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シーメンスのソリューション

OTからMESへのIndustrial Edge とOpcenterとの統合

このアーキテクチャは、オープンでエッジファーストのアプローチを使用して、製造現場の設備を製造実行システム(MES)に接続する方法を説明しています。InIndustrial Edge は、工場側の接続、データのコンテキスト化、ローカルインテリジェンスを処理します。

概要

MES境界では、2つの補完コンポーネントがそのデータをMESトランザクションに変換します。Opcenter Connect MOMはイベント、結果、トランザクションをシステム間でルーティングし、Opcenter Execution 自動化ゲートウェイはライブPLC値を作業指示操作に直接バインドします。その後、Opcenterポートフォリオは、企業全体の実行、品質、計画、インテリジェンスを調整します。

Industrial Edge からシーメンス・Opcenter へ

コネクテッド

ベンダーにとらわれない現場の機器を、事前設定されたコネクタでIndustrial Edge に接続します。

ストリーム

Connect MoMを通じて、イベント、AI推論結果、エネルギーとパフォーマンスのデータをエッジアプリからOpcenterにストリーミングします

バインドします

ランタイムデータを取得するために、OPC UA経由でオートメーションゲートウェイを介してPLCパラメータを作業指示操作にバインドします

オーケストレート

Opcenter Momポートフォリオを使用して、企業全体の実行、品質、計画、インテリジェンスを調整します

詳細なアーキテクチャ

    アーキテクチャハブのIndustrial Edge からシーメンスOpcenterまでのデータの詳細なフロー図は、ページに記載されています

    詳細なアーキテクチャのPDFをダウンロードする

    アーキテクチャの詳細をダウンロードする

    分野レベル:OTの基盤としてのIndustrial Edge

    Industrial Edge デバイスは製造現場に直接設置され、PROFINET、S7、OPC UA、イーサネット/IP、Modbus TCPなどの事前設定されたコネクタを使用して、PLC、ドライブ、ロボット、その他の自動化機器に接続します。コネクタライブラリは、これまでMESの展開を遅らせていた統合作業のほとんどを排除します。また、どのベンダーの機器も対象としているため、ハードウェアを交換しなくてもブラウンフィールド環境に適しています。

    ローカルアプリのセットは、同じデバイス上のコネクターと一緒に動作します。

    • オペレーターの視覚化とHMIのためのWinCCユニファイド
    • 制御とシミュレーション用の仮想PLCとLiveTwin
    • デバイス上の機械学習(欠陥検出、異常検出、予知保全)用のAI推論サーバー
    • エネルギー消費量やOEE などの運用上のKPIに関するEnergy Manager とPerformance Insight
    • Industrial Information Hub は、統一されたセマンティックデータモデルを提供し、未加工のPLCタグが、エッジを離れる前に意味のある一貫した名前のデータオブジェクトにマッピングされます
    • 必要に応じてMESバウンド専用ルーティング用のOPCルーター
    • エッジとMESの両方にまたがるロールベースのオペレーターUI用のMendix on Edgeです

    MQTTに基づくデータバスは、これらのアプリをデバイス上で相互に接続し、MES統合レイヤーまでのイベント駆動型通信のためのパブリッシュ/サブスクライブバックボーンを提供します。

    工場レベル:エッジからMESへの統合レイヤー

    これは、ほとんどの統合プロジェクトが成功または失敗する層です。Industrial Edge とMESの境界を担う2つのOpcenterコンポーネントは、代替品としてではなく連携するように設計されています。それぞれが根本的に異なる種類のデータを処理します。

    Opcenter connect MOM:イベントとトランザクションのルーティング

    Connect MOMは、MOMのユースケースに合わせて調整された汎用統合フレームワークです。その役割は、システム間で個別のメッセージを移動し、途中で変換し、エンドポイントが一時的に利用できない場合でも配信を保証することです。Connect MOMは次の目的で使用してください:

    • 製造現場のイベントと取引:ステーション完成、スクラップイベント、バッチリリース、切り替え、系図記録
    • エッジアプリの結果:AI推論出力(欠陥分類、異常イベント、予測される故障)、Energy Managerからのエネルギー消費量の測定値、Performance Insight からのOEE データ
    • 双方向のERP統合:SAP からの作業指示とBOMの受信、確認と商品の移動の送付
    • Opcenter Execution、Opcenter Quality、Opcenter Intelligence、データレイク、外部システムなど、複数の宛先に届く必要のあるあらゆるデータ
    • ストアアンドフォワードバッファリング:Connect MOMはメッセージをキューに入れ、Opcenterまたはネットワークが一時的に利用できない場合に再生します

    Connect MOMは、REST、MQTT、OPC UA、およびファイルベースのアダプターをサポートし、高可用性をサポートしてデプロイされています。タグ型ではなく、イベント型またはトランザクション型のすべての統合ハブです。

    Opcenter実行基盤オートメーションゲートウェイ:インプロセスパラメータバインディング

    オートメーションゲートウェイは、Opcenter Executionの横ではなく、Opcenter Executionの中にあります。その役割は限定的ですが、価値が高いです。特定のOPC UAノード(PLCタグ)をアクティブな作業指示作業のデータ収集フィールドにバインドし、工程中の測定値がオペレーターが入力する代わりに実行時に自動的にキャプチャされるようにします。

    オートメーションゲートウェイ(Opcenter Execution Foundationで利用可能)は、次の目的で使用してください。

    • オートメーションレイヤーからプロセス中の測定値を直接キャプチャします:寸法、トルク、温度、硬化時間、圧力、ビジョンシステムから読み取ったシリアル番号
    • MESデータ収集フォームへのオペレーターデータの手動入力の排除
    • 機械のパラメータを特定の作業指示業務にリンクすることで、値が正しい生産状況に合わせて自動的にスタンプされます

    ゲートウェイは一般的な統合ツールではありません。ライブタグバインディング用のOPC UA、直接REST APIコール、追加の接続パターン用のリモート相互運用コネクター(RIC)をサポートしています。アクティブな操作中はライブ値に基づいて動作し、Opcenter Executionのデータ収集モデルに書き込みます。

    両方が一緒に導入される理由

    現実的な展開では、処理する問題が異なるため、両方を並行して使用します。ポンプの組立ラインを考えてみましょう:

    • ワークオーダーは、コネクトMOM(RESTまたはIDocアダプター)を介してSAP から届きます
    • Opcenterは注文をトルクステーションに送ります。オペレーターがステップを実行すると、オートメーションゲートウェイはOPC UA経由でPLCからトルク値とシリアル番号を読み取り、その操作時にデータ収集フォームに自動的に書き込みます
    • ユニットがステーションを完成させると、系図と測定データを含む完了イベントがConnect MOMを通ってSAP とOpcenter Intelligence に戻ります
    • 一方、AI推論サーバーは振動の異常を報告します。その結果はデータバスに公開され、Connect MOMによってMQTT経由で取得され、不適合トランザクションとしてOpcenter Quality alityに配信されます

    ゲートウェイがなければ、オペレーターは測定値を入力しています。Connect MOMがなければ、イベント、AI結果、ERPフロー、または複数の宛先ルーティングのためのクリーンパスはありません。

    ITレベルとエンタープライズレベル:Opcenter MOMポートフォリオ

    いずれかの統合パスを通じてデータがOpcenterに到達すると、モジュラーMOMポートフォリオが企業全体の生産を調整します。

    • Opcenter Execution(ディスクリート、プロセス、製薬、エレクトロニクス、半導体): 製造実行

    生産ライフサイクル全体にわたる作業指示、BOM、レシピ、ルーティング、確認、トレーサビリティ

    • Opcenter Quality: 品質管理

    Inspection 計画、SPC、不適合処理、CAPAワークフロー。AI推論は、ここではエッジランドからの結果を、不適合または品質ホールド

    • Opcenter APS: 生産計画とスケジューリング

    リソース、資材、時間にわたる有限容量スケジューリング。エッジAIから予測される障害は、ここでスケジュールの再最適化のきっかけになります

    • Opcenter Intelligence: エンタープライズ製造インテリジェンス

    エッジとMESからのコンテキスト化されたデータによる生産ダッシュボード、KPIレポート、根本原因分析

    • Mendix: ローコードUIレイヤー

    タッチポイントごとにカスタム開発する必要なく、MESとエッジの両方に対応できる役割ベースのオペレーターインターフェイス

    スタック全体のライフサイクル管理

    Industrial Edge・マネジメント(仮想、プロ、クラウド)とIndustrial Edge Hub は、アプリのデプロイ、アップデートのプッシュ、デバイスの状態の監視、すべてのサイトのAIモデルの管理を1か所で行えます。これには、現場の介入なしに、更新された推論モデルを遠隔地のデバイスにあるAI Inference Serverに展開することが含まれます。MES側では、Opcenter管理者がコンフィギュレーション、ユーザーロール、アダプターのライフサイクル、Opcenter Connect MOMアダプターの管理を行います。これらを組み合わせると、OTチームとITチームは、どちらかの側が自分のドメインの管理を放棄することを余儀なくされることなく、共通の運用モデルを得ることができます。

    価値と福利厚生

    コンポーネント