Visualisierungen von ressourcenverbrauchsrelevanten Daten in industriellen Anlagen

Transkript

1 Visualisierungen von ressourcenverbrauchsrelevanten Daten in industriellen Anlagen Bachelor-/Master-Seminar 2011/2012 Bachelor-Thesis Vortrag Heiko Jenal Lehrstuhl Prof. Wahlster Betreuer: Dr. Michael Schmitz

2 Überblick Visualisierung Einstieg Fabrik der Zukunft Smart Factory KL Visualisierung von Verbrauchsdaten und Abgrenzung zu verwandten Arbeiten Realisierung / D3 Mögliche Anwendungen

3 Visualisierung von Daten (1/4) Überführung abstrakter Daten und Zusammenhänge in eine graphische bzw. visuell erfassbare Form Warum Visualisierung? Bessere Lesbarkeit Hervorhebung wichtiger Informationen Weglassen vernachlässigbarer Details Vergleich Zusammenhänge Optische Ergänzung/Verdeutlichung

4 Visualisierung von Daten (2/4) - Historie Graphische Darstellungen von Daten existieren seit Jahrhunderten (Zeitliche Verläufe, Kartographie,...) 1987 Workshop Visualization in Scientific Computing Seit 1991: IEEE Visualization conferences und Eurographics Workshop Visualization in Scientific Computing Seit 1990: GI-Fachgruppe Imaging und Visualisierungstechniken Zahlreiche weitere Konferenzen Cholera-Todesfälle in London 1854

5 Visualisierung von Daten (3/4) - Beispiele Zahlreiche Visualisierungen für unterschiedliche Daten

6 Visualisierung von Daten (4/4) Visualisierungen nicht mehr wegzudenken aus dem Alltag (TV, Zeitungen, Internet, Plakate,Telekommunikation,...) Meine Arbeit: Visualisierung von Ressourcenverbrauchsdaten zum Einsatz in zukünftigen Fabrikanlagen mit flexiblen Strukturen und modernen IuK-Technologien (Beispiel/Prototyp: smartfactory Kaiserslautern) - speziell: Sensormessdaten für den Stromverbrauch

7 Smart Factory KL (1/4) herstellerunabhängige Demonstrations- und Forschungsplattform Test und Weiterentwicklung innovativer IuK-Technologien (Smartphones, Wireless-Geräte, Plug&Play, RFID, ) Einsatz in realitätsnaher industrieller Produktionsumgebung Fabrik der Zukunft: Prozesse und Strukturen sehr flexibel und adaptiv Ziel: Optimierung der durch moderne Technologien unterstützten Produktionsabläufe und Anlagenstrukturen Modularer Aufbau, Messung des Stromverbrauchs an den einzelnen Modulen

8 Smart Factory KL (2/4) Beispielanlage: Automatisierte Seifenproduktion unterstützt durch moderne Technologien

9 Smart Factory KL (3/4) Idealvorstellung einer Plug&Play-Fabrikanlage

10 Smart Factory KL (4/4) Visualisierungen können hilfreich sein bei Entscheidungen wie: Anpassungen im Ablauf Re-Konfiguration/Aufbau der Anlage Komponentenaustausch Anpassen der Parametrisierung

11 Visualisierung von Verbrauchsdaten (1/10) Meine Arbeit Bereitstellen/Anpassen verschiedener Visualisierungen des Stromverbrauchs aus verschiedenen Perspektiven Eventuell Kombination/Verknüpfung dieser Perspektiven Ziel: Entscheidungen zur Ressourcenschonung unterstützen und erleichtern Art und Detailgrad der Visualisierungen abhängig von den zugrundeliegenden Verbrauchsdaten (SmartFactory arbeitet noch daran)

12 Visualisierung von Verbrauchsdaten (2/10) Verwandte Projekte Was gibt es bereits an Visualisierungen in diesem Bereich? SmartFactory: Harting Technology Group liefert Hardware und dazugehörige Software zur Messung des Stromverbrauchs an den einzelnen Modulen Unterscheidung zwischen folgenden Darstellungen: Anlagentopologie mit Angaben zum Energieverbrauch je Modul Aktuelle Verbrauchsmessung im Sekundentakt Kumulierte Messung Tabellarische Auswertung (noch nicht implementiert)

13 Visualisierung von Verbrauchsdaten (3/10) Verwandte Projekte

14 Visualisierung von Verbrauchsdaten (4/10) Verwandte Projekte

15 Visualisierung von Verbrauchsdaten (5/10) Verwandte Projekte dezemvis Visualisierungs- und Analysesoftware für Energieund Umweltdaten spezialisiert auf Stromverbrauch in Gebäuden

16 Visualisierung von Verbrauchsdaten (6/10) Verwandte Projekte Die meisten Visualisierungs-Projekte beziehen sich auf den Einsatz im Haushalt (z.b. Stromverbrauch von Haushaltsgeräten) - Smart Metering: * intelligente Stromzähler mit Echtzeit-Anzeige * Übermittlung der Verbrauchsdaten an zentralen Server * Ablesen des aktuellen Verbrauchs an separaten Displays, am PC, im Internet oder auf Smartphones Home-Display für ein Smart Meter

17 Visualisierung von Verbrauchsdaten (7/10) Intelligente Fabrikanlagen und damit auch der Energieverbrauch in solchen sind noch ein sehr junger Bereich neue Domäne für Visualisierung Ausgangspunkt für Visualisierungsansätze sind Daten über: Stromverbrauch (in hoher Auflösung, z.b. für die gesamte Anlage, Module und Einzelkomponenten Anlagenstruktur (z.b. hierarchische Baumstruktur) Prozessablauf (z.b. Zustandsübergangsdiagramme)

18 Visualisierung von Verbrauchsdaten (8/10) Verschiedene Ansätze Ansatz 1: Echtzeit-Verbrauchsdaten Stacked Bars (mit Events)

19 Visualisierung von Verbrauchsdaten (9/10) Verschiedene Ansätze Ansatz 2: Anlagenstruktur (statische Baumdarstellungen) Treemap + Line Chart

20 Visualisierung von Verbrauchsdaten (10/10) Verschiedene Ansätze Ansatz 3: Prozessablauf (dynamische Prozessmodelle mit Erkennung des aktuellen Zustands zur Laufzeit) Gerichteter Graph Darstellung des Verbrauchs durch Anpassung geometrischer Eigenschaften

21 Realisierung (1/5) Einsatz im Web JavaScript Zahlreiche Visualisierungs-APIs basierend auf JavaScript: Google Chart Tools, Raphael, Processing, Protovis, JavaScript InfoVis Toolkit, kommerziell: Highcharts, ZingChart (hübsch, aber kostenpflichtig) Probleme: - meist fertige Visualisierungen, starre Frameworks, oft spezialisiert - mögliche Probleme bei eigenen Visualisierungen, Gefahr von Sackgassen - teilweise nicht mehr weiterentwickelt, geringerer Support

22 Realisierung (2/5) D3: Data-Driven Documents JavaScript-Bibliothek zur Manipulation datenbasierter Dokumente Bindung beliebiger Daten an ein Document Object Model (DOM) kein klassisches Framework, löst in erster Linie das Hauptproblem: effiziente Manipulation von datenbasierten Dokumenten Zugrundeliegende Technologien: - JavaScript - HTML5 - CSS3 - SVG mehr Freiraum beim Entwerfen eigener Visualisierungen

23 Realisierung (3/5) D3: Data-Driven Documents Features/Vorteile: Große Flexibilität, leicht erweiterbar Effiziente Manipulation von Daten, sehr schnell Unterstützt große Datenmengen Interaktion und Animation Zukunftssicher durch Verwendung von Standards kein Lernen neuer API-eigener Repräsentationen nötig Erweiterungen der Standards direkt nutzbar Nachteil: größerer Aufwand wenn man Daten schnell mit vorgefertigten Visualisierungen darstellen möchte

24 Realisierung (4/5) D3: Data-Driven Documents Grundsätzlicher Ablauf: Elemente auswählen (Selections/Subselections) Evtl. Selections an Daten binden Operatoren auf Elemente anwenden (Attribute auslesen/verändern, Styles anpassen, Elemente hinzufügen/entfernen/updaten,...)

25 Realisierung (5/5) D3: Data-Driven Documents Selection: Daten binden: Manipulieren:

26 Mögliche Anwendungen (1/2) Einfachste Form: Website mit Auswahlmöglichkeiten für verschiedene Visualisierungen Portlet: beliebig kombinierbare Komponenten einer Benutzeroberfläche auf Portalseiten - Liferay: Personalisierung von Informationen, Daten und Anwendungen unter einer einheitlichen Bedienungsoberfläche im Browser des Mitarbeiters

27 Mögliche Anwendungen (2/2) RES-COM-Projekt: Ressourcenschonung durch kontextaktivierte Maschine-zu-Maschine-Kommunikation Beispiel: SemProM (Semantic Product Memory) Daten zur Visualisierung können auch vom Produkt selbst kommen

28 Literaturverweise / Links

29 Ende Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Noch Fragen?