Scientific Automation erhöht Zuverlässigkeit

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1 Titelthema Aufsatz Automatisierung, Engineering, Forschung Scientific Automation erhöht Zuverlässigkeit Integration von Condition Monitoring in die Automatisierungstechnik P. Dresselhaus, U. Frank, J. Papenfort Anlagenbauer sind einem hohen Wettbewerbsdruck ausgesetzt. Zur Steigerung der Produktivität, Zuverlässigkeit und Ressourceneffizienz ihrer Anlagen sehen sie eine moderne Automatisierungstechnik als einen der großen Stellhebel an. Fokus der Arbeiten des it`s OWL - Spitzencluster-Leitprojekts ScAut ist die Integration von ingenieurwissenschaftlichen und mathematischen Methoden sowie Techno - logien in die Automatisierungstechnik zusammengefasst unter dem Begriff Scientific Automation. Scientific Automation raises Reliability - Integration of Condition Monitoring in the Automation Technology There is a high competitive pressure on plant manufacturers. For enhancing the efficiency, reliability and sustainability of their plants the manufacturers regard modern automation technology as an im - portant lever. The it s owl project ScAut of the best cluster competition focuses the integration of engineering und mathematical methods and technologies in the automation technology. This is called Scientific Automation. 1 Neue Ansätze bei der Automatisierungstechnik steigern die Wettbewerbsfähigkeit in der Produktion Aufgrund des steigenden Wettbewerbsdrucks und dem bewussten Umgang mit spürbar knapper werdenden Ressourcen sind Anlagenhersteller bemüht, immer produktivere, verläss- Dipl.-Ing. Pascal Dresselhaus Dr.-Ing. Ursula Frank Dr.-Ing. Josef Papenfort Beckhoff Automation GmbH Eiserstr. 5, D Verl Tel. +49 (0)5246 / , oder -277 Fax +49 (0)5246 / Internet: Danksagung Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Spitzenclusters Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe (it s OWL) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren. lichere und energieeffizientere Fertigungs- und Montage - anlagen zu entwickeln. Nicht untypisch sind daher beispielsweise Forderungen der Anlagenhersteller nach Produktivitätssteigerungen von 8 %, einer Minderung des Energieverbrauchs um 10 % und einer Steigerung der Lebensdauer der eingesetzten Werkzeuge um 30 % bis 40 %. Diese Ziele lassen sich nur erreichen, wenn die Anlagen bis in ihren Grenzbereich gefahren werden können. Genau hier greift das Forschungsverbundprojekt ScAut Scientific Automation Integration von ingenieurwissenschaftlichen Erkenntnissen in die Standardautomatisierung. Das Projekt ScAut startete Mitte 2012 und ist eines der drei Leitprojekte des Spitzenclusters it`s OWL. Schwerpunkt des Spitzenclusters it`s OWL sind technische Systeme mit inhärenter Teilintelligenz, die auf veränderte Umweltbedingungen reagieren, ihr Verhalten selbstständig sowie situationsgerecht anpassen und mit anderen technischen Systemen kommunizieren, verhandeln und kooperieren. Die Intelligenz dieser Systeme wird durch die stetige Integration neuer Funktionen erreicht. Realisiert werden diese Funktionen mithilfe zusätzlicher Elektronik, Software, Regelungs- und Steuerungstechnik sowie Sensorik also Automatisierungstechnik. Die Integration von ingenieurwissenschaftlichen und mathe - matischen Methoden, Verfahren sowie Technologien direkt in die Steuerung wird unter dem Begriff Scientific Automation zusammengefasst. Im Projekt ScAut werden komplexe mathematische Analyse-, Optimierungs- und Auswertmethoden (zum Beispiel Selbstoptimierung, Lernverfahren, Mehrzieloptimierung, Cyber Physical Systems [1 4]), verbesserte Methoden und Verfahren der Datenerfassung, -aufbereitung, -auswertung und -präsentation (intelligente Messtechnik und Bildverarbeitungssysteme) sowie anlagenübergreifendes Condition Monitoring in die Automatisierungstechnik inte - griert. Es entstehen Softwarebausteine und Hardwarekompo - nenten ( Lösungselemente ), die Dritten auf einer ScAut- Plattform zur Verfügung gestellt werden. Zudem stellt die Plattform für die Entwicklung und den Betrieb von intelli - genten Produktionsanlagen Entwicklungswerkzeuge sowie eine echtzeitfähige Laufzeitumgebung bereit. Die Entwicklung der Plattform erfolgt mit dem Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn. In Zusammenarbeit mit den Anlagenherstellern Hüttenhölscher Maschinenbau GmbH & Co. KG, IMA Klessmann GmbH Holzbearbeitungssysteme, Schirmer Maschinen GmbH sowie dem Küchenhersteller Nobilia-Werke J. Stickling GmbH & Co. KG werden die Anforderungen an die 192 wt Werkstattstechnik online Jahrgang 103 (2013) H. 3 Copyright Springer-VDI-Verlag GmbH & Co. KG, Düsseldorf

2 Bild 1. Entwicklung elektronischer Anlagensteuerungen Beckhoff Automation neuen Automatisierungslösungen erarbeitet, erprobt und im Betrieb validiert. Der Fachbeitrag grenzt Scientific Automation von bestehenden Ansätzen ab, erläutert die ScAut-Plattform und zeigt das Potential von Scientific Automation an dem im Projekt entwickelten Condition-Monitoring-Ansatz zum Wuchten von Spindeln auf. 2 Vergleich der Technologien Grundlage für Scientific Automation ist eine leistungsfähige CPU, wie sie in der PC-basierten Steuerungstechnik vorhanden ist. Heute und in Zukunft erlaubt es die stetig steigende Rechenleistung, mehr und mehr Aufgaben in die PC-basierte Steuerung der Maschine zu integrieren (Bild 1). Neben der klassischen Ablaufsteuerung werden bereits Bahnsteuerung und Antriebsregelung direkt auf dem PC gerechnet. In vielen Fällen wird aber die zur Verfügung stehende Rechenleistung schon gar nicht mehr ausgenutzt. Deshalb lässt sich die freie Rechenleistung bereits jetzt nicht nur zur reinen Steuerung, sondern auch zur Regelung, zum Messen und Überwachen nutzen. Die Überwachung erfolgt meist mithilfe eines Condition- Monitoring-Systems. Heutzutage kommen häufig dedizierte Systeme zum Einsatz, die parallel zur eigentlichen Steuerung arbeiten. Neben der oft eigenen Konfigurations- und Programmiersoftware bringen diese Systeme ihr eigenes Bussystem mit, um Messdaten über die angeschlossenen Sensoren zu erfassen. Durch die limitierte Anzahl an analogen und digitalen Eingangskanälen fehlt ihnen die Flexibilität. Auch die Korrelation mit Daten aus der normalen Steuerung kann nur durch aufwendige Querkommunikation mit erhöhtem Engineering-Aufwand realisiert werden. Die Alternative zu diesen Black Box -Systemen ist die Integration eines Condition-Monitoring-Systems in die eigentliche Maschinensteuerung. Dafür müssen zwei Bedingungen erfüllt sein: Die Steuerung muss ausreichend performant sein, um die teilweise komplexen Analyse-Algorithmen zusätzlich zu den Steuerungsaufgaben rechnen zu können. Das verwendete Feldbussystem muss den erforderlichen Datendurchsatz erlauben und einen hohen Determinismus aufweisen. Diese Anforderungen an das Feldbussystem erfüllt EtherCAT. EtherCAT ist nicht nur als Steuerungs-Feldbus, sondern auch als Messtechnik-Feldbus etabliert. Mit diesem ethernetbasierten, hochdeterministischen und schnellen Feldbusprotokoll sind komplexe Applikationen, beispielsweise die Integration von Condition Monitoring, realisierbar. Verantwortlich dafür ist das Funktionsprinzip von EtherCAT, das Nutzdatenraten von weit über 90 % mit Voll-Duplex-Fast-Ethernet und Buszykluszeiten von wenigen Mikrosekunden ermöglicht. Mit der EtherCAT-Oversampling-Technologie dem Zwischen - speichern von Werten direkt im EtherCAT Slave lassen sich Abtastraten weit über den eigentlichen Buszyklus hinaus steigern: Digitale Eingangsbusklemmen können bis zu eine Million Samples/Sekunde liefern und Analogsignale mit bis zu 100 khz abgetastet werden. Verteilte Uhren in den EtherCAT- Slaves ( Distributed-Clocks ) sorgen für eine netzwerkweit zeitlich synchronisierte Messwerterfassung. Der Jitter liegt dabei deutlich unter einer Mikrosekunde, meistens sogar unter 100 Nanosekunden. Dazu kommen die Flexibilität in der Netzwerktopologie und die Modularität der Busklemmen. So lässt sich jede Applikation individuell und damit kosten - optimiert verwirklichen. Die Automatisierungssuite TwinCAT 3 (The Windows Control and Automation Technology) von Beckhoff Automation realisiert nicht nur echtzeitfähige Steuerungen auf einem Industrie- oder Embedded-PC, sondern sie nutzt auch die heutigen Mehrkern-CPUs ideal aus (Bild 2). TwinCAT kann unterschiedliche Rechenoperationen auf verschiedene CPU-Kerne der Steuerung auslagern. So lässt sich beispielsweise ein Kern für die Maschinensteuerung und ein anderer Kern für die Condition-Monitoring-Applikation nutzen. Auch die Berechnung eines einzigen Algorithmus auf einem eigenen Kern ist möglich. Durchgängiges Engineering in einer Umgebung verringert die Kosten [2, 5] und gestattet einen durchgängigen modellbasierten Entwurf von der Konzipierung bis zur Implementierung. TwinCAT 3 ist so eine moderne Steuerungsplattform [6]. Copyright Springer-VDI-Verlag GmbH & Co. KG, Düsseldorf wt Werkstattstechnik online Jahrgang 103 (2013) H

3 BMBF Produktionsforschung Bild 2. Automatisierungssuite TwinCAT 3 Mit ihr lässt sich auf dem PC sowohl die Entwicklung als auch die Simulation technischer Systeme realisieren. Die PCbasierte Plattform stellt mit seinen leistungsfähigen Prozessoren eine Hardwareplattform zur Verfügung, die es grundsätzlich zulässt, auch große Projekte komfortabel zu ent- Beckhoff Automation wickeln, indem Maschinen und Steuerungen simultan und wechselseitig entwickelt werden können [7]. In der Praxis sehen die Entwicklungsschritte jedoch bislang anders aus, da der Entwurf von Bewegungs- und Steuerungsfunktionen in der Automatisierungstechnik üblicherweise weitgehend iso- Bild 3. Scientific Automation-Plattform 194 wt Werkstattstechnik online Jahrgang 103 (2013) H. 3 Beckhoff Automation Copyright Springer-VDI-Verlag GmbH & Co. KG, Düsseldorf

4 liert vom Anlagenentwurf stattfindet. Der Grund hierfür liegt darin, dass viele Industriesteuerungssysteme nach wie vor hinsichtlich eingesetzter Software und Hardware nur eine geringe Kompatibilität zu den Entwicklungswerkzeugen anderer Domänen aufweisen [8]. Erschwerend kommt hinzu, dass etablierte Entwicklungswerkzeuge zwar Teilaspekte bei der Entwicklung intelligenter Systeme wie Modellierung, Simulation und Optimierung von Ablauf- oder Antriebssteuerungen unterstützen; Methoden, Verfahren und Technologien zur Realisierung von beispielsweise Selbstoptimierung, Mehrzieloptimierung, Lernverfahren oder Condition Monitoring werden aber aktuell in Entwurfsumgebungen für Automatisie - rungssysteme nicht ausreichend berücksichtigt. 3 Scientific Automation-Plattform Bild 4. Zustandsautomat zu dem Funktionsblock Wattmeter Ziel des Projekts ScAut ist das Bereitstellen einer Scientific Automation -Plattform für die Entwicklung und den echtzeitfähigen Betrieb von intelligenten, wandlungsfähigen Produktionsanlagen (Bild 3). Die Plattform stellt Scientific Automation-Lösungselemente in Form von Hardware- und Softwarekomponenten, Architekturen von Scientific Automation- Systemen, Entwicklungswerkzeuge, eine echtzeitfähige Laufzeitumgebung und eine Methodik bereit. Die Intelligenz und Wandlungsfähigkeit von Produktionsanlagen wird durch den Einsatz von Scientific Automation deutlich steigen. Zur Realisierung dieser Eigenschaften müssen die Anlagen modular aufgebaut sein und offene, standardisierte Schnittstellen enthalten. Entsprechend bestehen intelligente Produktionsanlagen aus Modulen wie Bearbeitungseinheiten, Transportund Handhabungsmodulen. Diese Module enthalten wiederum mechanische Bauteile, Aktoren, Stelleinrichtungen, Kompo - nenten der Messtechnik sowie Steuerungstechnik, zum Beispiel PC-basierte Steuerungstechnik bestehend aus einem Industrie-PC, Automatisierungssoftware und Feldbuskompo - nenten. Die Automatisierungssoftware umfasst Module für die Ablaufsteuerung, die Bahnsteuerung und die Antriebsrege - lung. Die Module und Komponenten können als Lösungselemente aufgefasst werden. Im Projekt ScAut werden ingenieurwissenschaftliche und mathematische Methoden, Verfahren sowie Technologien erforscht, die für deren Umsetzung notwendigen Softwareund Hardwarekomponenten spezifiziert und als Scientific Automation-Lösungselemente in Baukästen zur Verfügung gestellt. Zukünftige intelligente, wandlungsfähige Produk - tionssysteme bestehen somit aus bereits vorliegenden Lösungselementen (wie Ablaufsteuerung, NC-Steuerung oder Energie-Messklemme) und Scientific Automation-Lösungs - elementen, zum Beispiel einem Condition-Monitoring-System oder einer Softwarekomponente zur Mehrzieloptimierung. Verantwortlich für die Entwicklung der ScAut-Plattform sind die Beckhoff Automation GmbH sowie die Universität Paderborn. Sie werden dabei unterstützt durch die it`s OWL- Cluster-Querschnittsprojekte. In den Cluster-Querschnittsprojekten stellen die an dem Spitzencluster it`s OWL beteiligten Hochschulen Universität Bielefeld, Universität Paderborn, Hochschule Ostwestfalen-Lippe und der Fachhochschule Bielefeld Studienort Gütersloh sukzessiv eine um - fassende Technologieplattform und eine breite Basis an Erfahrungswissen zur Verfügung. Sie beraten bezüglich einzu - setzender Methoden, Verfahren und Technologien und unterstützen bei der Umsetzung der Plattform. Die Pilotanwendungen der Unternehmen Hüttenhölscher Maschinenbau GmbH & Co. KG (Montage- und Fertigungsanlangen), IMA Klessmann GmbH Holzbearbeitungssysteme (Holzbearbeitungsmaschi - nen), Schirmer Maschinen GmbH (Profilbearbeitung) sowie der Küchenhersteller Nobilia-Werke J. Stickling GmbH & Co. KG werden die Leistungsfähigkeit der Plattform zeigen. 4 Scientific Automation-Lösungselemente für das Condition Monitoring Im Projekt ScAut werden Lösungselemente für die unterschiedlichsten Anwendungsbereiche bereitgestellt. Ein wichtiger Anwendungsbereich ist die Aufbereitung von Signalen zum Beispiel für die Nutzung in Condition Monitoring-Systemen. Erforderlich hierfür sind zum einen materielle Lösungselemente wie Busklemmen, die Daten mit hoher Auflösung und Frequenz aufnehmen, mit Zeitstempeln versehen und Störgrößen herausfiltern. Zum anderen kommen immaterielle Lösungselemente in Form von Software zum Einsatz: Typische Beispiele sind die Fast-Fourier-Transformation, die Hilbert- Copyright Springer-VDI-Verlag GmbH & Co. KG, Düsseldorf wt Werkstattstechnik online Jahrgang 103 (2013) H

5 Bild 5. Hauptprogramm für das Wuchten Einhüllende oder digitale Filter. Die Algorithmen werden dazu in Funktionsblöcken gekapselt und als Lösungselement in Bibliotheken für die universelle Verwendung zur Verfügung gestellt. Viele Anwendungen im Bereich Condition Monitoring wie das Wuchten verlangen nach Filtern, die sowohl die Ampli - tude als auch die Phase eines sinusförmigen Signals bei einer bestimmten Frequenz in einer Mischspannung ermitteln können. Dies ist zum Beispiel mit dem Wattmeter-Verfahren möglich [9]. Das Verfahren wird als Funktionsblock Wattmeter implementiert. Dieser umfasst den in Bild 4 dargestellten Zustandsautomaten. Die auszuwertenden Messwerte werden in Form eines Zeigers auf ein Daten-Array übergeben, zusätzlich wird die Anzahl der in diesem Array verfügbaren Daten übertragen. Für die zeitliche Zuordnung von Referenzpuls und Schwingungsdaten benötigt der Funktionsblock die Werte der Zeitstempel einer Referenzpulserfassung und den nächsten Wandlungsbeginn sowie die Zykluszeit. 5 Anwendungsbeispiel Wuchten von Spindeln Die Anforderungen an moderne Fräsmaschinen und Bearbeitungszentren bezüglich Produktivität, Qualität, Langlebigkeit und Wirtschaftlichkeit steigen stetig. Daher kommen zunehmend Motorspindeln mit hohen Drehzahlen zum Einsatz. Um eine hohen Qualität der Bearbeitungsvorgänge sicherzustellen, müssen die Spindeln an sich rund sein und sie dürfen während des Bearbeitungsvorgangs nicht schwingen. Aufgrund der hohen Anforderungen an eine Frässpindel in Bezug auf Maßhaltigkeit, Rundlauf, Unwucht und Langlebigkeit werden diese nach der Herstellung zu 100 % geprüft, vermessen und gewuchtet. Dafür werden die Spindeln auf einem speziell angefertigten Prüfstand in Betrieb genommen und verschiedenen Tests unterzogen. Bisher erfolgt das Wuchten üblicherweise über ein Standalone-Gerät. Mithilfe von Scientific Automation lässt sich der Wuchtvorgang inklusive der dazu notwendigen Messtechnik direkt in die Steuerung des Spindel-Prüfstands integrieren. Basis hierfür ist der Einsatz einer PC-basierten Steuerungstechnik bestehend aus einem Industrie-PC, dem EtherCAT- Feldbus, Busklemmen und der Automatisierungssuite Twin- CAT3. Mithilfe der Technologien Oversampling und Dristibuted Clocks können die Systemdaten sehr präzise aufge - nommen, zeitlich zueinander in Relation gesetzt und ausgewertet werden. Grundsätzlich erfolgt das Wuchten von Spindeln in mehreren Schritten. Zuerst werden der Schwingungssensor (Encoder) und die Spindel aufeinander abgestimmt. Danach wird der Prüfstand kalibriert. Dazu werden mehrere Testläufe mit und ohne Testgewichte durchgeführt. Schließlich erfolgt das Wuchten. Auftretende Fehler werden erfasst und analysiert. Die Kalibrierung muss nur vor dem Prüfen neuer Spindeltypen erfolgen. Ansonsten lassen sich die Einstellungen bestehen - der Messrouten übernehmen. Bild 5 zeigt die Struktur des Hauptprogramms für das Wuchten. Zur Erfassung der Unwucht müssen die Schwingungen der Spindel erfasst und drehfrequente Schwingungen heraus - gefiltert werden. Hierbei ist die Amplitude das Maß für die Unwucht und die Phasenlage gibt die räumliche Lage der Unwucht an. Diese Filterung wird mit dem ScAut-Lösungselement Wattmeter vorgenommen. Dazu wird der ScAut-Funktionsblock Wattmeter in das Hauptprogramm integriert. Nach Durchführung eines Wuchtvorgangs werden die Ergebnisse entsprechend Bild 6 dargestellt. Neben den Anga - ben zu der gemessenen Schwingung wie Schwinggeschwin - digkeit und Schwingbeschleunigung werden die Phasenlage der Unwucht, das notwendige Ausgleichsgewicht sowie die Ausgleichsposition angegeben. Die ersten Ergebnisse zeigen, dass mit dem vorgestellten System bei einer geringeren Anzahl von Messläufen ein besseres Ergebnis mit geringeren Restunwuchten erzielt werden kann. Folglich werden qualitativ hochwertigere Spindeln bei 196 wt Werkstattstechnik online Jahrgang 103 (2013) H. 3 Copyright Springer-VDI-Verlag GmbH & Co. KG, Düsseldorf

6 Bild 6. Auswertung eines Wuchtvorgangs einem geringen Aufwand weniger Wuchtvorgänge und einfacheres Engineering durch integrierte Lösung erreicht. 6 Ausblick Mit der Erweiterung der Automatisierungstechnik um Scientific Automation das heißt um Verfahren und Techno - logien wie Selbstoptimierung, Lernen, Condition Monitoring, komplexe Analysen und Auswertungen können Produktionsanlagen in die Lage versetzt werden, intelligent auf sich ändernde Produktionsbedingungen zu reagieren und ihr Verhalten situationsgerecht anzupassen. Das führt zu drastischen Energieeinsparungen, reduziert die Werkzeugabnutzung und wie im Beispiel des Wuchtens können die Wuchtvorgänge schneller, präziser und mit einfacherem Engineering durchgeführt werden. In den nächsten vier Jahren werden im Rahmen des Projekts ScAuts weitere Scientific Automation-Lösungen erforscht und in einer Scientific Automation-Plattform Dritten zur Verfügung gestellt.? Kontaktdaten Projektträger Dipl.-Ing. Thomas Rosenbusch Projektträger Karlsruhe Produktion und Fertigungstechnologien (PTKA-PFT) Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Hermann-von-Helmholtz-Platz 1 D Eggenstein-Leopoldshafen Tel. +49 (0)721 / Fax +49 (0)721 / Internet: Literatur [1] Broy, M. (Hrsg.): Cyber-Physical Systems Innovation durch softwareintensive eingebettete Systeme. Berlin: Springer-Verlag 2010 [2] Gausemeier, J.; Rammig, F. J.; Schäfer, W. (Hrsg.): Selbstoptimierende Systeme des Maschinenbaus Definitionen, Anwendungen, Konzepte. HNI-Verlagsschriftenreihe, Band 234, Paderborn, 2009 [3] Westkämper E.; Zahn E. (Hrsg.): Wandlungsfähige Produktionsunternehmen Das Stuttgarter Unternehmensmodell. Berlin: Springer Verlag 2009 [4] Schmitt, R. et al.: Selbstoptimierende Produktionssysteme. In: Brecher, C. (Hrsg.): Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer. Berlin: Springer-Verlag 2011 [5] Vogel-Heuser, B.; Braun, S.; Kormann, B.: Implementation and evaluation of UML as modeling notation in object oriented software engineering for machine and plant automation. In: 18th World Congress of International Federation of Automation Control (IFAC), Milano, Italy, 2011 [6] Papenfort, J.: Effektives Software-Engineering. elektro automation (2012) Nr. 11 S [7] Papenfort, J.: Steuerung und Motion Control auf dem PC, geht das? In: Krammer, E. (Hrsg.): Automatisierungstechnik aktuell Ausgabe 2005 Trends, Produkte und Entscheidungshilfen. Oldenbourg-Industrie, München, 2005 [8] Haufe, J.; Schneider, P.; Donath, U.; Reitz, S.: Simulationsgestütztes Prototyping und Optimierung von Maschinensteuerungen. Advances in Simulation and Logistics Applications. Stuttgart: Fraunhofer-IRB-Verlag 2008 [9] Lingener, A.: Auswuchten Theorie und Praxis. Berlin: Springer-Verlag 2007 Copyright Springer-VDI-Verlag GmbH & Co. KG, Düsseldorf wt Werkstattstechnik online Jahrgang 103 (2013) H

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