Prinzipien für das Monitoring, die Planung, Regelung und Diagnose von fahrerlosen Transportsystemen

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1 Prinzipien für das Monitoring, die Planung, Regelung und Diagnose von fahrerlosen Transportsystemen Principles for the monitoring, planning, control and diagnosis of autonomous guided vehicles Dipl.-Ing. L. Seybold, MBA, RAFI GmbH & Co KG, Berg; Mgr.-Inz. J. Krokowicz, Hochschule Ravensburg-Weingarten; Prof. Dr. A., University of Zielona Góra, Polen; Prof. Dr.-Ing. A. Paczynski, Hochschule Ravensburg-Weingarten; Prof. Dr.-Ing. R. Stetter, Hochschule Ravensburg-Weingarten Kurzfassung Fahrerlose Transportsysteme sind seid vielen Jahrzehnten in der produzierenden Industrie und zunehmend auch in weiteren Bereichen wie Hafenanlagen und großen Kliniken erfolgreich im Einsatz. Die Analyse des Marktes der weltweiten FTS-Inbetriebnahmen europäischer Hersteller zeigt auf, dass die Entwicklung des Marktes erheblichen Schwankungen unterliegt. Nach einem Anstieg bis zum Ende der achtziger Jahre nahm die Anzahl der neu in Betrieb genommenen FTS-Anlagen nahezu stetig bis Mitte der neunziger Jahre ab. Der seit diesem Zeitpunkt zu erkennende Anstieg der Inbetriebnahmen hält bis heute an [1]. Dabei wurden die möglichen Einsatzgebiete und Funktionalitäten stets weiterentwickelt. Trotzdem konnten die Versprechen unbeschränkter Flexibilität und Ökonomie bisher nicht in vollem Umfang eingelöst werden. Untersuchungen zeigen, dass eine Integration von Monitoring, Planung, Regelung und Diagnose das Potential für eine deutlich verbesserte Flexibilität und Ökonomie biett [2]. Hierfür sind allerdings auf allen Ebenen der IT-Realisierung kompatible Prinzipien erforderlich [3]. Ein auf solchen Prinzipien basierendes, hierarchisches Konzept für Monitoring, Planung, Regelung und Diagnose wird in diesem Beitrag im Detail mit Anwendungsbeispielen vorgestellt. Dabei wird insbesondere auf die Notwendigkeit abgehoben mit übergeordneten Systemen zu kommunizieren (Enterprise Resource Planning (ERP) and Manufacturing Execution Systems (MES)) sowie ein flexibles, modulares System mit Echtzeitfähigkeit zu realisieren. Im Fokus steht die Fähigkeit bei der Kommunikation mit übergeordneten Systemen die Datenmenge gezielt zu reduzieren, um ein effektives und effizientes Arbeiten zu ermöglichen. Wichtiges Kernelement zu Realisierung dieses Konzepts sowie allgemein für die Umsetzung der fortgeschrittenen Regelung und Diagnose sowie für Prädiktion sind mathematische

2 Modelle; im Projekt wurden bereits punktuell detaillierte Modelle zur Beschreibung der Abläufe im einzelnen Transportsystem entwickelt [4]. Abstract Automated guided vehicles (AGV) are well-known since many years in producing industry and are increasingly applied in areas like harbours or large hospitals. The analysis of the world-wide market for these vehicles shows that the market size is changing rapidly. After an increase of the size of the market in the eighties of the last century the number of new installations has decreased until the mid nineties. Since then the number of installations is increasing [1]. The possible areas of application and functionalities were continuously developed. Still, the promises of unlimited flexibility and economy were not honoured to the full extend. Investigations show that an integration of monitoring, planning, control and diagnosis offer the potential for considerably improved flexibility and economy [2]. For this purpose compatible principles are necessary on all levels of the IT-realisation [3]. In this paper a hierarchical concept for monitoring, planning, control and diagnosis, which is based on these principles, is presented in detail with application examples. Special emphasis is given to the necessity to communicate with superordinate systems (Enterprise Resource Planning (ERP) and Manufacturing Execution Systems (MES) and to realise a flexible, modular system with real-time capability. The focus is on the capability to reduce the amount of data in a goal-directed manner when communicating with superordinate systems in order to allow an effective and efficient application. Important core elements for the realisation of this concept and in general for the realisation of advanced control and diagnosis as well as prediction are mathematical models; in the described project first models for the description of certain process steps were developed [4]. 1. Einleitung Arbeiten an der Hochschule Ravensburg in anderen Bereichen zeigten auf, dass für die Erfüllung industrieller Anforderungen integrierte Konzepte für die Regelung und Diagnose erforderlich sind [5]. Dabei bezeichnet der Begriff Regelung allgemein Aktivitäten, welche auf die Steuerung und Regulierung von Systemen zielen, und wurde in den letzten Jahrzehnten eingehend untersucht. In den letzten drei Jahrzehnten haben basierend hierauf die Methoden und Hilfsmittels der prädiktiven Regelung steigende Aufmerksamkeit gefunden (vgl. [6], [7]). Prädiktive Regelung basiert typischerweise auf einem dynamischen Modell des Prozesses; zum Einsatz kommen meist lineare, empirische Modelle, die mittels Systemidentifikation gefunden wurden.

3 Unter dem Begriff Planung versteht man die gedankliche, graphische oder textuelle Vorwegnahme von zukünftigem Handeln, beispielsweise zum Zweck des Organisierens oder des Abwägens von Vorgehensalternativen. Gerade in den betriebswirtschaftlichen Bereichen und in der Unternehmensführung nimmt die Planung eine wichtige Rolle ein. In den letzten drei Jahrzehnten haben stetig steigende Anforderungen in den Gebieten Sicherheit, Zuverlässigkeit und Wartungsfreundlichkeit zu weitreichenden Forschungsarbeiten im Bereich der Diagnose geführt (einen Überblick bieten Blanke et al. [8], Isermann [9] und Witczak [10]; dabei zielt Diagnose in erster Linie auf die Entdeckung und Identifizierung von Fehlern. 2. Monitoring Der Begriff Monitoring fasst all Arten systematischer Beobachtung, Überwachung und Aufnahme von Aktivitäten und Prozessen zusammen. In führenden Industriezweigen (Produktion von Computerchips, Automobilindustrie) werden die meisten Systeme schon heute aus den Gründen Sicherheit, Effizienz und Planbarkeit einem intensiven Monitoring unterzogen: Die Sicherheit eines Produktionssystems kann verbessert werden, da verlässliche Sicherheitssysteme auf echtzeitfähigen Monitoring-Systemen basieren können und da die Rolle von zufälligen Zusammentreffen bei einem kontinuierlichen Monitoring verringert wird. Die Effizienz eines Produktionssystems kann verbessert werden, da jede Art von Verschwendung aufgedeckt und damit verhindert oder zumindest verringert werden kann. Die Planungsmöglichkeiten und Planungsqualität kann verbessert werden, wenn exakte Daten eines echtzeitfähigen Monitoring-Systems vorliegen und basierend hierauf realistische Prognosen erarbeitet werden können. Zukünftige Methoden eines modellbasierten Monitoring sind im Moment u. A. in diesem Projekt in Entwicklung und erlauben es bei mobilen Fahrzeugen aus Messwerten wie der Stromaufnahme der Antriebsmotoren, das aktuelle Gewicht mit Beladung oder sogar die ungefähre Lage des Massenschwerpunkts zu ermitteln. 3. Konzept für Monitoring, Planung, Regelung und Diagnose Grundsätzliche Konzepte für Steuerungs- und Regelungssysteme für komplexe Produktionsumgebungen mit fahrerlosen Transportsystemen wurden an der Hochschule Ravensburg-Weingarten untersucht [4], [5]. Die Erfahrungen der letzten zwei Jahrzehnte

4 zeigen, dass rein zentral orientierte Systeme für Aufgaben dieses Komplexitätsgrads nicht geeignet sind. Vielmehr sind hierarchisch gegliederte Systeme vonnöten, die den gegenläufigen Anforderungen Datenmenge und Geschwindigkeit genüge tun. Bild 1 zeigt ein Beispiel für ein solches hierarchisch gegliedertes System für Transportsysteme im Stückgütertransport in der Produktion. ERP MANAGEMENT MES Produktion MPRDS System für Monitoring, Planung, Regelung und Diagnose Transportsystem mit lokaler Intelligenz Komponenten mit lokaler Intelligenz (z.b. Antriebsmodule) >600s <60s <6s <0,6s ~10ms Datenmenge Geschwindigkeit Bild 1: Hierarchisches, verteiltes Konzept Aufbauend auf einem solchen vertikal unterteilten System sind auch funktionelle Unterteilungen auf horizontaler Ebene sinnvoll und erforderlich. Erste Untersuchungen an der Hochschule Ravensburg-Weingarten zeigen, dass eine Unterscheidung der Schwerpunkte Sensordaten, Ziele, Aufgaben und Befehle, Metadaten/Konfiguration und kinematisches und dynamisches Modell, Controller, Prozeduren, Regeln sich in diesem Bereich anbietet (Bild 2). Sensordaten Aktuelle und vorherige Sensor- Messwerte Metadaten, Konfiguration Transportsystemeinstellungen, etc. Ziele, Aufgaben, Befehle Lokale und globale Vorgaben Kinematisches, dynamisches Modell, Controller, Prozeduren, Regeln Bild 2: Unterscheidung der Schwerpunkte auf einer Ebene

5 Ein Beispiel für die unterste Ebene dieses horizontal und vertikal geordneten Systems zeigt Bild 3 für eine intelligente Komponente eines Transportsystems, in diesem Beispiel ein Antriebsmodul mit lokaler, dezentraler Intelligenz. Antriebsmodul (Komponente) mit lokaler, dezentraler Intelligenz Austausch/ Aktualisierung Konfigurationsinformationen Sensormesswerte Filterung und Auswahl Aktualisierung der Parameter Zuordnung Ziele; Aufgaben; Befehle kinematisches und dynamisches Modell (vereinfacht, reduziert); PID-Controller Prozeduren, Regeln Bild 3: Antriebsmodul für fahrerlose Transportsysteme mit dezentraler Intelligenz Schon auf dieser Ebene sind nach dem vorgeschlagenen System alle vier Schwerpunkte Sensordaten, Ziele, Aufgaben und Befehle, Metadaten/Konfiguration und kinematisches und dynamisches Modell, Controller, Prozeduren, Regeln vorhanden. Jeder dieser Schwerpunkte ist in irgendeiner Weise mit der nächst höheren Ebene, dem Transportsystem, in Kontakt. Die Konfigurationsdaten (beispielsweise das aktuelle Gesamtgewicht des Fahrzeugs) werden ständig ausgetauscht und aktualisiert, eine gefilterte Auswahl der Sensormesswerte wird ans Transportsystem übertragen, die Parameter für die lokalen Berechnungen und Regelungssysteme werden ständig aktualisiert und die Ziele, Aufgaben und Befehle werden in vertikaler Richtung vom Transportsystem der Komponente Antriebsmodul zugeordnet (Bild 3). Auch auf der nächst höheren Ebene finden sich die vier Schwerpunkte Sensordaten, Ziele, Aufgaben und Befehle, Metadaten/Konfiguration und kinematisches und dynamisches Modell, Controller, Prozeduren, Regeln, die Art der Kommunikation mit der nächst höheren Ebene - dem System für Monitoring, Planung, Regelung und Diagnose MPRDS - gleicht von

6 der grundsätzlichen Struktur her der Kommunikation zwischen Transportsystem und Komponente (Bild 4). Austausch/ Aktualisierung Transportsystem mit lokaler, dezentraler Intelligenz Filterung und Auswahl MPRDS Aktualisierung der Parameter Zuordnung Ziele; Aufgaben; Befehle Konfigurationsinformationen Sensormesswerte kinematisches und dynamisches Modell (vereinfacht); PID-Controller Prozeduren, Regeln Bild 4: fahrerloses Transportsystem mit unabhängigen Komponenten Das besondere Element des vorgeschlagenen Konzepts findet sich auf der mittleren Ebene. Vorausgehende Untersuchungen haben aufgezeigt, dass die Aspekte Regelung und Diagnose sehr häufig und sehr tief betrachtet werden. Ganzheitliche Ansätze, die auch den Schwerpunkt des Monitoring, d. h. des Sammelns aller Arten von Informationen für übergeordnete Regelungsaufgeben, beispielsweise im ERP (Enterprise Resource Planning), beinhalten, finden sich sehr selten. Im vorgeschlagenen Konzept wird diese mittlere Ebene durch ein System für Monitoring, Planung, Regelung und Diagnose MPRDS dargestellt. Dieses System übernimmt den Großteil der Koordination verschiedener Transportsysteme und des Planes der Fahrwege (Trajektorien). Auch auf dieser Ebene sind alle vier Schwerpunkte vertreten (Bild 5). Das System für Monitoring, Planung, Regelung und Diagnose kommuniziert mit dem Manufacturing Execution System. Wichtige Konfigurationsinformationen, beispielweise die Zahl der betriebsbereiten Fahrzeuge werden ausgetauscht, da diese auch für die übergeordnete Planung von Interesse sind. Die für die übergeordnete Ebene interessanten Sensordaten werden auf dieser Ebene mit u. A. modellgestützten Verfahren verdichtet und gefiltert und ebenfalls an das MES übertragen (Bild 5).

7 MPRDS System für Monitoring, Planung, Regelung und Diagnose Austausch/ Aktualisierung MES - Manufacturing Execution System Filterung und Auswahl MPRDS Zuordnung Ziele; Aufgaben; Befehle Konfigurationsinformationen Sensormesswerte (gespeichert) kinematisches und dynamisches Modell; Prozeduren, Regeln Bild 5: System für Monitoring, Planung, Regelung und Diagnose 4. Anwendungsszenarien In diesem Abschnitt sind zur Verdeutlichung des grundlegenden Konzepts vereinfachte Anwendungsszenarien beschrieben. Ein naheliegendes Anwendungsszenario betrifft die Entdeckung eines Druckverlustes am jeweiligen Rad durch das Antriebsmodul (Bild 6). Szenario: Antriebsmodul entdeckt Druckverlust im Rad Entdeckungsmechanismus Überwachung von Strom und Drehzahl und Vergleich mit Simulationsergebnissen Sofortige Sicherheitsreaktion: Entscheidung: Nothalt/Sanftstop/weiterer Betrieb Prädiktive Regelung: Lenkwinkel Information an Fahrzeug Sicherheitsreaktion Sensordaten Bild 6: Anwendungsszenario: Ebene Antriebsmodul

8 Die lokale Intelligenz im Antriebsmodul berechnet kontinuierlich ein (vereinfachtes) Modell, des Antriebsmotors und des Rades und kann mittels eines Vergleichs zwischen den Ergebnissen dieser Berechung und den aktuellen Sensor-Messwerten einen Druckverlust entdecken, welcher zu einem Anstieg des elektrischen Stroms bei unveränderter Belastung und Drehzahl führt (größerer Rollwiderstand). Die erste Reaktion führt die lokale Intelligenz im Antriebsmodul selbst durch. Beispielsweise mittels eines regelbasierten Systems wird eine erste Entscheidung für die sofortige Reaktion getroffen: bei einem großen Druckverlust, welcher den Reifen gefährdet, wird beispielweise das Fahrzeug sofort gestoppt. Darüber hinaus kann der Lenkwinkel am jeweiligen Antriebsmodul in dieser Situation durch eine prädiktive Regelung korrigiert werden, um den veränderten Gegebenheit Rechnung zu tragen und die vorgegeben Trajektorie trotzdem einzuhalten. Das Antriebsmodul kommuniziert dann mit der nächst höheren Ebene, um die notwendigen Aktivitäten auf der Fahrzeugebene zu ermöglichen. Ein weiteres Anwendungsszenario betrifft die zentrale Ebene der Pyramide (Bild 7). Szenario: MPRDS erfährt von einem Hindernis MPRDS Sofortige Sicherheitsreaktion: Entscheidung: Nothalt/Sanftstop/weiterer Betrieb Berechung / Simulation / Prädiktion Anpassung der Trajektorie prüfen (Makro) Information von weiteren Fahrzeugen anfragen Plausibilitätscheck/Sensorfusion Information an Fahrzeug Anpassung der Trajektorie (Makro) Anpassung der Ziele / Aufgaben / Befehle Information an MES Erwartete Produktionsverringerung Bild 7: Anwendungsszenario: Ebene MPRDS Durch Sensoren auf Systemebene, beispielsweise einer Kamera oder einem Laser-Scanner an der Hallendecke entdeckt das MPRDS ein nicht erwartetes Hindernis auf der Trajektorie eines Fahrzeugs. Vor aufwendigen Rechenoperationen muss das MPRDS sofort eine Entscheidung treffen: muss das Fahrzeug gestoppt werden oder kann eine Alternativ- Trajektorie berechnet und umgesetzt werden? Im weiteren Ablauf können eine optimierte

9 Trajektorie für die Fahrzeuge im entsprechenden Fertigungssegment generiert, Plausibilitätsprüfungen durchgeführt und angepasste Missionen berechnet werden. Die auf dieser Basis prognostizierte Produktionsverringerung wird an das MES gemeldet. 5. Realisierungskonzept Die Kommunikation auf den höheren, nicht zeitkritischen Ebenen der Pyramide wird teilweise schon heute mittels OPC (OLE - Object Linking and Embedding - for process control) realisiert [11]. OPC ist ein offener Kommunikationsstandard, der in der Industrieautomation und bei Informationssystemen für Prozessmanagement und betriebswissenschaftlichen Anwendungen eingesetzt wird. OPC ermöglicht die Benutzung einheitlicher Zugangsmethoden und Datenbeschreibungen für technologische Prozesse. Auf den unteren Ebenen des hierarchischen, verteilten Konzepts ist Echtzeitfähigkeit unverzichtbar aufgrund der erforderlichen Reaktionszeiten beispielsweise in Gefahrensituationen. Ford et al. [12] sehen zwei grundlegende Ansätze für hoch zuverlässige, echtzeitfähige Systeme Realtime CORBA und DDS. CORBA (Common Object Request Broker Architecture) ist ein Standard der Object Management Group (OMG) welcher dazu dient Funktionalitäten über ein System zu verteilen [13]. Der Standard Real-time CORBA der OMG beinhaltet unter Anderem vorhersagbares Speichermanagement. DDS (Data Distribution Service) ist ebenfalls ein Standard der OMG [14]. Dieser Ansatz basiert auf einer echtzeitfähigen, datenzentrierten Publish-Subscribe -Systemarchitektur (vgl. [15] - Bild 8). Anwendung 1 Herausgeber Anwendung 2 Abonnent THEMA 1 THEMA 2 Herausgeber Anwendung 3 Herausgeber Abonnent Anwendung 4 Abonnent Anwendung 5 Bild 8: Publish-Subscribe -Systemarchitektur [15] Hierbei können Klienten eines Systems gewisse Informationsbereiche (beispielsweise eine Temperaturinformation) abonnieren ( subscribe - Abonnent). Diese Informationsbereiche

10 werden dann von anderen Klienten bereitgestellt bzw. veröffentlicht ( publish - Herausgeber). Besondere Vorteile dieses Ansatzes sind das modulare Design, die lose Kopplung der Klienten, die offenen Schnittstellen und die Möglichkeit besondere Leistungsanforderungen zu garantieren ( Quality of Service ). Somit eignet sich der Ansatz sehr gut für die Realisierung der MPRDS-Ebene und der Ebenen unter dieser Ebene. Bild 9 zeigt ein mögliches Konzept für die Realisierung der MPRDS-Ebene. Datenbasis System Archiv OPC Gateway DDS Optimierungskernel Trajektorienkernel Prädiktionskernel Diagnosekernel Missionskernel Bild 9: Realisierungsmöglichkeit der Ebene MPRDS mittels DDS Das MPRDS realisiert mehrere unterschiedliche Funktionalitäten, welche unterschiedliche Algorithmen und komplexe Funktionsbausteine (als sog. Kernel) erfordern, beispielsweise für die Berechnung und Optimierung von Trajektorien mobiler Fahrzeuge. Zur Realisierung der Funktionalitäten müssen in diesem System Daten verschiedener Qualität und Quantität in Datenbanken gespeichert und bereit gestellt werden. Einen möglichen Ansatz zur Verknüpfung bildet der Standard DDS. Schon heute konnten mehre Implementierungen von DDS realisiert werden; DDS wird beispielsweise durch das US-amerikanische Verteidigungsministerium als verbindlicher Standard vorgegeben. Das Potential für die Realisierung kann damit als sehr hoch betrachtet werden. Durch diesen Service können die unterschiedlichsten Anwendungen und Datenbanken echtzeitfähig miteinander verbunden werden.

11 6. Zusammenfassung Im vorliegenden Beitrag wurden Arbeiten zur Analyse, Adaption und Integration fortgeschrittener Regelungs- und Diagnosesysteme für fahrerlose Transportsysteme beschrieben. Für diesen Einsatzzweck wurde ein hierarchisches, verteiltes Konzept vorgeschlagen und mit Anwendungsbeispielen beschrieben. Zur Realisierung dieser abstrakten Prinzipien müssen eine Reihe an Anforderungen beachtet werden. Zunächst muss ein zukünftiges System offene Schnittstellen zu den in allen Arten von Produktionsstätten bereits existierenden IT-Strukturen aufweisen. Auf den höheren Ebenen mit hohen Datendurchsätzen aber geringeren Anforderungen an die Geschwindigkeit kristallisiert sich OPC (OLE - Object Linking and Embedding - for process control) als möglicher Standard heraus. Die zentrale Ebene des entworfenen Konzeptes bildet ein System für Monitoring, Planung, Regelung und Diagnose (MPRDS). In diesem System vereinigen sich mehrer unterschiedliche Funktionalitäten, welche unterschiedliche Algorithmen und komplexe Funktionsbausteine für verschiedene Aufgaben erfordern, beispielsweise für die Berechnung und Optimierung von Trajektorien mobiler Fahrzeuge. Darüber hinaus müssen in diesem System Daten verschiedener Qualität und Quantität (von Konfigurationsinformation wie dem aktuellen Gewicht (mit Ladung) eines Fahrzeugs bis zu Beschreibungen der aktuellen und geplanter Missionen des Fahrzeugs) gespeichert und bereit gestellt werden. Schließlich ist schon in diesem Bereich aus Sicherheitsgründen Echtzeitfähigkeit gefordert. Einen möglichen Ansatz zur Verknüpfung unterschiedlichster Komponenten (Algorithmen und Funktionsbausteine als sog. Kernel ; Datenbanken, Aktoren und untergeordnete Systeme sowie eine Schnittstelle zu OPC) bildet der Standard DDS (Data Distribution Service). Auf dieser Basis wurde ein erstes Realisierungskonzept entworfen. Im Moment wird dieses Konzept prototypisch realisiert. 7. Literaturangaben [1] Schulze, L.; Lucas, M.; Runge, J.: Zukunftsprognosen für die FTS-Technik. In: Industrie-Forum Online Nr , [2] Seybold, monitoring, planning, control and diagnosis system for autonomous vehicles. Proceedings of the 8th Workshop on Advanced Control and Diagnosis, ACD 2010, Ferrara, Italy.

12 [3] Seybold, L., Krokowicz, J., Stetter R., Paczynski, A.: Control of independent mobile robots by means of advanced monitoring, diagnosis and prediction. Proceedings of the 8th Workshop on Advanced Control and Diagnosis, ACD 2010, Ferrara, Italy. [4] Seybold, L., Krokowicz, J., Stetter R.: Advanced Control and Diagnosis for Mobile Robots. In: Kluger, K.; Mache, E.; Pawliczek, R. (Eds.): Proceedings of the 6th Conference on Mechatronic Systems and Materials, MSM 20010, 5. to 8. July 2009, Opole, Poland (pp ). [5] Kleinmann, S.; Koscielny, J.; Koller-Hodac, A.; Paczynski, A.; Stetter, R.: Concept of an advanced monitoring, control and diagnosis system for positive displacement pumps. Proceedings of SysTol 2010, Oktober 2010 in Nizza. [6] Camacho, E., Bordons, C.: Model Predictive Control. Berlin: Springer, [7] Wang, Y., Boyd, S.: Fast Model Predictive Control using Online Optimization. In: Proceedings of the 17th World Congress. The International Federation of Automatic Control. Seoul, Korea, July 6-11, [8] Blanke, M., Kinnaert, M., Lunze, J., and Staroswiecki, M.: Diagnosis and Fault Tolerant Control. Berlin: Springer, [9] Isermann, R.: Fault Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance. Berlin: Springer [10] Witczak, M.: Modelling and Estimation Strategies for Fault Diagnosis of Non Linear Systems: From Analytical to Soft Computing Approaches. Lecture Notes in Control & Information Sciences. Berlin: Springer [11] Iwanitz, F., Lange, J.: OPC: Grundlagen, Implementierung und Anwendung. Heidelberg: Hüthig, [12] Ford, B.; Bull, P.; Grigg, A.; Guan, L.; Phillips, I.: Adaptive Architectures for Future Highly Dependable, Real-Time Systems. 7th Annual Conference on Systems Engineering Research 2009 (CSER 2009) [13] Object Management Group, Inc.: CORBA Basics. [14] Gerardo Pardo-Castellote. OMG data-distribution service: Architectural overview. In ICDCSW '03: Proceedings of the 23rd International Conference on Distributed Computing Systems, Washington, DC, USA, IEEE Computer Society. [15] Ryll, M.; Ratchev, S.: Towards a publish/subscribe control architecture for precision assembly with the Data Distribution Service. RTI-White-Paper Zugriff 2011.

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