導入
Sparkplug は、産業オートメーションおよび IoT アプリケーション向けに特別に設計された MQTT ベースの通信プロトコルです。Sparkplug ソリューションを構築するには、2 つのコア コンポーネントが必要です: 1 つはメッセージの配布と管理を担当する MQTT ブローカーで、もう 1 つはローカル デバイスをブローカーに接続してリアルタイム データ処理を担当するエッジ ノードです。そして分析。
この記事では、オープンソースの分散型 MQTT ブローカー EMQX とエッジ産業プロトコル ゲートウェイ ソフトウェア Neuron を使用して、Sparkplug ソリューションを実装するためのスケーラブルで堅牢なプラットフォームを構築します。Sparkplug ソリューションのアーキテクチャを詳細に調査し、その中で EMQX と Neuron が果たす役割を詳しく見ていきます。
Sparkplug における EMQX の役割
EMQX は、Sparkplug 仕様に準拠する MQTT トピック名前空間を作成するために使用されます。Sparkplug 名前空間は、デバイスによってパブリッシュおよびサブスクライブされる MQTT メッセージの構造とコンテンツを定義します。EMQX を通じて、Sparkplug 名前空間との間で送受信されるすべてのメッセージが適切にフォーマットされ、Sparkplug 仕様に準拠していることを確認できます。
Sparkplug におけるニューロンの役割
Neuron は、エッジ デバイスを EMQX ブローカー上の Sparkplug 名前空間に接続するために使用されます。これは、ローカル センサーとコントローラーからデータを収集し、Sparkplug ペイロード形式を使用して EMQX にデータを公開するゲートウェイとして機能します。同時に、Neuron は Sparkplug 名前空間内のメッセージもサブスクライブし、必要に応じてローカル デバイスに転送します。
EMQX と Neuron が果たす新たな役割
EMQX と Neuron を相乗的に使用することで、産業用 IoT アプリケーション用に統一された名前空間を作成できます。これは、MQTT トピックに基づく一般的な名前付け方法であり、デバイスとアプリケーションが、任意の場所の任意のプロトコルを使用して相互に通信できるようにします。すべてのデバイスとアプリケーションは、共通の一連の命名規則とデータ モデルに基づいて、同じ MQTT トピック階層を使用します。これにより、複雑なルーティングや変換メカニズムを使用せずに、デバイス間の自動検出と通信が可能になります。
EMQX は、デバイスとアプリケーションの命名規則およびデータ モデルに準拠したトピック階層を定義することにより、統合名前空間のサポートを実装します。このようなトピック階層には、デバイス データ、制御コマンド、アラーム、イベントなどのトピックが含まれ、すべて標準化された方法で編成されます。この統一された名前空間設計により、デバイスとアプリケーションが相互に検出して対話できるようになります。
Neuron は、MQTT Broker と同じ命名規則とデータ モデルを使用して、統一された名前空間をサポートします。これにより、Neuron は IoT システムの他のコンポーネントとシームレスに統合でき、デバイスがさまざまな場所のさまざまなプロトコルで通信できるようになります。
Sparkplug ソリューションのアーキテクチャ
EMQX と Neuron の MQTT Sparkplug ソリューションを使用すると、3 層アーキテクチャに構築できます。以下の図に示すように、統合名前空間に接続されているすべてのデバイスとアプリケーションは、最下位のデータ プロデューサーと最上位のデータ コンシューマーの 2 つのレベルに分けることができます。EMQX と Neuron は中間層に位置し、データ交換の役割を果たし、データのプロデューサーとコンシューマー間の通信を実現します。
- オートメーション レイヤー: 自動化された生産プロセスでは、オートメーション レイヤーは、大量の生の非構造化データを生成するさまざまなデバイスとアプリケーションで構成されます。これらのデバイスとアプリケーションのほとんどは、工場フロアまたはデータセンターに導入されています。
- 統合名前空間層: この層は、データの送信と変換を担当する EMQX MQTT ブローカーとニューロン ゲートウェイで構成されます。Neuron は、センサーまたはデバイス データを Sparkplug メッセージ形式で EMQX に公開するのに役立ち、EMQX はデータをプロデューサーからサブスクライバーに転送します。EMQX は、機器やその関連データを含むシステムのステータス情報を維持する責任もあります。
- アプリケーション層：アプリケーションから構成される層であり、統合名前空間層からデータを取得し、分析、監視、制御などの機能に利用します。これらのアプリケーションは、システム要件に応じてローカルまたはクラウドに展開できます。
次に、各レベルの状況を個別に紹介します。
自動化レイヤー
オートメーション層は、工場の自動化された生産プロセス全体に関する情報を提供できます。この情報は、次のタイプのデバイスまたはシステムから取得されます。
- フィールド デバイス: CNC 工作機械、センサー、アクチュエーターなど、物理世界でデータの収集と制御を実行するデバイス。
- 制御機器：PLC、PAC、DCSなどのフィールド機器の動作を制御するための各種コントローラ。これらは制御アルゴリズムを実行し、フィールドデバイスと通信します。
- 監視システム: ヒューマン マシン インターフェイス (HMI) や監視制御およびデータ収集 (SCADA) システムなどのデバイス。
- 情報システム: データベース、データヒストリアン、製造実行システム (MES)、エンタープライズ リソース プランニング (ERP) などのソフトウェア アプリケーション。上記の機器またはシステムから取得したデータを保存および分析するために使用されます。
日常の生産において、フィールドデバイスは物理世界からデータを収集し、それを制御デバイスに送信する役割を果たします。制御デバイスはデータを処理し、フィールド デバイスにコマンドを送信してその動作を制御します。監視システムは制御機器の稼働状況を監視し、オペレータや情報システムに情報をフィードバックします。情報システムは、さまざまな低レベルのデバイスやシステムからデータを収集および保存し、他の企業システムに情報クエリ サービスを提供する責任を負います。この情報の流れにより、自動システムが効率的かつ確実に動作することが可能になります。ただし、この情報は生の非構造化データであり、より深い分析に使用する前に、正規化してコンテキスト セマンティクスを与える必要があります。
統合名前空間レイヤー
統合名前空間レイヤーは、オートメーション レイヤーによって生成されたすべての非構造化データと生データを統合し、コンテキスト セマンティック処理を実行します。これは、さまざまな異種ソースからのデータを統合されたタイムスタンプ付きの情報ソースにまとめる、データの正規化およびコンテキスト化のプロセスです。このデータは、ソースや形式に関係なく、一貫した標準化された方法で編成され、アクセスされます。
この正規化されコンテキスト化されたデータには、機器の性能、環境条件、生産高、産業運営にとって重要なその他の指標など、特定の目的に関連するすべての情報が含まれています。つまり、コンテキスト セマンティクスを与えることで、組織内のすべてのデータの単一で意味のある統一されたビューが提供されます。業界組織は、このコンテキスト化されたデータを活用して業務の完全かつ全体的なビューを取得し、より多くの情報に基づいた意思決定を行い、プロセスを最適化して効率と収益性を向上させることができます。
アプリケーション層
アプリケーション層では、アプリケーションが人工知能/機械学習、予知保全などの分析のためにコンテキスト セマンティクスを備えたデータを活用し、分析結果に基づいてプラントの運用を最適化します。これらのアプリケーションは、対象のデータ ポイントまたは機器ノードをサブスクライブして更新情報をリアルタイムで取得できるため、工場は生産プロセスの変更にタイムリーに対応できます。
コンテキスト セマンティクスを備えたデータは、人工知能および機械学習モデルで使用されるデータの品質を向上させることができます。これらのモデルは、追加のコンテキスト情報とメタデータを活用して、データをよりよく理解して解釈し、エラーを減らし、精度を高めることができます。さらに、コンテキスト セマンティクスを備えたデータにより、人工知能と機械学習モデルの予測能力も向上します。モデルは、より多くのコンテキスト情報に基づいて、将来のイベントや結果についてより正確な予測を行うことができます。
エピローグ
要約すると、Sparkplug ソリューションで EMQX と Neuron の両方を使用すると、コンテキスト分析を簡単に実現でき、システム全体で正確かつ一貫した方法でデータを共有できます。このソリューションは、異なる命名体系のデバイスやアプリケーション間の検出と通信を可能にするだけでなく、人工知能/機械学習、BI ビジネス分析、予測制御などのさまざまな分析アプリケーションもサポートします。これにより、意思決定者はより正確な洞察と実用的な結果を取得し、信頼できるデータと分析に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。
著作権に関する声明: この記事は EMQ によるオリジナルです。転載する場合は出典を明記してください。
元のリンク: https://www.emqx.com/zh/blog/mqtt-sparkplug-solution-for-industrial-iot-using-emqx-and-neuron