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IoT am Edge: Dem Gas richtig Druck machen
By Daniel Kaltenbach , IoT & Digital Domain Manager Germany at Hewlett Packard Enterprise
If a natural gas pipeline is damaged, millions of people are at risk and human lives are at risk. Because there is only 20 to 50 millibar overpressure in a gas pipe for the house connection, but up to 200 bar on a long-distance line.
A pipeline operator has to keep the pressure in the pipelines constant over hundreds, sometimes thousands of kilometers. For this purpose, the pipelines are equipped with compressor stations every 40 to 100 km.
Each of these stations sends information on the pressure, density and energy content (temperature) of the gas to the control center every two minutes - 70 to 80 TB of data per station and year. The evaluation of this data is complex: The control center typically receives the values in Excel files; From these, an engineer then uses macros to determine the monitoring results - a laborious and time-consuming process.
In mid-July, SAP and Hewlett Packard Enterprise in Frankfurt showed that this can be done more easily, quickly and cost-effectively. There, SAP presented the new industrial IoT platform SAP Leonardo , with which the software house is expanding its data center portfolio to industrial environments. These are multi-layered and complex, which is why SAP relies on collaborations, including HPE as a long-standing SAP partner.
Denn HPE hat bereits umfangreiche Erfahrung mit industriellen IoT-Anwendungen aufgebaut und verfügt über ein breites IoT-Portfolio. Dazu gehören zum Beispiel Dienstleistungen für die Definition neuer IoT-Prozesse und der IoT-Architektur, für die Einbindung in die SAP-HANA-Umgebung und den laufenden Betrieb. Speziell für raue Industrieumgebungen konzipierte konvergente IoT-Systeme und -Gateways oder ein Micro Datacenter übernehmen die lokale Aggregation und Analyse anfallender Daten vor Ort (am Edge).
Big-Data-Lösungen zum Beispiel auf Hadoop-Basis erlauben Speicherung, Management und Analyse großer Datenmengen, während die HPE Aruba Switches, WLAN-Komponenten und Security-Lösungen die IoT-Umgebung anbinden und absichern.
Datenanalysen vor Ort
Industrielle IoT-Umgebungen erfordern vor der Trendanalyse im Datacenter eine erste Aggregation und Analyse der Sensorikdaten am Edge, also direkt dort, wo die Daten anfallen. Andernfalls wären im obigen Beispielfall des Energieversorgers PBytes an Messdaten pro Jahr über das WAN zu schicken – geht es hier doch um ein Streckennetz mit rund 12.000 km Länge, vergleichbar dem deutschen Autobahnnetz.
Mittels Edge Computing lassen sich Messwerte vor Ort zu einem Status der Kompressorstation zusammenzufassen: Sind alle Sensorikwerte im grünen Bereich, muss die Station lediglich alle zwei Minuten ein „grün“ übermitteln, bei Störungen nur die Abweichungen vom Sollwert.
Aggregation und Automation senken die Kosten der Datenübertragung ebenso wie den Aufwand in der Leitstelle.
Der Ansatz ermöglicht zudem eine vorausschauende Wartung: Löst traditionell erst das Überschreiten von Schwellenwerten Alarm aus, entdecken Edge-Systeme bereits früh Zusammenhänge wie etwa sich häufende geringe Abweichungen vom Sollwert. So kann ein Techniker das Bauteil auswechseln, bevor der Defekt eintritt. Dies senkt die Betriebskosten und erleichtert es, Störungen und Unfälle zu vermeiden.
Im Datacenter optimieren dann die zentrale Speicherung der vorverarbeiteten Daten in einer Big-Data-Architektur und Auswertungen mit SAP HANA die Planung, Qualitätskontrolle, Kostenstruktur und Field-Service-Steuerung. Die HPE Lösungen für Hybrid IT und den Intelligent Edge komplettieren so SAPs Leonardo-Strategie. Dadurch herrscht hoher Druck nur in der Pipeline und lastet nicht auf den Schultern des Betreibers.
More information about SAP's Leonardo event can be found here .
About the author
Daniel Kaltenbach is IoT & Digital Domain Manager Germany at Hewlett Packard Enterprise.
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