Vortrag Köln Was bedeutet das Smart in SmartFactory für die Automation? Oliver Niggemann

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1 Vortrag Köln Was bedeutet das Smart in SmartFactory für die Automation? Oliver Niggemann

2 Dank an

3 Dank an Dr. Alexander Maier Dr. Stefan Windmann Jens Eickmeyer Jens Otto Steffen Henning David Schaffranek Felix Specht Marta Fullen Dr. Matthias Fricke

4 Industrial Communications Industrial Image Processing Artificial Intelligence in Automation User Experience and Interaction Design Embedded Systems for Automation Cognitive Methods for Automation Usability Engineering J. Jasperneite init/ Fraunhofer IOSB-INA CIIT II CIIT I SmartFactoryOWL

5 SmartFactoryOWL

6 Spitzencluster it s OWL Luftfahrtcluster Hamburg Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe (it s OWL) Effizienz Cluster Logistik Ruhr Software Cluster BioEconomy Cluster Cool Silicon Saxony 15 Spitzencluster in Deutschland Cluster individualisierte Immunintervention CI3 Biotech-Cluster Rhein- Neckar BioRN Forum Organic Electronics Solarvalley Mitteldeutschland Medical Valley EMN Munich Biotech Cluster m4 6 MicroTec Südwest Elektromobilität Südwest MAI Carbon

7 Achatech: Smart Service Welt Abschlussbericht, 2015 Fraunhofer IOSB-INA

8 Industrial Internet Source: GE, Industrial Internet: Pushing the Boundaries of Minds and Machines, 2012

9 Industrie 4.0 Wandelbarkeit Ressourceneffizienz Benutzerfreundlichkeit J. Jasperneite init/ Fraunhofer IOSB-INA

10 Eine neue Struktur der Automation User Task-Specific HMI System Analysis Conceptual Interface Abstraction & Model Learning Real-time Big Data Platform Production Plant System Optimization System Synthesis Controller Controller Network

11 Eine neue Struktur der Automation User Task-Specific HMI System Analysis Conceptual Interface Abstraction & Model Learning Real-time Big Data Platform Production Plant System Optimization System Synthesis Controller Controller Network

12 Push-Faktor-Daten: Beispiele aus aktuellen Projekten Chemical Industry >5000 signals frequency 1 /min Manufacturing Industry >5000 signals frequency 1/ms Packaging >500 signals frequency 1/ms Wind Turbines >100 signals frequency 10/ms Agriculture Machines >1000 signals frequency 1/min Glas Production >1000 signals frequency 10/ms Adhesive Production >500 signals frequency 1/100ms Waste Recycling >5000 signals frequency 1/ms

13 Eine neue Struktur der Automation User Task-Specific HMI System Analysis Conceptual Interface Abstraction & Model Learning Real-time Big Data Platform Production Plant System Optimization System Synthesis Controller Controller Network

14 Nutzung und Anbindung von Big-Data Lösungen

15 Datenumfang Energietechnik Überwachung und Diagnose bei komplexen technischen Systemen: Bei 1000 Geräten fallen 3,5 GB pro Minute an BITKOM ( Big Data im Praxiseinsatz Szenarien, Beispiele, Effekte ,8 Zettabyte an Daten wurden im letzten Jahr erstmals weltweit produziert und Prognosen zufolge verdoppelt sich das Volumen alle zwei Jahre. BIG DATA Vorsprung durch Wissen Innovationspotenzialanalyse (Fraunhofer IAIS) 2010 fast 2 Exabytes neuer Daten in der verarbeitenden Industrie McKinsey, Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, Fraunhofer IOSB-INA

16 Ziel: Nutzen dieser Daten für datengetriebene Lösungsansätze

17 Eine neue Struktur der Automation User Task-Specific HMI System Analysis Conceptual Interface Abstraction & Model Learning Real-time Big Data Platform Production Plant System Optimization System Synthesis Controller Controller Network

18 EU Improve Project und die Rolle von Modellen Idea: Use Machine Learning to maintain continuously a model of the plant for the purposes of diagnosis, condition monitoring, predictive maintenance and optimization

19 Modelle und Anomalieerkennung

20 Modelle und Optimierung ode modifi ation Model

21 Modelle als Flaschenhals: Modelllernen Prof. Dr. Oliver Niggemann

22 Die Lösung: Modelllernen Prof. Dr. Oliver Niggemann

23 Die Lösung: Modelllernen Prof. Dr. Oliver Niggemann

24 Wind Energie Unsupervised Learning Environment Sensors Dimension Reduction Clustering Spectral Clustering Fraunhofer IOSB-INA DBSCAN

25 Forschungsthema Lernen Hybrider Zeitbehafteter Automaten J. Jasperneite init/ Fraunhofer IOSB-INA

26 Herausforderungen für das Maschinelle Lernen Die Systeme sind zeit- und zustandsbehaftet und können nur im Zeitverhalten analysiert werden Die System sind hybride Systeme Die Systeme zeigen probabilistisches Verhalten

27 Lösung: Lernen Hybride Zeitbehaftete Automaten Aufgrund der Größe des Zustandsraums müssen auch die Zustände minimiert werden

28 Lernalgorithmen BUTLA und HyBUTLA

29 BUTLA & HyBUTLA: Grundproblem Zustandsreduktion im Falle ausschließlicher Daten von Ok-Fällen T j v i p 1 event a T i v j p 2 event a Fraunhofer IOSB

30 BUTLA & HyBUTLA: Grundproblem Zeitverhalten Fraunhofer IOSB

31 Prof. Dr. Oliver Niggemann

32 Prof. Dr. Oliver Niggemann

33 Eigenschaften der Lernverfahren Weak Polynomial Identification in the Limit with Probability One: Lernen des richtigen Automaten A mit beliebig vielen Sampels n und einer einer polynomiellen Laufzeit in n Strong Polynomial Identification in the Limit with Probability One: Lernen des richtigen Automaten A mit einer Wahrscheinlichkeit >(1-δ), δ R mit n = f( A, 1/δ ) Samples (f polynomiell) und einer polynomiellen Laufzeit in n und 1/δ Probably Approximately Correct (PAC) Learning: Lernen des richtigen Automaten A mit einer beliebigen Wahrscheinlichkeit und einem begrenzten Fehler. Prof. Dr. Oliver Niggemann

34 Model Learning for Production Modules at Miele Miele plant: production of dishwashers interiors; collection of all available sensor, actuator signals Module Type Used Model Learning Algorithm Used Model Formalism hybrid automaton Application Scenario (e.g. Diagnosis, Optimization) Evaluation of the temporal anomaly detection based on the process step sequence the Miele plant IHU Development of a hierarchical machine structure are displayed in the sub-processes of the process steps Extensive analysis of the cyclical manufacturing process Optimization potential of up to 3% for the production of dishwashers interiors was analyzed hybrid automaton learned from real process data; normal and anormal behaviour of iteration anomaly detection, diagnosis, optimization, visualization Miele:

35 An Example from Lemgo: Model-Learning

36 An Example from Lemgo: Model-Learning Prof. Dr. Oliver Niggemann

37 Eine neue Struktur der Automation User Task-Specific HMI System Analysis Conceptual Interface Abstraction & Model Learning Real-time Big Data Platform Production Plant System Optimization System Synthesis Controller Controller Network

38 Die symbolische Ebene

39 Die symbolische Ebene

40 Die symbolische Ebene: OWL

41 Die symbolische Ebene: OWL

42 Die symbolische Ebene

43 Die symbolische Ebene

44 Eine neue Struktur der Automation User Task-Specific HMI System Analysis Conceptual Interface Abstraction & Model Learning Real-time Big Data Platform Production Plant System Optimization System Synthesis Controller Controller Network

45 Was ist unser Problem?

46 Selbstkonfiguration Fraunhofer IOSB-INA / Institut Industrial IT, Hochschule OWL Fraunhofer IOSB-INA / Institut für Industrielle Informationstechnik (init), Hochschule OWL

47 Wie läuft das heute?

48 Model-Based SW-Development Tool

49 Industrie 4.0, PnP, Industrial Internet, Smart Automation,

50

51 Fraunhofer IOSB

52 Typische Schritte Formal Product Description 1. Planning Process Description Portion Mais Mais Anlieferung Energie Energie 2. Orchestration SW-Architecture Anlieferung Abfüllung SW-Schnittstelle SW-Schnittstelle Popcorn Prod. SW-Schnittstelle 3. Paramterization Product VAR_EXTERNAL and Product Process and ON_OFF Description Process END_VAR VAR Description Start_Stop : BOOL; : BOOL; Automation-SW Agenten etc.

53 Typische Schritte Formal Product Description 1. Planning Process Description Mais Portion Mais Anlieferung Energie Energie 2. Orchestration SW-Architecture Anlieferung Abfüllung SW-Schnittstelle SW-Schnittstelle Popcorn Prod. SW-Schnittstelle 3. Paramterization Product VAR_EXTERNAL and Product Process and ON_OFF Description Process END_VAR VAR Description Start_Stop : BOOL; : BOOL; Automation-SW

54 Typische Schritte Formal Product Description 1. Planning Process Description Mais Portion Mais Anlieferung Energie Energie 2. Orchestration SW-Architecture Anlieferung Abfüllung SW-Schnittstelle SW-Schnittstelle Popcorn Prod. SW-Schnittstelle 3. Paramterization Product VAR_EXTERNAL and Product Process and ON_OFF Description Process END_VAR VAR Description Start_Stop : BOOL; : BOOL; Automation-SW

55 Typische Schritte Formal Product Description STEP 1. Planning Process Description Mais Portion Mais Anlieferung Energie Energie VDI/VDE Orchestration SW-Architecture Anlieferung Abfüllung SW-Schnittstelle SW-Schnittstelle Popcorn Prod. SW-Schnittstelle 3. Paramterization Product VAR_EXTERNAL and Product Process and ON_OFF Description Process END_VAR VAR Description Start_Stop : BOOL; : BOOL; Automation-SW IGES, DXF Situation Calculus Search Scheduling

56 Beispiel

57 Beispiel

58 Beispiel

59 Typische Schritte Formal Product Description 1. Planning Process Description Mais Portion Mais Anlieferung Energie Energie VDI/VDE Orchestration SW-Architecture Anlieferung Abfüllung SW-Schnittstelle SW-Schnittstelle Popcorn Prod. SW-Schnittstelle IEC 61131, 61499, 3. Paramterization Product VAR_EXTERNAL and Product Process and ON_OFF Description Process END_VAR VAR Description Start_Stop : BOOL; : BOOL; Automation-SW Klassifikation und Taxonomien inkl. intelligentes Produkt Planung

60 Typische Schritte Formal Product Description 1. Planning Process Description Mais Portion Mais Anlieferung Energie Energie VDI/VDE Orchestration SW-Architecture Anlieferung Abfüllung SW-Schnittstelle SW-Schnittstelle Popcorn Prod. SW-Schnittstelle IEC 61131, 61499, 3. Paramterization Product VAR_EXTERNAL and Product Process and ON_OFF Description Process END_VAR VAR Description Start_Stop : BOOL; : BOOL; Automation-SW Klassifikation und Taxonomien inkl. intelligentes Produkt Planung

61 Typische Schritte Formal Product Description 1. Planning Process Description Mais Portion Mais Anlieferung Energie Energie VDI/VDE Orchestration SW-Architecture Anlieferung Abfüllung SW-Schnittstelle SW-Schnittstelle Popcorn Prod. SW-Schnittstelle IEC 61131, 61499, 3. Paramterization Product VAR_EXTERNAL and Product Process and ON_OFF Description Process END_VAR VAR Description Start_Stop : BOOL; : BOOL; Automation-SW Klassifikation und Taxonomien inkl. intelligentes Produkt Planung JUMP

62 Typische Schritte Formal Product Description 1. Planning Process Description Mais Portion Mais Anlieferung Energie Energie 2. Orchestration SW-Architecture Anlieferung Abfüllung SW-Schnittstelle SW-Schnittstelle Popcorn Prod. SW-Schnittstelle IEC 61131, 61499, 3. Paramterization Product VAR_EXTERNAL and Product Process and ON_OFF Description Process END_VAR VAR Description Start_Stop : BOOL; : BOOL; Automation-SW IEC 61131, 61499, Klassifikation und Taxonomien inkl. intelligentes Produkt Optimierung Planung

63 An Example from Lemgo: Self-Optimization ode modifi ation Model

64 An Example from Lemgo: Self-Optimization Prof. Dr. Oliver Niggemann

65 An Example from Lemgo: Self-Optimization Prof. Dr. Oliver Niggemann

66 Modellierung der Antriebe

67 Optimization Constraints

68 Danke User Task-Specific HMI Abstraction & Model Learning System Optimization Real-time Big Data Platform Production Plant Controller Controller Network System Synthesis System Analysis Conceptual Interface

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