT Data Modeler Roles.

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

3.3.2 MindConnect Elements

MindConnect Nano\IoT 2040性能差异:

– 250 data points / 1 second (max 80 000 values / hour) for MindConnect Nano.

– 15 data points / 1 second (max. 2880 values / hour) for MindConnect IoT 2040.

ØMindConnect Nano

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

硬件参数:x86架构PC,处理器:Intel Celeron N2807。

作用:收集并加密数据,传输到MindSphere平台。

包括:接地线、电源供电线、USB口、开关键、连接MindSphere专用网口、连接自动化话设备专用网口。

ØMindConnect IOT 2040

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

硬件:x86架构,处理器:Intel Quark X1020.

The surface of the device can reach temperatures of over 70 °C.

ØMindConnect FB 1500

用于连接S7-1500 controller至MindSphere.

ØMindConnect LIB

类似MindConnect SDK,拥有developer角色的用户方可免费下载。

MindConnect 库可协助开发人员将定制型软件代理连接至 MindConnet API:

• 库的代码很短,可以方便地集成第三方设备资产

• 可以定制数据采集功能

• 可将数据直接发送给 MindSphere,无需掌握任何 Internet 协议知识

• 可以简化 MindSphere 的通信与调试过程。

• 支持运行于通用操作系统

3.3.3 IoT Data Modeler

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

详见3.4.2.

3.3.4 ★Fleet Manager

Ø功能list

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

Ø规则中心能力:

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

详见3.4.3.

3.3.5 Application Manager

可理解为西门子的APP Store。

客户通过Digital Exchange选择西门子开发的应用(例如 Energy Anlytics 和 Fleet Manager for Machine tools),也可选择由 MindSphere 生态系统(ISV)开发的应用。

ISV通过Digital Exchange 将其应用推向市场,也就是说,Digital Exchange提供了一种面向潜在用户的货币化和促销渠道。

西门子通过 Exchange 确保软件将部署在 MindSphere 环境中,并完成相关的帐单和发票事务。

3.3.6 OPEN API

MindApp API 包括例如以下服务:

通知服务

采用电子邮件

时长序列服务

读、写或者编辑存储器中的时长序列数据

文件服务

读、写或者删除存储器的文件值

事件请求

以常规的方式添加例如报警或警告等的定制型信息(例如,系统信息、时长序列数据)

工作流

基于例如“新请求”、“新时长序列”和其它大量信息创建定制型规则,并基于该信息定义自己的行动

客户管理

对客户进行管理(例如,添加新客户,更改现有客户信息)

用户管理

创建、编辑或删除用户,分配预先定义的用户角色

资产管理

aspect管理

定义自己的数据模型,添加标准化的意义说明,以更好地理解和重用自己的数据模型

使用透明化

通过应用使用信息分析和报表创建来了解您的客户

为了从数据生成相关信息,MindSphere提供了相关分析功能。开发人员可将这些功能集成到自己的应用中:

梯度检查

检查时长序列的梯度,并提供检查结果

线性回归

计算时长序列数据的线性回归值,并提供所产生的曲线数据

异常检测

检测异常的时长序列数据,并提供检测结果

未来的MindSphere还将推出如下分析功能:

趋势预测

提供单个或多个1d时长轴上的微积分功能,具体包括基本的代数和统计学功能(均值、和值、方差)

序列模式挖掘

检测报警模式,并根据(变频器的)事件日志进行故障预测。该服务可从导致大型事件的序列中自动地学习相关模式

多维KPI监视

该服务可以基于训练好的模型,从多个方面推断相关量化值。

需求预测

基于用于时长序列数据的深度神经网络(预先已训练)的预测模型执行程序

3.4 一个案例逛平台

通过一个案例,串起mindsphere的主要功能,同时了解其交互设计。

3.4.1 Launchpad

登录MindSphere Launchpad。

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

3.4.2 IoT Data Modeler

以下内容为在云端新建物理设备、配置nano参数并导出,最终实现nano和mindsphere的连接。

1.Configuring asset data

总览页面列出了存在的资产和组织,支持新建或复制资产,也支持新建组织和区域。

支持资产和组织、区域的嵌套关系。

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

点击 “Save new asset”.

设备详情页面被打开

2.Configuring MindConnect Nano/IoT2040

Siemens-mindsphere_IoT平台 入门介绍

点击 “Agent”.选择对应的MindConnect.

Click “Next”.The dialog window with “Agent Overview” for MindConnect: Nano/IoT 2040 will be opened.

MindConnect Nano的局域网地址(用于采集现场数据)支持静态或动态地址配置,如下:

MindConnect Nano的互联网地址(用于上传现场数据)支持静态或动态地址配置,如下:

3.Transferring the configuration to USB stick for MindConnect Nano

将MindConnect Nano的配置文件导出到U盘中,并将U盘插入Nano U口中,即完成MindConnect Nano与mindsphere的互联。

4.Connecting Port X2P1 for MindConnect Nano

在X2P1口插入网线与工厂局域网相连。

5.Configuring Data Collection

a)在“IoT Data Modeler”页面, 选择在线的设备, e.g. “Pump”. Click “Aspects > Add Aspect”, configure S7 protocol or OPC UA protocols.

默认5s采样周期。

b)Configuring S7 data points

On data change:当采样周期小于1s时,激活设置项,即当激活时每秒会检测该value是否改变,若改变则上送云端,否则不送。

c)done

6.Updating firmware

<Open>用于自定义更新固件的时长。

3.4.3 ★★Fleet Manager

该应用提供了对资产的可视化和检索、过滤、排序。

Fleet Manager 的权限与IoT Data Modeler中user权限一致。

ØSelecting an asset

n通过快速搜索窗或过滤筛选器来搜索资产。

n通过Map navigation来搜索资产

① Edit position

② Map overview

③ Zoom function

当有资产坐标非常近时,指针变为数字指示当地的资产总数。

地图会着重标识过滤出的资产。

地图通过搜索和过滤条件的联合查询,只显示出符合条件的资产。

ØViewing aspects

nusing the expansion “Info”

选中某一设备,点击Info Tab页面进行查看。

nVisualizing Aspects

选中asset,查看他的aspects列表,点击单个aspects,查看aspects内各个data point的时序值。

视图有三种类型:

– Line chart

– Pie chart

– Bar chart

Ø★★Viewing requests(规则中心)

所有的请求都展示在总览窗口中,也支持手动编辑请求的状态。

n编辑规则

类似状态提醒或者报警,并支持request的状态编辑。

n查看规则生成的request

规则通过生成请求的方式记录每一次超出或低于阈值的情况。

3.4.4 Usage Transparency

Mindsphere的系统现状报表,展示以下状态:

●API calls

●Services used

●Apps used

●Number of users

●Number of connected Assets (applies to Assets which are connected via MindConnect FB/LIB)

3.4.5 增值应用

1. Manage MyMachines

针对机床的个性化应用,实现对机床监控以及相关机床联合信息查询,是否有更高级的功能未知。

过去,一台机床在使用过程中,刀具会随时长磨损,可是这种磨损不容易被检测到,一旦超过临界寿命值,可能会对加工工件的质量以及效率有所影响。而未来可能会有这样的场景,设备的进刀力度、加工时长、刀具寿命等细节参数都有效纳入监控范围,通过建立算法模型预测出刀具寿命,优化管理。而设备商将获得新的服务业务的机会,对于最终用户来说,通过合理安排维护能让设备更加高效、优化流程。

3.5 ★★边缘计算

Ø边缘服务

n介绍

采用MindSphere获得云计算直至边缘计算能力,可利用MindConnect库和 API 在边缘设备上部署相关软件对MindSphere 进行扩展。

在边缘设备上使用MindConnect库可以安全地向设备就近提供先进的分析功能和运行智能。这种技术通过组合利用云连接和集成式硬件/软件环境中的西门子或第三方边缘 App,对多个应用案例进行描述性、诊断性和规范性分析。

MindSphere的这一业界领先技术由基于云的边缘服务模块化边缘运行时系统组成。

从工程组态和运行时系统角度看,边缘服务和模块化边缘运行时系统必须实现完美协同。这种边缘方法是对云服务和现场自动化平台的透明集成,从而可对已经安装的资产/设备(例如 Siemens Simatic, Climatix,Siprotec 等)和利用 MindSphere 进行现场级管理的 App 生态系统实施无缝扩展。

n解读:

MindConnect实现数据的收集,API实现了云端APP的本地调用,两者的结合实现了mindsphere的本地化部署,价值在于避免了本地数据上传?

1) 数据敏感性

2) 网络费用

ØMindConnect Edge Analytics

MindConnect Edge Analytics基于CMS X-Tools. CMS X-Tools 是西门子的一款状态监视系统。

现场设备产生大量无用的流式数据造成难以管理的现象,同时增加了通讯成本,MindConnect Edge Analytics在本地通过分析算法进行预处理,决定哪些数据可以上传mindsphere平台,可以消除无用数据。

功能包括(均为本地执行):

n更多协议的数据采集

n数据预处理(分析):内置200+分析模块——类似规则引擎

ØGraphical editor

ØC-like scripting editor

n本地设备、过程监视:内置10种图表类型,Reports, dashboards can be created on CMS X-Tools server。Condition monitoring library available based on X-Tools analytics modules

n本地数据存储(取决于硬盘容量)

软件推荐安装于Windows 7 PC。

Ps. CMS X-Tools Express Free download

4 Apps 应用实例

2017年6月在汉诺威,西门子以酷炫的方式对外展示了50种工业APP。

以下为各种领域专用 MindApps,垂直行业应用和数字化服务。

1.基础应用(资产管理等)

2.行业特色应用(回路性能分析、旋转设备分析、生产设备能效分析等)——类似我们的自动生成工单算法、节能算法、物业管理系统。

楼宇的性能和可持续性

Navigator协助完成楼宇产品组合的整个生命周期期间从数据至结果的转换过程。其设计目标在于增强系统性能、实现可持续性目标、降低能耗以及能源和运营效率的最大化。

采用 Navigator,客户可对其设施的长期性能进行观察。楼宇系统性能、能耗水平和电力供应等的监控工作变得前所未有的高效。Navigator是一种基于云的全定制型平台,可以用来对单个建筑、校园或整个房地产投资组合进行分析。

Navigator 设计有强大的报表和分析功能,可以收集、分析海量的楼宇性能数据,使客户不仅可以实现效率和投资的优化,而且还可生成可操作性信息以进行可靠决策、提高企业效率。

Navigator 及其应用将通过 MindSphere 发布。

过程工业控制回路性能分析

运行在 MindSphere 上的控制回路性能分析为分布式控制系统 (DCS) 中的可用数据增加了一层透明化,从而对高效优化过程实现了相关支持。透明化源自对不同控制状态时的自动状态检测和关键性能指标计算。

采用控制回路性能分析,用户可以获得从管理视图直至单个控制装置的详尽信息的工厂层级概览信息,从而可定期地自动完成数据分析,以支持长期过程优化和精细调整功能。可以为关键的控制回路生成额外的专家报表。控制回路性能分析以全自动方式定期提供可靠的分析结果。分析结果通过 MindApp 提供。这确保了从工厂管理员直到工艺操作员的全部层级都可实现高效协同。数据的长期可用性确保可以获得可观的优化结果。

生产设施能效分析

借助能源分析服务, 西门子以托管服务的方式提供能源数据管理功能, 以充分利用现有知识和系统的潜力。西门子能源管理专家编制的智能报表和数据分析结果,可以找到隐藏在工厂或生产设施中的节约潜能。

能源分析以简便、经济的方式将能源数据管理功能推向下一个层级。客户可根据选定的服务范围,访问并查看负荷曲线、基于运行数据的分析结果和报表信息。通过 Energy Box 至现有仪表设施的连接,或者安装 Energy App 都可获得相关数据。发送的数据经处理、分析后,既可以图形或分析图的方式通过MindSphere 发布,也可用于报表中。

旋转设备的分析

为了全程保证生产活动的生产率和可用性,生产环境中的旋转电机的稳定运行是一个关键性因素。用来优化可用性的重要手段之一是,基于云技术为驱动装置、电机和变速装置建立基于状态的维护机制,以充分利用制造商的专业知识。基于状态的维护计划,可以帮助用户找到最佳匹配的维护措施和产生计划。要获得最优的基于状态的维护计划,就必须尽早找到可能出现的故障。

借助运行在 MindSphere 平台上的 Drive Train Analytics 提供的连接功能、分析功能和可视化功能,可以充分利用最新技术实现旋转设备运行时长的最大化。

5 IB vs MindSphere

Ø劣势

xxx

Ø优势

xxx

Ø几个问题

1.Mindsphere有实时分析的功能,为什么没有设备控制的功能?

1) 本地已有PLC、DCS等等,设备控制由这些控制器去执行:

西门子楼宇科技集团:新一代通用控制器RWG:组态及调试介绍:

2) 设备控制功能会引起对现场PLC控制程序的重写:

Mindsphere要对设备进行控制会导致PLC中设备的控制程序指令要重新编写,否则会造成多处赋值的情况,不符合规范且不可靠。因为如果不改现场程序,mindsphere对设备的赋值在每个PLC的控制周期内都会被PLC的控制指令覆盖;

Ø几条建议

xxxxx

发表评论

邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据