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1 Fraunhofer IOSB [ Industrie 4.0 ] Essay Industrie 4.0 Maschinenbau der Zukunft Industrial Smart Grids Fabrik der Zukunft Intuitive Interaktion Condition Monitoring & Diagnose ISSN

2 Impressum INHALT Herausgeber Prof. Dr.-Ing. Jürgen Beyerer Prof. Dr. Maurus Tacke Essay Redaktion Sibylle Wirth Layout und graphische Bearbeitung Christine Spalek Seite 4 Industrie 4.0 Rainer Glatz, Geschäftsführer VDMA Druck E&B engelhardt und bauer Karlsruhe Anschrift der Redaktion Themen Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Fraunhoferstr Karlsruhe Telefon Fax Seite Seite 6 8 Maschinenbau der Zukunft Olaf Sauer Industrial Smart Grids Jürgen Jasperneite, Peter Bretschneider Fraunhofer IOSB Karlsruhe 2013 ein Institut der Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V. München 14. Jahrgang ISSN Bildquellen Seite Seite Seite Interoperabilität, MES als Datendrehscheibe in der Fabrik der Zukunft Miriam Schleipen Effiziente Qualitätskontrolle durch Gestensteuerung Britta Widmann, Alexander Schick Condition Monitoring & Diagnose Christian Frey, Oliver Niggemann Personen Fotos: indigo Werbefotografie Manfred Zentsch, Volker Steger Seite 4 DFKI Seite 5 VDMA Seite 10 MEV Alle andere Abbildungen: Fraunhofer IOSB Nachdruck, auch auszugsweise, nur mit vollständiger Quellenangabe und nach Rücksprache mit der Redaktion. Belegexemplare werden erbeten. Industrie 4.0 2

3 Liebe Freunde des IOSB, Editorial dieses Heft steht unter dem Leitthema der Vierten Industriellen Revolution für die produzierende Industrie, Forschung und Verbände ist dieses eines der aktuellen Trendthemen. In seinem Essay über Industrie 4.0 spannt Rainer Glatz vom VDMA den Rahmen auf: Er verdeutlicht, dass gerade der deutsche Maschinen- und Anlagenbau vor großen Herausforderungen, gleichzeitig aber auch großen Chancen steht. Die in Industrie 4.0 relevanten Themen bieten dem Maschinen- und Anlagenbau neue Möglichkeiten, um sich mit innovativen IKT-basierten Leistungen rund um ihre Maschinen nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Gerade der Einsatz von IKT ermöglicht es Produktionsunternehmen, Energiebedarf und -verbrauch durchgängig zu überwachen und zu steuern. Erst diese Transparenz schafft neue Möglichkeiten, den Ressourceneinsatz durch die Kombination von Automatisierungs- und Energiemanagement-Know-how zu optimieren, wie Jürgen Jasperneite und Peter Bretschneider erläutern. Prof. Dr.-Ing. habil. Jürgen Beyerer Die zunehmende Vernetzung von IKT-Komponenten in der Industrie 4.0 bedarf interoperabler Lösungsbausteine für die drei Dimensionen der Integration horizontale Integration auf den einzelnen Hierarchieebenen einer Fabrik, ebenenübergreifende vertikale Integration und die Integration über den Lebenszyklus, d. h. von der Entstehung einer Automatisierungslösung bis zu deren Betrieb. Aus Sicht produktionsnaher IT-Systeme (MES) beleuchtet Miriam Schleipen diese Zusammenhänge. Neue Technologien wie die Gestenerkennung und -steuerung ermöglichen neue Bedienkonzepte von Maschinen und verketteten Anlagen. Die bisherige Interaktion mit Maus und Tastatur kann ganz oder teilweise abgelöst werden, sodass auch Anwender ohne Computerkenntnisse intuitiv mit Maschinen zusammenarbeiten können. Alexander Schick deckt die Potenziale neuer Interaktionstechnologien für die Fabrik auf. Dezentrale Intelligenz in Maschinenkomponenten bringt es mit sich, dass die relevanten Prozessgrößen und Produkteigenschaften inline, d. h. mit der Geschwindigkeit des laufenden Prozesses, erfasst und zur Maschinen- und Anlagenüberwachung und Prozessoptimierung verwendet werden können. Dies setzt voraus, dass für Prozesse und Produkte geeignete Sensoren eingesetzt und zur Datenauswertung vernetzt werden und dass Prozesse mit ihren Parametern und ihrer Dynamik modelliert vorliegen. Unsere aktuellen Ansätze dazu beschreiben Christian Frey und Oliver Niggemann. Prof. Dr. Maurus Tacke Ziel aller unserer Anstrengungen ist es, die industrielle Basis in Deutschland zu stärken. Dabei liegt unser Schwerpunkt darauf, Produktions- und Informationstechnik immer stärker zu verschmelzen und damit die Potenziale von Informations- und Kommunikationstechnologien für den Einsatz in der Fabrik von morgen voll auszuschöpfen. Karlsruhe, im März 2013 Prof. Dr.-Ing. Jürgen Beyerer Prof. Dr. Maurus Tacke 3 Industrie 4.0

4 Essay INDUSTRIE 4.0 DIE INFORMATIONS DURCHDRINGT DIE PRODUKTION Die IT ist in der Domäne Produktion bereits angekommen. Quelle DFKI Der deutsche Maschinen- und Anlagenbau rüstet erfolgreich weltweit Produktionsstätten und Fabriken aus.»made in Germany«steht seit Jahrzehnten für die Qualität deutscher Ingenieurleistungen. KONTAKT Dipl.-Inform. Rainer Glatz, VDMA Leiter der Abteilung Informatik; Geschäftsführer der Fachverbände Elektrische Automation und Software sowie der Arbeitsgemeinschaft Produktund Know-how-Schutz; Leiter der Geschäftsstelle Industrie 4.0 Allerdings stehen die deutschen Maschinenbauunternehmen und ihre Ingenieure zunehmend im internationalen Wettbewerb - mit dem bekannten Druck hinsichtlich Preis, Zeit, Qualität und vor allem Kosten. Gleichzeitig ist Deutschland führend bei software-intensiven Eingebetteten Systemen, die sich zunehmend mit Hilfe von Internet-Technologien vernetzen, Daten austauschen und ohne die viele alltägliche Geräte und Maschinen in der Fertigung nicht mehr auskommen. Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) durchzieht also immer stärker alle Hierachieebenen der industriellen Produktion: vom Sensor über Maschinenkomponenten, Maschinen und deren Steue- rungen bis hin zu verketteten Anlagen und unternehmensübergreifenden Wertschöpfungsketten. IKT-KOMPETENZ BENÖTIGT Um die hohen produktionsspezifischen Anforderungen zu erfüllen, muss die zweifellos erforderliche IKT-Kompetenz um produkt- und prozessspezifisches Know-how ergänzt werden: Ingenieure, Informatiker und Automatisierungsspezialisten müssen stärker als bisher zusammenarbeiten und sich gegenseitig verstehen lernen, um die IKT-bezogenen Herausforderungen der Zukunft zu lösen. Damit ist eines der Hauptziele der vierten industriellen Revolution schon skizziert: die deutsche Industrie und ihre Industrie 4.0 4

5 - UND KOMMUNIKATIONSTECHNIK Komplexe Prozesse werden in der virtuellen Welt geplant und geübt. Quelle VDMA vorwiegend anwendungsorientierte Forschung schafft es, IKT mit den klassischen Ingenieurdisziplinen zu verbinden, um aus dieser Symbiose Innovationspotentiale auszuschöpfen. Deutschland hat hierfür beste Voraussetzungen, da alle relevanten Stakeholder aus Wissenschaft und Wirtschaft vor Ort sind. ZUKUNFTSPROJEKT DER BUNDESREGIERUNG Die Bundesregierung hat deshalb Industrie 4.0 zu einem ihrer Zukunftsprojekte erklärt. Wirtschaft, Wissenschaft, Verbände und Gewerkschaften arbeiten eng zusammen, um Deutschland zu einem Leitanbieter und Leitmarkt neuer Technologien für die Fabrik der Zukunft zu machen. Im Rahmen von Industrie 4.0 sollen die großen Herausforderungen des Produktionsstandortes Deutschland angegangen werden: 1. die Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands trotz seines Hochlohn- Charakters zu erhalten, 2. Ressourcen- und Energieeffizienz in der Industrie stärker als bisher zu verankern und auch als Planungsgröße selbstverständlich zu machen, 3. Lösungen für den anstehenden demografischen Wandel und dessen Folgen für altersgerechte Arbeitsplätze in der Fertigung bereit zu stellen, 4. unsere Produktionsbetriebe aktiv in Teilnehmer der Wissensgesellschaft umzugestalten. In Industrie 4.0 werden Lösungen benötigt, um das Wissen aus allen Phasen der Produktentwicklung und Produktentstehung zu bündeln und besser als heute für nachfolgende Entwicklungen zu nutzen. KOOPERATION DER VERBÄNDE Drei führende Industrieverbände wollen das Thema Industrie 4.0 gemeinsam voranbringen. BITKOM, VDMA und ZVEI haben unterstützt durch ihre jeweiligen Präsidien dafür eine gemeinsame Geschäftsstelle gegründet. Die»Plattform Industrie 4.0«soll im April ihren operativen Betrieb aufnehmen. Ihr Sitz ist in Frankfurt am Main, ein gemeinsames Informationsportal wird im Internet eingerichtet. Die Initiative soll das»zukunftsprojekt Industrie 4.0«der Hightech-Strategie der Bundesregierung weiterführen und den Industriestandort Deutschland stärken. Industrie 4.0 hat nach Ansicht der drei Verbände eine herausragende Bedeutung für die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie. 5 Industrie 4.0

6 Themen MASCHINENBAU DER ZUKUNFT KONTAKT Dr.-Ing. Olaf Sauer Geschäftsfeld Automatisierung Fraunhofer IOSB Karlsruhe Telefon IN GERMANY«STEHT FÜR QUALITÄT DEUTSCHER INGENIEURLEISTUNGEN. ABER REICHT DAS NOCH? Der deutsche Maschinen- und Anlagenbau rüstet weltweit erfolgreich Produktionsstätten und Fabriken aus. Allerdings stehen die deutschen Maschinenbauunternehmen und ihre Ingenieure zunehmend im internationalen Wettbewerb mit dem bekannten Druck hinsichtlich Kosten bzw. Preis, Zeit und Qualität. Inzwischen haben beispielsweise chinesische Anbieter einen Teil des Werkzeugmaschinenmarktes gewonnen vor allem im unteren Segment für Standardmaschinen. Nach den aktuellen Zahlen des VDMA aus dem Jahr 2012 lieferten chinesische Hersteller im Jahr 2011 Maschinen im Wert von rd. 563 Mrd. Euro, deutsche dagegen für 221 Mrd. Euro. Ohne Zusatzleistungen werden deutsche Hersteller nicht mehr auskommen. Zusatzdienste binden Kunden und bieten ihnen zusätzlichen Nutzen über die reine Maschine hinaus. Beispiele sind der Zugriff auf die Anlagen über das Internet zu Wartungszwecken oder für Software-Updates. Aber diese Leistungen sind erst der Anfang. Es ist absehbar, dass Maschinen- und Anlagenbauer APPs rund um ihre Maschinen anbieten, so dass der Betreiber beispielsweise über mobile Geräte zugreifen oder ggfs. sogar die Anlage bedienen kann. Die Maschine könnte beispielsweise selbst Kennzahlen über ihre Verfügbarkeit berechnen. Sicher ist auf jeden Fall, dass diese zusätzlichen Leistungen die globale Wettbewerbsfähigkeit des deutschen Maschinen- und Anlagenbaus stärken. Hier besteht also noch Handlungsbedarf, zumal Software zukünftig zum eigenständigen Bestandteil des Produktportfolios werden wird mit den Herausforderungen eines professionellen Softwareentwicklungsprozesses, Qualitäts- Industrie 4.0 6

7 sicherung für Software, Modelle für Software-Wartung und -Service bis hin zur Anpassung der Vertriebsorganisation, die IKT-Produkte und deren Nutzen verkaufen kann. Der Prozess, um zu maschinennahen Zusatzleistungen zu kommen, ist vergleichbar mit dem Entwicklungs- und Herstellungsprozess einer Maschine oder Anlage. Insofern ist es für uns schon erstaunlich, dass auf Seiten der Software scheinbar eher nach dem Prinzip Versuch und Irrtum vorgegangen wird. Das Fraunhofer IOSB hat langjährige Erfahrungen beim Design, der Entwicklung sowie der Auslieferung und Einführung komplexer Software-Systeme in der produzierenden Industrie. Dass die einer Software zugrunde liegende Architektur maßgeblich die Leistungsfähigkeit und Lebensdauer der IT-Lösung bestimmt, haben wir schon in vielen Projekten für die verarbeitende Industrie immer wieder nachweisen und einbringen können. Software-Komponenten, z. B. Portale zum Fernzugriff auf Maschinen und Anlagen, sind heute komplexe und daher professionell zu konzipierende Lösungen, wobei die Codierung des reinen Softwareprogramms daran nur einen kleinen Anteil hat. Ich möchte unsere Unterstützung an zwei aktuellen Beispielen verdeutlichen: 1. Produktionsnahe IT-Systeme, die Maschinen und Anlagen im Betrieb mit Auftragsreihenfolgen versorgen bzw. von den Maschinen Daten gemeldet bekommen, entwickeln sich zu Datendrehscheiben in den Fabriken der Zukunft. Mit ihnen müssen sich Maschinenund Anlagen verbinden möglichst schnell und effizient. Für den Maschinenbauer heißt dies, seine eigene anlagennahe Visualisierung so zu konzipieren, In einer SmartFactory vernetzen sich auch die Maschinen, Anlagen und Werkstücke untereinander. dass sie schnell an ein übergeordnetes System angebunden und bei Bedarf erweitert werden kann. Über unser Know-how aus der Schnittstellen-Standardisierung, eigenen Visualisierungswerkzeugen und intelligenten Datenablagen für SPS-Bausteine bieten wir Maschinen- und Anlagenbauern konkrete Unterstützung an, um ihre Maschinen an übergeordnete Leit-und MES- Systeme anzubinden, Leitsysteme für verkettete Anlagen zu konzipieren oder ihre eigenen maschinennahen Leitsysteme in die MES-Landschaft ihrer Kunden zu integrieren. Beispielsweise haben wir schon gezeigt, dass die maschinennahe und übergeordnete Visualisierung zum großen Teil generiert werden kann und so Inbetriebnahmezeiten und -fehler reduziert werden. 2. Darauf aufbauend helfen wir dem Maschinenbau, die Maschine-Maschine- Kommunikation (M2M) zu ermöglichen bzw. zu verbessern. Mit der zugehörigen Softwarelösung reagiert die Maschine auf Befehle und erfüllt Aufgaben weitestgehend eigenständig, und entscheidendes Kennzeichen sie kann mit anderen Maschinen oder Komponenten in Kontakt treten. Deshalb wird in diesem Zusammenhang vom»internet der Dinge«gesprochen. Dazu zählen die Heizungsanlage, die sich von unterwegs aus über ein Mobilgerät bedienen lassen sollte, das Ablesen von Energieverbrauchsdaten einer Produktionsanlage oder ein Infrarotsender, der als Bewegungsmelder automatisch und gezielt ausgewählte Überwachungssysteme einschaltet und den Sicherheitsdienst mit Beobachtungen informiert. Das Internet der Dinge schafft also neue Möglichkeiten für Anwendungen im Maschinenbau wie das Condition Monitoring, die Fernwartung oder das dezentrale Energiemanagement und wird neue Architektur-, Kommunikations- und Informationsmanagementansätze erfordern. Nach allen Beobachtungen am Markt wird die zunehmende Digitalisierung die bisherigen Engineering-Prozesse im Maschinenbau Schritt für Schritt umkrempeln. Für uns ist das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 von größter Bedeutung. Sauer, O.: Informationstechnik in der Fabrik der Zukunft Fabrik 4.0. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb ZWF 12/2011, S Industrie 4.0

8 Themen INDUSTRIAL SMART GRIDS KONTAKT KONTAKT Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite Anwendungszentrum Industrial Automation (INA) Fraunhofer IOSB Lemgo Telefon Dr.-Ing. Peter Bretschneider Institutsteil Angewandte Systemtechnik Energie (NRG) Fraunhofer IOSB Ilmenau Telefon Abb. 1: In der Lemgoer Modellfabrik werden neue Verfahren zum energieoptimierten Betrieb in der Intralogistik erprobt. Eine nachhaltige Industrieproduktion erfordert einen effizienten Umgang mit Ressourcen und Energie. Der Verbrauch elektrischer Energie in industriellen Produktionsprozessen hatte 2011 einen Anteil von 46 Prozent am Gesamtverbrauch deutschlandweit (Quelle: BMWI). Industrial Smart Grids helfen nach dem Vorbild der intelligenten Energienetze dem Betreiber von technischen Systemen dabei, die Anlagenleistung und Effizienz kontinuierlich zu analysieren, zu verbessern und einen möglichst optimalen Arbeitspunkt anzustreben. Hierzu ist eine intelligente Vernetzung der Verbraucher, Erzeuger und Energiespeicher von grundlegender Bedeutung. So kann das Industrial Smart Grid sowohl für einen gleichmäßigeren Energieverbrauch durch ein aktives Lastmanagement in Prozessechtzeit, als auch für eine Verbesserung der Netzqualität durch Verringerung von Oberwellen sorgen. Das reduziert Energiekosten und verlängert gleichzeitig die Lebensdauer der in der Produktion eingesetzten elektronischen Geräte. Im Rahmen des BMBF-Spitzenclusters»Intelligente Technische Systeme Ostwestfalen-Lippe it s OWL«, dem derzeit größten Projekt in dem Zukunftsfeld Industrie 4.0, arbeitet das Fraunhofer- Anwendungszentrum Industrial Automation (IOSB-INA) in Lemgo zusammen mit Industrieunternehmen an intelligenten Optimierungsassistenten für den energieeffizienten Betrieb in der Intralogistik. Ein praktisches Beispiel dafür ist das Ein- und Auslagern von Waren in einem automatisierten Hochregallager, das eine Vielzahl von Verfahrachsen mit elektrischen Antrieben aufweist. Um neben dieser Grundfunktion auch eine energieoptimierte Betriebsführung durchführen zu können, muss ein Rechnermodell des Hochregallagers aus energie- und automatisierungstechnischer Sicht vorhanden sein. Dieses kann beispielsweise mit maschinellen Lernverfahren entstehen. Algorithmen der Selbstoptimierung übernehmen nun auf Basis dieses Modells wiederkehrend und in Echtzeit Aufgaben des Industrie 4.0 8

9 SPS-Programmierers, in dem sie das Ablaufverhalten der Verfahrachsen kontinuierlich derart anpassen, dass zum einen die Grundfunktion gewährleistet bleibt und gleichzeitig die gesetzten Energieziele erfüllt werden können. Solche Assistenzfunktionen sind ein Beispiel für intelligente technische Systeme mit einer Prognosefähigkeit: Wie in dem untenstehenden Bild zu sehen ist, basiert jede automatische Optimierung eines komplexen Systems auf einer Prognosefähigkeit: Nur durch die hypothetische Analyse der Auswirkung von Anlagenmodifikationen kann mittels einer gesteuerten Suche im Optimierungsraum eine gute Anlagenkonfiguration ermittelt werden. Abb. 3: Zusammenspiel von Produktionsleitsystem und Energiemanagementsystem. Eine Prognose der Auswirkung von Anlagenmodifikationen basiert im Allgemeinen auf einer Simulation eines Anlagenmodells, da gerade zeitbehaftete und komplexe Systeme wie Produktionsanlagen oft nicht durch formale Analyseverfahren analysierbar sind. Im IOSB-INA entsteht derzeit eine Toolbox, die die Techniken und Algorithmen für die Datenerfassung, Analyse und Optimierung zusammenführt. Hierdurch ensteht die ingenieurtechnische Grundlage für die Realisierung intelligenter Optimierungsassistenten im Bereich Industrial Smart Grids. Darüber hinaus werden im Rahmen dieser Thematik neuartige Möglichkeiten zur Erschließung von bisher ungenutzten Lastverschiebepotentialen untersucht. Diese werden benötigt, da mit dem zunehmenden Ausbau der Erneuerbaren Energien und mit den daraus resultierenden fluktuierenden Einspeisungen (z. B. Wind- und PV- Anlagen) zusätzliche Flexibilitäten für die Einhaltung des permanenten Gleichgewichts von Erzeugung und Bedarf erforderlich werden. Verschiene Studien, wie bspw. die dena-netzstudie II, weisen hierzu eine künftig benötigte Speicher- kapazität von ca. 1,5 TWh bei einer Speicherleistung von 13,1 GW aus, was in Bezug auf die derzeit installierte Speicherkapazität knapp eine Vervierzigfachung der heute verfügbaren Speicherkapazität bedeutet. Das Thema»Industrial Smart Grids«soll einen Beitrag zu innovativen Lösungen für das Zu- und Abschalten der Lasten möglichst ohne Einbußen für die Produktion untersuchen. Als mögliche Anwendungsfälle werden folgende favorisiert: 1. Maximierung der Eigenversorgung, 2. Bereitstellung von Regel- und Ausgleichsmöglichkeiten für das Netz, 3. Bereitstellung von Regel- und Ausgleichsmöglichkeiten für die EE-Direktvermarktung, 4. Minimierung des Energieverbrauchs. Zur Umsetzung der Demonstratoren wird eine bidirektionale Schnittstelle zwischen Netzleitsystem und Energiemanagement benötigt und im Rahmen des Projektes entwickelt (vgl. Abb. 3), um für die jeweilige Anwendungsdomäne eine flexible Lösung bereitstellen zu können. [1] Schriegel, Sebastian; Pethig, Florian; Jasperneite, Jürgen: Intelligente Lastverschiebung in der Produktionstechnik Ein Weg zum Industrial Smart Grid. In: VDE-Kongress Smart Grid 2012 Intelligente Energieversorgung der Zukunft, Stuttgart, November 2012 Abb. 2: Prinzip der Optimierungsassistenten. 9 Industrie 4.0

10 Themen INTEROPERABILITÄT, MES ALS DAT KONTAKT Dr.-Ing. Miriam Schleipen Informationsmanagement und Leittechnik (ILT) Fraunhofer IOSB Karlsruhe Telefon Die Informationstechnik bestimmt unser tägliches Leben, aber auch zunehmend die Produktion. Ohne die Hilfe produktionsunterstützender IT-Systeme kommt man heute und vor allem in Zukunft in der Produktion kaum noch aus. Ein typischer Vertreter solcher produktionsnaher IT-Systeme sind MES (Manufacturing Execution Systeme, [3]). Sie sind zum einen direkt an die Fertigungsebene und deren Automatisierungstechnik gekoppelt, um die Produktion zu überwachen und zu steuern. Zum anderen stehen sie aber ebenfalls in engem Dialog mit anderen MES, sowie den IT-Systemen aus der ERP-Ebene, um Informationen und Vorgaben aus diesen Systemen zu erfragen, aber auch um aggregierte Daten aus der Produktion weiterzureichen. Daher füllen sie die Rolle einer Daten- und Informationsdrehscheibe aus (siehe [2]) und müssen in dieser Funktion mit vielen anderen Systemen aus allen Ebenen der Architektur der industriellen Automatisierung kommunizieren. Im Kontext dieses Daten- und Informationsaustauschs spielt die Interoperabilität eine große Rolle. Interoperabilität geht einher mit der Interaktion verschiedener Systeme und deren Anwender. Es geht dabei nicht nur darum, die Daten auf effiziente Art und Weise auszutauschen, sondern ebenfalls um das Ziel, dass alle Kommunikationspartner die ausgetauschten Informationen verstehen und verarbeiten können. Bei der Interoperabilität lassen sich verschiedene Ausbau- oder Realisierungsstufen unterscheiden. Als Basis muss der physikalische Datenaustausch zwischen den Systemen gewährleistet sein. Dies ist heute in der Produktion bereits erreicht und wird häufig als Interoperabilität bezeichnet. Darüber hinaus müssen die Industrie

11 ENDREHSCHEIBE IN DER FABRIK DER ZUKUNFT Daten in eine für alle Kommunikationspartner verständliche Form gebracht werden. Dies können beispielsweise XML-Schemata oder andere Datenformate sein. Dabei spricht man von syntaktischer Interoperabilität. Ein Standard im Umfeld der Produktion ist die OPC Unified Architecture (OPC-UA, Weiterhin muss das in den strukturierten Daten enthaltene Wissen für alle Kommunikationspartner nutzbar sein. Wichtig dabei ist, dass nicht vorherige Absprachen diese Interpretationsmöglichkeit schaffen, sondern das Wissen gemeinsam genutzt werden kann. Dies wird als semantische Interoperabilität bezeichnet. Eine Unterscheidung lässt sich hierbei nochmals treffen, wenn man Kommunikationspartner innerhalb einer Domäne und die domänenübergreifende Kommunikation gesondert betrachtet. Ein aktueller Standard wird heute mit AutomationML (www.automationml.org) in die internationale Standardisierung getrieben. Eine Kombination aus beiden Standards OPC-UA und AutomationML ermöglicht das Erreichen einer semantischen Interoperabilität basierend auf Standards. MES müssen also Teil einer durchgängigen Tool-Landschaft sein und möglichst effizient und nahtlos mit anderen IT-Systemen in der Produktion zusammenarbeiten. Das Fraunhofer IOSB arbeitet seit 2006 an dieser Herausforderung. Dabei sind verschiedene Dimensionen zu betrachten. 1. MES müssen horizontal integriert sein, um Daten und Informationen mit MES anderer Hersteller innerhalb der MES-Ebene austauschen zu können. 2. MES müssen zwingend mit den IT- Systemen oder Automatisierungskomponenten der unter- bzw. überlagerten Ebenen kommunizieren können. Dies wird als vertikale Integration bezeichnet. 3. MES müssen über den Lebenszyklus einer Fabrik und der zugehörigen Produktionsanlagen integriert sein. MES sind dabei an die Digitale Fabrik gekoppelt, um von der Planung bis in den Betrieb durchgängige Daten und Informationen zu gewährleisten. Gleichzeitig steht die Automation 2020 laut VDI für»technik mit dem Menschen für den Menschen«(siehe [1]). Die beteiligten Personen müssen also bei der Integration und damit einhergehenden Mechanismen und Systemen berücksichtigt werden. Um die genannten drei Punkte effizient in der Praxis umsetzen zu können, sind also geeignete Mensch- Maschine-Schnittstellen bzw. eine geeignete Mensch-Technik-Kooperation zu etablieren. Abb. 1: Adaptivität und semantische Interoperabilität von Manufacturing Execution Systemen (MES). Literatur: [1] Thesenpapier der VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik»Automation Bedeutung und Entwicklung der Automation bis zum Jahr 2020«, Stand [2] Sauer, O.: Trends in Manufacturing Execution Systems. In: Huang, G.Q.; Mak, K.L.; Maropoulos, P.G.: Proceedings of the 6th CIRP-Sponsored International Conference on Digital Enterprise Technology, pp Springer, 2010 [3] VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik: VDI-Richtlinie 5600 Blatt 1, Fertigungsmanagementsysteme , Beuth Verlag, Industrie 4.0

12 Themen EFFIZIENTE QUALITÄTSKONTROLLE Abb. 1: Der Mitarbeiter inspiziert den Stoßfänger und sucht nach Fehlern im Lack. KONTAKT Dipl.-Inform. Alexander Schick Interaktive Analyse und Diagnose (IAD) Fraunhofer IOSB Karlsruhe Telefon FÜR PRODUKTIONSBETRIEBE IST DIE QUALITÄTSSICHERUNG DER PROZESSKETTE UNER- LÄSSLICH NUR SO LASSEN SICH PROBLEME FRÜHZEITIG ERKENNEN UND MEHR- KOSTEN SENKEN. Eine effiziente Art der Qualitätskontrolle für die Befundung lackierter Stoßfänger wurde zusammen mit der BMW Group entwickelt: Durch eine Zeigegeste können Mitarbeiter auf Karosserieteilen entdeckte Fehler ins Prüfsystem eingeben und dokumentieren. Das berührungslose Gestenerkennungs-Verfahren ermöglicht eine unmittelbare und intuitive Interaktion mit dem Prüfsystem direkt im dafür eingerichteten Lichttunnel. Dadurch wird der Prozess beschleunigt und Fehler vermieden. Akribisch nimmt der Qualitätsprüfer den Stoßfänger unter die Lupe und untersucht ihn auf Lackschäden schließlich dürfen nur einwandfreie Karosserieteile in die Endmontage gelangen. Findet er einen Fehler im Lack, genügt ein Fingerzeig, um den Mangel an das Prüfsystem weiterzuleiten, zu speichern und zu dokumentieren. Visuelles Feedback erhält der Mitarbeiter über einen Monitor, der eine 3D-Rekonstruktion des Stoßfängers anzeigt. Dies ist das Ergebnis eines gemeinsamen Projektes mit der BMW Group, in welchem die intelligente Gestensteuerung für die Anforderungen in der Qualitätssicherung weiterentwickelt wurde. Künftig soll sie aktuelle, zeitaufwändige Prüfverfahren ablösen. Bislang muss sich der Prüfer alle aufgespürten Fehler merken, seinen Arbeitsplatz verlassen, zum PC- Terminal gehen, mehrere Eingabemasken bedienen und dann die Position der Fehler sowie die Fehlerart festhalten. Das ist umständlich, zeitintensiv und Industrie

13 DURCH GESTENSTEUERUNG fehleranfällig. Die Gestensteuerung hingegen verbessert die Arbeitsbedingungen des Prüfers entscheidend und bewirkt eine deutliche Zeitersparnis der Mitarbeiter kann am Arbeitsplatz stehen bleiben und direkt mit dem Untersuchungsobjekt interagieren. Ist der Stoßfänger in Ordnung, dann genügt eine Wischgeste, um dies dem System mitzuteilen. Im Schadensfall zeigt der Mitarbeiter auf die Position des Fehlers und bestimmt dadurch die Fehlerart und den Fehlerort. 3D-TRACKING ERFASST PERSONEN UND OBJEKTE IN ECHTZEIT Basis für die berührungslose Gestenerkennung sind 3D-Daten. Der komplette Arbeitsplatz muss daher zuvor in 3D rekonstruiert werden. Das umfasst sowohl den Menschen, als auch das Objekt, mit dem er sich beschäftigt. Wo befindet sich die Person, wie bewegt sie sich, was tut sie, wo ist das Objekt all diese Informationen sind erforderlich, um die Zeigegesten korrekt mit dem Stoßfänger verknüpfen zu können. Da nur auf 3D-Daten mit einer niedrigen Raumauflösung gearbeitet wird, ist dabei keine Identifizierung der Person möglich und deren Privatsphäre geschützt. Um die Gestensteuerung zu ermöglichen, wird ein 3D-Körpertracking eingesetzt, das die Körperhaltung der Person in Echtzeit erfasst. Auch das Karosseriebauteil wird»getrackt«. Die Anforderungen an die Hardware sind dabei gering: Ein Standard-PC sowie zwei Microsoft Kinect Systeme genügen, um die Rekonstruktion zu realisieren. Die entsprechenden Algorithmen, welche mehrere 2D- und 3D-Bilder fusionieren, wurden am Fraunhofer IOSB speziell für diesen Anwendungsfall entwickelt und auf die Anforderungen der BMW Group angepasst. Keimzelle für diese Technik ist der SmartControlRoom, in dem Personen ganz natürlich mit dem Raum interagieren. Sie können mit Zeigegesten entfernte Displays ohne Zusatzgeräte bedienen. Der Raum erkennt, welche Handlungen gerade stattfinden und bietet dazu die passenden Informationen und Werkzeuge an. Da die Gestenerkennung unabhängig von den Displays ist, kann diese auch in andere Anwendungen eingebunden werden, wie hier zur Interaktion mit»echten«gegenständen, also den Stoßfängern. Dabei spielt es keine Rolle, um welche Art von Gegenstand es sich handelt. Anstelle des Stoßfängers ließe sich z. B. auch ein anderes Bauteil tracken. Die Technologie lässt sich mit geringem Abb. 3: Der Stoßfänger wird in 3D getrackt. Dadurch kann der Mitarbeiter den Stoßfänger beliebig im Bereich der Befundung bewegen. Aufwand in bestehende Produktivsysteme integrieren. Über ein spezielles Interface-Modul konnte das Gestenerkennungs-System in das System der BMW Group nahtlos eingebunden werden. Im Januar 2013 wurde der Demonstrator im BMW Werk Landshut installiert. In Kooperation mit den Qualitätsprüfern vor Ort soll das System nun weiter verfeinert werden, bevor es in Zukunft seinen Einsatz in der Produktion findet. Text: Britta Widmann, Fraunhofer-Gesellschaft [1] Stiefelhagen, R., van de Camp, F., IJsselmuiden, J., Voit, M., Schick, A.: Videobasierte Wahrnehmung des Menschen und innovative Mensch-Maschine Interaktion - Anwendungen für Kontrollräume und Leitstellen. In Tagungsband Karlsruher Leittechnisches Kolloquium 2012 Abb. 2: Der Mitarbeiter erhält in einem GUI-Modul visuelles Feedback zu dem markierten Fehlerort. [2] Schick, A., van de Camp, F., IJsselmuiden, J., Stiefelhagen, R.: Extending Touch: Towards Interaction with Large-Scale Surfaces. In Proc. Interactive Tabletops and Surfaces Industrie 4.0

14 Themen CONDITION MONITORING & DIAG KONTAKT KONTAKT Dipl.-Ing. Christian Frey Mess-, Regelungs- und Diagnosesysteme (MRD) Fraunhofer IOSB Karlsruhe Telefon Prof. Dr.-Ing. Oliver Niggemann Anwendungszentrum Industrial Automation (INA) Fraunhofer IOSB Lemgo Telefon Abb. 1: Entwicklung vom Condition Monitoring zum Process Data Mining. VON CONDITION MONITORING ZU PROCESS DATA MINING Die Überwachung und Analyse technischer Prozesse erlebt gegenwärtig einen Boom - neben der Selbstkonfiguration und der Selbstoptimierung ist es eines der Hauptanwendungsfelder der gegenwärtig wichtigsten Initiative von Industrie und Politik im Bereich der produzierenden Industrie: Unter der Überschrift»Industrie 4.0«und»Cyberphysische Systeme«wird ein Technologiesprung angestrebt, um die Zukunft Deutschlands als Produktionsstandort zu sichern. Was bedeutet dies nun konkret für den Bereich der Überwachung und Analyse technischer Prozesse? Der avisierte Technologiesprung verdeutlicht sich an drei entscheidenden Punkten: (1) Es werden zukünftig Systeme betrachtet statt einzelner Aggregate; (2) Die rigide Aufteilung in diskrete und kontinuierliche Systeme mündet in einen ganzheitlichen Lösungsansatz für hybride Produktionsprozesse; (3) Der Mensch wird zukünftig als wichtiger unterstützender Anteil in die Automatisierung einbezogen. Hieraus ergeben sich weitreichende Konsequenzen für die Lösungsmethodik und die Anwendungsfelder: Punkt 1 zeigt, dass nun auch ganze Produktionsstraßen, Fabriken und räumlich verteilte Produktionsprozesse behandelt werden. Um dies zu leisten, müssen aber Methoden entwickelt werden, die mit zeitbehafteten, modularen Systemen umgehen können. Punkt 2 bedeutet, dass nicht mehr nur kontinuierliche oder diskrete Produktionsprozesse untersucht werden, sondern das Zusammenspiel von Prozess und Steuerung. Punkt 3 zielt auf selbstlernende Systeme und bessere Benutzerschnittstellen ab. Anstatt vom Benutzer komplexe Modelle des Prozesses als Analysegrundlage zu verlangen, sollen die Überwachungs-systeme den Prozess automatisch analysieren. Der Benutzer soll dann die aggregierten Analyseergebnisse in Form von verständlichen Informationen überall, z. B. auch auf mobilen Endgeräten, präsentiert bekommen. Industrie

15 NOSE zeitbehafteter Automat als Modellformalismus verwendet. In Phase 2 (Betriebsphase) werden die Prognosen von dem gelernten Modell mit den aktuellen Messungen in der Anlage verglichen. Weichen Prognose und Messungen signifikant voneinander ab, wird eine Anomalie angezeigt. Abb.2: Vorgehen bei der Entwicklung eines lernenden Anomalieerkennungssystems für hybride Produktionsanlagen. In dem am Fraunhofer IOSB-INA durchgeführten IGF-Projekt -Anubis- wird ein neuartiges Anomalie-Erkennungssystem für große, verteilte Produktionsanlagen entwickelt, welches suboptimale Energieverbräuche (z. B. aufgrund von Fehlern oder Verschleiß) automatisch erkennt. Das System soll dabei selbstständig den Normalzustand erlernen, d. h. der Benutzer muss nicht wie bislang üblich manuell den Verbrauch definieren. Hierzu werden Lernalgorithmen entwickelt, die ein Modell des Energieverbrauchs für hybride komplexe Produktionsanlagen automatisch auf Basis von Messdaten der Anlage generieren. Abbildung 2 zeigt das prinzipielle Vorgehen: In Phase 1 (Lernphase) wird ein Modell des Prozesses aufgrund der Messungen in der verteilten Anlage [1] erstellt. In Anubis wird ein hybrider, Kernelement dieses Verfahrens ist der neuartige Lernalgorithmus für hybride, zeitbehaftete Automaten zur Modellierung des Energieverbrauchs des Systems. Die Zustände des Automaten modellieren grundsätzliche Systemzustände (Modes), in denen der Energieverbrauch dann mittels klassischer Ansätze (z. B. Kalman-Filter, Neuronale Netze) gelernt wird. Kennzeichnend ist dabei, dass alle Zustände, Zustandsübergänge und Übergangsfunktionen erlernt werden [2]. Die ersten vielversprechenden Ergebnisse des Anubis Projektes zeigen die Leistungsfähigkeit der entwickelten Verfahren sowie deren Übertragbarkeit auf ein breites Anwendungsgebiet. Abb.3: Ein typischer gelernter hybrider Automat. Literatur: [1] Pethig, F.; Kroll, B.; Niggemann, O.: A Generic Synchronized Data Acquisition Solution for Distributed Automation Systems. In: 17 th International Conference on Emerging Technologies & Factory Automation (ETFA) Krakow, Poland, Sep 2012 [2] Niggemann, O.; Stein, B.; Vodencarevic, A.; Maier, A.; Kleine Büning, H.: Learning Behavior Models for Hybrid Timed Systems. In: Twenty-Sixth Conference on Artificial Intelligence (AAAI-12) Jul 2012, Toronto, Canda 15 Industrie 4.0

16 Karlsruhe Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Fraunhoferstraße Karlsruhe Telefon Fax Ettlingen Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Gutleuthausstr Ettlingen Telefon Fax Ilmenau Fraunhofer IOSB, Institutsteil Angewandte Systemtechnik AST Am Vogelherd Ilmenau Telefon Fax Lemgo Fraunhofer-Kompetenzzentrum Industrial Automation INA Langenbruch Lemgo Telefon Fax Beijing Representative for Production and Information Technologies Unit 0610, Landmark Tower II 8 North Dongsanhuan Road Chaoyang District Beijing, PR China Telefon Fax

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