Birgit Vogel Heuser Books

Digital Transformation in Industry 4.0/5.0 requires the effective and efficient application of digitalization technologies in the area of production systems. This book elaborates on concepts, techniques, and technologies from computer science in the context of Industry 4.0/5.0 and demonstrates their possible applications. Thus, the book serves as an orientation but also as a reference work for experts in the field of Industry 4.0/5.0 to successfully advance digitization in their companies.

Gemäß dem Datenanalyseprozess „Identifiziere Fragestellung, Visualisiere Daten, Finde Anomalien und Klassifiziere Anomalien, Analysiere Ursachen, Interpretiere, Prognostiziere und Optimiere“ werden aus Wartungsdaten relevante Fehlerfälle, wie Teileverschleiß, und zugehörige Bauteile, wie Werkzeuge, identifiziert. Die einem Werkzeug zuordenbaren Daten lassen sich in vier korrelierte Prozessdaten, eine Betriebsbedingung und eine zyklische Messgröße unterteilen. Mit K-Means und DBSCAN werden charakteristische Cluster identifiziert. Anomalien sind insbesondere beim Anstieg der Prozessdaten zwischen Betriebsphasen zu beobachten. Für die einzelnen Cluster werden Gutmodelle identifiziert, mit denen das normale Betriebsverhalten beschrieben wird. Aufgrund von Analysen des zeitlichen Verlaufes und Sequenzanalysen werden Ursachen für Anomalien bei kleinen Werten von g4 als Anfahrverhalten und bei bestimmten Werten von g0 als Übergangs-verhalten zwischen zwei Betriebsphasen interpretiert. Mit Entscheidungsbaumanalysen können die Cluster als Vorlaufphase, Beginn der Betriebsphase, Nachlaufphase und Hauptbetriebsphase identifiziert werden. Eine weitere Kennzeichnung der Cluster erfolgt durch die zeitliche Zuordnung zu textuellen Kennzeichnungen von Experten. Wiederkehrende Kennzeichnungen werden anhand von Textanalysen erkannt. Fälle, in denen wie im Beispiel keine Feh-lerkennzeichnung erfolgt, werden als gut markiert. Dann wird der Modellfehler genutzt, um potentiellen Wartungsbedarf zu identifizieren. Eine Optimierung mit Hilfe der Modelle ergibt effiziente Bereiche von Eingangs- bei gegebenen Ausgangsgrößen oder effektive Bereiche von Ausgangs- bei gegebenen Eingangsgrößen. Die Analyseplattform MindSphere unterstützt bei der Datenhaltung unterschiedlicher Daten, der flexiblen Bereitstellung von Rechenleistung, dem Deployment auf lokalen Umgebungen und der einheitlichen Darstellung.

Dieses Werk fasst Beiträge zum Stand der Technik und der Forschung von Agentensystemen zusammen, die im GMA-Fachausschuss 5.15 »Agentensysteme« von Fachleuten aus Wissenschaft und Industrie erarbeitet wurden. Ein sich fl exibel auf Änderungen anpassendes Automatisierungssystem ist einer der Schlüssel von Industrie 4.0. Dies zeigt sich bereits heute in der hohen Vernetzung eingebetteter Systeme in den verschiedensten industriellen und öffentlichen Bereichen. Um die Funktionalität weiter zu verbessern, nimmt die Instrumentierung zu und damit die Komplexität im Maschinen- und Anlagenbau, der Gebäudeautomatisierung sowie im Energiemanagement. Die Automatisierungssoftware muss fl exibel und ohne großen Aufwand anpassbar sein, um diesen Anforderungen an Flexibilität, Zuverlässigkeit Adaptivität und Adaptierbarkeit zu genügen. Agenten sind ein Schlüsselparadigma um diese Herausforderungen zu lösen. Mit Agenten kann der Schritt in Richtung Industrie 4.0 vollzogen werden – weg von hierarchischen, statischen Systemen, hin zu flexiblen und dezentralen Netzwerken, die sich aus kooperierenden, rekonfi gurierbaren, selbst heilenden und nach Störungen wiederanlaufenden Elementen zusammensetzen.

Der am häufigsten genannte Aspekt von Industrie 4.0 sind die intelligenten Produktionsanlagen, die sich auf intelligente Produkte automatisch einstellen bzw. neue Software dafür anfordern. Hierfür gibt es von dem Produkt aber auch von der Produktionsanlage den sogenannten digitalen Zwilling, der alle notwendigen Daten als Kopie in der Cloud aufweist. Die Maschine oder Anlage soll sich selbst so genau kennen, sodass sie entscheiden kann, ob und wie sie ein bestimmtes Produkt fertigen kann1 und zu welchem Preis sie das Produkt abhängig von ihrer Auslastung anbieten kann bzw. aufgrund der Marktsituation sollte. Hierzu werden Beschreibungsmittel wie AutomationML eingesetzt und Schnittstellen wie OPC-UA. Damit ein Komponentenhersteller, Maschinen- oder Anlagenbauer solche flexiblen, adaptiven und intelligenten Systeme liefern kann, ist eine modulare Systemstruktur notwendig. Und nicht nur für Industrie 4.0, auch für eine wettbewerbsfähige Entwicklung in Deutschland sind solche Strukturen unabdingbar.

Anhand eines einfachen Anwendungsbeispiels wurde in diesem Beitrag die Anwendung von semantischen Technologien zur Identifikation von Inkonsistenzen im Anforderungs-Testfall-Codesign vorgestellt. Neben Inkonsistenzen, die infolge logischer Widersprüche in der Anforderungsmodellierung entstehen, können somit unternehmens- oder projektspezifische Inkonsistenzen formuliert und aufgedeckt werden. Der Ansatz ermöglicht es, potentielle Widersprüche zu erkennen und zusätzliche Kosten frühzeitig zu vermeiden. Die Anwendung semantischer Technologien in einem wissensbasierten System ermöglicht es, ein flexibles und einfach erweiterbares Software-system zur Identifikation von Inkonsistenzen bereitzustellen. Wenn weitere Typen von Inkonsistenzen integriert werden müssen, ist lediglich die Erstellung weiterer SPARQL-Abfragen nötig; das Softwaresystem muss nicht verändert werden. Die automatische Transformation zwischen der Modellierungssprache und dem formalen Modell zur Identifikation von Inkonsistenzen ermöglicht es zudem, dass der Anwender der Modellierungssprache unberührt vom OWL-Modell bleibt und somit mit den ihm bekannten Methoden arbeiten kann. Die Aufdeckung von Inkonsistenzen erfolgt also im Hintergrund. Obwohl der Einsatz einen ersten Schritt in die Richtung der Auflösung von Inkonsistenzen im Anforderungs- und Testfall-Codesign bietet, sind weitere Schritte in zukünftigen Arbeiten von Nöten. Zum einen müssen Inkonsistenzen geeignet visualisiert werden, um dem Nutzer die Fehlererkennung und -behebung zu vereinfachen. Zum anderen müssen Ansätze untersucht werden, welche die Auflösung von Inkonsistenzen unterstützen. Zu diesem Zweck untersuchen verschiedenste Forschungsarbeiten derzeit die Möglichkeiten und Anwendungspotentiale von formalen Methoden für die Entwicklung im Maschinen- und Anlagenbau. Im Teilprojekt A6 „Disziplinübergreifendes Modulmanagement von IT-Zyklen in Innovationsprozessen“ des DFG-finanzierten Sonderforschungsbereichs SFB 768 „Zyklenmanagement von Innovationsprozessen – verzahnte Entwicklung von Leistungsbündeln auf Basis technischer Produkte“ werden Methoden zur Gestaltung variantenreicher, mechatronischer Systeme durch interdisziplinäre Modellierung zusammen mit formalen Methoden zur Kompatibilitätsprüfung interdisziplinärer Module angewandt. Zukünftige Arbeiten werden die Erweiterung dieser Methoden beinhalten, um die Kompatibilität verschiedener Modulvarianten und -versionen zu prüfen und mögliche Inkompatibilitäten zu überbrücken. Das DFG-finanzierte Schwerpunktprogramm SPP 1593 „Design for Future – Managed Software Evolution“ untersucht die Anwendbarkeit von Methoden und Technologien aus der Informatik zum Management der Evolution von Softwaresystemen unter anderem für Anwendungen im Maschinen- und Anlagenbau. Zukünftige Arbeiten, insbesondere im SPP 1593-Projekt „Model-Driven Evolution Management Framework for Automation Systems“ MoDEMAS, werden dabei die Anwendung von formalen Verifikations-, Simulations- und Testmechanismen für die Probleme des Maschinen- und Anlagenbaus beinhalten.

Engineering von der Anforderung bis zum Betrieb ist das Thema des Automation Symposiums 2013. Die Bedeutung des Betriebs und der OnlineÄnderungen nimmt aufgrund eines verstärkten Wettbewerbsdrucks, kürzeren Innovationszyklen für Produkte, sowie schnelllebigeren Märkten und der dazu notwendigen Wandelbarkeit von Produktionsanlagen ständig zu. Ansätze wie Industrie 4.0, Internet der Dinge und Cyber-Physical Systems (CPS) untermauern diesen Trend. In diesem Rahmen dienen Technologien wie das Internet und Software-Agenten, sowie Service-orientierte Architekturen (SOA) als Enabler, um die Reaktion auf Störungen zur Laufzeit zu ermöglichen und damit die Produktivität zu erhöhen, energieoptimaler zu produzieren oder global Aufträge verlagern zu können. Automation ist seit langem das Bindeglied zwischen der Informatik auf der einen Seite – mit der Virtualisierung z. B. in der Cloud und der Informationsverdichtung bspw. mit Data Mining – und der Produktionsmaschinen auf der anderen Seite. Die Stärke der Automation liegt in ihrer interdisziplinären Kompetenz und in dem Verständnis der Dynamik des technischen Prozesses und seiner Modellierung, Steuerung und Regelung.

Sammlung von Fachaufsätzen: Welchen Nutzen kann UML für das Engineering in der Automatisierungstechnik bieten? Objektorientierung CoDeSys3. Anforderungen an den objektorientierten Entwurf mit der UML aus Sicht des Maschinen- und Anlagenbaus. Anforderungen an die Modellierung von Funktionsbausteinen mit UML aus Sicht eines System-Anbieters. Vorteile der Modularisierung und der Modellierung mit UML. Integration von UML in CoDeSys 3. Matlab/Simulink-Codegenerator für die Steuerungsprogrammierung. Modulare Maschine. Embedded MDA – ganz einfach und pragmatisch. Integration der Automatisierungstechnik in die Digitale Fabrik – Aktuelle Lösungen und Potenziale.

Moderne Unternehmen müssen komplexe Innovationsprozesse beherrschen können. Die, für Probleme ursächlichen, wechselseitigen Abhängigkeiten werden von den Autoren analysiert, modelliert und Lösungsvorschläge dargestellt. Hierbei werden Möglichkeiten zur Verbesserung der Innovationsprozesse integrierter Sach- und Dienstleistungen (Produkt-Service Systeme (PSS)) aufgezeigt. Effektivität und Effizienz der Innovationsprozesse, die aus unterschiedlichen Perspektiven betrachtet werden, sind dabei zentrale Schwerpunkte, denn darin liegen die wesentlichen Herausforderungen innovativ wirkender Unternehmen in der Industrie.

Themen des vorliegenden Sammelbandes sindFertigungssteuerung und Automation (u. a. Cyber Physical Systems, Agenda CPS- Szenario smart factory, Produktionsanlagen, Steuerungsprogrammeriung, Softwareagenten und MES-Projekte).

Mit der Neuauflage des erfolgreichen Werkes wird die Geschichte der vierten industriellen Revolution fortgeschrieben und der Dynamik Rechnung getragen, mit der diese Vision in den vergangenen zwei bis drei Jahren weiterentwickelt und verwirklicht wurde. Experten aus Wissenschaft und Technik beleuchten verschiedene Facetten der Industrie 4.0 sowohl aus akademischer als auch aus praktischer Sicht und schaffen gleichermaßen einen Überblick über den Stand der Technik und die Vision selbst. Dies gelingt nicht zuletzt mit einer guten Mischung aus wissenschaftlichen Erkenntnissen, Praxisbeispielen und Übersichtsbeiträgen. Thematisch reicht das Spektrum von Basistechnologien (z. B. cyber-physische Systeme) über Integrations- und Migrationsansätze bis hin zu Geschäftsmodellen und Dienstleistungen. Zudem werden neben der Datensicherheit auch rechtliche Aspekte thematisiert. Die zweite Auflage wurde bearbeitet und erweitert, erscheint nun in 4 Bänden. Dieser zweite Band beinhaltet neue und bearbeitete Beiträge zur Automatisierung. Online ist dieses Nachschlagewerk auch über Springer Reference verfügbar.