Wissenschaftlicher Newsticker

Wissenschaftlicher Newsticker Mai 2019

06.05.2019 -

Modellierte Systemzustände zur Auftragssteuerung in der Industrie dienen in aller Regel der expliziten Darstellung grundlegender Geschäftsprozesse. In den letzten Jahren haben sich, nicht zuletzt getrieben durch immer leistungsfähigere EDV-Systeme, umfängliche Abbildung von Produktionsstrukturen in virtuellen Systemen durchgesetzt.  Grenzen virtueller Welten für den Fabrikplaner eröffnen sich nach wie vor bei nicht bzw. schwer gegenständlicher, also nicht geometrischen Eignung modellhafter Abbildungen der Fertigungsteuerung

Darstellungsformen bzw. Optimierungsaufgaben, welche beispielsweise in der Fertigungssteuerung zu finden sind. Da bei solchen Optimierungsvorhaben in aller Regel fachspezifisch übergreifende Lösungen zwingend erforderlich sind, ist hier der integrative beteiligungsorientierte Ansatz zur Lösungsfindung unerlässlich. Von den Magdeburger Forschern wurde eine Vorgehensweise entwickelt, die aus einem abstrahierten physischen Modells einer Produktion als Basis des beteiligungsorientierten Ansatzes sowie der darauf aufbauenden expertengeführten Systemauslegung besteht....mehrAnsprechpartner: Dr.-Ing. Ulf Bergmann, Dipl.-Ing. Gerd Wagenhaus

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Wissenschaftlicher Newsticker Dezember 2018

12.12.2018 -

Versuchsstand <Smart Factory>: „Realsimulation“ von Produktionsabläufen mittels Steuerungsarchitekturen der digitalen Zukunft

smartfactory_Bild3Dezember 2018 Für Fabrikplaner und Betriebsorganisatoren ist die Simulation von Produktionsabläufen ein wichtiges Werkzeug, um die Leistungsfähigkeit eines neu konfigurierten Produktionssystems zu bestimmen. Dem Grunde nach erfolgt hierbei die Nachbildung von Produktionssystemen mit ihren dynamischen Ablaufvorgängen in einem experimentierfähigen Modell gemeinhin auf Basis einer rechnergestützten Simulationsstudie. Mit dem seit Beginn des Jahres installierten Versuchsstand <Smart Factory> wird dies im Rahmen unserer Lehr- und Forschungsaktivitäten nunmehr als „Realsimulation“ erlebbar.

Dazu wurden auf Basis von Lehr-Simulationsmodellen der Firma Staudinger und Software der Firma logi.cals eine Reihe von modularen Arbeitsstationen installiert. Diese können frei konfiguriert und in beliebigen Anordnungen zu Modellen einer Vielzahl unterschiedlicher Arten und Ausprägungen von Produktionsanlagen kombiniert werden. Neben der expliziten Darstellung dedizierter Effekte ablauforganisatorischer Problemstellungen ermöglicht das System auch die experimentelle Überprüfung von Maßnahmen zu deren Lösung.

 

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auf Click: Video vom realem Versuchsaufbau        

Um verschiedene Ablaufstrukturen auf dem System zu evaluieren, bedarf es einem hohen Maß an Konfigurierbarkeit des Systems. Gleichzeitig muss die Tätigkeit der Konfiguration aber einem geeigneten zeitlichen und fachlichen Rahmen genügen. Eine stetige Neuentwicklung der Steuerungsarchitektur und -programmierung ist daher ungeeignet und wurde durch eine eigens entwickelte teil-automatisierte Inbetriebnahme ersetzt. Hierbei wird zur Lösung der Aufgabenstellung die Anlagenkonfiguration in Hard- und Software modellgetrieben erstellt und letztlich in einem AutomationML-Datenmodell abgelegt.

Ein am IAF entwickeltes Multi-Agentensystem (MAS) greift auf die Konfigurationsdaten während der Initialisierung und Laufzeit der Simulation über einen ebenfalls durch das IAF selbst implementierten AutomationML-OPC UA Server zu. Die Konfiguration und Orchestrierung der einzelnen Arbeitsstationen wird nun entsprechend des gegebenen Lösungsvorschlags durch das MAS durchgeführt. Die Vernetzung der Komponenten untereinander und mit dem MAS basiert ebenfalls auf OPC UA. Diese Kommunikationsarchitektur ermöglicht gleichzeitig die automatische Erfassung der Prozessdaten und liefert eine solide Datenbasis für die Ermittlung von aggregierten Kennzahlen (KPIs). So können die Ergebnisse der Experimente direkt rechnergestützt ausgewertet werden.

Im Rahmen des Forschungsprojektes INTEGRATE wird diese Architektur weiterführend dazu genutzt die lebenszyklusüberspannende Integration von Daten aus dem Anlagenentwurf zu erproben. Hierzu werden die Entwurfsdaten über die INTEGRATE Plattform zu einem „Anlagen-Repository“ zusammengeführt und stehen über filter- und zugangsbeschränkte Sichten zur Simulations-Laufzeit zur Verfügung. Das eingesetzte Multi-Agenten System ist so in der Lage, über den Entwurfsdaten der Anlage Entscheidungen zur Laufzeit des Systems zu treffen.

Darüber hinaus erweist sich das Interagieren mit dem physischen Modell im Rahmen der Aus- und Weiterbildung von Studierenden und interessierten Industriepartnern als hilfreich, um ablauforganisatorische Phänomene und die sich daraus häufig erfahrungsgeleitet ergebenen Grundsätze für das wirtschaftliche Betreiben von Produktionssystemen nachhaltig zu vermitteln.

Dabei fungiert der Versuchsstand als Demonstrator, in dessen experimentierfähiger Modellumgebung eine gezielte Veränderung steuerungsrelevanter Parameter vorgenommen wird. Dazu zählen z.B. die Festlegung von Fertigungslosgrößen, die Regelung der Auftragsweitergabe und die Bewirtschaftung von Engpassressourcen.

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Zukünftige Aktivitäten konzentrieren sich auf die dynamische Rekonfiguration des Versuchsstandes, um daraus weiterführende Demonstrationsbeispiele zu generieren und die Verwendung maßgeblicher Produktionskennzahlen zur Beurteilung auch komplexer Produktionsstrukturen zu erforschen.

Ansprechpartner: Dr.-Ing. Ulf Bergmann, Dipl.-Ing. Ronald Rosendahl

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Wissenschaflticher Newsticker Juli 2018

11.07.2018 -

Rückbauplanung für Produktionssysteme

Juli 2018 Die Anforderungen an moderne Produktionssysteme sind sehr vielfältig und teilweise gegensätzlich. Sie sollen in der Lage sein, sich an schnell ändernde Produktportfolios anzupassen und neue/veränderte Produkte in hoher Qualität entsprechend den Kundenwünschen ohne Umbau zu erzeugen. Zudem sollen sie die Umwelt schonen und ressourceneffizient arbeiten. All dies soll kosteneffizient erfolgen, so dass die gefertigten Produkte für die Kunden möglichst kostengünstig sind. Um diesen Anforderungen gerecht werden zu können, wird insbesondere in den Industrieländern ein mehr oder weniger radikaler Umbau der Produktionssysteme angegangen, der unter dem Begriff 4. Industrielle Revolution oder Industrie 4.0 diskutiert wird.

Hinter diesen Marketingbegriffen versteckt sich nicht weniger als die durchgehende Digitalisierung aller Wertschöpfungsketten einschließlich einer verstärkten datentechnischen Vernetzung der verschiedenen Phasen und Aktivitäten im Lebenszyklus von Produktionssystemen sowie eine Dezentralisierung von Steuerungsstrukturen unter Nutzung von selbststeuernden Industrie 4.0 Komponenten. In diesem Zusammenhang wurde bisher jedoch wenig betrachtet , dass nicht nur das Engineering und der Betrieb von Produktionssystemen von der verstärkten Digitalisierung profitieren können, sondern auch die Rückbauphase , in der das ganze Produktionssystem, funktionale Teile oder nur Materialien aus dem Produktionssystem einer Rückgewinnung zugeführt werden können.

Auch wenn der Rückbau von Produktionssystemen (im Gegensatz z.B. zu Solarkraftwerken und Haushaltselektronik) in den staatlichen Regulierungen bisher nicht berücksichtigt wurde, so wird sowohl in der von der EU angestrebten Kreislaufwirtschaft als auch im Rahmen der Industrie 4.0 diese Themenstellung angedacht. Zudem scheint die Industrie 4.0 Komponente mit der in ihr enthaltenen und sie informationstechnisch maßgeblich repräsentierenden Verwaltungsschale genau der Kandidat zu sein, der die für die Rückbauphase relevanten Informationen entlang des Lebenszyklus eines Produktionssystems aufnehmen kann.

Auf dieser Basis ergibt sich die Forschungsfrage, wie ein Rückbauplanungsprozess auf Basis einer durchgängigen Modellierung von Produktionssystemen und ihren Komponenten aussehen kann und welche Informationen mit Bezug zu einer Industrie 4.0 Komponente im Verlauf des Lebens eines Produktionssystems gesammelt werden sollten, um einen optimalen Rückbau und eine optimale Rückgewinnung zu ermöglichen.

Mit diesem Ziel ist am IAF ein Promotionsvorhaben erfolgreich abgeschlossen worden. Frau Dr.-Ing. Nicole Schmidt hat in Ihrer Promotionsschrift auf Basis einer umfassenden Literaturanalyse und Feldstudie das in der nachfolgenden Grafik dargestellte, modellbasierte und auf sieben Phasen zur Datengewinnung und Datennutzung basierende Vorgehen zur Rückbauplanung entwickelt.

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Bild 1: Planungsmethode zum Rückbau von Produktionssystemen

Dabei hat Frau Dr.-Ing. Nicole Schmidt den Entscheidungsraum, der bei der Rückbauplanung betrachtet werden muss, skizziert (siehe Bild 2). Dieser umfasst unter anderem die vom Rückbauplanungsprozess betroffenen Personengruppen wie Anlagenbesitzer, Systemintegrator und Komponentenlieferant sowie die Komplexität der zurückgewonnenen Objekte, die Methoden der Rückgewinnung und das Zielsystem, in das die rückgewonnenen Objekte integriert werden sollen.

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Bild 2: Entscheidungsraum der Rückbauplanung von Produktionssystemen

Zur datentechnischen Repräsentation der Rückbauplanungsmethode entwickelte Frau Dr.-Ing. Nicole Schmidt dazu eine Methode zur konsistente Modellierung des Produktionssystems über den gesamten Lebenszyklus sowie dessen Datenmodell, was unter anderem die Produktionssystemhierarchie, die Verbindungen zwischen Hierarchieobjekten, die verwendbaren Prozesse zum Lösen der Verbindungen zwischen den Objekten und die dafür notwendigen technischen Mittel umfasst. Das Datenmodell wurde in ihrer Arbeit auf das Datenaustauschformat AutomationML abgebildet (siehe Bild 3).

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Bild 3: Datenmodell für die Rückbauphase von Produktionssystemen sowie dessen Realisierung im Datenaustauschformat AutomationML

Die Ergebnisse der Dissertation sind zudem in verschiedensten nationalen und internationalen Veröffentlichungen publiziert worden.

Ansprechpartner: apl. Prof. Dr.-Ing. habil. Arndt Lüder

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Letzte Änderung: 15.07.2019 - Ansprechpartner: iaf