TwinCAT Analytics：无缝采集和完整分析过程和生产数据
TwinCAT 助力做好大数据准备
基于 PC 的控制系统和 TwinCAT 自动化软件一起为先进的工业 4.0 和物联网架构提供了技术基础，实现高度智能 化的机械。TwinCAT Analytics 软件是综合分析功能的基础，同时也是这类架构的一个重要组成部分。例如，它能够检查机器的优化潜力，便于实现预测性维护和随后的行为分析，并且能够管理长期数据归档。TwinCAT Analytics软件也帮助具有创新意识的机器制造商打造全新的机器型号。
即使是一台智能机械，有时也会出现故障。在这样一个时代，真正 的智能可以通过用于分析问题的机器提供的方法进行验证。当然，故障通常既昂贵又耗时。而且，如果重要的机器数据和生产参数无法获取，会很讨厌，因为这样就无法使用它进行分析和避免这些故障再次出现。最终的结果往往是，有问题的行为不能被分析，必须实施额外的数据记录机制。即使这样，也不能继续进行分析，直到问题再次发生。TwinCAT Analytics 软件专门定位用于解决这一信息缺乏问题，它可以为每个机器周期采集所有过程相关的数据。这样可以完整记录所有机器处理程序。根据具体要求，数据的采集和分析，可以在机器所带的计算机本地进行，也可以在内网或者通过互联网采用云解决方案进行。基于云的解决方案特别适合用来开发新的业务模式，因为用户不仅能够在事件结束后使用它们来分析行为，而且还可以分析数据本身，从而在合适的机器上采取预防性措施。在这里，关键的想法是“预测性维护”，机器制造商可以将其作为一个创收服务提供给他们的最终客户。
没有数据？无法分析。
有效分析的基础是无缝数据采集；用户可以通过在控制计算机上运行 TwinCAT Analytics Logger 来实现这一功能。它也可以在 TwinCAT 3 的工程环境中轻松配置：在配置界面，用户只需简单地激活复选框， 即可从过程映像或者应用程序周期性地采集数据。用户可以指定是本地存储数据，还是使用通讯协议传输这些数据。对于这两者中的任何一种情况，人们都可以设置一个环形缓存区，以确保本地存储不会超过最大可能的存储容量。如果数据直接通讯，环形缓存区也可以临时存放接收到的数据。
IoT 通讯和云技术助力实现非常灵活的分析架构使用 TwinCAT Analytics Logger 直接传输数据特别适合用于开发新的业务模型。它依赖“IoT 通讯协议”，该协议具有出色的云服务使用功能，IoT 协议总是会建立与消息代理的外连接。这样可以实现通讯解耦，从而网络节点 — 与那些使用传统客户端/服务器通讯协议的节点不同 — 不需要彼此了解，通讯参与者都作为客户端运行。在这种情况下，一台 PC 控制器上运行的 TwinCAT Analytics Logger 就是一个IoT客户端，“发布”数据给消息代理并将数据保存在一个名为“主题”的地方。请注意，主题是可以分层的。
例如：myCloud/CustomerA/WoodWorkingMachine9/PackagingModulB/Data
消息代理为相应的主题保存一个“有关各方”的列表，其它 IoT 客户端可以订阅这些主题及它们的数据。例如，一台分析服务器可能对记录器中的数据或甚至一台智能手机上的移动应用程序感兴趣。这两者都是 IoT 客户端，两周都会订阅一个合适的主题，且每个都会接收到一份拷贝数据。IoT 协议的优点在于外连接，因为防火墙通常只会阻止接入连接，不再需要特意开放端口。IoT 技术的另一个优点是它非常灵活：用户可以充分利用相同的机制，其包含一个本地网络架构以及基于互联网服务通讯。诸如 Amazon Web Services 及 Microsoft Azure 等云服务供应商都有他们自己的可以用于通讯的 IoT 消息代 理。目前最著名的协议要数 MQTT（MQ Telemetry Transport，消息队列 遥测传输）和 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议），TwinCAT 都可以支持这些协议。
TwinCAT Analytics 让应用变得更加灵活：存储和分析可以直接在控制器上本地进行，也可以在个人网络或公共云中进行。Analytics Server 也可以分析一座工厂内的大量机器。相关的机器制造商或外部分析师可以访问各种文件格式的过程数据或从 TwinCAT Analytics Cloud Storage 获取数据
TwinCAT Analytics 基础架构
如前所述，IoT 接口让机器制造商和最终用户在设置 TwinCAT Analytics 时有很大的自由度。当然，TwinCAT Analytics PLC 软件库可以用于在 任何一台机器上分析本地所记录的数据。如果一台控制器的能力还 不足以在本地进行分析，最终用户可以借助 IoT 的连通性在本地云中分析数据。这表示操作员可以在他们自己的内网中分析他们的机器。在这种情况下，TwinCAT Analytics 可以运行在一台服务器上并分析在这一生产现场中的大量机器。
您可以选择在一台虚拟机上安装 TwinCAT Analytics。很显然，这里可以使用一个公共云。在这里，您可以灵活地租借和利用处理器性能、存储空间及供应商的 IT 基础架构，如微软 Azure。这样可以显著简化机器与分析系统的全局连接。而作为一个机器制造商，您同时也可以是一个机器服务供应商，既可以分析云中生成的数据，也可以将云仅用作“传输介质”并在他们自己的 IT 基础架构内的一台服务器上进行分析。如果最终用户 — 当然他们希望拥有机器的高可用 性、高生产效率以及高产品品质 — 更倾向于雇佣外部分析师，他们就可以给这些分析师提供所需的用于消息代理、主题架构及数据加密的存取数据。这样，第三方分析师可以访问所需的数据，并为其客户提供合适的服务。
大数据具有大优势
TwinCAT Analytics 不仅使用 IoT 协议提供数据，它还会告诉您如何使用数据。仅仅生成大量数据是不够的，还必须对这些数据量加以管理。核心组件 TwinCAT Analytics Workbench 能够直接在线或离线分析数据，因此可以完全满足这一需要。在线分析表示 Analytics Workbench 使用 IoT 通讯协议在消息代理上订阅与待分析的机器相应的主题。如 果机器之前已经使用倍福的云存储功能保存了数据，也可以选择离线分析。云存储可以方便地将其自身无缝集成到上述 Analytics 架构的所有类型中，不管是云还是本地 IT 网络环境中。Workbench 随后可以 访问这一历史数据并对其进行分析。
TwinCAT Analytics Workbench
TwinCAT Analytics Workbench 基于 TwinCAT Runtime 系统，它可以通过使 用 TwinCAT Engineering Environment 配置和编程。其最大优点是，当在控制器的编程环境和分析软件的环境之间切换时，设备制造商无需进行任何修改。在使用 Workbench 时，他们可以直接运用他们多年积累的编程知识。这样可以更轻松地实施他们自己的分析算法，重新使用之前为不同机器使用的算法，或者选择使用 TwinCAT Analytics PLC 软件库中的算法。这包括计算侧边、分析最大最小值、分析机器 周期时间以及计算所选组件每单位时间内的能耗。
特别是在分析机器周期时间时，它对于识别最短、最长及平均运行时非常有帮助。这样可以让您识别潜在优化能力或者提取预测性维护指标。例如，可以轻松进行一个状态分析，分析旋转铣头是否固定，运行速度是 a、b 还是 c，或者是否处于故障状态。这些结果可以清晰地以柱状图形式显示，这也是为什么 TwinCAT Charting Tool 为人所熟知的原因，因此 “TwinCAT Scope”是 Analytics Workbench 中的重要功能。这特别适用于与嵌入在 TwinCAT 工程环境中的 Analytics Configurator 交互。这表示您可以预编译一个 Scope 配置环境来做好数据记录的准备工作，以获得更高效的图形显示曲线。
Analytics Configurator
对于查看数据，Analytics Configurator 使用的是 Analytics 中相同的算法。所选时期的数据流在 Configurator 中分析并直接显示。以这种方式获得的重要数据可以简单地拖放到 TwinCAT Scope 的图表界面中。Scope 随后自动导航到相应的位置，以便以图表方式说明它们与其它信号之间的关系。这样就不用在“大数据堆里”海底捞针了。使用Analytics Configurator 也可以显著简化工程工作。由于所有算法都来自相同的源，您可以获得在 Configurator 中设置的配置，以及所有所选的变量及它们相应的限值，然后将它发送给 PLC。这样可以通过使用 云服务器中的数据流从离线分析切换到在线分析。
TwinCAT Analytics Workbench Base
这里所描述的功能指的是 TwinCAT Analytics Workbench Base。它包含一个 TwinCAT PLC Runtime 系统、Analytics PLC 软件库、一个用于流数据的 IoT 接口、Analytics Configurator 和 ScopeView Professional。Workbench。
重点部分可以在制表工具中高亮显示，以便于快速找到它们
作者：Pascal Dresselhaus，德国倍福自动化有限公司 TwinCAT 产品经理
也可以通过安装状态监测软件包、C++ 和 MATLAB®/Simulink® 进行扩展。特别是将 MATLAB®/Simulink® 集成到 TwinCAT Runtime 系统中，提供了全面有用的工具箱，可以解决棘手的分析方面问题。例如，这样一个工具箱可以实现机器学习和优化。除了专门的 TwinCAT Analytics 扩展工具之外，也可以使用其它 TwinCAT标准工具。TwinCAT Database Server 可以在各种数据库中保存在线和离线数据。Analytics 系统也可以使用应用广泛的自动化协议 OPC UA 获取数据。除此之外，倍福提供从 OPC UA 转到 IoT 协议的转换器，以便让第三方控制器实现分析功能。另外一个重要的解决方案是 TwinCAT 3 HMI，有了它，您就可以在 HTML5 基础上为 Analytics Workbench 设计直观的应用程序控制台（dashboard）。这样可以创建一个 Analysis Cockpit，然后可以用来为一台给定的机器或一批机器显示所有结果。分层结构使得它可以显示更深层的细节。
借助 TwinCAT Analytics 实现前瞻性自动化
工业 4.0 和 IoT 技术，特别是云的使用，越来越不需要使用传统的通讯架构的分层结构。所有网络节点，从实时现场总线到 ERP 系统，现在相互之间都可以通讯了。TwinCAT Analytics 特别适合这一趋势，因为它不仅包含一个产品，而且还包含一个完整的解决方案。所使用的 IoT 通讯协议处理数据输送任务，并为基础架构提供了很高的灵活性。Analytics Workbench 自己接管机器相关的数据分析、可视化及预处理工作以及长期的数据库存储。可以通过无缝集成 MATLAB®/ Simulink® 或其它可以通过 IoT 协议实现的云服务在 TwinCAT 中实施针对机器优化目的的扩展数据分析和机器学习。Analytics Workbench 可以提供所有这些功能，并将其自身直接集成到 Visual Studio® 框架下的 TwinCAT 环境中。这种强大的机器数据分析功能是大量新型业务模式，以及面向未来和效率优化的自动化的关键因素。
更多信息： www.beckhoff.com/iot
http://www.beckhoff.com/twincat-industrie40/
