Entwurfsdaten für Industrie 4.0
Zur Bewältigung der wachsenden Herausforderungen hinsichtlich zunehmend volatiler Kunden-, Zuliefer- und Technologiemärkte wird unter Schlagworten wie Internet of Things, Future Factory oder Industrie 4.0 an einer verstärkten Digitalisierung des gesamten Lebenszyklus von Produktionssystemen gearbeitet [Quelle 1]. Dabei gewinnen die Neubewertung der Elemente der Produktionssysteme als cyber-physische Produktionssysteme unter dem Begriff Industrie 4.0 Komponente [Quelle 2] und die Betrachtung des Produktionssystementwurfes als Netzwerk von Entwurfsentscheidungen, in dem datenlogistische Aufgaben zu bewältigen sind [Quelle 3], zunehmend an Bedeutung.
Am Lehrstuhl PSA arbeiten wir an der Kombination beider Trends. Ausgangspunkt der Entwicklungen ist dabei der komponentenbasierte Entwurf von Produktionssystemen. Dies ermöglicht eine Zuordnung von Informationsmengen zu einer Komponente, die in seinen unterschiedlichen Lebenszyklusphasen relevant sind. Die Identifikation und Abbildung dieser Informationsmengen kann über die am Lehrstuhl PSA entwickelten Ansätze zur Common Concept Modellierung [Quelle 4] und die Modellierung von Komponenten als AutomationML Komponente [Quelle 6] und Industrie 4.0 Verwaltungsschale [Quelle 5] erfolgen. Diese Komponentenmengen bilden die Grundlage für die Implementierung einer AutomationML basierten Entwurfsdatenlogistik, die zum einen alle relevanten Entwurfsdaten im Engineering von Produktionssystemen abbilden kann und zum anderen eine einfache, konfigurierbare Einbindung von verschiedenen als Quellen und Senken agierenden Entwurfswerkzeugen ermöglicht [Quelle 7]. Es ergibt sich damit eine Architektur der Entwurfsdatenlogistik, wie sie in der Grafik dargestellt ist und auf flexiblen Werkzeugadaptern und einer Datenintegrationsstruktur basiert.
Aktuell werden am Lehrstuhl PSA zwei Anwendungsrichtungen dieser Strukturen verfolgt. Zum einen werden Adapter für verschiedenste Anwendungsfälle konzipiert und getestet. Zum anderen wird die Datenintegrationsstruktur auf eine Pipelinestruktur umgestellt, die es ermöglicht sie schrittweise funktional zu erweitern und zu testen und dann in verschiedensten bestehenden Softwaresystemen zur Anwendung kommen zu lassen.
Ansprechpartner: Prof. Arndt Lüder
Quellen
[1] C. Manzei, L. Schleupner, R. Heinze: Industrie 4.0 im internationalen Kontext, VDE Verlag, 2016
[2] B. Vogel-Heuser, T. Bauernhansl, M. ten Hompel (Hrsg.): Handbuch Industrie 4.0, Life, VDI Springer Reference, Springer Reference Technik, 2017-2020, https://link.springer.com/referencework/10.1007%2F978-3-662-45537-1.
[3] S. Biffl, A. Lüder, D. Gerhard [Editors]: Multi-disciplinary engineering for cyber-physical production systems - data models and software solutions for handling complex engineering projects, Springer-Verlag, 2017, ISBN 978-3-319-56344-2.
[4] A. Lüder, L. Baumann, A. -K. Behnert, F. Rinker and S. Biffl, "Paving Pathways for Digitalization in Engineering: Common Concepts in Engineering Chains," 2020 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Vienna, Austria, 2020, pp. 1401-1404, doi: 10.1109/ETFA46521.2020.9212009
[5] A. Lüder, A. -K. Behnert, F. Rinker and S. Biffl, "Generating Industry 4.0 Asset Administration Shells with Data from Engineering Data Logistics," 2020 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Vienna, Austria, 2020, pp. 867-874, doi: 10.1109/ETFA46521.2020.9212149.
[6] AutomationML association: AutomationML Whitepaper Part 6 - AutomationML Component, Oct. 2020, https://www.automationml.org/o.red/uploads/dateien/1602675964-WP6_AutomationML_Compo_V1.1.0.zip
[7] A. Lüder, J.-L. Pauly, F. Rinker, and S. Biffl: Data Exchange Logistics in Engineering Networks Exploiting Automated Data Integration, 24th IEEE Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, Sep. 2019, Zaragoza, Spain, Proceedings.