Headless- vs. App-basierte Architektur

Eine entscheidende architektonische Entscheidung betrifft den Ort, an dem die Maschinenlogik ausgeführt wird: headless (Cloud/Edge) oder app-basiert (Endgerät).

Abwägungsmatrix

Die folgende Tabelle erläutert verschiedene Methoden der Logikausführung.

Methode	Headless	Kosten	Ideale Anwendungsfälle	Einschränkungen
Maschinelle Auslöser	Ja	In der Tulip-Maschinenlizenz enthalten	OEE Tracking, Zustandsverwaltung, einfache Stückzählung	Eingeschränkte Aktionen (nur Zustandsänderungen und Aktivitätsfelder), kein Ausdruckseditor, keine Aufrufmöglichkeit von Connector-Funktionen
Automatisierungen	Ja	Preisgestaltung pro Aufgabe	Komplexe Workflows, Tabelleneinträge, Connector-Funktionen, Integration externer Systeme	Kosten skalieren mit der Nutzung, keine Abschlussdatensätze
App-Trigger	Nein	Enthalten	Mensch-Maschine-Workflows, umfangreiche UI-Interaktionen, komplexe Logik mit Ausdrücken	Erfordert den Betrieb der App auf einem Terminal, nicht geeignet für eine 24/7-Überwachung
DataOps Plattform (z. B. Litmus, High Byte)	Ja	Kontaktieren Sie den DataOps-Anbieter	Erweiterte Datennormalisierung, Zeitreihendatenbank, Aggregation über mehrere Protokolle	Zusätzliche zu verwaltende Plattform, höhere Gesamtkosten, komplexe Integration
Edge-Gerät + Node-RED	Ja	Einmalige Hardwarekosten	Hochgradig angepasste Logik, kundeneigene Infrastruktur	Geringere Zuverlässigkeit (kein Failover/kein Multithreading), schwierigere Skalierbarkeit, hoher Wartungsaufwand

Entscheidungskriterien

Maschinenauslöser

Verwenden Sie Maschinenauslöser, wenn:

Sie eine grundlegende OEE-Erfassung benötigen (Status, Stückzahl, Fehler)
Die Logik aus einfachen bedingten Prüfungen besteht (z. B. „Wenn Attribut > 10, Status auf ‚In Betrieb‘ setzen“)
die Kostenoptimierung entscheidend ist (in Tulip enthalten)

Automatisierungen

Verwenden Sie Automatisierungen, wenn:

Sie Maschinendaten in Tulip-Tabellen schreiben müssen
eine Integration mit externen Systemen über Connector-Funktionen erforderlich ist
Ein Headless-Betrieb vorgeschrieben ist und Ihr Budget eine Abrechnung pro Aufgabe zulässt

Beispiel: „Wenn Maschine 5 einen Fehlercode ausgibt, einen Datensatz in der Tabelle ‚Quality Issue‘ erstellen UND eine Slack-Benachrichtigung senden“

App-Trigger

Verwenden Sie App-Trigger, wenn:

menschliche Bediener aktiv in den Workflow eingebunden sind
Sie den Ausdruckseditor für komplexe Berechnungen benötigen
Der Workflow umfasst UI-Interaktionen (Schaltflächen, Formulare, Scans)

Beispiel: „Der Bediener klickt auf ‚Lauf abschließen‘, die App berechnet die OEE anhand der Maschinendaten und zeigt das Ergebnis auf dem Bildschirm an“

DataOps-Plattform

Verwenden Sie die DataOps-Plattform, wenn:

Sie eine Datenauflösung im Subsekundenbereich (<1 Hz) benötigen
Sie Daten aus Protokollen aggregieren müssen, die nicht von Tulip unterstützt werden
Eine Zeitreihendatenbank für erweiterte Analysen erforderlich ist
Der Kunde hat bereits in die Plattform investiert

Edge-Gerät

Verwenden Sie ein Edge-Gerät + Node-RED, wenn:

Sie ein Proof-of-Concept oder ein Pilotprojekt durchführen
Der Kunde verfügt über fundiertes Fachwissen im Bereich eingebetteter Systeme
Regulatorische Anforderungen verhindern die Ausführung von Logik in der Cloud
Budgetbeschränkungen den Einsatz von Abonnement-Software ausschließen