atp edition Zuverlässigkeit ein hohes Gut (Vorschau)

10 / 2011 

53. Jahrgang B3654 

Oldenbourg Industrieverlag 

Automatisierungstechnische Praxis 

Zuverlässigkeitsbewertung in 

frühen Entwicklungsphasen | 26 

Ausfallraten unter 

Feldbedingungen berechnen | 36 

Verfügbarkeitsberechnung von 

Automatisierungsnetzwerken | 44 

Energieautarker drahtloser 

Temperaturtransmitter | 54

editorial 

Zuverlässigkeit – 

ein hohes Gut 

Zuverlässigkeit ist eine Verhaltenseigenschaft, die sich in den Interaktionen 

mit anderen dadurch erweist, dass korrekt, robust und sicher auf Anforderungen 

oder turbulente Umgebungen reagiert wird. Korrekt reagiert ein System, 

wenn es seine funktionalen Anforderungen erfüllt. Robust ist ein System, wenn 

es trotz äußerer Störungen in einem gegebenen Intervall immer noch seine Funktionen 

korrekt erfüllen kann. Sicher ist es, wenn – falls die korrekte Funktion 

nicht mehr gewährleistet werden kann – ein Zustand eingenommen wird, der 

die Gefahren auf ein Maß reduziert, das der allgemein akzeptierten Risikobereitschaft 

entspricht. 

Bei Automatisierungskomponenten und den automatisierten Systemen ist hier 

bereits ein sehr hoher Standard erreicht. Dies gelang unter anderem, weil die 

Zuverlässigkeit nicht nur qualitativ, sondern auch mit quantitativen Aussagen 

eindeutig bewertet werden kann. Entsprechende Metriken definieren dafür die 

Zuverlässigkeitseigenschaften als Merkmale, die in den jeweiligen Anforderungen 

an die technischen Systeme gestellt werden können. Oft beruhen diese Merkmale 

auf Wahrscheinlichkeits- und stochastischen Modellen. Klassiker sind 

Ausfallwahrscheinlichkeiten und Verfügbarkeitsaussagen. Diese Kenngrößen 

gilt es also für die Systeme möglichst modellbasiert zu bestimmen. 

Während das für mechanische und elektrische Systeme zu den Standardaufgaben 

gehört, stellt es für elektronische und programmierbare elektronische 

Systeme nach wie vor eine Herausforderung dar. 

Davon berichten die Beiträge „Verfügbarkeitsberechnung von Automatisierungsnetzwerken“ 

und „Ausfallraten unter Feldbedingungen berechnen“. Ziel 

beider Aufsätze ist es, die Zuverlässigkeitsmerkmale genau und mit vertretbarem 

Aufwand zu ermitteln. Hier sei erneut darauf hingewiesen, dass die Verfügbarkeit 

immer an Randbedingungen geknüpft ist, die im Sinne der Robustheit eindeutig 

bekannt sein müssen. Bei der Zuverlässigkeitsbetrachtung von Software spielen 

die durch physikalische und betriebliche Prozesse beeinflussten Faktoren nicht 

die Hauptrolle. Vielmehr üben Fehler, die im Entwurf hineinkommen, den entscheidenden 

Einfluss aus. Deshalb betrachtet der Beitrag „Zuverlässigkeitsbewertung 

in frühen Entwicklungsphasen“ diese Phase sehr systematisch. 

Die Betriebsführung von verfahrenstechnischen Produktionsprozessen hat im 

hohen Maß die Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Temperaturmessung ist dabei 

sicherlich eines der häufigsten Prinzipien. In dem Beitrag „Energieautarker drahtloser 

Temperaturtransmitter“ wird vorgestellt, wie „Energy Harvesting“ einen 

drahtlosen Betrieb von WirelessHart-Transmittern ermöglichen kann. 

Zu einer zuverlässigen Produktion und zuverlässigen Komponenten gehören 

auch zuverlässige, also robuste und sichere Rahmenbedingungen – auch des Finanzsektors. 

Dieser scheint sich zurzeit nicht auf dem hohen Niveau der hier betrachteten 

technischen Systeme zu befinden. Vielleicht würden unsere ingenieurtechnischen 

Methoden für quantitative Zuverlässigkeitsmerkmale (etwa Restnutzungsdauer 

eines Wertpapiers), die in entsprechenden Beschreibungen verankert 

werden, dort positive Prozesse in Gang setzen. 

Interessantes Lesevergnügen mit verlässlichen Aussagen wünscht Ihnen 

Prof. Dr.-Ing 

Christian Diedrich, 

Stellvertretender Institutsleiter 

des Instituts für Automation und 

Kommunikation (ifak) e.V. Magdeburg 

und Lehrstuhl „Integrierte Automation“ 

an der Otto-von-Guericke-Universität 

Magdeburg. 

atp edition 

10 / 2011 

3

Inhalt 10 / 2011 

Forschung 

6 | Karis organisiert den Materialfluss autonom 

DFKI dehnt Arbeit auf eingebettete Intelligenz aus 

Cognitive Radio in der industriellen Automation 

7 | Mikrolaser bietet echtes Plus für FH-Studenten 

Steuerung für autonome Flugroboter entwickelt 

Verband 

8 | VDE|DKE verstärkt Zusammenarbeit mit 

südkoreanischer Normungsorganisation 

Obmann des UK 914.1 erhält den IEC 1906-Award 

AALE-Konferenz 2012 an der FH Aachen 

9 | Namur veranstaltet dritte Konferenz in China 

Vom Stand-alone-Sensor zum Messsystem 

branche 

10 | ZVEI: Auftragseingänge haben sich erholt 

Wie viel Sicherheit bieten Standardkomponenten? 

11 | Automatisierte Gebäude sparen drastisch Energie 

Automation 2012: Die Komplexität meistern 

12 | Blowmolding-Controller sorgt für optimales Produktionsergebnis 

14 | Lichtschranken sorgen für richtige Sortierung von Gepäck 

am schnellsten Flughafen der Welt 

18 | Mit Adam und Eva geht‘s sicher rund: 

Sensorpärchen verhilft Anlage zu Sicherheitsstandards 

22 | Mehr als nur Kosmetik: Remote-Monitore 

optimieren Fertigung von Schönheitsprodukten 

24 | Von der Chargensteuerung bis zur Sicherheit: 

Eine Softwareumgebung für alle Aufgaben 

4 


10 / 2011

FORM TRIFFT 

FUNKTION 

Hauptbeiträge 

26 | Zuverlässigkeitsbewertung 

in frühen Entwicklungsphasen 

M. Wedel 

36 | Ausfallraten unter 

Feldbedingungen berechnen 

O. Koller, N. Jazdi, P. Göhner, U. Hipp, 

T. Liedtke und A. Mayer 

44 | Verfügbarkeitsberechnung von 

Automatisierungsnetzwerken 

K.-H. Niemann 

54 | Energieautarker drahtloser 

Temperaturtransmitter 

rubriken 

M. Ulrich, P. Nenninger und J. Nurnus 

3 | Editorial 

62 | Impressum, Vorschau 

Überwachen und Steuern unter 

GMP-Bedingungen 

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forschung 

Karis organisiert den 

Materialfluss autonom 

Ein intelligentes, hochflexibles Materialflusssystem entwickelten 

Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie 

(KIT). Das System „Karis“ setzt sich aus kleinen 

autonomen Elementen zusammen, die eigenständig den 

Materialfluss in Warenlagern oder Fertigungshallen optimieren 

und sich für anstehende Transportaufgaben auch 

zusammenschließen. Karis steht für kleinskaliges, autonomes, 

redundantes Intralogistik-System. 

Konventionelle, fest installierte Systeme, wie Rollenförderer, 

entsprechen den heutzutage ständig wechselnden 

Anforderungen nur unzureichend – die Anpassung 

ist aufwendig und kostenintensiv. Weitaus flexibler und 

kostengünstiger als diese Systeme sollen künftig kleine, 

autonom agierende Transporteure den reibungslosen 

Transport von Objekten übernehmen, wie das nun mit 

Karis demonstriert wird. 

Dabei setzen die Wissenschaftler des KIT auf das Zusammenspiel 

kleiner, schneller und voneinander unabhängig 

agierender Elemente. Die einzelnen Karis-Elemente 

haben die Grundfläche von einem halben Quadratmeter 

Karis – autonome 

Elemente optimieren 

den Materialfluss 

in Fertigungshallen 

und Warenlagern. 

Foto: KIT 

und sind 40 cm hoch. Dank spezieller Sensortechnik sind 

die intelligenten Transporteinheiten in der Lage, sich autonom 

in ihrem Umfeld zu orientieren. Mittels gegenseitiger 

Abstimmung durch eine WLAN-Komponente sind 

sie immer dann zur Stelle, wenn ein Transportauftrag 

ansteht. Für den Transport großer Objekte können sie sich 

auch zu Clustern verschiedener Größe vereinen. 

KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE, 

Kaiserstraße 12, D-76131 Karlsruhe, 

Tel. +49 (0) 721 60 80, Internet: www.kit.edu 

DFKI dehnt Arbeit auf eingebettete Intelligenz aus 

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz 

(DFKI) erweitert seine Kompetenzen um den 

Forschungsbereich „Eingebettete Intelligenz“. Prof. Dr. Paul 

Lukowicz leitet den in Kaiserslautern ansässigen Bereich 

als Wissenschaftlicher Direktor. Die Forschungsschwerpunkte 

werden insbesondere auf dem Gebiet der vernetzten 

Sensor-Aktuatorsysteme und der energieeffizienten Nutzung 

von Systemen liegen. Drei neue Forschungslinien 

beschäftigen sich mit „cyber-physischen Systemen“, „Pervasive 

Computing“ und „Sozialen Interaktiven Systemen“. 

Bereits heute ist der Einsatz von intelligenten IT-Systemen 

und deren Vernetzung in allen Lebens- und Arbeitsbereichen 

möglich. Produkte mit neuen, integrierten Anwendungen 

und Funktionen können den Menschen intelligent unterstützen. 

Prof. Lukowicz gilt als ein international herausragender 

Wissenschaftler in diesem Bereich. Prof. Dr. Wolfgang 

Wahlster, Vorsitzender der Geschäftsführung des DFKI: 

„Durch die Gewinnung von Prof. Lukowicz haben wir nun 

die Chance, zusammen mit unserer SmartFactory und den 

laufenden Arbeiten zur Ressourcenschonung durch M2M- 

Kommunikation auf dem Gebiet der cyber-physischen Systeme 

im Bereich Industrie 4.0 zusammen mit unseren Gesellschaftern 

eine führende Position einzunehmen.“ 

DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM 

FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ GMBH, DFKI, 

Trippstadter Straße 122, D-67663 Kaiserslautern, 

Tel. +49 (0) 631 20 57 50, Internet: www.dfki.de 

Cognitive Radio in der industriellen Automation 

Viele der künftigen Herausforderungen in der industriellen 

Funkkommunikation lassen sich mit Software Defined 

Radio und Cognitive Radio lösen. Zu diesem Ergebnis 

kommt eine Studie, die das Institut für Automation und 

Kommunikation e.V. Magdeburg (Ifak) im Auftrag der Deutschen 

Forschungsgesellschaft für Automation und Mikroelektronik 

(DFAM) erstellt hat. Wünschenswert sind beispielsweise 

intelligente Funknetzwerke, die in der Lage 

sind, sich an die örtlichen Gegebenheiten anzupassen. 

Zudem nutzen Hersteller industrieller Funkgeräte Komponenten 

aus dem Consumer-Markt, um von der großen 

Stückzahl profitieren zu können. Die birgt aber ein hohes 

Risiko hinsichtlich der Investitionen, da für industrielle 

Anlagen stabile Kommunikationssysteme über lange Zeit 

gefordert werden und die integrierten Komponenten even- 

tuell nicht langfristig verfügbar sind. Zudem Consumer- 

Lösungen oft nicht optimal auf industrielle Anforderungen 

abgestimmt. Flexible, rekonfigurierbare Funknetzwerke 

könnten hier Abhilfe schaffen. 

Die Studie zeigt deutlich, dass die Technologien Software 

Defined Radio und Cognitive Radio das Potenzial 

haben, die genannten Herausforderungen zu lösen. Auf 274 

Seiten werden technische, ökonomische und regulatorische 

Aspekte sowie Gesichtspunkte der Standardisierung 

und Zertifizierung beleuchtet. 

Deutsche Forschungsgesellschaft für Automatisierung 

und Mikroelektronik e.V. (DFAM), 

Lyoner Straße 18, D-60528 Frankfurt, 

Tel.: +49 (0) 69 66 03 13 15, E-Mail: klaus.zimmer@vdma.org 

6 


10 / 2011

ARCA_Ins_ECOTROL_D_90x260.qxd 

Mikrolaser bietet echtes 

Plus für FH-Studenten 

Der Fachbereich Technik der Fachhochschule Brandenburg 

ist stolz auf seinen neuen Laser, der mit extrem 

kurzen Lichtimpulsen arbeitet. So sei es den Eingeschriebenen 

des Bachelor-Studiengangs „Mikrosystemtechnik 

und Optische Technologien“ (MIOP) nun 

möglich mithilfe des Geräts, einen Streichholzkopf zu 

gravieren, ohne dass er zündet. Der Mikrolaser ist der 

einzige seiner Art im Raum Berlin-Brandenburg und bietet 

für die Fachhochschul-Absolventen einen Mehrwert 

in ihrer Ausbildung. Die Schulung an dem Mikromaterialbearbeitungslaser 

Trumicro Serie 5000 soll die Studenten 

auf Anwendungen in den Bereichen Medizintechnik, 

Halbleitertechnik, Solarenergie oder Automobilproduktion 

vorbereiten. Die zur Überprüfung der 

Ergebnisse erforderliche Messtechnik in Form von Rasterelektronenmikroskop 

und Weißlichtinterferometer ist 

an der Fachhochschule ebenfalls vorhanden. 

Fachhochschule BRandenburg, 

Magdeburger Straße 50, 

D-14770 Brandenburg an der Havel, 

Tel. +49 (0) 3381 35 50, 

Internet: www.fh-brandenburg.de 

Steuerung für autonome 

Flugroboter entwickelt 

Eine Software, die es ermöglicht, Flugroboter über kurze 

Strecken selbständig fliegen zu lassen, entwickelten 

zwei Studenten der Hochschule Harz in Wernigerode. 

Georg Richter und Stefan Winkler entwarfen in der Projektarbeit 

eine Schnittstelle, die aus dem Fluggerät aktuelle 

Flugdaten auslesen und neue Steuerbefehle senden 

kann. Die Fluggeräte, so genannte Multikopter, stammen 

aus dem Labor Mobile Systeme des Fachbereich Automatisierung 

und Informatik der Hochschule. Sie sind mit 

acht Proppellern und zusätzlicher Hardware ausgestattet. 

Die Ausrüstung ermöglicht den fliegenden Robotern 

die Kommunikation mit der Bodenstation. Zu dieser 

Station gehören ein Laptop mit einem ebenfalls in diesem 

Projekt entwickelten Programm. 

Die für den Flugroboter anzusteuernden Wegpunkte 

werden in eine Landkarte eingetragen. Ein GPS-Empfänger 

ermöglicht dem Fluggerät, die Strecke dann abzufliegen 

und an markierten Punkten Aufgaben auszuführen. 

Ein Pilot mit herkömmlicher Steuerung wird nur benötigt, 

um zu starten und zu landen oder im Notfall einzugreifen. 

Ziel dieser Projektarbeit ist die Schaffen von 

Grundlagen für das autonome Fliegen. Mit Hilfe von 

Kameras oder anderen Sensoren sollen dann komplexere 

Aufgaben, wie beispielsweise Objekterkennung und 

-vermessung in der Luft übernommen werden. 

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verband 

VDE|DKE verstärkt Zusammenarbeit mit 

südkoreanischer Normungsorganisation 

Die DKE Deutsche Kommission Elektrotechnik Elektronik 

Informationstechnik im DIN und VDE 

(VDE|DKE) hat ein Memorandum of Understanding mit 

dem südkoreanischen Verband für elektrische Installation 

Korea Electric Association (KEA) unterzeichnet. 

Hintergrund der Kooperation ist die geplante Adaption 

der Struktur der Normenreihe DIN VDE 0100 zum Errichten 

von Niederspannungsanlagen in das südkoreanische 

Normungswerk, mit der die KEA beauftragt ist. 

Chun-Jin Park, stellvertretender Vorsitzender von KEA, 

unterstrich die Absicht, künftig zusammen mit der DKE 

Normungsvorhaben im Bereich der elektrischen Installationstechnik 

voranzutreiben. „Mit dieser Kooperation 

verstärken wir unsere internationale Zusammenarbeit 

mit Südkorea. Eine Partnerschaft besteht auch mit der 

koreanischen Normungsorganisation Korean Agency 

for Technology and Standards (KATS). Seit Februar 

2011 unterstützt ein Experte von KATS die Abteilung 

Dr.-Ing. 

Bernhard 

Thies, Sprecher 

der DKE-Geschäftsführung 

für internationale Normungsaktivitäten 

der DKE, um die internationale 

Normung im Bereich Smart Grid 

und Elektromobilität mit Südkorea 

zu intensivieren“, so Dr.-Ing. Bernhard 

Thies, Sprecher der DKE-Geschäftsführung. 

2009 hat die DKE 

mit dem südkoreanischen Zentralverband 

der Elektrotechnik, Korea 

Electrical Manufacturers Association 

(KOEMA), ein Memorandum of Understanding unterzeichnet 

mit dem Schwerpunkt der Informationstechnologie 

im Umfeld der Stromversorgung. 

DKE DEUTSCHE KOMMISSION ELEKTROTECHNIK 

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Obmann des UK 914.1 erhält den IEC 1906-Award 

Dr. Wolfgang Stripf wurde jüngst mit dem IEC 

1906-Award ausgezeichnet. Damit werden seine Verdienste 

als Obmann des UK 914.1 bei der Erarbeitung der 

IEC 61784-3-Reihe gewürdigt. Dr. Gerhard Dreger, stellvertretender 

Geschäftsführer der DKE, überreichte die 

Auszeichnung. 

Der erste Teil der IEC 61784-3-Reihe, als DIN EN 61784-3 

(VDE 0803-500) in das deutsche Normenwerk übernommen, 

beschreibt die Grundlagen der sicherheitsgerichteten 

Kommunikationstechnik und setzt das „Black- 

Channel“-Prinzip der IEC 61508 um. Damit ist es möglich, 

beispielsweise Abschaltbefehle für gefahrbringende 

Bewegungen an Maschinen sicher über einen Feldbus 

nach IEC 61158/61784 zu führen. 

Die IEC 61784-3 wurde in der IEC SC 65C WG 12 

unter maßgeblicher Mitarbeit von Dr. Stripf und anderen 

Mitarbeitern des UK 914.1 erarbeitet. Ausgangs- 

punkt für die deutschen Beiträge war dabei jeweils die 

zuvor stattfindende fachliche Diskussion in diesem 

Unterkomitee der DKE. 

Gegenstand seiner Arbeiten sind auch andere sicherheitsgerichtete 

Kommunikationssysteme, wie EN 50325-5, 

sowie das Umfeld, das für eine sicherheitsgerichtete Kommunikation 

aufrechterhalten werden muss. UK 914.1 hat 

deshalb die Erarbeitung der IEC 61000-6-7 im IEC TC 77 

„Electromagnetic compatability“ veranlasst (siehe K 767). 

Ihr Ziel ist die Harmonisierung von EMV-Vorschriften für 

Gerätetechnik, die an der Ausführung von Sicherheitsfunktionen 

beteiligt ist. 

DKE DEUTSCHE KOMMISSION ELEKTROTECHNIK 

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AALE-Konferenz 2012 an der FH Aachen 

Die AALE, die Konferenz für angewandte Automatisierungstechnik 

in Lehre und Entwicklung an Fachhochschulen, 

findet am 3. und 4. Mai 2012 an der FH Aachen 

statt. Unterstützt vom Förderverein VFAALE ist sie das 

Forum, auf dem sich Professoren der Automatisierungstechnik 

oder verwandter Gebiete, etwa der Handhabungsoder 

Prozesstechnik austauschen und aktuelle Themen 

diskutieren können. 

Wichtige Aspekte sind das Gespräch und die Zusammenarbeit 

mit Partnern aus Industrie und Lehre, die unter anderem 

als Aussteller auf der AALE vertreten sein werden. 

Übersichts- und Fachvorträge runden den Kongress ab. 

Die Verleihung des AALE Student Award bildet die 

Brücke zum Studium: Es werden wieder Absolventen 

mit herausragenden Bachelor- beziehungsweise Master- 

Arbeiten in der Automatisierungstechnik ausgezeichnet. 

Informationen zum Einreichen von Beiträgen (Call 

for Papers), zur Ausstellung, zum Student Award 

und zur Kongress-Anmeldung sind zu finden unter: 

www.fh-aachen.de/aale2012. 

VEREIN DER FREUNDE UND FÖRDERER DER 

ANGEWANDTEN AUTOMATISIERUNGSTECHNIK 

AN FACHHOCHSCHULEN (VFAALE E.V.), 

c/o Fachhochschule Düsseldorf, 

Fachbereich Elektrotechnik, 

Josef-Gockeln-Str. 9, D-40474 Düsseldorf, 

Tel. +49 (0) 211 435 13 08, Internet: www.vfaale.de 

8 


10 / 2011

Namur veranstaltet dritte 

Konferenz in China 

Namur comes to China lautete das Motto der ersten 

Namur-Konferenz im asiatischen Wirtschaftsraum, 

die 2009 in Shanghai stattfand. Sie sollte vor 

allem den Anwendern von Automatisierungstechnik 

in der Prozessindustrie eine Plattform zum Erfahrungsaustausch 

in dieser so wichtigen Wirtschaftsregion 

bieten. Die zweite Namur-Konferenz in China 

hatte im November 2010 bereits deutlich über 100 Teilnehmer. 

Inzwischen sind die Arbeitskreise in China 

etabliert – sie werden im November, bei der dritten 

Namur-Konferenz über ihre Aktivitäten berichten. Dabei 

werden Themen aufgegriffen, die die Teilnehmer 

2010 als bedeutsam für die chinesische Automatisierungstechnik 

gesehen haben. 

Als Partner für die chinesische Konferenz hat die Namur 

das Unternehmen Hima gewählt, mit dem die Namur die 

Hauptsitzung 2010 in Deutschland gestaltet hatte. Die Veranstaltung 

– erneut in Shanghai – verspricht, wieder ein 

wichtiger Treffpunkt der Automatisierungsfachleute zu 

werden. Sie findet statt am 23. und 24. November. 

NAMUR-GESCHÄFTSSTELLE, 

c/o Bayer Technology Services GmbH, 

Gebäude K 9, D-51368 Leverkusen, 

Tel. +49 (0) 214 307 10 34, Internet: www.Namur.de 

Vom Stand-alone-Sensor 

zum Messsystem 

Multifunktionales 

System aus einer 

Infrarot-LED und zwei 

Sensoren (rechts und 

links vorne) sowie 

einer Kamera. 

Bild: Fraunhofer IZM 

Die Fachtagung „Sensoren 

und Messsysteme“ ist seit 

ihrer Begründung im Jahr 

1982 zur bedeutendsten 

deutschsprachigen wissenschaftlichen 

Veranstaltung im 

Bereich der Sensorik geworden. 

Standen anfangs Sensoren 

und ihre Technologien im 

Vordergrund, so verlagerte 

sich das Interesse zuletzt zunehmend 

auf die Einbindung 

von Sensoren in Messsysteme 

und deren Anwendung. 

Schwerpunkte sollen 2012 

Sensoren und Sensorsysteme für den industriellen Einsatz 

sein, etwa bildgebende Sensoren, Sensorarrays, Sensoren 

für die Medizin und Biotechnologie, spektroskopische 

und energieautarke Sensoren, aber auch Nanosensoren 

oder Sensoren auf der Basis neuer Materialien. 

Die Tagung findet am 22. und 23. Mai 2012 parallel zur 

Messe Sensor+Test in Nürnberg statt. Weitere Informationen 

unter www.sensoren2012.de. 

VDI/VDE-GESELLSCHAFT MESS- UND 

AUTOMATISIERUNGSTECHNIK, 

VDI-Platz 1, D-40468 Düsseldorf, 

Tel. +49 (0) 211 621 40, Internet: www.vdi.de 

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anche 

Virtuelle Inbetriebnahme – die aktuellen Trends 

Im Heft 4/2012 der atp edition möchten 

wir aktuelle Entwicklungen in der Automatisierungstechnik 

zur virtuellen Inbetriebnahme 

in Prozess- und Fertigungsindustrie 

darstellen und diskutieren. Themen reichen 

von der systematischen Nutzung der virtuellen 

Inbetriebnahme zum Test von Teilsystemen 

in frühen Phasen und zum Test des 

Gesamtsystems zum Abschluss der Planung 

über integrierte Planungs- und Simulationsmodelle 

bis zu Trainings-Simulatoren 

und mobilen Unterstützungssystemen. 

Wir bitten Sie, bis zum 15. Dezember zu diesem 

Themenschwerpunkt einen gemäß atp- 

Autorenrichtlinien ausgearbeiteten Beitragsvorschlag 

per E-Mail an urbas@oiv.de 

einzureichen. Idealerweise nehmen Sie Bezug 

auf die zu diesem Komplex erschienenen 

Beiträge in atp edition 6/2011. Ziel Ihres Beitrags 

soll der Brückenschlag zwischen aktuellen 

Erkenntnissen und Innovationen, 

methodischen Grundlagen und künftigen 

Anwendungen in der industriellen Praxis 

sein. Ansprechen soll Ihr Aufsatz technische 

Führungskräfte, Entscheider und Key Experts 

der Automatisierungsbranche. 

Alle Beiträge werden von einem Fachgremium 

begutachtet. Möchten Sie sich aktiv an 

dem Begutachtungsprozess beteiligen, nehmen 

Sie bitte Kontakt mit uns auf. 

Ihre Redaktion der atp edition: 

Leon Urbas, Gerd Scholz, Anne Hütter 

Call for 

Aufruf zur Beitragseinreichung 

Thema: Virtuelle Inbetriebsetzung in 

Prozess- und Fertigungsindustrie 

Kontakt: urbas@oiv.de 

Termin: 15. Dezember 2011 

ZVEI: Auftragseingänge haben sich erholt 

Nach einem Rückgang im Juni um acht Prozent sind die 

Auftragseingänge in der deutschen Elektronindustrie 

im Juli wieder gestiegen und übertrafen ihr Vorjahresniveau 

um zwei Prozent. Kumuliert von Januar bis Juli 2011 belief 

sich das Auftragsplus auf 14 Prozent gegenüber Vorjahr. Umsatz 

und die um Preiseffekte bereinigte Produktion lagen im 

Juli sechs und 14 Prozent höher als vor einem Jahr, wie der 

ZVEI mitteilte. „Nach der Stagnation der Erlöse im Vormonat 

setzt die Branche jetzt ihren Wachstumskurs gemäßigter 

fort“, sagte ZVEI-Chefvolkswirt Dr. Andreas Gontermann. 

Im Gesamtzeitraum zwischen Januar und Juli 2011 beliefen 

sich Umsatz- und Produktionszuwachs auf zehn und 15 

Prozent gegenüber Vorjahr. Sorgen bereitet Gontermann zunehmend 

der massive Anstieg der Preise auf dem von China 

dominierten Markt für Seltene Erden. 

Im ersten Halbjahr hatte die deutsche Elektroindustrie 

mit 74 Mrd. Euro (plus zwölf Prozent) einen neuen Exportrekord 

aufgestellt. Das Geschäftsklima in der deutschen 

Elektroindustrie ist im August unter 

dem Eindruck des schwächelnden 

weltwirtschaftlichen Umfeldes erneut 

etwas zurückgegangen. Sowohl 

die Beurteilung der aktuellen Geschäftslage 

als auch die Erwartungen 

für die kommenden sechs Monate 

sind dabei gegenüber Juli leicht 

nach unten korrigiert worden. Allerdings 

gehen 86 Prozent der Elektrofirmen 

von weiter anziehenden oder 

stabilen Geschäften im nächsten 

halben Jahr aus. 

ZVEI – ZENTRALVERBAND ELEKtROTECHNIK- 

UND ELEKTRONIKINDUSTRIE E.V., 

Lyoner Straße 9, D-60528 Frankfurt am Main, 

Tel. +49 (0) 69 630 20, Internet: www.zvei.org 

Dr. Andreas 

Gontermann: 

„Die Branche 

setzt ihren 

Wachstumskurs 

gemäßigter fort“ 

Wie viel Sicherheit bieten Standardkomponenten? 

Der wirtschaftliche Aufschwung dürfte auch die Messe 

SPS/IPC/Drives prägen. Nach 1323 Ausstellern im Vorjahr 

erwartet Veranstalter Mesago für 2011 rund 1400 Firmen 

in Nürnberg. Hinter dieser Steigerung steht das stärkere 

internationale Interesse: Letzten Schätzungen zufolge 

werden 40 Länder vertreten sein, darunter 370 Aussteller 

aus dem Ausland. 2010 nahmen 315 ausländische Aussteller 

aus rund 30 Ländern teil. Erstmals werden 2011 zwölf 

Messehallen belegt. Die Ausstellungsfläche wächst von 

rund 94 000 auf über 100 000 Quadratmeter. 

Parallel zur Messe vom 22. bis 24 November findet wieder 

ein begleitender Kongress statt. Neu im Kongressprogramm 

der SPS/IPC/Drives 2011 sind vier speziell eingerichtete 

Anwendersessions, in denen Anwender vorstellen, 

wie spezifische Applikationen innovativ und kreativ 

realisiert wurden. Sie laden zum intensiven Dialog zwi- 

schen Kongressbesuchern und Anwendern ein und versprechen 

interessante Erfahrungsberichte direkt vom 

anwendenden Unternehmen. Das Programm des Kongresses 

umfasst 69 Vorträge zu Themen der elektrischen Automatisierung, 

eine Trendsession sowie drei Tutorials. 

In der diesjährigen Trendsession diskutieren Vertreter 

der Firmen Siemens, Beckhoff, Bosch Rexroth, Kuka, Homag 

und 3S über das Thema „Sicherheit der PC-basierten 

Steuerung“. Ebenfalls beleuchtet wird die Eignung von 

kostengünstigsten Standardkomponenten für den Einsatz 

bei Anwendungen mit funktionaler Sicherheit (safety), sowie 

die Sicherheit gegen ungewollte Zugriffe (security). 

MESAGO MESSEMANAGEMENT GMBH, 

Rotebühlstr. 83-85, D-70178 Stuttgart, 

Tel. +49 (0) 711 61 94 60, Internet: www.mesago.de 

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10 / 2011

NAMUR-Signal reicht 

Automatisierte Gebäude 

sparen drastisch Energie 

Eine im Auftrag des ZVEI erarbeitete Studie der 

Hochschule Biberach hat im Praxisbetrieb nachgewiesen, 

dass Gebäudeautomatisierung den Energieverbrauch 

bis zu 50 Prozent reduziert. Für die zweijährige 

Feldstudie hatte die Hochschule die Steuerung der 

Heizung, der Lüftung, der Beleuchtung und anderer 

Energieverbraucher in Vergleichsräumen vollständig, 

teilweise oder gar nicht automatisiert und den tatsächlichen 

Energieverbrauch gemessen. Beim mittleren 

Automatisierungsgrad wurden 21 Prozent und bei hohem 

Automatisierungsgrad sogar 49 Prozent Energie 

über zwei Heizperioden eingespart. 

Die Studie „Energieeffizienz durch Gebäudeautomation 

mit Bezug zur DIN V 18599 und DIN EN 15232“ 

soll im September 2011 dem Bundesbauminister übergeben 

werden. Sie kann beim ZVEIFachverband Installationsgeräte 

und -systeme angefordert werden. 

ZVEI – Zentralverband Elektrotechnikund 

Elektronikindustrie e.V., 

Lyoner Straße 9, D-60528 Frankfurt am Main 

Tel. +49 (0) 69 6302-0, Internet: www.zvei.org 

Automation 2012: Die 

Komplexität meistern 

Komplexe 

Systeme 

lassen sich nur 

durch Automation 

beherrschen. 

Bild: BASF SE 

Der Kongress Automation im Juni 2012 greift mit 

dem Motto „Komplexität beherrschen – Zukunft 

sichern“ die Herausforderungen der immer weiter zunehmenden 

Komplexität in allen Lebensbereichen auf. 

Ob in der Fertigungs- oder Prozessindustrie, der Energiewirtschaft, 

im Verkehr oder der Medizintechnik 

– überall kommt der Automation eine Schlüsselfunktion 

beim Beherrschen komplexer Systeme zu. Neben 

Effizienz, Ressourcenschonung und Umweltverträglichkeit 

steht dabei im Blick, auf welche Weise die 

Automation dem Menschen dient und zur Zukunftssicherung 

beiträgt. 

Vortrags- und Postervorschläge können noch bis 

zum 11. November unter www.automatisierungskongress.de 

eingereicht werden. Dort sind auch die Themengebiete 

genannt, für die der Programmausschuss 

mit Vertretern aus Industrie und Wissenschaft um 

Vorträge bittet. Mitte Januar sollen die Autoren über 

Annahme oder Ablehnung informiert werden. 

Der elektronische Grenzsignalgeber Typ 

3738 mit Magnetventil bietet die ideale 

Lösung für Schwenkarmaturen. Als erstes 

Gerät seiner Art ermöglicht es die Speisung 

von Elektronik und berührungslosem 

Wegsensor aus dem NAMUR-Signal. So 

kann die Verkabelung unverändert bleiben. 

Trotzdem bietet es eine Fülle zusätzlicher 

Funktionen bei der Automatisierung 

von Auf/Zu-Armaturen, wie zum Beispiel 

die Konfigurierung per Tastendruck, Selbstabgleich 

und Diagnose. Justierarbeiten 

entfallen ganz. Dank integrierter Luftführung 

braucht das Gerät keine externe Verrohrung. 

Einfach anschrauben, Knopf für 

Selbstabgleich drücken, fertig. 

Der neue Grenzsignalgeber macht die 

Auf/Zu-Armatur smart und kompakt. 

VDI/VDE-GESELLSCHAFT MESS- UND 

AUTOMATISIERUNGSTECHNIK, 

VDI-Platz 1, D-40468 Düsseldorf, 

Tel. +49 (0) 211 621 40, Internet: www.vdi.de 

A01087DE 

SAMSON AG · MESS- UND REGELTECHNIK 

Weismüllerstraße 3 · 60314 Frankfurt am Main 

Telefon: 069 4009-0 · Telefax: 069 4009-1507 

E-Mail: samson@samson.de · Internet: www.samson.de

anche 

Blowmolding-Controller sorgt für 

optimales Produktionsergebnis 

Mit PC-basierter Plattform sind Blasformmaschinen schneller und genauer 

Die in Zhanjiagang, China, ansässige ThreePlus Blowtech 

Co. Ltd. hat sich auf den Entwurf, die Herstellung 

und den Vertrieb vollautomatisierter Blasformmaschinen 

für ein breites Anwendungsspektrum spezialisiert. 

Steuerungsstandard für das komplette Maschinenportfolio 

ist PC-Control von Beckhoff. Die 

PC-basierte Automatisierungsplattform bildet, zusammen 

mit der Technologiesoftware für Blasformmaschinen, 

dem „Plastic Application Framework“, eine gute 

Kombination zur Produktion hochwertiger Kunststoffartikel. 

Basierend auf der .Net-basierten Bedienoberfläche 

steht ThreePlus ein leistungsfähiger 

Blowmolding-Controller zur Verfügung. 

Zum Produktportfolio von ThreePlus gehören Maschinen 

zur Herstellung von Kunststoffverpackungen von 

50 ml bis 10 l für den Consumerbereich aber auch Kunststoffbehälter 

für die Industrie, mit einem Fassungsvermögen 

bis 220 l, sowie Wassertanks, Spielgeräte und 

Ähnliches. „Unsere Hochgeschwindigkeitsblasformmaschinen 

genießen sowohl national als auch international 

Die Hochgeschwindigkeitsblasformmaschinen 

von ThreePlus Blow-tech Co. Ltd. sind durchgängig mit dem 

branchenspezifischen Beckhoff- Blowmolding-Controller 

ausgerüstet. Bild: ThreePlus Blow-tech Co. Ltd., China 

einen guten Ruf“, erläutert Li Jiang, Elektroingenieur bei 

ThreePlus. Das Unternehmen exportiert seine Maschinen 

in mehr als zwanzig Länder, darunter, neben Europa, 

Kanada, Ägypten, Nigeria, Indien und Thailand. 

Integration der Wanddicken- und 

Temperaturregelung in eine Steuerung 

Ausschlaggebendes Kriterium bei der Entscheidung für 

Beckhoff war unter anderem die Offenheit der PC-basierten 

Steuerungsplattform: „Durch die Integration der 

Wanddicken- und Temperaturregelung in die Maschinensteuerung 

konnten wir die Systemarchitektur vereinfachen“, 

erläutert Elektroingenieur Li Jiang. Statt spezieller 

Baugruppen übernimmt der Beckhoff Blowmolding-Controller 

mit dem Einbau-Panel-PC CP6202-1026 alle Maschinenfunktionen. 

Die elektrischen Signale der Sensoren, 

der Ventile und Motoren werden über das EtherCAT- 

I/O-System mit zwei EK1100-Kopplerstationen erfasst und 

ausgegeben. „Durch den Verzicht auf Spezialbaugruppen 

erhöht sich für uns die Verfügbarkeit der Maschine, bei 

gleichzeitiger Reduktion des Serviceaufwandes und der 

Lagerhaltung für Ersatzteile“ hebt Li Jiang hervor. 

Die Steuerung erfolgt über die Automatisierungssoftware 

TwinCat PLC auf der Basis von Windows CE. Zusammen 

mit dem TwinCat PLC Fullscale Framework für 

Blasformmaschinen lassen sich schnelle Bewegungen 

und eine genaue Positionierung der Hydraulik, sowie 

eine exakte Temperaturregelung mit minimalem Überschwingen 

realisieren. 

Der Software-Temperaturregler verfügt über einen intelligenten 

Autotuning-Algorithmus, der für möglichst 

geringes Überschwingen bei Sollwertänderungen sorgt. 

„Gegenüber Hardware-Temperaturreglern ergeben sich 

viele Vorteile für die Inbetriebnahme und die Diagnose“, 

erläutert Li Jiang. „Die Reglerparameter werden gespeichert 

und können für weitere Maschinen genutzt werden. 

Damit sparen wir viel Zeit bei der Ermittlung der Parameter 

für träge Temperaturzonen.“ Der Software-Regler bietet 

außerdem ein hohes Maß an Flexibilität bei der Erfüllung 

von Kundenanforderungen: Zusätzliche Heizzonen 

lassen sich problemlos implementieren, da die Software 

für eine maximale Zonenanzahl vorbereitet ist und lediglich 

weitere I/O-Klemmen eingebaut werden müssen. 

Maximale Profilgenauigkeit sichert 

Qualitätskonstanz der Produkte 

Die Wanddickenregelung bestimmt im Wesentlichen die 

Qualität des Endprodukts. Da die Regelstrecke eine hohe 

Eigenfrequenz besitzt, kommt es auf kurze Abtastzeiten 

an. Diese Anforderung wird durch die beschriebene Automatisierungssoftware 

und den leistungsstarken Beckhoff 

Industrie-PC erfüllt. Bei ThreePlus arbeitet die Steuerung 

mit einer Abtastzeit von 2 ms. Je nach Anforderungen 

kann der Blowmolding- Controller auch schneller als 

1 ms abtasten. Die maximale Anzahl der Profilpunkte 

beträgt 400. So wird die Profilgenauigkeit auf ein Maximum 

gesteigert, um Kunststoffartikel mit hoher Qualitätskonstanz 

zu produzieren. 

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10 / 2011

Kurze Zykluszeiten werden durch die optimale Steuerung 

der Transportbewegung und der Schließeinheit 

erreicht. Dazu werden im Blowmolding-Framework die 

bewährten Motion-Module aus der TwinCat Hydraulik- 

Library genutzt, die eine optimale Balance zwischen 

schneller Bewegung und exakter Positionierung herstellen. 

„Das Steuerungssystem kann eine genaue Wanddickensteuerung 

des Vorformlings bei Produkten mit sehr 

hohen Anforderungen realisieren“, formuliert Li Jiang: 

„Mit dem Blowmolding-Framework laufen unsere Maschinen 

schneller und erreichen eine höhere Positioniergenauigkeit.“ 

Optimierte Bedienoberfläche 

für Blasformmaschinen 

Die Produktivität einer Maschine hängt unter anderem 

davon ab, wie schnell der Bediener in den laufenden Prozess 

eingreifen kann und dass ihm die hierzu notwendigen 

Informationen auf einen Blick zur Verfügung stehen. 

Der Blowmolding-Controller, der speziell für Blasformmaschinen 

konzipiert wurde, verfügt über 40 Handbedientaster, 

die der rechten und linken Maschinenseite 

zugeordnet sind. Die Beschriftung der Tasten erfolgt über 

Einschubstreifen und kann an die jeweilige Anwendung 

angepasst werden. Der 15-Zoll-Touchscreen-Bildschirm 

zeigt alle Informationen in übersichtlicher Form an. 

Die hier genutzte Bedieneroberfläche für Blasformmaschinen 

ist das Ergebnis langjähriger Erfahrung mit dem 

Prozess und der Erfüllung der Wünsche des ‚Mannes an 

der Maschine. Bei der Gestaltung der Bedienoberfläche 

wurde besonderer Wert auf einen klar strukturierten 

Aufbau gelegt. Wichtige Informationen findet der Bediener 

auf jeder Seite an derselben Stelle. Softkey-Funktionen 

unterstützen die intuitive Bedienung. 

Ein permanent eingeblendetes Statusfeld enthält die 

wichtigsten Prozessinformationen, wie Zykluszeit, Extruderdaten 

oder Stückzähler, und ist konfigurierbar – 

der Bediener legt fest, welche Daten permanent angezeigt 

werden sollen, und hat so den Maschinenzustand im 

Blick. Die zentrale Bedienseite des Controllers ist der 

Wandstärkeneditor, der alle wichtigen Funktionen zur 

schnellen und übersichtlichen Erstellung der Wanddickenkurven 

umfasst. Durch farbige Abstufung sind 

Stützpunkte und Kurvensegmente leicht erkennbar dargestellt. 

Die Kurvenform wird mit Hilfe des Touchscreens 

durch Fingerzeig verändert. Besonders interessant 

ist der „Un-do“-Speicher, mit dem der Bediener die 

zuletzt getätigten Änderungen problemlos rückgängig 

machen kann. 

Alle Steuerungsfunktionen 

stehen zentral zur Verfügung 

„Der Blowmolding-Controller bietet uns Benutzerverwaltung 

mit unterschiedlichen Zugriffsrechten, Sprachumschaltung 

und Speicherung der Bedienereingaben. Dies 

sind weitere Vorteile des integrierten Steuerungssystems, 

dass alle Funktionen zentral zur Verfügung stehen“, stellt 

Li Jiang fest und fährt fort: „Aufgrund der Anwendungslösung 

konnten wir die Maschinenleistung und die Produktqualität 

verbessern – und das bei gleichzeitiger Senkung 

der Produktionskosten.“ 

Blowmolding-Framework vereinfacht 

Systemüberwachung und Fernwartung 

„Die alte Steuerungsarchitektur mit Spezialbaugruppen, 

in Kombination mit Standard-PLCs, hatte nur geringe 

Möglichkeiten für eine Systemdiagnose“, so Li Jiang. 

Durch die Integration aller Funktionen im neuen Framework 

sind umfangreiche Alarm- und Diagnosefunktionen 

implementiert, wodurch Stillstandszeiten minimiert und 

die Bedienerfreundlichkeit deutlich verbessert werden. 

Das Framework bietet dem Anwender zudem die Möglichkeit, 

über einfache Einstellungen, spezielle Alarmmodule 

zu integrieren. „Die Programmierung erfolgt mit 

Strukturiertem Text, gemäß der IEC 61131, so dass der 

Bediener nur Grundkenntnisse in der Programmierung 

haben muss, um die Maschinenprogramme zu verstehen. 

Dies erleichtert es uns, die Qualität der Produkte aufrechtzuerhalten 

und Produktaktualisierungen durchzuführen“, 

so Li Jiang. „Durch die leistungsstarke, klar 

strukturierte und flexible HMI-Schnittstelle können wir 

die Benutzer- und Rezeptverwaltung sowie die Dokumentation 

aller Änderungen während der Produktion durchführen. 

Außerdem besteht die Möglichkeit, Produktionsdaten 

ins ERP-Netzwerk des Kunden zu übermitteln.“ 

Aufgrund der universellen Ethernet-Anbindung kann 

die Maschine auch per Fernsteuerung in Betrieb genommen 

werden. „Da wir unsere Maschinen weltweit exportieren, 

stellt die Remote-Funktionalität, die uns die Inbetriebnahme 

oder Wartung aus der Ferne erlaubt, einen 

wesentlichen Vorteil dar und spart eine Menge an Arbeitskosten“, 

stellt Li Jiang fest. 

Autor 

Beckhoff Automation GmbH, 

Eiserstraße 5, D-33415 Verl, 

Tel. +49 (0) 5246 96 30 

Thomas Kosthorst 

ist Branchenmanager 

Kunststoffmaschinen bei 

Beckhoff Automation. 


10 / 2011 

13

anche 

Lichtschranken sorgen für richtige Sortierung von 

Gepäck am schnellsten Flughafen der Welt 

120 000 Gepäckstücke wandern pro Tag durch das High-Speed-Umschlagszentrum in Frankfurt 

Der Frankfurter Flughafen ist als Umsteigeflughafen 

eine der bedeutendsten Luftverkehrs-Drehscheiben 

der Welt. In dessen Mittelpunkt steht eine hochkomplexe, 

flughafenüberspannende Gepäcklogistik für das 

Check-in- und Transfer-Gepäck. Lesegeräte von Leuze 

electronic an den Weichen der Förderstrecken tragen 

maßgeblich dazu bei, dass das Gepäck der Passagiere 

schnell und zuverlässig das Ziel erreicht. 

9.25 Uhr: Flug DL 106 aus New York ist im Anflug auf 

Flughafen Frankfurt am Main. Passagier Michael Edwards 

hat seine Reiselektüre schon im Handgepäck verstaut 

und vergewissert sich mit einem Blick auf die Uhr, 

dass die Maschine pünktlich landen wird. Es bleibt ihm 

nicht viel Zeit, um den Anschlussflug nach Wien zu erreichen. 

Zum Glück muss er sich nicht um sein Gepäck 

kümmern. Die freundliche Dame am Check-in hat ihm 

versprochen, dass es automatisch weitergeleitet wird. 

Doch wird das klappen? 

Währenddessen bleibt Franz Regner, Diplom-Ingenieur 

bei der Fraport AG, der Betreibergesellschaft der 

internationalen Luftverkehrs-Drehscheibe Frankfurt 

Airport, gelassen. Er kennt weder Edwards noch einen 

der anderen Passagiere aus Flug DL 106. Doch er weiß, 

dass dessen Gepäck – wie das Gepäck aller „Umsteiger“ 

– die jeweilige Anschlussmaschine pünktlich erreichen 

wird. Im Schnitt steigt mehr als die Hälfte der jährlich 

über 53 Millionen Passagiere am Drehkreuz Frankfurt 

mit ihrem Gepäck um. 

einer der SCHNELLSTEN GROSSFLUGHäFEN DER WELT 

Regner ist mit seinen Kollegen zuständig für die Gepäckförderanlage 

(GFA), die das Herz der Gepäckabfertigung 

und damit eine der wichtigsten Dienstleistungen am 

Frankfurter Flughafen darstellt. Fraport garantiert Umsteigezeiten 

von minimal 45 Minuten, in denen das Transfergepäck 

ausgeladen, sortiert, transportiert und wieder verladen 

wird. In dieser Zeitspanne erfolgt zudem eine mehrstufige 

automatische Durchleuchtung der Gepäckstücke. 

Mit den kurzen Umsteigezeiten für Passagier und Gepäck 

zählt der gigantische Flughafen „Frankfurt Airport“ 

(FRA) zu den schnellsten Großflughäfen der Welt. 

Bedenkt man, dass ein ankommender Flug bis zu 85 Anschlussflüge 

bedient, so spiegelt sich im Einhalten der 

minimalen Umsteigezeit für gleichzeitig all diese über 

den gesamten Flughafen verteilten Verbindungen eine 

einzigartige Logistikleistung wider. 

Im Baggage 

Control Center, 

der zentralen 

Betriebssteuerstelle 

der Gepäckförderanlage 

am Flughafen 

Frankfurt/Main 

laufen alle Informationen 

zusammen. 

Bilder: Fraport AG 

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HOHE ZUVERLÄSSIGKEITSRATE MIT NEUEN SENSOREN 

Das hochkomplexe Logistiksystem ist ein High-Speed- 

Umschlagzentrum, das in Spitzenzeiten bis zu 120 000 Gepäckstücke 

am Tag bewältigt – mit allen Sicherheitshürden. 

„Unsere Gepäckförderanlage für das Check-in- und 

Transfer-Gepäck läuft seit Jahrzehnten wie ein Uhrwerk, 

allerdings mit stetiger Anpassung an wachsende Anforderungen“, 

erzählt Regner. 

Was ursprünglich mit Förderstrecken von rund 26 km 

Länge begann, wuchs bis heute zu einer flughafenüberspannenden 

Behälterförderanlage mit derzeit 77 km Förderlänge. 

Eine der jüngsten Verbesserungen findet im 

Bereich der Sensorik entlang der Förderstrecken, 

Regner´s eigentlichem Aufgabengebiet, statt. „Tausende 

von Sensoren steuern die Weichen der gigantischen Anlage, 

um Koffer und Taschen zwischen dem Terminal 1 

und 2 sowie der Vorfeldstation zu ihren Zielen zu bringen“, 

erklärt Regner. 

Mit der neuesten Ausführung der Lesegeräte KA 973 

von Leuze electronic arbeitet er weiter an der Optimierung 

der Zuverlässigkeitsrate, die mit beeindruckenden 

99,83 % ohnehin schon ganz nahe bei 100 % liegt. Die 

Lesegeräte sind Teil der ausgeklügelten Behältererken- 

nung und bestehen aus jeweils drei PRK-3B-Reflexions- 

Lichtschranken mit Polarisationsfilter und einem zusätzlichen 

HRTR-3B-Reflexions-Lichttaster mit Hintergrundausblendung. 

LICHTSCHRANKEN MINIMIEREN 

MÖGLICHE FEHLLESUNGEN 

Die so genannten Polfilter-Lichtschranken in den neuen 

Lesegeräten minimieren im Vergleich zu den bisher verwendeten 

Ausführungen Fremdlichtprobleme. Mögliche 

Fehllesungen durch spiegelnde oder reflektierende Flächen 

an den Behältern werden damit vermieden. Außerdem 

verhindert eine gut einstellbare Reichweite die ansonsten 

auftretende Reaktion der Sensoren bei Erkennung 

benachbarter Behälter in den parallelen, nah benachbarten 

Bahnen. „Das Teachen der Reichweiten 

mittels Teach-Knopf ist einfach und erfüllt zugleich 

unsere Anforderungen hinsichtlich einer robusten Geräteausführung“, 

ergänzt Regner. 

Eine weitere funktionale Verbesserung bringt der eigens 

in die Lesegeräte integrierte Reflexions-Lichttaster 

vom Typ HRTR 3B. Er ist 50 mm über den zur Codelesung 

eingesetzten Lichtschranken angebracht und prüft zu- 

Fehlersichere Behältererkennung mit Leuze 

electronic Sensoren im High-Speed-Logistiksystem am 

Flughafen Frankfurt. 

An der Rückseite der Lesestationen 

werden per LED Betriebszustände wie Spannungsversorgung, 

Warnsignal, Vortaktsignal, 

Taktsignal und Infosignal angezeigt. 


10 / 2011 

15

anche 

sätzlich das Vorhandensein eines Behälters. Der Grund 

hierfür beruht auf Erfahrung: Denn es besteht grundsätzlich 

die Möglichkeit, dass ein Behälter vor einem Lesegerät 

kurzzeitig stehen bleibt und damit einen Time-out 

der Lichtschranken und infolgedessen eine Fehllesung 

verursacht. Mit der zusätzlichen Behältererkennung lassen 

sich solche, wenn auch höchst selten auftretende 

Störfälle, vermeiden. 

BINÄRCODE LESEN MIT HOCHGESCHWINDIGKEIT 

Die Schaltfrequenz der Reflexions-Lichtschranken und 

die erforderliche Lichtfleckgröße ergeben sich aus den 

enormen Fördergeschwindigkeiten und der Beschaffenheit 

der Binärcodierung auf den Kennungsträgern. Diese 

Codierleisten befinden sich an den insgesamt 18 000 Behältern, 

die ständig im Umlauf sind. 

Jede der seitlich an den Behältern angebrachten Codierleisten 

hat zwei Zeilen: eine Taktspur und darunter 

eine Informationsspur. Beide Spuren besitzen 21 Felder 

(Bits). Auf der Taktspur wechseln sich Null und Eins in 

gleichmäßigen Abständen ab. So erhält man 21 Taktsignale, 

die zur Erkennung einer Behälteranwesenheit sowie 

zur Synchronisierung der Informationsspur dienen. 

Jedem Taktbit ist ein Informationsbit zugeordnet. Die 

Reihenfolge dieser Bits (Einsen und Nullen) stellt letztlich 

die Behälternummer dar. 

Passiert ein Behälter eine Lesestelle, wird zuerst die 

Vortakt-Lichtschranke durch die Taktspur bedämpft. 

Damit wird die Anwesenheit des Behälters festgestellt. 

Danach werden die Info- und die Takt-Lichtschranke 

von der jeweiligen Spur bedämpft. Daraus ergibt sich die 

bereits erwähnte Anzahl von drei Reflexions-Lichtschranken 

in einem Lesegerät. Bedingt durch deren Anordnung 

eilt das Infosignal dem Taktsignal um 90° voraus. 

Somit ist das Info-Signal bei steigender Flanke des 

Taktsignals gültig, das heißt der Lichtfleck der Info- 

Lichtschranke befindet sich genau mittig im Info-Feld 

der Codierleiste. Diese ist 780 mm lang und deren Reflexfelder 

(High-Signal) sind 20 und die dazwischen liegenden 

Dunkelfelder (Low-Signal) 18 mm breit. Setzt 

man dies in Relation zu den Fördergeschwindigkeiten, 

ergeben sich immense Lesefrequenzen. Hierzu sagt Regner: 

„In einigen Bereichen, wie etwa durch lange, gerade 

Tunnelstrecken, fahren die Behälter mit Geschwindigkeiten 

von 5 m/s, testweise sogar 10 m/s“. 

Wo allerdings Richtungsänderungen stattfinden, wie 

in Kurven oder an Weichen, muss die Geschwindigkeit 

aufgrund der enormen Fliehkräfte drastisch reduziert 

werden. Dennoch wird im Durchschnitt eine Transportgeschwindigkeit 

von immerhin noch 2,5 m/s erreicht. 

Die Lesestelle wurde hier auf 5 m/s ausgelegt, um für die 

Zukunft gerüstet zu sein. Rechnerisch bleiben bei 5 m/s 

noch 4 Millisekunden zum Lesen eines Bits. Die Schaltfrequenz 

der PRK-3B-Reflexions-Lichtschranken von 

Leuze electronic liegt bei 1000 Hz – damit ist diese Anforderung 

also erfüllt. 

Auch in Hinblick auf die geforderte Lichtfleckgröße 

sind die PRK 3B optimal geeignet. Franz Regner hat eine 

Größe von 5 bis 6 mm vorgegeben, damit eine möglichst 

breite Abdeckung der jeweiligen Kontaktfläche zur zuverlässigen 

Erkennung auch bei Beschädigungen oder 

Verschmutzungen gegeben ist. Dabei ist gewährleistet, 

dass niemals zwei Kontaktflächen gleichzeitig abgedeckt 

werden. 

Andere Anforderungen, wie etwa die Gehäusegestaltung 

der Lesestationen, resultieren vor allem aus der 

Handhabung und den rauen Umgebungsbedingungen. 

Schon die besonders robuste Ausführung der Leuzeelectronic-Sensoren 

mit hohen Schock- und Vibrationsfestigkeiten 

erfüllt die gestellten Vorgaben. Das Metallgehäuse 

wurde mit einem speziellen erschütterungsfesten 

Ausrichtmechanismus für die Sensoren ausgestattet. 

Insgesamt kommt bei der Gehäuseauslegung und der 

Sensoranordnung die besonders kompakte Baugröße 

der Sensor-Baureihe 3B zugute. Die Lesestationen werden 

komplett bestückt und mit einer Mittenpunktabweichung 

von ±1 mm auf eine Entfernung von 120 mm 

ausgerichtet an Fraport geliefert. Sie passen 1:1 in die 

vorhandenen Lesestellenhalterungen und lassen sich 

leicht justieren. 

ZUVERLÄSSIG AM ZIEL 

12.15 Uhr, Gepäckausgabe Flughafen Wien (VIE): Michael 

Edwards nimmt seinen Koffer vom Förderband und 

strebt erleichtert dem Ausgang zu. Er kennt weder Franz 

Regner noch einen seiner rund 6000 Kollegen bei Fraport, 

die im „Ground Handling“ am Frankfurter Flughafen 

dafür sorgen, dass Flugzeuge reibungslos abgefertigt 

werden und neben Passagieren auch das Gepäck der 

Gäste zeitgerecht „umsteigen“ kann. Gleichwohl ahnt er 

in solchen Momenten, dass hinter all dem eine logistische 

Meisterleistung steckt. 

Autor 

Leuze electronic GmbH + Co. KG, 

In der Braike 1, 

D-73277 Owen, 

Tel. +49 (0) 7021 57 31 89, 

E-Mail: wolfgang.teumer@leuze.de 

Wolfgang Teumer ist 

Produktmanager bei der 

Leuze electronic GmbH + Co. 

KG in Owen. 

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10 / 2011

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anche 

Mit Adam und Eva geht‘s sicher rund: Sensorpärchen 

verhilft Anlage zu Sicherheitsstandards 

Safety-Applikationen erfüllen PL e gemäß EN ISO 13849-1 am Rundtisch der Volz GmbH in Schwaben 

Bild 1: Autor Andreas Strangfeld (re.) machte sich selbst ein Bild. Nach dem Einlegen der einzuschäumenden 

Sitzplatte aus Sperrholz überprüfen er und Elmar Winterhalter, technischer Leiter des Anlagenbauers, 

die Sicherheit der Polyurethan-Verarbeitungsanlage mit zehn Rundtischstationen. 

Bis zu 60 Polyurethan-(PUR)-Teile spuckt die Rundtisch-Fertigungsanlage 

der Volz GmbH in Balingen 

pro Stunde aus. Mensch und Roboter arbeiten hier 

sprichwörtlich Hand in Hand. Die Sicherheit für die 52 

Mitarbeiter des Familienbetriebs steht an erster Stelle. 

Alle Sicherheitsfunktionen an dem sechs Meter großen 

Rundtisch werden von einem Controller Pluto B20 und 

zwei Pluto B46 mit mehreren Erweiterungsrelais BT51 

überwacht. Dabei wird durchgängig der höchste Performance 

Level PL e gemäß EN ISO 13849-1 und SIL 3 gemäß 

EN IEC 61508 erreicht. 

Teile durchlaufen zehn Stationen 

am Rundtisch 

Die zehn Stationen des Fertigungsrundtisches in der SPSgesteuerten 

Verarbeitungsanlage bestehen aus einer Roboterstation 

zum Besprühen der Formen, zwei manuellen 

Bearbeitungsstationen und sieben Aushärtestationen. Auf 

dem Rundtakttisch befinden sich zehn mitlaufende, selbständig 

agierende Einheiten. Jede Einheit besteht aus einem 

Antrieb und einer Form. Die Roboterstation sprüht 

die beiden offenen Formen-Hälften mit einem Trennmittel 

ein. Nach dem In-Mould-Coating-Verfahren werden sie 

anschließend mit Lack beschichtet. An der darauf folgenden 

Füllstation legt man bei Bedarf Einlegeteile in die 

Form. Dann wird die Form geschlossen und mit dem noch 

flüssigen Polyurethan gefüllt. Nach dem Füllen schwenkt 

die Form vollautomatisch in die optimale Position, damit 

beim Aufschäumen die Luft am höchsten Punkt aus der 

Form entweichen kann. 

Gleichzeitig dreht sich der Rundtisch um eine Station 

weiter. In den folgenden Stationen bewegt sich das PUR- 

18 


10 / 2011

Teil je nach Prozessfortschritt und geforderter Form- 

Ausführung weiter. Nach den sieben Aushärtestationen 

gelangt die Form an die Station, an der das Teil entnommen 

und die Form von Austriebsmaterial befreit und 

gereinigt wird. 

Sensorpaar Adam und Eva überwacht 

die Fertigung 

Die Sicherheitstechnik dieser Anlage, die menschliche 

Arbeit stark mit Robotik verknüpft, stammt von Jokab 

Safety. Für ihren Einsatz entschied sich Sysprotex, der 

die Anlage herstellte. Elmar Winterhalter (Bild 1), technischer 

Leiter des badischen Anlagenbauers, lobt die 

hohe Anpassungsfähigkeit und den übersichtlichen 

modularen Aufbau. Für die leichte Programmierbarkeit 

sorgt eine kostenlose Software. Sie ist es auch, die das 

durchgängige Erreichen des höchsten Performance Levels 

PL e sicherstellt. 

Die zehn Drehpositionen des Rundtisches werden 

sicher von zehn aktiven, elektrisch verdrahteten Sicherheitssensoren 

mit Namen Adam erfasst. Diese werden 

von einem einzigen, als Betätiger wirkenden Sicherheitssensor 

Eva aktiviert. Adam und die ihm gegenüber 

stehende Eva bilden das Sensorpaar Eden (Bild 3). Ein 

kodiertes Signal wird vom Sicherheits-Controller Pluto 

(Bild 4) über Adam an Eva übertragen, die das Signal 

verändert und wieder zurücksendet. Eine einfache 

Montage gewährleistet die große Toleranz für Abstand 

und Versatz zwischen Adam und Eva und die als Justierhilfe 

dienende Blinkfrequenz der LED. Das wartungs- 

und verschleißfreie Sensorpaar hat einen Schaltabstand 

von 0 bis 15 mm und lässt sich unter einem 

Winkel von 0 bis 360° betätigen. Dank des speziellen 

dynamischen Ein- und Ausgangssignals kann man bis 

zu 390 Sensoren mit einem Sicherheits-Controller Pluto 

einkanalig überwachen. 

Pluto behält den Gesamtüberblick 

Die erfasste Position des Rundtakttisches wird im Pluto- 

Programm sicherheitstechnisch verknüpft. Der Sicherheitscontroller 

Pluto meisterte die Herausforderung, jeden 

einzelnen Antrieb auf dem Rundtakttisch abhängig 

von der Position und dem Zustand der Lichtvorhänge 

individuell freizugeben. Den Controller gibt es in zwei 

Ausführungen: Eine 45mm breite Ausführung mit Busanschluss 

und einen 90mm breiten Sicherheits-Controller 

Pluto B46. Er wurde entwickelt, um der Nachfrage 

nach einem kompakten Sicherheits-Controller mit mehr 

Ein- und Ausgängen gerecht zu werden. Der B46 hat insgesamt 

46 E/A, 6 davon sind unabhängige Sicherheitsausgänge. 

Die 40 Eingänge sind für Unfallschutzgeräte 

und sonstige sicherheitsgerichtete Sensoren bestimmt. 

Außerdem können 16 dieser Eingänge auch als nicht sichere 

Ausgänge benutzt werden. 

Da die Programmierung über die intuitive Pluto-Manager-Software 

im Kontaktplan erfolgt, eignet sich Pluto sowohl 

zur Sicherheitsüberwachung als auch zur Steuerung 

kleinerer Maschinen. Pluto ist ein Sicherheits-Controller 

 

 

 

 

 

 

 

 

AUSZUG AUS DEN THEMEN: 

 

 

 

 

 

 

 

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Bild 2: Der Sicherheits-Lichtvorhang Focus schützt vor 

unbefugtem manuellen Übergreifen in die Roboterstation. 

Er hat eine Schutzfeldhöhe von 300 mm und eine Auflösung 

von 14 mm. 

Bild 4: Der Sicherheits-Controller Pluto B20 unterstützt 

durchgängig Performance Level PL e und SIL 3. Die Erweiterungsrelais 

BT51 bieten zusätzliche Kontakte, und das Gateway 

GATE P1 ermöglicht die Kommunikation mit dem Profibus DP. 

Bild 3: Der berührungslos wirkende Sicherheitssensor 

Eden mit M12-Steckanschluss hat einen Schaltabstand von 

0 bis 15 mm. Bei Bedarf durchdringt sein Wirkfeld auch 

nichtmetallische Werkstoffe. 

Bild 5: 

Die im drehenden 

Anlagenteil gewonnenen 

Signale 

werden über die in 

diesem Rundgehäuse 

eingebauten 

Schleifringkontakte 

an die stationäre 

Steuerungselektronik 

weitergeleitet. 

„All Master“, der den Entwurf von Sicherheitssystemen 

vereinfacht und dem Performance Level e nach EN ISO 

13849-1 sowie SIL 3 nach IEC-62061 entspricht. Alle Plutos 

sind Master-Geräte und können sich somit am Netzwerk 

gegenseitig sehen und Entscheidungen bezüglich ihrer 

eigenen unmittelbaren Sicherheitsumgebung treffen. 

Lichtvorhänge stoppen die Anlage bei Gefahr 

Zum Anschluss an den Sicherheits-Controller Pluto benötigte 

Sysprotex pro Sensor nur einen Eingang, im Gegensatz 

zu zwei Eingängen bei anderen Lösungen. Auch die 

Not-Halt-Taster Inca 1 Tina werden einkanalig angeschaltet. 

Dies vereinfacht die Verdrahtung und man spart Zeit. 

Die beiden Unfallschutz-Lichtvorhänge Focus (Bild 2) 

mit 35 mm Auflösung und 1650 mm Schutzfeldhöhe 

erfassen den Eingriff in und den Zutritt zu den Bearbeitungsstationen. 

Die vom TÜV nach der Sicherheitsnorm 

EN/IEC 61496-1/2 zertifizierten Geräte vom Typ 4 

besitzen Eingänge zum teilweisen oder vollständigen 

Muten der Lichtstrahlen. Zu ihren Eigenschaften zählen 

Überwachung der Muting-Leuchte, optionales Floating 

oder Fixed Blanking, Pre-Reset-Funktion, manuelle, 

überwachte oder automatische Rückstellung, zwei 

überwachte PNP-Sicherheits-Ausgänge mit Querschluss-Überwachung 

(OSSD) und M12 Anschlüsse. 

LEDs sorgen für einfache Ausrichtung und Anzeige von 

20 


10 / 2011

Verschmutzung, Betriebsspannung (24 VDC ±20 %) und 

Ausgangszustand. Die Schutzfeldhöhen betragen 150 

bis 2400 mm, bei einer Auflösung von 14 mm, 35 mm 

oder 300/400/500 mm und Reichweiten von jeweils 6 m, 

15 m oder 25/50 m. Die Zutrittstür zur Roboterstation 

und der Zugang zum Innenbereich des Rundtisches 

werden jeweils vom Sensorpaar Eden überwacht. Zwei 

Unfallschutz-Lichtvorhänge Focus erfassen das manuelle 

Übergreifen. Dies löst eine sofortige Unterbrechung 

der gefahrbringenden Roboterbewegung aus. 

Die Sicherheitsanforderungen der Anlage wurden 

durch entsprechende Programmierung des Sicherheits- 

Controllers Pluto schnell und mühelos erfüllt. Der technische 

Leiter Winterhalter kann dies bestätigen. Mit 

dem problemlosen Verknüpfen der Bus-Signale, auch 

über den Schleifring (Bild 5) auf dem drehenden Anlagenteil, 

ist er überaus zufrieden. 

Familienbetrieb sicher in die 

Zukunft unterwegs 

Thomas Volz, der die PUR-Anlage in dritter Generation 

betreibt, zeigt sich zufrieden mit der leichten Ausrichtung 

von Pluto: „Die völlige Schmutz-Unempfindlichkeit 

der zehn Sicherheitssensoren ist ebenfalls lobenswert“, 

sagt der 40-Jährige. Die Volz GmbH wurde 1956 von Thomas 

Volz Großvater als Möbelfabrik gegründet. Seit 1975 

hat sie sich vollständig der PUR-Kunststoffverarbeitung 

verschrieben. Die wichtigsten Abnehmer der PUR-Formteile 

sind namhafte Firmen im Industriegüter-, Fahrzeug- 

und Möbelbereich sowie in der Medizin-, Laborund 

Hausgerätetechnik. 

Autor 

Andreas Strangfeld ist 

Leiter Marketing Sicherheitstechnik 

bei der ABB Stotz- 

Kontakt GmbH. Er betreut 

seit 1999 die Produkte von 

Jokab Safety Deutschland. 

ABB Stotz Kontakt GmbH (Jokab Safety Deutschland), 

Max-Planck-Straße 21, D-78549 Spaichingen, 

Tel. +49 (0) 07424 95 86 50, 

E-Mail: Andreas.Strangfeld@de.abb.com 

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Mehr als nur Kosmetik: Remote-Monitore 

optimieren Fertigung von Schönheitsprodukten 

GMP-konforme Bedienstationen optimieren Prozessverfolgung und Rohstoffverwaltung bei BDF 

Seit dem Sommer 2011 werden im Beiersdorf (BDF) 

Productioncenter Waldheim, bekannt auch unter dem 

Markennamen Florena, die Produktionsprozesse durch 

GMP-konforme Bedienstationen der VisuNet-GMP-Familie 

unterstützt. Die Zwischenbilanz zeigt: Fehlerquellen 

in der Produktion konnten weiter minimiert, die 

Prozessverfolgung vereinfacht und die Verwaltung der 

eingesetzten Rohstoffe optimiert werden. 

Seit 1852 werden im sächsischen Waldheim Körperpflegeprodukte 

hergestellt. Seit 2002 wird das Werk 

als eigenständige GmbH geführt und gehört zu hundert 

Prozent der Beiersdorf AG. Etwa 350 Beschäftigte 

stellen im Dreischichtbetrieb 160 verschiedene Produkte 

her. Das Spektrum gliedert sich in die Kategorien Cremes, 

Lotionen und Tenside, die in Tuben, Tiegel, Flaschen oder 

Nachfüllbeutel abgefüllt werden. Längst beschränkt sich 

die Produktion nicht mehr nur auf Artikel der naturnahen 

Kosmetiklinie Florena, sondern umfasst praktisch das 

gesamte Spektrum des Beiersdorf-Konzerns wie etwa Produkte 

der Marken Nivea oder Eucerin. 

HÄUFIGE UMRÜSTUNG ERFORDERT FLEXIBILITÄT 

Das Productioncenter Waldheim ist auf die Fertigung kleiner 

bis mittlerer Lose sowie auf sogenannte Sachets (Siegelrandbeutel, 

Warenproben in Kunststoffbeuteln) spezialisiert. 

Diese Produktionsschwerpunkte ziehen häufige 

Umrüstarbeiten nach sich, die eine hohe Flexibilität und 

eine intensive Qualitätssicherung erfordern. 

Die anspruchsvollen Kosmetik-Produkte entstehen aus 

einer Vielzahl von Rohstoffen, die nach mehr oder weniger 

komplexen Rezepturen zusammengeführt, mechanisch 

verarbeitet (mischen, rühren) und zum Teil thermisch 

behandelt werden. Die definierten Prozessabläufe 

werden in Arbeitsanweisungen bereitgehalten. 

Bislang wurde die tatsächliche Zusammensetzung einer 

Charge durch manuelle Aufzeichnungen dokumentiert. 

Allerdings ist dieses Verfahren aufwendig und 

aufgrund der fehlenden Quittierung in Form einer direkten 

Rückmeldung an ein Prozessmanagementsystem 

prinzipiell fehleranfällig. 

EXAKTE MENGENERFASSUNG IST ESSENZIELL 

Stärker noch als bei der Nachverfolgung von Prozessschritten 

und Chargen macht sich die fehlende Rückmeldung 

bei der Bilanzierung der eingesetzten Rohstoffe 

bemerkbar. Zwar sind Toleranzen gegenüber den Rezepturvorgaben 

in gewissen Grenzen zulässig. Um beispielsweise 

bei einer Inventur sinnvolle Ergebnisse zu erhalten, 

ist aber die korrekte Erfassung aller tatsächlich verbrauchten 

Mengen Voraussetzung. 

Auf Basis dieser identifizierten Optimierungspotenziale 

erstellte die Projektgruppe um René Weidlich vom 

Team Engineering, Support + Facility im Beiersdorf- 

Productioncenter Waldheim ein Konzept für den Einsatz 

von Bedienstationen, die Rezepturverwaltungen und 

Wägevorgänge wirkungsvoll unterstützen können. Daraus 

resultierende Forderungen für die zu beschaffenden 

Bedienstationen waren: 

Unterstützung für Anwender: Die Bedienstationen 

helfen bei Rezepturabarbeitung und Wägevorgängen 

– Fehler können so minimiert werden. 

Bild: Beiersdorf 

Anbindung an das vorhandene Prozessmanagementsystem 

Zentrale Steuerungsmöglichkeit 

Umschaltbarkeit zwischen Linien (Vermeidung 

von Produktionsausfällen bei Störungen) 

GMP-konforme Mechanik 

Anschlussmöglichkeit für Barcode-Leser 

Flexible Montagemöglichkeiten 

Das Waldheimer Projektteam entschied sich für Remote- 

Monitore der VisuNet-GMP-Familie von Pepperl+Fuchs. 

Die Monitore lassen sich nicht nur einfach an das Produktionsmanagementsystem 

anbinden, sondern auch die 

angestrebte zentrale Steuerung konnte so realisiert werden. 

Die netzwerkfähigen Remote-Monitore können als 

Thin Clients über ein Ethernet-basiertes Netzwerk mit 

Prozessleitsystemen, SPSen oder Host PCs kommunizieren. 

Mit dem VisuNet Control Center steht zudem ein 

komfortables, Windows-basiertes Programm zur Verfügung. 

Damit können alle im Netzwerk befindlichen Remote-Monitore 

von einem Rechner aus administriert, 

gewartet und ferngesteuert werden. 

Hinsichtlich der zum Teil eingeschränkten räumlichen 

Verhältnisse bieten die Remote-Monitore der Visu- 

Net-GMP-Familie unter mehreren Aspekten Vorteile. 

Zunächst überzeugten die vielfältigen, weil modular 

aufgebauten Befestigungsmöglichkeiten. Weiterhin standen 

neben den heute weit verbreiteten Breitbildformaten 

mit 22 Zoll Bildschirmdiagonale auch die klassischen 

22 


10 / 2011

19-Zoll-Displays (48,3 cm) zur Verfügung, auf die hin die 

vorhandenen Anwendungen optimiert sind. Den räumlichen 

Verhältnissen kam schließlich das günstige Verhältnis 

Bildschirmfläche zu Monitorgesamtfläche, das 

heißt ein schmaler Rand, zugute. 

Die Realisierung erfolgte durch Anbindung der Remote- 

Monitore an eine vorhandene Client-Server-Struktur über 

ein Ethernet-basiertes Netzwerk. Das zentrale Prozessmanagementsystem 

verwaltet Rezepturen und erfasst die 

Eingaben, die an den Bedienstationen gemacht werden. 

Diese Daten können später statistisch ausgewertet und 

damit die Qualität überwacht und erhöht werden. Darüber 

hinaus unterstützen die Bedienstationen die Anwender 

bei Rezepturabarbeitung und Wägevorgängen, Fehler können 

so minimiert werden. 

STÖRUNGEN LASSEN SICH BESSER MANAGEN 

Die ersten Erfahrungen mit den Bedienstationen sind 

durchweg positiv: Die Einführung ging an einem einzigen 

Wochenende reibungslos vonstatten. Mitarbeiter schätzen 

die Unterstützung durch die Bedienstationen, die Akzeptanz 

der Systeme ist hoch. Bereits während der Einführungsphase 

zeichnet sich ab, dass die Fehlerquote gesenkt 

und die Nachvollziehbarkeit von Vorgängen erhöht wurde. 

Auch außerordentliche Situationen können nun deutlich 

besser gemanagt werden. Fällt etwa ein Mischer 

einer Produktlinie aus und macht einen Wechsel erforderlich, 

musste bislang schriftlich eine neue Arbeitsanweisung 

verfasst werden, und zwar gegebenenfalls auch 

nachts – mit entsprechenden Konsequenzen wie Wartezeiten 

und teurem Produktionsausfall. Mit der Verwendung 

der Bedienstationen sind dagegen jetzt Arbeitsanweisungen 

und Rezepturen zentral hinterlegt und können 

jederzeit abgerufen werden. 

René Weidlich erläutert: „Wir werden den bisherigen 

Prozess noch bis zum Jahresende parallel weiter laufen 

lassen, gehen aber davon aus, dass wir dann ausschließlich 

mit den Bedienstationen arbeiten werden.“ 

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Von der Chargensteuerung bis zur Sicherheit: 

Eine Softwareumgebung für alle Aufgaben 

Allen-Bradley-Steuerung vereinfachte Entwicklung einer Granulierlinie zur Pharmaproduktion 

Für einen Pharmahersteller in Puerto Rico enwickelte 

das Osnabrücker Unternehmen Diosna eine kompakte 

Granulierlinie und setzte dabei erstmals spezielle 

Allen-Bradley-Steuerungstechnik von Rockwell ein. Sie 

ist zuständig für den kompletten automatischen Betrieb. 

Der Anwender profitiert davon, dass für alle Aufgaben 

nur eine einzige Softwareumgebung erforderlich ist. 

Seit 120 Jahren beliefert Diosna die Nahrungsmittel-, 

Getränke-, Pharma- und Chemiebranchen weltweit mit 

maschinenbasierten Lösungen – und bietet dabei modernste 

Produktions- und Laboranlagen und die entsprechenden 

Apparaturen. Das Unternehmen liefert Knetanlagen, 

Hub- und Entladestationen für das Bäckereigewerbe 

sowie Knetmaschinen und Mischapparate für Kantinen, 

Metzgereien und Nahrungsmittelhersteller. 

SUPPORT AUCH IN PUERTO RICO 

Für die Chemie-, Pharma- und Kunststoffbranche stellt 

es Standard-Mischgeräte und spezialisierte Mischer, Granulierer, 

Trockner (VAC) und Vakuumtrockner für die 

Einzelbehälterverarbeitung her, ebenso Wirbelschicht- 

Chargen-Produktionsanlagen, Beschichtungsanlagen, 

sowie Misch- und Verarbeitungsanlagen. 

Diosna sieht sich selbst als Systemanbieter, der seinen 

Kunden komplette Verarbeitungslösungen anbieten 

kann, die von der Planung einzelner Anlagen bis zur 

modernen Qualifikation mit zahlreichen Innovationen 

reicht, die den Markt auf dieselbe Weise revolutioniert 

haben wie die erste Knetmaschine vor vielen Jahren. 

Diosna wurde vor kurzem von einem Kunden gebeten, 

einen Kompaktgranulierer für eine Tablettenfabrik in 

Puerto Rico zu entwickeln. Das aus einem Granulierer, 

einem Mischer-Granulierer und einem Wirbelschichttrockner 

bestehende System musste kompakt und gut 

zugänglich sein und neben einer stabilen Sicherheitsinfrastruktur 

eine herausragende Eindämmung bieten. 

INTERDISZIPLINÄR UND PROGRAMMIERBAR 

In diesem speziellen Fall schrieb der Kunde Allen-Bradley-Geräte 

aus, nicht nur weil die Technologie von Rockwell 

Automation den Herausforderungen dieser Aufgabe 

gewachsen war, sondern auch aufgrund der globalen Präsenz, 

dem umfassenden Produkt- und Serviceangebot und 

der Verfügbarkeit eines sachkundigen lokalen Supports. 

Rockwell Automation stellte nicht nur die Hardware in 

Form von programmierbaren Allen-Bradley GuardLogix- 

Automatisierungssteuerungen, verteilter Sicherheits-E/A 

und PowerFlex-70-Frequenzumrichtern zur Verfügung, 

sondern bot auch umfassende Unterstützung über seinen 

CSM (Customer Support and Maintenance)-Geschäftsbereich. 

Hierzu zählten unter anderem ein Team von Commercial 

Engineers, ein vor Ort arbeitender Ingenieur, der 

den Aufbau überwachte und ein kundenspezifisches 

Training, damit das Unternehmen seine Investitionen 

optimal nutzen kann. 

In der Pharmaindustrie werden Granuliererreihen 

zum Mischen und Vorbereiten von Rohmaterialien verwendet, 

bevor diese zu Tabletten gepresst werden. Das 

DIE GUARDLOGIX- 

EINHEIT wird als 

interdisziplinäre, 

programmierbare 

Automatisierungssteuerung 

für die 

diskrete, Verarbeitungs-, 

Antriebsund 

Sicherheitssteuerung 

eingesetzt. 

Bild: Rockwell 

KOMPAKTGRANULIERER für eine Tablettenfabrik in Puerto 

Rico: Die Anlage von Diosna nutzt Allen-Bradley-Steuerungen 

für alle Aufgaben von der Chargensteuerung bis zur Sicherheitsinfrastruktur 

der Maschinen. Bild: Diosna 

24 


10 / 2011

mehrstufige Verfahren, das in dieser Diosna-Installation 

eingesetzt wird, verwendet die programmierbare Allen- 

Bradley-GuardLogix-Automatisierungssteuerung zur 

Verwaltung der Chargen-Steuerung und der Prozessparametersteuerung 

der gesamten Automatisierung, die 

Maschine und die Materialien in Fluss hält, und nicht 

zuletzt auch der Sicherheitsinfrastruktur der Maschinen. 

Es umfasst außerdem die Integration mehrerer 

PowerFlex-Frequenzumrichter und weiterer externer 

Geräte, die über Ethernet angeschlossen sind. 

Dies ist ein anschauliches Beispiel für eine GuardLogix- 

Einheit, die als interdisziplinäre, programmierbare Automatisierungssteuerung 

für die diskrete Verarbeitungs-, Antriebs- 

und Sicherheitssteuerung eingesetzt wird. Dies bedeutet, 

dass nur eine einzige Softwareumgebung benötigt 

wird, um eine komplexe Anwendung zu realisieren und so 

die Entwicklungszeiten verkürzt und die Entwicklung selbst 

vereinfacht wird. Henning Falk, Produktmanager für Wirbelschicht- 

und Beschichtungstechnologien bei Diosna erläutert: 

„Im Betrieb wird die Granuliererreihe mit allen sorgfältig 

bemessenen Rohmaterialien beschickt, die die Grundstoffe 

und die Wirkstoffe umfassen. Die Maschine mischt die 

Zutaten sorgfältig, bevor sie diese in granulierter Form an 

einen Wirbelschichttrockner weiterleitet. Im Trockner wird 

dann die Feuchtigkeit entzogen, bis die erforderliche Trocknungsstufe 

erreicht ist, bevor das Material an einen Zwischenbehälter 

weitergeleitet wird. In diesem Zwischenbehälter 

werden weitere Hilfsstoffe hinzugefügt und es findet ein 

weiterer Mischvorgang statt. Sobald dieser letzte Mischvorgang 

abgeschlossen ist, werden die Rohstoffe an die Tablettenpresse 

weitergeleitet, in der das Endprodukt entsteht.“ 

STRENGE KONTROLLEN IN ALLEN PHASEN 

„Während des gesamten Prozesses müssen in allen Phasen 

strenge Kontrollen durchgeführt werden“, fährt er fort. 

„Dies ist notwendig, um die Qualität, den Durchsatz und 

den Nutzungsgrad der Maschinen aufrecht erhalten zu 

können. Die programmierbare GuardLogix-Automatisierungssteuerung 

steuert alle Elemente des Verfahrens: Lüfter, 

Vakuumförderanlagen und den Mischer im Zwischenbehälter. 

Hierfür werden verschiedene Parameter wie 

Temperatur, Feuchtigkeit und Durchsatz überwacht. Alle 

unsere Maschinen sind maßgeschneidert. Sie wurden 

speziell nach den Anforderungen der Kunden konzipiert, 

wobei wir die Codeblöcke für Standardverfahren wiederverwenden 

können. Darüber hinaus haben wir festgestellt, 

dass sich die Programmbearbeitung mit den Allen-Bradley-Anlagen 

schnell und einfach gestaltet. Einige der Berechnungen 

sind einfacher auszuführen als mit den Apparaturen 

von einigen unserer anderen Lieferanten.“ 

„Während des gesamten Projekts konnten wir auf die Unterstützung 

von Rockwell Automation zurückgreifen, von 

Unterstützung bei der Entwicklung bis hin zur Kommunikation“, 

so Falk abschließend. „Es war unser erstes Projekt 

mit dieser speziellen Hardware-Software-Kombination und 

dank des direkten Supports, den wir erhielten, konnten wir 

viel besser damit umgehen. Daher würde ich jeder Zeit wieder 

mit Rockwell Automation zusammenarbeiten.“ 

Sichere Steuerungen 

Ab 2012 sind Hersteller von Maschinen und Anlagen aufgefordert, 

qualitative und quantitative Betrachtungen für ihre 

Sicherheitsfunktionen nach ISO 13849 beziehungsweise IEC 

62061 nachzuweisen. Auf Grundlage der verwendeten Sicherheitskomponenten 

beziehungsweise Sicherheitssysteme ist der 

Performance Level (PL) beziehungsweise Safety Integrity Level 

(SIL) für jede Sicherheitsfunktion zu berechnen. 

Auch im Bereich der notwendigen Dokumentationen, etwa über 

die bereit gestellten Sicherheitsfunktionen und deren individuelle 

Eigenschaften, sowie beim Einsatz von programmierbaren 

Lösungen sind die normativen Ansprüche gestiegen. Beide 

Normen beschreiben die Anforderungen an die sicherheitsbezogenen 

Anwendungssoftware, die die korrekte und fehlerfreie 

Ausführung von Sicherheitsfunktionen gewährleisten soll. 

In der Praxis hat der Maschinenbauer einen Hardwareplan, auch 

für die Sicherheitstechnik, das heißt, die sicheren Ein- und 

Ausgänge sind definiert, die Zuordnung zu den Sensoren und den 

Aktuatoren ist vorhanden. Auch die Sicherheitsfunktionen sind 

bekannt und teilweise dokumentiert. Aber in vielen Fällen fehlt 

das Wissen und die Einsicht, die notwendigen Anforderungen 

gemäß den Normen an den Entwicklungsprozess (V-Modell) 

sowie die anschließende Verifikation und Validierungsphase 

(Testpläne) der Sicherheitssoftware umzusetzen. Hier geht viel 

Zeit und Geld verloren. 

Der Einsatz von programmierbarer 

Sicherheitstechnik ist 

eine Herausforderung und 

Chance zu gleich, denn bei 

zunehmender Komplexität der 

Maschine und der engen 

Verknüpfung zwischen 

Sicherheit und Maschinenablauf 

kann eine wirtschaftliche 

Lösung nur so erreicht werden. 

Autor 

Detlef Grundke ist Safety 

& Solutions Manager bei 

Rockwell Automation. 

Rockwell Automation GmbH 

Düsselberger Straße 15, D-42781 Haan-Gruiten, 

Tel. +49 (0) 2104 96 01 76, 

E-Mail: dgrunkde@ra.rockwell.com 

Internet: www.rockwellautomation.de 


10 / 2011 

25

hauptbeitrag 

Zuverlässigkeitsbewertung in 

frühen Entwicklungsphasen 

Ansatz basierend auf rigide definierten Softwarekomponenten 

Ein Automatisierungssystem soll den technischen Prozess, an den es gekoppelt ist, zuverlässig 

steuern und regeln. Je später eine Abweichung von der geforderten Zuverlässigkeit 

erkannt wird, umso aufwendiger sind die Nacharbeiten. Dies zeigen Rückrufe und Stillstände, 

die häufig Kosten im Bereich mehrerer Millionen verursachen. Zur Lösung dieser 

Herausforderung wird ein Konzept vorgestellt, das sowohl die Elektronik als auch die 

Software berücksichtigt und bereits in frühen Entwicklungsphasen anwendbar ist. 

SCHLAGWÖRTER Zuverlässigkeit / Überlebenswahrscheinlichkeit / 

Softwarekomponenten / Frühe Entwicklungsphasen 

Reliability Evaluation of Industrial Automation Systems in Early Development Phases – 

An Approach Based on Rigidly Defined Software Components 

An industrial automation system must provide a reliable control of its associated technical 

process. The later reliability problems are discovered, the more time-consuming the 

activities to adapt the reliability will become. Product recalls and system downtimes 

often cause additional costs of several millions. As a solution to this problem, a concept 

is presented within this article, which takes both electronic and software into regard and 

which is applicable in early development phases. 

KEYWORDS Dependability / reliability / software components / early development phases 

26 


10 / 2011

Michael Wedel, Universität Stuttgart 

Automatisierungssysteme müssen immer 

komplexere Funktionen erfüllen, um technische 

Prozesse mit dem geforderten Ergebnis 

zu steuern, zu regeln und zu überwachen. 

Angesichts dessen wird es umso wichtiger, 

dass Automatisierungssysteme die ihnen übertragenen 

Funktionen zuverlässig erbringen. Damit 

dies erreicht wird, muss eine geeignete Zuverlässigkeit 

vorgegeben und im Rahmen der Entwicklung des 

Automatisierungssystems umgesetzt werden. Nur 

durch eine Betrachtung der Zuverlässigkeit bereits in 

frühen Entwicklungsphasen ist es möglich, aufwendige 

Nacharbeiten kurz vor oder sogar nach Auslieferung 

an den Kunden zu vermeiden. Dabei stellen die 

Komplexität der Automatisierungssysteme und insbesondere 

der hohe Anteil an programmierbarer Elektronik 

wesentliche Herausforderungen dar. Ein geeignetes 

Konzept wird im Folgenden entwickelt. Als 

Grundlage dafür wird zunächst die Problematik der 

Zuverlässigkeitsbewertung in frühen Entwicklungsphasen 

betrachtet. 

1. Problematik der Zuverlässigkeitsbewertung 

Unter der Zuverlässigkeit wird die Wahrscheinlichkeit 

verstanden, dass ein System korrekt funktioniert (siehe 

[1]). Dies wird in [2] auch als die Überlebenswahrscheinlichkeit 

(reliability) bezeichnet, dass „eine Einheit eine 

geforderte Funktion für ein gegebenes Zeitintervall (t 1 

, t 2 

) 

erfüllen kann“. 

Die Überlebenswahrscheinlichkeit wird dadurch 

beeinflusst, ob bei Anforderung einer Funktion ein 

Fehler aktiviert wird und das resultierende fehlerhafte 

Ergebnis zu den Schnittstellen des Automatisierungssystems 

gelangt. Demnach hängt die Zuverlässigkeit 

zum einen davon ab, ob Fehler im Automatisierungssystem 

vorhanden sind, und zum anderen, ob 

daraus fehlerhafte Ergebnisse entstehen und diese an 

die Systemschnittstellen weitergeleitet werden. 

1.1 Fehlermechanismen 

Das Vorhandensein von Fehlern wird durch verschiedene 

Mechanismen ausgelöst. Zur näheren Charakterisierung 

wird zwischen Fehlern aufgrund von Ausfallmechanismen 

und inhärenten Fehlern unterschieden [3]: 

Bei Fehlern aufgrund von Ausfallmechanismen ist 

die betrachtete Einheit bei Inbetriebnahme fehlerfrei. 

Ein Fehler tritt erst durch chemische oder 

physikalische Vorgänge während des Betriebs auf. 

Davon betroffen sind elektronische Bauteile, bei 

denen die Beanspruchung im Betrieb Fehler hervorrufen 

kann. 

Inhärente Fehler sind bereits vor Inbetriebnahme 

vorhanden. Die Ursache eines Fehlers liegt dabei in 

einem menschlichen Irrtum, der während der Entwicklung 

begangen wurde. Da elektronische Bauteile 

in großen Stückzahlen eingesetzt und sehr ausführlich 

getestet werden, liegt das Hauptaugenmerk 

auf inhärenten Fehlern in der Software. 

Angesichts dieser beiden Fehlermechanismen werden 

unterschiedliche Zuverlässigkeitskenngrößen und -modelle 

eingesetzt, um die Wahrscheinlichkeit zu quantifizieren, 

dass eine Einheit korrekt funktioniert. Zur Beschreibung 

der Ausfallmechanismen wird die Ausfallrate 

λ verwendet. Eine Ausfallrate gibt nach [4] die Ausfälle 

auf eine bestimmte Zeitdauer bezogen an, zum Beispiel 

Ausfälle pro Milliarde Stunden (10 ‐9 h ‐1 ). 

Inhärente Fehler sind bereits vor Inbetriebnahme vorhanden, 

weswegen es nicht notwendig ist, das Auftreten 

während des Betriebs zu modellieren. Stattdessen wird 

betrachtet, ob ein vorhandener Fehler während des Betriebs 

aktiviert und dadurch ein fehlerhaftes Ergebnis von 

außen beobachtet wird. Entsprechend der Definition der 

Zuverlässigkeit wird diese als relative Häufigkeit, bezogen 

auf die Anzahl aller Funktionsaufrufe, ausgedrückt. 

(1) 


10 / 2011 

27

ʎ 

Hauptbeitrag 

BILD 1: Ermittlung 

empirischer Daten für 

individuell entwickelte 

Softwareeinheiten 

Testfall 

Vorgabe der Testfälle anhand 

der später en Betriebsbedingungen 

Testdurchführung 

und -auswertung 

Ergebnis 

• korrekt Korrekt 

Versagt 

• fehlerhaft 

Empirische Daten 

Anzahl 

•korrekter Ausfü 

• aller Aufrufe 

R Software 

BILD 2: Aufbau 

einer Katalogangabe 

für elektronische 

Bauteile (siehe [5]) 

Generische Basis -Ausfallrate 

P = Funktion ( G , π i ) Parameter zur Anpassung 

ʎ 

Ausfallrate des Bauteils 

BILD 3: Fehlerbaum 

zur Kombination der 

Ausfälle elektronischer 

Bauteile 

Kombination durch 

logische Operatoren 

Fehlerhaftes Verhalten des Systems 

} 

≥1 

& 

X 1 

X 2 

X 3 

} 

Ausfälle der 

elektronischen Bauteile 

Demnach ergibt sich die Zuverlässigkeit, wie in der 

Formel gezeigt, aus dem Quotienten der Anzahl der korrekten 

Ausführungen und der Anzahl aller Aufrufe. 

1.2 Herausforderungen 

Sowohl für die Bestimmung der Ausfallrate als auch der 

relativen Häufigkeit sind empirische Daten erforderlich. 

Für die Ausfallrate müssen Ausfälle in Abhängigkeit der 

Zeit beobachtet werden. Dazu müssen mehrere gleichartige 

elektronische Einheiten betrieben und die Zeitpunkte 

der Ausfälle notiert werden. Gegebenenfalls werden 

darüber hinaus Tests unter unterschiedlichen Umgebungsbedingungen 

durchgeführt, beispielsweise um die 

Abhängigkeit von der Temperatur empirisch zu ermitteln. 

Analog müssen Softwareeinheiten unter solchen Betriebsbedingungen 

getestet werden, dass eine statistisch repräsentative 

Aussage abgeleitet werden kann (Bild 1). Diese gibt an, 

mit welcher Wahrscheinlichkeit die Softwareeinheit bei 

Aufruf einer Funktion ein korrektes Ergebnis liefert. 

Zur Bewertung der Zuverlässigkeit eines Automatisierungssystems 

sind demnach empirische Daten zum integrierten 

System, bestehend aus Elektronik und Software, 

erforderlich. Dazu ist der Test des integrierten 

Automatisierungssystems notwendig, welcher jedoch 

erst nach Abschluss der Implementierung und damit spät 

im Entwicklungsprozess möglich ist. Eine Betrachtung 

der frühen Entwicklungsphasen zeigt demgegenüber, 

dass aus der Systemanalyse und dem Systementwurf 

lediglich folgende Informationen zur Verfügung stehen: 

die Anforderungen, welche die Systemfunktionen 

vorgeben, die das Automatisierungssystem zu 

erbringen hat 

die Systemarchitektur des Automatisierungssystems 

Daraus ergibt sich die Herausforderung, dass die Zuverlässigkeit 

eines Automatisierungssystems anhand dieser 

Information zu bewerten ist, wobei sowohl Elektronik als 

auch Software zu berücksichtigen sind. Weiterhin muss 

die Zuverlässigkeitsbewertung so aussagekräftig sein, 

dass weitere Maßnahmen, die zur Einhaltung eines vorgegebenen 

Zuverlässigkeitsziels notwendig sind, daraus 

abgeleitet werden können. 

2. Methoden in frühen Entwicklungsphasen 

2.1 Zuverlässigkeitsbewertung elektronischer Systeme 

Der Standard [5] erläutert das Konzept zur Zuverlässigkeitsbewertung 

elektronischer Systeme. Das Grundprin- 

28 


10 / 2011

zip beruht auf der Bestimmung der Zuverlässigkeit der 

elektronischen Bauteile, aus denen sich das System zusammensetzt, 

und deren Kombination zur Systemzuverlässigkeit. 

Die Zuverlässigkeit der einzelnen Bauteile wird 

aus Katalogangaben ermittelt. Eine solche Katalogangabe 

umfasst nach [5] typischerweise eine unveränderliche, 

generische Basisausfallrate, welche gegebenenfalls durch 

zusätzliche Parameter an unterschiedliche Umgebungsbedingungen 

anpassbar ist (siehe Bild 2). 

Diese Katalogangaben beruhen auf der Auswertung von 

Betriebserfahrung mit den jeweiligen Bauteilen. Sie werden 

entweder vom Hersteller bereitgestellt oder beim Vergleich 

mit ähnlichen Bauteilen, etwa anhand frei verfügbarer 

Handbücher wie [6], bestimmt. Dadurch, dass die 

elektronischen Bauteile standardisiert sind und unverändert 

in großen Stückzahlen verkauft werden, sind einmal 

empirisch ermittelte Daten für ein Bauteil unter Beachtung 

der Betriebsbedingungen auch beim Einsatz in verschiedenen 

Systemen gültig. Weiterhin sind die elektronischen 

Bauteile aufgrund der hohen Stückzahl betriebsbewährt, 

wodurch von einer gleichbleibend hohen Qualität mit geringen 

Schwankungen auszugehen ist. Die Katalogangabe 

ist entweder für ein bestimmtes elektronisches Bauteil 

oder für eine Gruppe ähnlicher Bauteile gültig. 

Nachdem die Zuverlässigkeit der einzelnen Bauteile 

bekannt ist, werden diese zur Systemzuverlässigkeit 

kombiniert. Hierfür werden häufig Zuverlässigkeitsmodelle 

wie zum Beispiel Fehlerbäume [7] oder Zuverlässigkeitsblockdiagramme 

[8] verwendet, welche das fehlerhafte 

Verhalten eines Systems auf die Ausfälle elektronischer 

Bauteile mittels logischer Operatoren zurückführen 

(Bild 3). 

Der Vorteil dieser Modelle liegt darin, dass sie bereits 

in frühen Entwicklungsphasen aus der Analyse der Systemarchitektur 

abgeleitet werden können. Eine Einbeziehung 

der Software ist jedoch bei der beschriebenen 

Vorgehensweise nicht vorgesehen. 

2.2 Zuverlässigkeitsprognose für Softwaresysteme 

Um eine Zuverlässigkeitsbewertung für Software zu erreichen, 

gibt es Ansätze, die Zuverlässigkeitsmodelle für 

elektronische Systeme auch auf Software anzuwenden. 

Ein Beispiel ist die Software-Fehlerbaumanalyse [9], welche 

untersucht, ob ein Ausführungspfad in der Software 

zu einem fehlerhaften Ergebnis auf Systemebene führt. 

Für diese Analyse müssen die Wahrscheinlichkeiten für 

die Ausführung einzelner Teile des Quellcodes bekannt 

sein. Da die Implementierung eines individuell zu entwickelnden 

Softwaresystems in frühen Entwicklungsphasen 

noch nicht begonnen wurde, sind diese Wahrscheinlichkeiten 

jedoch nicht verfügbar. Daher ist eine Anwendung 

auf individuell entwickelte Software nicht möglich. 

Ähnliche Nachteile weisen auch die architekturbasierten 

Modelle in frühen Entwicklungsphasen auf. Zwar 

erlauben diese die Kombination einzelner Zuverlässigkeiten 

anhand der Systemarchitektur, setzen jedoch 

ebenfalls die Bekanntheit der Zuverlässigkeiten einzelner 

Softwareeinheiten voraus. Ein Beispiel ist die Methode 

nach [10]. 

Einen anderen Ansatz verfolgen Prognosemodelle, die 

anhand von Eigenschaften der Software oder des Entwicklungsprozesses 

eine grobe Schätzung der Anzahl 

der Fehler in einer Softwareeinheit vornehmen. Ein 

Nachteil dieser Modelle ist in der hohen Variation zwischen 

individuell entwickelten Softwareeinheiten begründet. 

Demnach ist nicht davon auszugehen, dass ein 

abstrakt gefasster Einflussfaktor, wie zum Beispiel die 

Komplexität, die Anzahl der Fehler in jeder beliebigen 

Softwareeinheit stets in gleicher Weise beeinflusst. Darüber 

hinaus ist es nicht möglich, aus der Anzahl der 

Fehler die Zuverlässigkeit im späteren Betrieb mit hoher 

Aussagekraft abzuleiten. 

Angesichts der beschriebenen Nachteile wird insbesondere 

für Software ein geeignetes Konzept zur Zuverlässigkeitsbewertung 

in frühen Entwicklungsphasen 

benötigt, das eine Integration mit den Methoden für elektronische 

Systeme ermöglicht. Die grundlegende Lösungsidee 

und das daraus resultierende Konzept werden 

in den folgenden beiden Abschnitten hergeleitet. 

3. Ansatz: Rigide definierte 

Softwarekomponenten 

In Analogie zur Elektronik werden in der Softwareentwicklung 

die Themen der Standardisierung und der 

Mehrfachverwendung diskutiert [11]. Die Motivation hierfür 

bilden insbesondere ökonomische Gründe, da bei einer 

mehrfachen Verwendung der Aufwand für die Entwicklung, 

Validierung und Verifikation auf mehrere Systeme 

umgelegt wird. Dadurch ist eine hohe Qualität 

wirtschaftlicher zu erreichen, als bei individuell entwickelten 

Softwareeinheiten. Dass dieser Ansatz nicht nur 

theoretisch betrachtet wird, sondern auch Bedeutung in 

der Praxis besitzt, zeigen aktuelle Entwicklungen wie 

zum Beispiel Autosar in der Automobilindustrie [12]. 

Im vorherigen Abschnitt hat die Analyse bestehender 

Ansätze der Zuverlässigkeitsbewertung für Software gezeigt, 

dass ein wesentliches Problem in frühen Entwicklungsphasen 

in der unbekannten Zuverlässigkeit einzelner 

Softwareeinheiten besteht. Dabei verhindert die hohe 

Varianz bei individuell entwickelten Softwareeinheiten 

die Übertragung einmal ermittelter empirischer Daten 

auf neue Entwicklungen. Die Betrachtung mehrfach verwendbarer 

Softwareeinheiten ermöglicht die Behebung 

dieses Problems. 

Um dies zu erreichen, ist eine rigide Definition erforderlich, 

wonach eine Veränderung der Softwareeinheiten 

zwischen dem Einsatz in verschiedenen Softwaresystemen 

nicht zulässig ist. Diese Voraussetzung wird durch 

die strukturierten Softwarekomponenten aus [13] erfüllt, 

deren rigide Merkmale in TABELLE 1 zusammengefasst 

sind. Wesentlich für die Zuverlässigkeitsbewertung ist, 

dass diese Softwarekomponenten nur über definierte 

Schnittstellen miteinander verknüpft werden können. 

Eine Anpassung ist ausschließlich über die Konfiguration 

möglich, indem vorgegebene Parameter und Optionen mit 

Werten belegt werden. Dadurch werden das Verhalten und 

der Funktionsumfang dieser Softwarekomponenten angepasst, 

ohne die Softwarekomponente selbst zu verändern. 


10 / 2011 

29

Hauptbeitrag 

Zur grafischen Modellierung der komponentenbasierten 

Softwaresysteme wird nach [13] die Unified 

Modeling Language (UML) verwendet, welche durch 

Profile erweiterbar ist. Bild 4 zeigt ein UML-Modell 

einer Systemarchitektur, bestehend aus zwei Softwarekomponenten. 

Die dort enthaltenen Informationen 

über die Konfiguration und Verknüpfung der Softwarekomponenten 

sind bereits in frühen Entwicklungsphasen 

verfügbar. 

Aufgrund der rigiden Definition wird eine Softwarekomponente 

unverändert in mehreren Softwaresystemen 

verwendet. Dadurch ist es möglich, empirische 

Daten ein Mal zu ermitteln und hieraus eine Zuverlässigkeitsaussage 

abzuleiten, welche auf verschiedene 

Softwaresysteme mit hoher Aussagekraft übertragbar ist. 

Im Folgenden wird untersucht, welches Vorgehen zur 

Ermittlung von Zuverlässigkeitsaussagen für Softwarekomponenten 

notwendig ist. Weiterhin wird betrachtet, 

wie die Zuverlässigkeiten der einzelnen Softwarekomponenten 

anhand der Angaben zur Systemarchitektur 

miteinander kombiniert und wie Katalogangaben 

für elektronische Bauteile integriert werden. 

4. Konzept der Zuverlässigkeitsbewertung 

4.1 Zuverlässigkeitsaussagen für 


Eine Zuverlässigkeitsaussage muss die Zuverlässigkeit der 

Softwarekomponente in verschiedenen Softwaresystemen 

jeweils mit hoher Aussagekraft beschreiben. Um dies 

zu gewährleisten, wird ausgehend von der rigiden Definition 

untersucht, welche Faktoren das Vorhandensein 

von Fehlern in einer Softwarekomponente beeinflussen. 

Weiterhin wird betrachtet, wodurch diese Fehler aktiviert 

werden, sodass ein fehlerhaftes Ergebnis an den Schnittstellen 

einer Softwarekomponente auftritt. 

Aufgrund der Unveränderbarkeit sind Fehler, die während 

der Entwicklung begangen wurden, in einer Softwarekomponente 

unabhängig von dem Einsatz in einem 

bestimmten Softwaresystem vorhanden. Eine Veränderung 

der Anzahl der Fehler, die im Betrieb aktiviert werden 

können, ist in engem Rahmen durch fest vorgegebene 

Konfigurationseinstellungen möglich. Weiterhin 

hängt die Aktivierung vorhandener Fehler von den expliziten 

Verknüpfungen mit anderen Softwarekomponenten, 

externen Systemen und Nutzern des Softwaresystems 

ab. Die Einflussfaktoren durch die Konfiguration 

und die Aktivierung werden unter dem Begriff 

der Anforderungskonstellation zusammengefasst. Diese 

beschreibt nach [14] allgemein das Zusammentreffen 

externer Ereignisse an eine Softwareeinheit. 

Um die Wahrscheinlichkeit für eine korrekte Ausführung 

und damit eine aussagekräftige Zuverlässigkeitsaussage 

zu bestimmen, muss eine Softwarekomponente mit 

unterschiedlichen Anforderungskonstellationen getestet 

werden. Allerdings kann die Anzahl aller möglichen Anforderungskonstellationen 

bereits bei einfachen Softwarekomponenten 

einen Bereich von 10 6 und größer erreichen. 

Daher ist eine vollständige Überprüfung auf ein 

korrektes oder fehlerhaftes Ergebnis im Allgemeinen 

nicht möglich. Aus diesem Grund ist eine geeignete und 

repräsentative Auswahl aus allen Anforderungskonstellationen 

zu treffen. Als Grundprinzip wird dazu die 

Äquivalenzklassenbildung verwendet. Angewandt auf 

Softwarekomponenten umfasst eine Äquivalenzklasse 

die Anforderungskonstellationen, für die sich eine Softwarekomponente 

jeweils äquivalent, das heißt auf vergleichbare 

Weise, verhält (siehe [15]). Bild 5 zeigt, wie die 

Wertebereiche der Schnittstellenoperationen und der 

Konfiguration in Intervalle mit äquivalentem Verhalten 

unterteilt werden. Indem jeweils ein Wert aus einem Intervall 

ausgewählt und dann zur Anforderungskonstellation 

kombiniert wird, reduziert sich die Anzahl der zu 

testenden Anforderungskonstellationen wesentlich. 

Die Zuverlässigkeitsaussage wird durch Auswertung 

der empirischen Daten aus dem Test ermittelt. Aufgrund 

der Betriebsbewährtheit einer mehrfach verwendeten 

Softwarekomponente ist im einfachsten Fall eine hohe 

Zuverlässigkeit mit geringen Schwankungen zu erwarten. 

Für diesen Fall berechnet sich eine konstante Zuverlässigkeitsaussage 

R * aus dem Quotienten aller fehlerfreien 

Ergebnisse und der Anzahl aller Aufrufe der Softwarekomponente. 

Beispielsweise ergibt sich bei 1880 

korrekten Ausführungen aus insgesamt 2000 Aufrufen 

die Zuverlässigkeitsaussage R * = 0,94 wie in Formel (2) 

gezeigt. 

(2) 

Die Genauigkeit einer Zuverlässigkeitsaussage hängt 

von der repräsentativen Auswahl der Anforderungskonstellationen 

und der Anzahl der beobachteten Aufrufe 

der Softwarekomponente ab. Zur Abschätzung können 

Verfahren der Regressionanalyse und der Konfidenzintervalle 

eingesetzt werden (siehe Einführung in [16]). Je 

kleiner ein Konfidenzintervall ist, umso höher ist die 

Genauigkeit der Aussage. Aufgrund der insgesamt 2000 

Aufrufe aus dem Beispiel ergibt sich etwa ein 95 %-Konfidenzintervall 

für die Zuverlässigkeitsaussage R * , das 

zwischen 0,93 und 0,95 liegt. Alternative Verfahren des 

statistischen Tests stellen ebenfalls einen Zusammenhang 

zwischen der Anzahl der Testfälle und der Genauigkeit 

her, allerdings typischerweise unter der Voraussetzung, 

dass eine Anzahl von Ausführungen in Folge 

korrekt ist (siehe [17]). 

4.2 Zuverlässigkeitsbewertung eines Softwaresystems 

Durch die Zuverlässigkeitsaussagen sind die Zuverlässigkeiten 

der Softwarekomponenten in frühen Entwicklungsphasen 

verfügbar. Um daraus die Zuverlässigkeit 

des Softwaresystems zu berechnen, ist eine Formel erfor- 

30 


10 / 2011

} 

Merkmal 

Funktionale Geschlossenheit 

Strukturelle Unabhängigkeit 

Einmaligkeit 

Anpassbarkeit 

Verknüpfbarkeit 

Nebenläufigkeit 

Unveränderbarkeit durch Dritte 

Offenheit 

Beschreibung 

Logisch zusammenhängende, explizit abgegrenzte Funktionalität 

Keine Vorgabe fester Verknüpfungen zu anderen Systembestandteilen 

Eigenständige Erzeugung und Verwaltung innerer Zustände 

Anpassung an spezielle Anforderungen und Randbedingungen 

in vorgegebenen Grenzen 

Verknüpfung mit anderen Komponenten oder Systembestandteilen 

Ausführbarkeit als paralleler Prozess im Bedarfsfall 

Einsatz durch Dritte nur in unveränderter Form, 

Zugriff nur über definierte Schnittstellen 

Offenlegung des Komponentenmodells und der Spezifikationen 

aller Schnittstellen 

TABELLE 1: Merkmale einer rigide definierten Softwarekomponente nach [13] 

Werte zur Konfiguration von 

Parametern und Optionen 

Schnittstelle mit nach 

außen verfügbaren 

Funktionen 

Verknüpfung über 

die Schnittstellen 

«ActiveComponent» 

swKomponenteA 

PARAMETER 38 

OPTION YES 

«PassiveComponent » 

sw KomponenteB 

BILD 4: UML-Modell 

der Systemarchitektur 

eines komponentenbasierten 

Softwaresystems 

Intervallbildung für die Werte 

von PARAMETER 

Auswahl eines Werts aus jedem Intervall 

Intervallbildung für die Eingaben 

der Schnittstellenoperation 

0 72 128 

255 

Auswahl eines Werts aus jedem Intervall 

- 32.768 -11.244 10.386 32.767 

PARAMETER : int 

«PassiveComponent » 

swKomponente 

Kombination der 

ausgewählten Werte 

zu den Anforderungskonstellationen 

für 

den Test 

BILD 5: Ermittlung 

der Anforderungskonstellationen 

für 

den Test einer 

Softwarekomponente 

durch Äquivalenzklassenbildung 


10 / 2011 

31

} 

Hauptbeitrag 

BILD 6: Goalias 

auf der Messe am 

Stuttgarter 

Flughafen [18] 

λ = 4·10 -9 h -1 

R = 1,0 

λ = 6·10 -8 h -1 

R = 0,99 

BILD 7: Entwurfsszenario 

eines neu 

zu entwickelnden 

Automatisierungssystems 

für 

Goalias mit den 

Zuverlässigkeiten 

der elektronischen 

Bauteile und der 


Elektronische 

Bauteile 

Kamera1 

Kamera2 

Kamera3 

λ = 1 ·10 -5 h -1 

R = 0,85 

Mikrocontroller 

«artifact» 

Ausführbare Software 

«manifest» 


swFlugbahn 

R = 0,95 

Elektronische 

Motorsteuerung 

Zuordnung zwischen 

Software und Elektronik 


swMotor 

R = 0,99 

} 


BILD 8: UML-Use- 

Case-Diagramm mit 

Erweiterungen zur 

Zuverlässigkeitsbewertung 

Benutzer 

«system function» 

Flugbahn berechnen 

{ g = 0.5; 

comps = (1.0, swFlugbahn); 

parts = (0.6, Kamera 1), 

(0.6, Kamera 2), (0.6, Kamera 3), 

(1.0, Mikrocontroller) } 

«system function» 

Torwart auslenken 

{ g = 0.5; 

comps = (1.0, swMotor); 

parts = (1.0, Motorsteuerung ), 

(1.0, Mikrocontroller) } 

Systemfunktion 

Gewichtung der Systemfunktion 

Zugehörige Softwarekomponente 

mit Gewichtung 

Zugehörige elektronische Bauteile 

mit Gewichtung 

32 


10 / 2011

derlich, welche die Systemzuverlässigkeit als mathematische 

Funktion der Zuverlässigkeiten der einzelnen Softwarekomponenten 

ausdrückt. An einer Systemfunktion 

sind jeweils verschiedene Softwarekomponenten beteiligt. 

Tritt bei einer beteiligten Softwarekomponente ein 

fehlerhaftes Ergebnis auf und wird die Weiterleitung an 

die Schnittstellen des Softwaresystems nicht durch fehlertolerante 

Maßnahmen verhindert, so führt dies zu einer 

fehlerhaften Systemfunktion. Dies bildet die Grundlage 

für die Herleitung einer geeigneten Funktion. 

Zur Bestimmung einer unteren Schranke der Systemzuverlässigkeit 

wird von dem ungünstigsten Fall ausgegangen, 

dass für die korrekte Ausführung einer Systemfunktion 

alle Softwarekomponenten benötigt werden. 

Die Systemzuverlässigkeit errechnet sich für diesen 

Fall aus der Wahrscheinlichkeit, dass alle 

Softwarekomponenten ein korrektes Ergebnis liefern. 

Aufgrund der rigiden Definition ist eine Softwarekomponente 

in sich geschlossen und hat keinen Einfluss auf 

die Implementierung anderer Softwarekomponenten. 

Unter dieser Voraussetzung der Unabhängigkeit berechnet 

sich die gesuchte Wahrscheinlichkeit durch das 

Produkt der Zuverlässigkeiten R i 

aller m Komponenten 

des Softwaresystems. 

(3) 

Zusätzlich zur unteren Schranke werden zwei Erweiterungen 

eingeführt, durch die sich die Genauigkeit aber 

auch der Aufwand der Zuverlässigkeitsbewertung erhöhen. 

Dazu wird eine Funktions-Komponenten-Menge 

definiert, welche genau die Softwarekomponenten enthält, 

die gemeinsam zu einer bestimmten Systemfunktion 

beitragen. Anhand dieser Funktions-Komponenten- 

Menge M wird die Zuverlässigkeit einer Systemfunktion 

durch das Produkt der Zuverlässigkeiten R i 

der jeweils 

daran beteiligten Softwarekomponenten bestimmt. In 

der Formel (4) tragen beispielsweise die Zuverlässigkeiten 

R 1 

und R 3 

, nicht aber R 2 

, zur Zuverlässigkeit der Systemfunktion 

bei. 

(4) 

Ausgehend davon ist aus den Zuverlässigkeiten der 

Systemfunktionen die Systemzuverlässigkeit zu berechnen. 

Dazu wird in einer ersten Erweiterung der Anteil 

betrachtet, mit dem die Systemfunktionen in die Gesamtfunktionalität 

des Softwaresystems eingehen. Ob 

eine Systemfunktion kritisch ist, hängt davon ab, zu 

welchen Folgen ein fehlerhaftes Ergebnis der Systemfunktion 

führt und wie häufig diese im Betrieb aufgerufen 

wird. Dementsprechend wird den Systemfunktionen 

eine Gewichtung g Systemfunktion_k zwischen null (unkritisch) 

und eins (kritisch) zugewiesen. Die Systemzuverlässigkeit 

wird dann durch die gewichtete Summation der 

Zuverlässigkeiten R Systemfunktion_k der insgesamt n Systemfunktionen 

berechnet, Formel (5). 

 

(5) 

Darüber hinaus wird in der zweiten Erweiterung der 

Anteil einer Softwarekomponente an der jeweiligen Systemfunktion 

mit einbezogen. Demnach ist eine Softwarekomponente 

in einer Funktions-Komponenten- 

Menge nur an bestimmten Ausführungen der zugehörigen 

Systemfunktion beteiligt. Dadurch kann sich der 

Einfluss einer Softwarekomponente auf die Zuverlässigkeit 

der Systemfunktion verringern. Um dies zu berücksichtigen, 

werden auch die Softwarekomponenten innerhalb 

einer Systemfunktion gewichtet. Zu diesem Zweck 

wird jeder Softwarekomponente ein Gewicht zwischen 

null und eins zugewiesen. Befinden sich zum Beispiel 

zwei Softwarekomponenten mit den Zuverlässigkeiten 

R 1 

und R 2 

und den Gewichten g 1 

= 0,5 und g 2 

= 1,0 in einer 

Funktions-Komponenten-Menge, so ergibt sich daraus 

die erweiterte Formel (6) für R Systemfunktion_1 . 

(6) 

Durch das beschriebene Vorgehen ist die Zuverlässigkeitsbewertung 

der Software, abgestuft nach Aufwand 

und Genauigkeit, möglich. Für die Bestimmung einer 

unteren Schranke ist der Aufwand für die Beschaffung 

der notwendigen Informationen gering. Darüber hinaus 

erlauben die beiden Erweiterungen eine zusätzliche 

Erhöhung der Genauigkeit der Zuverlässigkeitsbewertung. 

Damit die hierzu notwendigen Informationen in 

frühen Entwicklungsphasen auf systematische Weise 

dokumentiert sind, werden UML-Diagramme, insbesondere 

die Use-Case-Diagramme, erweitert. Mit Hilfe von 

Use Cases können die vom System geforderten Funktionen 

beschrieben werden. Zur Bildung der Funktions- 

Komponenten-Mengen werden die Use Cases um zusätzliche 

Notationselemente ergänzt. Dadurch werden 

die zu einer Systemfunktion zugehörigen Softwarekomponenten 

und deren Gewichtungen angegeben (vergleiche 

Beispiel in Bild 8. 

4.3 Integrierte Betrachtung von 

Software und Elektronik 

Für die Zuverlässigkeitsbewertung eines programmierbaren 

Automatisierungssystems ist die integrierte Betrachtung 

von Elektronik und Software erforderlich. Um 

eine integrierte Formel der Systemzuverlässigkeit zu ermitteln, 

werden die beschriebenen Funktions-Komponenten-Mengen 

um elektronische Bauteile erweitert und so 

zu Funktions-Mengen verallgemeinert. Die Funktions- 

Mengen enthalten demnach neben den Softwarekomponenten 

auch die elektronischen Bauteile, welche an der 

jeweiligen Systemfunktion beteiligt sind. Dadurch lassen 

sich alle möglichen Kombinationen aus elektronischen 

Bauteilen und Softwarekomponenten, die bei der Zuverlässigkeitsbewertung 

auftreten können, abbilden. 

Da die Formeln für die Systemzuverlässigkeit der Software 

aus der Funktions-Komponenten-Menge hergeleitet wurden, 

bleiben diese bei Erweiterung des Mengenbegriffs von Softwarekomponenten 

auf elektronische Bauteile unverändert 


10 / 2011 

33

Hauptbeitrag 

gültig. Ebenso wie für die Softwarekomponenten wird auch 

für elektronische Bauteile eine Gewichtung einbezogen. 

6. Anwendung des Konzepts 

In frühen Entwicklungsphasen müssen verschiedene Entscheidungen 

getroffen werden, die einen Einfluss auf die 

spätere Zuverlässigkeit des Systems haben. Je nach Entscheidung, 

beispielsweise für die Softwarekomponente 

eines Zulieferers oder eine bestimmte Konfiguration, entsteht 

ein anderes Entwurfsszenario. Der Einsatz des Konzepts 

der Zuverlässigkeitsbewertung erlaubt bereits frühzeitig 

die Unterstützung bei 

der Bewertung der Zuverlässigkeit eines einzelnen 

Entwurfsszenarios und dem Abgleich mit einem 

vor gegebenen Zuverlässigkeitsziel 

dem Vergleich mehrerer Entwurfsszenarien 

der Optimierung eines Entwurfsszenarios durch 

die Identifikation möglicher Schwachstellen 

Darüber hinaus ist es möglich, für bisher noch unbekannte 

oder nicht verfügbare elektronische Bauteile und Softwarekomponenten 

abzuschätzen, welche Zuverlässigkeit 

diese jeweils erfüllen müssen, damit das Zuverlässigkeitsziel 

des Automatisierungssystems erreicht wird. 

Zur Demonstration dieser Einsatzmöglichkeiten wird 

ein Entwurfsszenario für ein Automatisierungssystem 

in Anlehnung an Goalias erstellt. Bei Goalias handelt es 

sich um einen automatisierten Torwart, der am Institut 

für Automatisierungs- und Softwaretechnik entwickelt 

und auf verschiedenen Messen und Veranstaltungen vorgeführt 

wurde (Bild 6). 

Der automatisierte Torwart hat die Aufgabe, Elfmeterschüsse 

auf das Tor zu halten. Dazu muss das Automatisierungssystem, 

das den technischen Prozess des Torwarts 

steuert, die Systemfunktionen Flugbahn berechnen 

und Torwart auslenken bereitstellen. Zur Realisierung 

dieser Systemfunktionen werden mehrere Kameras 

eingeplant, die jeweils aus einem unterschiedlichen 

Blickwinkel das Spielfeld beobachten. Jede Kamera soll 

die Position des Balls für einen bestimmten Bereich berechnen 

und liefert diese Information an einen Mikrocontroller, 

dessen Software daraus die Flugbahn ermittelt. 

Mit Hilfe einer elektronischen Motorsteuerung soll 

der Torwart dann durch eine weitere Softwarekomponente 

ausgelenkt werden. 

Referenzen 

[1] Bertsche, B. und Lechner, G.: Zuverlässigkeit im Fahrzeugund 

Maschinenbau. Ermittlung von Bauteil- und System- 

Zuverlässigkeiten. Springer-Verlag, Berlin 2004 

[2] VDI 4001 Blatt 2: Terminologie der Zuverlässigkeit. 

Verein Deutscher Ingenieure, Juli 2006 

[3] Lauber, R. und Göhner, P.: Prozessautomatisierung 1. 

Springer-Verlag, Berlin 1999 

[4] Birolini, A.: Reliability engineering. Theory and Practice. 

Springer-Verlag, 2004 

[5] IEEE 1413.1: IEEE Guide for Selecting and Using Reliability 

Predictions Based on IEEE 1413. Institute of Electrical and 

Electronics Engineers, Februar 2003 

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Equipment, Ed. F 1991, Notice 2. Military Standard, 

Department of Defense, Februar 1995 

[7] DIN 25424 Teil 1: Fehlerbaumanalyse, Methode und Bild - 

zeichen. Deutsches Institut für Normung, September 1981 

[8] DIN EN 61708: Techniken für die Analyse der Zuverlässigkeit 

– Zuverlässig-keitsblockdiagramm und Boole’sche 

Verfahren. Deutsches Institut für Normung, Oktober 2006 

[9] Leveson, N. G.: Safeware. System safety and computers. 

Addison-Wesley, Reading, USA 1995 

[10] Cukic, B.: The Virtues of Assessing Software Reliability 

Early. IEEE Software 22 (2005) H. 3, S. 50‐53 

[11] Göhner, P.: Komponentenbasierte Entwicklung von 

Automatisierungssystemen. VDI‐Berichte 1397, 

VDI-Verlag, Düsseldorf 1998, S. 513‐521 

[12] AUTOSAR – AUTomotive Open System ARchitecture, 

http://www.autosar.de 

[13] Eberle, S. und Göhner, P.: Softwareentwicklung für 

eingebettete Systeme mit strukturierten Komponenten. 

Teile 1 und 2. atp - Automatisierungstechnische Praxis 46 

(2004), H. 3, S. 41‐52 und H. 4, S. 61‐73 

[14] VDI-Gemeinschaftsausschuss Industrielle Systemtechnik: 

Software-Zuverlässigkeit. Grundlagen, Konstruktive 

Maßnahmen, Nachweisverfahren. VDI-Verlag, 

Düsseldorf 1993 

[15] Linder, P.: Constraintbasierte Testdatenermittlung für 

Automatisierungssoftware auf Grundlage von Signalflussplänen. 

Diss. IAS, Universität Stuttgart, 2008. 

IAS-Forschungsberichte, Bd. 2/2008 

[16] Weigand, C.: Statistik mit und ohne Zufall. Eine anwendungsorientierte 

Einführung. Physica-Verlag, 

Heidelberg 2006 

[17] Söhnlein, S., Saglietti, F., Bitzer, F. und Meitner, M.: 

Bewertung der Zuverlässigkeit von Software - Betriebserfahrung 

an einer Getriebesteuerung nutzen. 

atp EDITION - Automatisierungstechnische Praxis 52 

(2010), H. 6, S. 32‐39 

[18] Projektseite „GOALIAS – Der Automatisierte Torhüter“, 

Institut für Automatisierungs- und Softwaretechnik, 

Universität Stuttgart, 

http://www.ias.uni-stuttgart.de/goalias/ 

Veröffentlichungen des Autors zum Thema Zuverlässigkeit 

finden sich unter http://www.ias.uni‐stuttgart.de/forschung/ 

veroeffentlichungen/publikationen.php?s_autor=wedel 

34 


10 / 2011

Bild 7 zeigt eine vereinfachte Systemarchitektur in 

UML zusammen mit den Zuverlässigkeiten der elektronischen 

Bauteile und der Softwarekomponenten. Diese 

Zuverlässigkeiten dienen als Beispiel und werden aus 

der mehrfachen, unveränderten Verwendung als bekannt 

angenommen. Aufgrund der unterschiedlichen Angaben 

für Elektronik und Software erfolgt eine Umrechnung 

der Ausfallrate für elektronische Bauteile, die auf eine 

Zeiteinheit bezogen ist. Dazu wird eine Betriebsdauer 

des Automatisierungssystems von 30 000 Stunden zugrunde 

gelegt. 

Damit das Automatisierungssystem den Torwart korrekt 

auslenkt, werden beide Systemfunktionen mit gleichem 

Anteil benötigt. Daher werden diese jeweils gleich mit 0,5 

gewichtet. Die Betrachtung der elektronischen Bauteile 

und Softwarekomponenten ergibt für die Kameras eine 

Gewichtung von 0,6. Zum einen werden je nach Geschwindigkeit, 

Flugbahn und Ausrichtung der Kameras 

mehrere Bilder des Balls aufgenommen, sodass einzelne 

fehlerhafte Ergebnisse toleriert werden können. Zum anderen 

durchfliegt nicht jeder Ball den gesamten Bereich, 

den eine einzelne Kamera ausleuchtet. Das resultierende 

erweiterte Use-Case-Diagramm ist in Bild 8 dargestellt. 

Um die Systemzuverlässigkeit zu berechnen, werden 

zunächst die Zuverlässigkeiten der Systemfunktionen 

ermittelt. Dazu werden die Zuverlässigkeiten der elektronischen 

Bauteile und der Softwarekomponenten aus 

Bild 7 mit den zugehörigen Gewichungen aus Bild 8 in 

Formel (6) eingesetzt. Daraus ergeben sich die Zuverlässigkeiten 

0,73 für Flugbahn berechnen und 0,99 für Torwart 

auslenken. Durch Einsetzen dieser Zuverlässigkeiten 

und der Gewichtungen der Systemfunktionen aus 

Bild 8 in Formel (5) ergibt sich die Systemzuverlässigkeit 

von 0,86. Wird diese mit dem geforderten Zuverlässigkeitsziel 

von 0,90 abgeglichen, so zeigt sich, dass das Ziel 

durch das beschriebene Entwurfsszenario voraussichtlich 

knapp unterschritten wird. 

Zur Erhöhung der Zuverlässigkeit können nun unterschiedliche 

Entwurfsszenarien miteinander verglichen 

werden. Aus der Betrachtung der Zuverlässigkeiten der 

Systemfunktionen zeigt sich, dass die Kameras zur Ermittlung 

der Flugbahn zwar geringer gewichtet sind, 

jedoch aufgrund der größeren Anzahl eine wesentliche 

Auswirkung auf die Systemzuverlässigkeit haben. Eine 

Veränderung der Zuverlässigkeit der Kameras, etwa eine 

Anpassung der Kamerapositionen und der Lichtverhältnisse, 

lässt eine höhere Erkennungsrate erwarten. Dadurch 

kann in einem so abgeänderten Entwurfsszenario 

das geforderte Zuverlässigkeitsziel erreicht werden. 

Damit wurde am Beispiel des automatisierten Torwarts 

Goalias nicht nur demonstriert, wie die Zuverlässigkeit 

einzelner Entwurfsszenarien bewertet wird, sondern 

auch, wie mögliche Optimierungen daraus abgeleitet 

werden. Der Aufwand in späteren Entwicklungsphasen 

kann so durch die frühzeitige Betrachtung möglicher 

Fehlerquellen reduziert werden. Außerdem sind die erstellten 

UML-Diagramme durchgängig verwendbar. Diese 

können beispielsweise für den Systementwurf oder 

für den Nachweis der erreichten Zuverlässigkeit gegenüber 

Kunden am Ende des Entwicklungsprozesses eingesetzt 

werden. 

Fazit 

Die vorgestellte Methode der Zuverlässigkeitsbewertung 

in frühen Entwicklungsphasen betrachtet Automatisierungssysteme, 

die aus elektronischen Bauteilen und rigide 

definierten Softwarekomponenten konstruiert werden. 

Durch die unveränderte Mehrfachverwendung werden 

empirische Daten zur Zuverlässigkeit nur einmalig erhoben 

und ausgewertet. Die daraus entstehenden Katalogangaben 

und Zuverlässigkeitsaussagen sind über verschiedene 

Automatisierungssysteme hinweg mit einer 

hohen Aussagekraft gültig. 

Die Einsatzmöglichkeiten in der Praxis zeigen, dass 

das Konzept eine methodische und systematische Vorgehensweise 

vorgibt, um in frühen Entwicklungsphasen 

die Zuverlässigkeit eines Automatisierungssystems zu 

bewerten. Daraus ergeben sich sowohl ein quantitativer 

Wert der Systemzuverlässigkeit als auch die zielgerichtete 

Analyse und Dokumentation der Wirkmechanismen 

innerhalb verschiedener Entwurfsszenarien. Der frühzeitige 

Abgleich mit einem geforderten Zuverlässigkeitsziel 

verhindert aufwendige Nacharbeiten in späteren 

Entwicklungsphasen. Weiterhin ist das Konzept durch 

die Erweiterung standardisierter Notationen mit den 

Methoden späterer Entwicklungsphasen und den bestehenden 

UML-Modellierungswerkzeugen integrierbar. 

Autor 

Manuskripteingang 

19.09.2010 

Im Peer-Review-Verfahren begutachtet 

Dr.-Ing. Michael Wedel 

(geb. 1979) arbeitete bis 2009 

als wissenschaftlicher 

Mitarbeiter bei Prof. Dr.‐Ing. 

Dr. h. c. Peter Göhner am 

Institut für Automatisierungs- 

und Softwaretechnik 

der Universität Stuttgart. Er 

forschte in dieser Zeit an der 

Zuverlässigkeit und Sicherheit von Automatisierungssystemen. 

Heute arbeitet Michael Wedel 

bei der Firma iss innovative software services 

GmbH im Bereich sicherheitsbezogener, eingebetteter 

Systeme und ist außerdem selbstständiger 

Entwickler und Berater. 

Michael Wedel Softwareentwicklung und -beratung, 

Kornblumenweg 3, 

D-70771 Leinfelden-Echterdingen, 

Tel. + 49 (0) 151 14 99 71 25, 

E-Mail: mw@wedel-softwaretechnik.de 


10 / 2011 

35

hauptbeitrag 

Ausfallraten unter 

Feldbedingungen berechnen 

Ein Werkzeug auf Basis des Part-Stress-Modells 

Um die Zuverlässigkeit von Systemen mit elektrischen, elektronischen und programmierbar-elektronischen 

Komponenten unter Feldbedingungen berechnen zu können, müssen 

das Umfeld, in dem das System betrieben wird, sowie einige weitere Stressfaktoren mitberücksichtigt 

werden. Diese Stressfaktoren können widrige Umgebungsbedingungen 

oder auch bauteilabhängige Parameter wie die beaufschlagte Betriebsspannung sein. Um 

die Abhängigkeit der Ausfallraten von den Stressfaktoren mathematisch zu beschreiben, 

existieren international anerkannte Berechnungsmodelle und Normen. Da sich diese 

Berechnungen kompliziert und fehleranfällig gestalten, ist eine Werkzeugunterstützung 

unerlässlich. 

SCHLAGWÖRTER Ausfallrate / Zuverlässigkeit / Stressfaktor 

Calculation of Reliability under Field Conditions – 

A Tool based on Part-Stress-Model 

In order to calculate the reliability of systems with electrical, electronical and programable 

electronical components under field conditions, the surroundings in which the system 

is in operation, as well as other so called “stress factors”, have to be taken into account. 

These stress factors may be for example unfavorable environmental conditions or component-depending 

parameters like the admitted operating voltage. There are internationally 

admitted calculation models and standards to describe the dependency of the failure 

rates on stress factors mathematically. Due to the complexity and the error-proneness of 

these calculations in praxis, software support for these calculations is vital. 

KEYWORDS failure rate / reliability / stress factor 

36 


10 / 2011

Oliver Koller, Robert Bosch 

Nasser Jazdi, Peter Göhner, IAS 

Udo Hipp, Thomas Liedtke, Armin Mayer, ICS 

Da automatisierte Systeme immer komplexer 

werden, gewinnt auch die Zuverlässigkeitsanalyse 

immer weiter an Bedeutung. Mithilfe 

der Zuverlässigkeitsanalyse können Schwachstellen 

des automatisierten Systems schon in 

frühen Entwicklungsphasen ermittelt werden. Hier 

kann die Zuverlässigkeitsanalyse helfen, die Anzahl 

gefährlicher Ausfälle frühzeitig zu erkennen, durch 

geeignete Gegenmaßnahmen zu reduzieren und somit 

den Betrieb von automatisierten Systemen sicherer zu 

gestalten. Des Weiteren stellt eine hohe Zuverlässigkeit 

ein immer wichtiger werdendes Verkaufsargument dar. 

Der Kunde erwartet neben hoher Funktionalität bei geringen 

Kosten vor allem eine hohe Zuverlässigkeit der 

von ihm gekauften Produkte [1]. Die Zuverlässigkeitsberechnung 

von technischen Systemen unter verschiedenen 

Betriebsbedingungen ist ein wichtiger Teil dieser 

Zuverlässigkeitsanalyse und soll mithilfe dieses Werkzeugs 

automatisiert werden. 

Um nach DIN EN 61508-2 ein bestimmtes Sicherheitsniveau 

(Safety Integrity Level) erreichen zu können, 

müssen sich die unerkannten und gefahrbringenden 

Ausfälle in genau definierten Grenzen halten. Um 

die Wahrscheinlichkeit eines unerkannten und gefahrbringenden 

Fehlers mathematisch zu bestimmen, wird 

zunächst die Ausfallwahrscheinlichkeit λ jedes Bauteils 

oder einer Gruppe von Bauteilen berechnet. Dies 

geschieht mithilfe des Werkzeugs unter Berücksichtigung 

der Stressfaktoren. Anschließend wird anhand 

einer Ausfallraten- und Auswirkungsanalyse die 

Wahrscheinlichkeit eines gefahrbringenden Ausfalls 

errechnet. Sollte dieser gefahrbringende Ausfall nicht 

durch Diagnosetests vom System selbst erkannt werden, 

handelt es sich um einen unerkannten und gefahrbringenden 

Fehler, der eine relevante Größe zur 

Bestimmung des erreichbaren Sicherheitsniveaus darstellt. 

Die Unterscheidung, ob es sich um einen unerkannten 

und gefahrbringenden Fehler und damit um 

einen sicherheitsrelevanten oder nicht sicherheitsrelevanten 

Fehler handelt, wird vom Werkzeug nicht 

vorgenommen. 

1. Herausforderung: Bestimmung 

der Ausfallraten 

Die Zuverlässigkeit von elektronischen Komponenten ist 

von verschiedenen Faktoren und Einflüssen abhängig. 

Hierbei handelt es sich um Einflüsse wie widrige Umgebungsbedingungen, 

unterschiedliche Temperaturen oder 

beaufschlagte elektrische Größen wie zum Beispiel Spannungen 

oder Ströme [2]. Um dem Benutzer die Ausfallratenberechnung 

zu erleichtern, wurden diese Faktoren in 

verschiedene Kategorien unterteilt. 

Die projektabhängigen und bauteilunabhängigen Parameter 

(zum Beispiel Umgebungstemperatur) sind zentral 

für jedes Projekt festlegbar. Projektunabhängige und bauteilabhängige 

Parameter (beispielsweise Nennleistung 

eines Widerstands) werden in einer zentralen Datenbank 

abgespeichert und können nicht individuell für jede Projektbearbeitung 

verändert werden. Die Schnittmenge 

dieser Parameter, die bauteil- und projektabhängig sind, 

können für jedes Bauteil individuell in jedem Projekt 

verändert werden, da sie applikationsabhängig sind. Es 

werden lediglich Standardwerte für diese Parameter in 

der Bauteildatenbank hinterlegt. 

Das in diesem Beitrag beschriebene Werkzeug berechnet 

die Ausfallraten der Bauteile, indem es sich auf schon vorhandene 

Normen und Berechnungsmodelle stützt. Diese 

Normen werden verwendet, um eine Zuverlässigkeitsvorhersage 

abhängig von den Stressfaktoren treffen zu können. 

Es werden unterschiedlichste physikalische Naturgesetze 

zur Berechnung der Ausfallrate herangezogen (zum Beispiel 

der Arrhenius-Zusammenhang zur Berücksichtigung von 

Temperaturabhängigkeiten). In der ersten Version des Werkzeugs 

werden folgende Berechnungsmodelle berücksichtigt: 

MIL-HDBK-217F 

Vom US-Militär entwickeltes Berechnungsmodell 

zur Zuverlässigkeitsvorhersage von elektronischen 

Komponenten. 

SN29500 

Von der Siemens AG geschaffenes Berechnungsmodell. 

Ermöglicht die Bestimmung der Zuverlässigkeit 


10 / 2011 

37

Hauptbeitrag 

(t) 

= const 

BILD 1: Beschreibung von 

Ausfällen mithilfe der 

Badewannenkurve [2] 

Frühphase 

Gebrauchsphase 

Spätphase 

t 

GUI-Schicht 

Fachkonzeptschicht 

BILD 2: 

Überblick 

über die 

Systemarchitektur 

Datenbefehlsschicht 

Datenhaltungsschicht 

Datenbank 

für die gebräuchlichsten elektronischen und elektromechanischen 

Bauteile. 

FIDES 2009 

Sehr umfangreiches und modernes Berechnungsmodell, 

das von Airbus erarbeitet wurde, um die 

Zuverlässigkeit elektronischer Systeme zu berechnen. 

IEC TR62380 

IEC-Norm, die weitere Einflüsse wie Ein- und 

Ausschaltvorgänge und thermische Effekte 

berücksichtigt. 

1.1 Das Part-Stress-Modell 

Das Part-Stress-Modell ist bezüglich der logischen 

Struktur das einfachste Berechnungsmodell. Es wird 

auch Serienmodell genannt, da es davon ausgeht, dass 

der Einzelausfall eines Bauteils zu einem Ausfall des 

Gesamtsystems führt [4]. Des Weiteren wird von einer 

konstanten Ausfallrate ausgegangen. Das bedeutet, dass 

die erhöhte Ausfallrate in der Früh- beziehungsweise 

Spätphase nicht berücksichtigt wird [4]. Bild 1 stellt 

diesen Sachverhalt dar. 

Unter Berücksichtigung der vereinfachenden Annahme 

einer seriellen Struktur ergibt sich die Überlebenswahrscheinlichkeit 

des Systems als Produkt der Überlebenswahrscheinlichkeiten 

der einzelnen Bauteile [4]. 

R(t) s = R 1 (t) * R 2 (t) * … * R N (t) 

(1) 

Bei Annahme einer exponentiellen Überlebenswahrscheinlichkeit 

und einer konstanten Ausfallrate λ ergibt 

sich die Gesamtausfallrate des Systems als Summe der 

Einzelausfallraten der Bauteile [4]. 

(2) 

Da die Systemstruktur bei dem Part-Stress-Modell vernachlässigt 

wird und somit redundante Systeme nicht 

berücksichtigt werden, handelt es sich immer um eine 

sehr konservative Abschätzung der Zuverlässigkeit. Das 

Modell wird daher meist nur auf Bauteilebene eingesetzt, 

nachdem Redundanzen mithilfe einer Top-Down Vorgehensweise 

aufgelöst wurden. Zeitliche Abhängigkeiten 

von Ausfallraten bleiben ebenfalls unberücksichtigt. 

38 


10 / 2011

1.2 Anforderung an die Werkzeugunterstützung 

Auf dem Markt existieren schon einige Werkzeuge, die 

den Sicherheitsingenieur bei der Berechnung mitmilfe 

des Part-Stress-Modells unterstützen. Die bekanntesten 

Werkzeuge sind hierbei EXAR, ALD RAM Commander, 

ISO Graph Reliability Workbench und Relex. 

Viele dieser Werkzeuge sind versionsabhängig um verschiedene 

Features erweitert worden und bieten daher 

mittlerweile eine sehr große Anzahl an Funktionen. Die 

Bedienung dieser Werkzeuge ist somit fast ausschließlich 

nach qualifizierten Schulungen möglich. Da sich die Zuverlässigkeitsanalyse 

von technischen Produkten zunehmend 

zu einem Top-Thema entwickelt [5], sehen sich zunehmend 

auch Entwickler mit der Aufgabe konfrontiert, 

frühzeitige Abschätzungen über die Zuverlässigkeit treffen 

zu müssen. Hier entsteht der Bedarf nach einem einfachen 

und übersichtlichen Werkzeug zur schnellen Analyse von 

Ausfallraten von elektronischen Schaltungen. Für diesen 

Bedarf sind die marktgängigen Werkzeuge überdimensioniert 

und damit meist zu unübersichtlich. 

Eine Prämisse war: Wie sich die Änderungen von Parametern 

sowie von Berechnungsmodellen auf die Ausfallraten 

der Bauteile auswirken, soll übersichtlicher 

und schneller als in den auf dem Markt üblichen Werkzeugen 

ersichtlich sein. Eine weitere war, Hilfestellungen 

zu den einzugebenden Parametern zu erhalten und 

die Bearbeitung von Projekten so zu vereinfachen, dass 

Parameter zum Beispiel global für mehrere Bauteile 

eingebbar sind. 

2. Konzept zur Entwicklung des 

neuen Werkzeugs 

Der Begriff RAMS wird in vielen sicherheitskritischen 

Anwendungen, wie beispielsweise in EN 50126-Bahnanwendungen, 

verwendet und steht für Zuverlässigkeit (Reliability), 

Verfügbarkeit (Availability), Instandhaltbarkeit 

(Maintainability) und Sicherheit (Safety). Mithilfe des 

Werkzeugs soll eine Aussage über die Zuverlässigkeit (Reliability) 

des Systems getroffen werden können. Bei der 

Zuverlässigkeitsanalyse muss nachgewiesen werden, dass 

solche Anwendungen die Fähigkeit haben, in einem bestimmten 

Zeitrahmen eine geforderte Funktion unter 

gegebenen Betriebsbedingungen erfüllen zu können [6]. 

Die Zuverlässigkeitsberechnung ist ein komplexer Vorgang, 

der ohne eine Werkzeug-Unterstützung kaum zu 

bewältigen ist. Vor der Entwicklung eines neuen Werkzeugs 

muss jedoch ein gemeinsames Verständnis über die 

notwendigen Anforderungen, die umgesetzt werden müssen, 

erreicht werden [7]. 

Entwicklungsingenieure, die nicht unmittelbar mit den 

Berechnungsmethoden der Zuverlässigkeit vertraut sind, 

müssen diese ohne aufwendige Schulungsmaßnahmen 

berechnen können. Deshalb soll das Werkzeug einfach, 

übersichtlich und bedienungsfreundlich sein. Dies gewährleistet 

ein modernes Design und Windows Look&Feel. 

Das Definieren von Parametern gestaltet sich aufgrund der 

vielen verschiedenen Eingabemöglichkeiten und des daher 

benötigten Fachwissens über das betreffende Bauteil 

schwierig. Hier muss ein innovatives Werkzeug konkretes 

Fachwissen zu den einzelnen einzugebenden Parametern 

bieten, um somit den Benutzer bei der Ausfallratenberechnung 

optimal zu unterstützen. Wird ein Parameter eingegeben 

beziehungsweise verändert, sollte das Werkzeug 

umgehend anzeigen, welche Auswirkung die Änderung 

nach sich zieht. 

Dies ermöglicht ein Spielen mit den Parametern und 

zeigt die damit einhergehenden Verbesserungspotenziale 

auf. So können Auswirkungen von geplanten, konstruktiven 

Änderungen (zum Beispiel der Installation 

eines aktiven Lüfters und der damit verbundenen Absenkung 

der Umgebungstemperatur) auf die Zuverlässigkeit 

bequem vorhergesagt werden. Da viele Stücklisten 

in elektronischer Form vorliegen, muss gewährleistet 

werden, dass sich diese automatisiert einlesen lassen. Es 

sollte dem Bediener zusätzlich die Möglichkeit geboten 

werden, einen Export, der alle berechneten Ergebnisse 

enthält, zu erzeugen. Eindeutige Schwachstellen bezüglich 

der Zuverlässigkeit müssen dem Benutzer über hilfreiche, 

grafische Visualisierungen dargestellt werden. 

Des Weiteren soll das zu entwickelnde Werkzeug erweiterbar 

sein, damit zusätzliche Normen einfach und unkompliziert 

integriert werden können. Das Werkzeug 

wurde mit der Programmiersprache Java auf der Entwicklungsumgebung 

Eclipse entwickelt. Es kommt eine 

Microsoft SQL-Datenbank zum Einsatz. 

2.1 Systemarchitektur 

Eines der Entwicklungsziele war es, neue Berechnungsformeln 

beziehungsweise komplette Normen und Berechnungsmodelle 

einfach und unkompliziert in das Werkzeug 

integrieren zu können, ohne tiefer gehende Programmierkenntnisse 

zu besitzen. Dies kann nur gewährleistet 

werden, indem die Datenhaltung keine Kenntnisse der 

(in Java implementieren) Fachkonzeptschicht und GUI 

benötigt, das heißt die Datenhaltung muss von der Logik 

und der GUI getrennt sein. 

In Bild 2 wird die Systemarchitektur des entwickelten 

Programms dargestellt. Die Wahl der Systemarchitektur 

erfolgte somit in Anlehnung an das Modell der Drei- 

Schichten-Architektur. Drei-Schichten-Architekturen sind 

gut skalierbar und reduzieren die Komplexität der Abhängigkeiten 

der Teilsysteme [8]. 

Wie gefordert, kann weder die Datenhaltungsschicht 

noch die Fachkonzeptschicht auf die GUI-Schicht zugreifen. 

Somit benötigt keine dieser beiden Schichten ein 

explizites Wissen hinsichtlich der Benutzungsoberfläche 

(GUI-Schicht). Es können in den unteren Schichten Modifizierungen 

vorgenommen werden, ohne dass die Benutzungsoberfläche 

(GUI-Schicht) deshalb verändert 

werden muss. 

Die Drei-Schichten-Architektur wurde flexibel gestaltet, 

indem ein direkter Zugriff der GUI-Schicht auf die Datenhaltungsschicht 

vorgesehen wurde. Der Zugriff erfolgt 

jedoch immer über die Datenbefehlsschicht, in der alle im 

Programm vorkommenden Datenbankabfragen gekapselt 

sind. Durch die Drei-Schichten-Architektur wird Erweiterbarkeit 

sowie Flexibilität garantiert. Die Unabhängigkeit 


10 / 2011 

39

Hauptbeitrag 

BILD 3: Bauteile auswählen 

BILD 5: Berechnung der Ausfallrate (Ground Mobile) 

BILD 4: Berechnung der Ausfallrate (Ground Benign) 

BILD 6: Statistik der Anteile an der Ausfallrate 

der Benutzungsoberfläche von der Fachkonzeptschicht 

und der Datenbefehlsschicht führt dazu, dass neue Normen 

oder andere Berechnungsstandards in das Programm 

aufgenommen werden können, indem diese ausschließlich 

in der Datenbank hinterlegt werden. Weder die Benutzungsoberfläche 

(GUI-Schicht) noch die Fachkonzeptschicht 

müssen hierfür angepasst werden. 

Da bei dieser Architektur viele Informationen, die auf 

der Benutzungsoberfläche angezeigt werden, direkt der 

Datenbank entstammen, wurde ein direkter Zugriff der 

GUI-Schicht auf die Datenhaltungsschicht erlaubt. Dieses 

führt zu einer klareren Struktur. Die Kapselung der 

Datenbankbefehle in der Datenhaltungsschicht erfolgte, 

um eine Unabhängigkeit von der konkreten Datenbanktechnologie 

zu erzielen. 

Die GUI-Schicht besteht aus verschiedenen Klassen. 

Jede Klasse beinhaltet den Programmcode für eine Benutzungsoberfläche. 

Zusätzlich existiert eine Klasse, die 

diejenigen Elemente enthält, die für jede Oberfläche 

identisch sind. Dies bietet den Vorteil, Änderungen im 

Design, die alle Oberflächen betreffen, an zentraler Stelle 

durchführen zu können. 

Die Fachkonzeptschicht besteht aus Klassen, die der 

GUI-Schicht unterschiedliche Funktionalitäten zur Verfügung 

stellen und diese in sich kapseln. So existiert hier 

zum Beispiel eine Klasse, die eine Stückliste mit den zu 

berechnenden Bauteilen automatisiert einliest. Des Weiteren 

werden von dieser Schicht Funktionen wie der 

Export von Stücklisten sowie das Parsen von Formeln 

übernommen. 

40 


10 / 2011

3. Realisierung 

Zur praktischen Umsetzung der im Kapitel 3 definierten 

Anforderungen wurden folgende Maßnahmen getroffen: 

Um das Werkzeug einfach und übersichtlich zu gestalten, 

wurde ein Konzept ohne Untermenüpunkte 

gewählt. Der Benutzer wird durch die Bearbeitung 

geleitet. 

Für alle Oberflächen stehen umfangreiche Hilfestellungen 

zur Verfügung. 

Für alle Parameter werden Hilfestellungen angeboten. 

Alte und neue Ausfallrate werden sowohl auf Projektals 

auch auf Bauteilebene direkt gegenübergestellt. 

Zusätzlich wird die prozentuale Veränderung angegeben. 

Projektparameter können übersichtlich eingestellt 

werden. 

Parameter, die zur Ausfallratenberechnung in einem 

speziellen Projekt verändert werden, überschreiben 

nicht die Parameterwerte der Bauteildatenbank. 

Eine Erweiterung um zusätzliche Normen kann unabhängig 

vom Programmcode durchgeführt werden. 

Es steht ein CSV-Import sowie ein XML- und CSV- 

Export zur Verfügung. 

Es steht eine Statistik über den Anteil der Bauteilausfallrate, 

gemessen an der Gesamtausfallrate, zur Verfügung 

(nach Wahl mit oder ohne Berücksichtigung 

der relativen Häufigkeit des Bauteils). 

3.1 Berechnung der Ausfallrate einer Baugruppe 

Um die Funktionsweise des entwickelten Programms 

erläutern zu können, wird im Folgenden beispielhaft 

eine Ausfallratenberechnung einer elektrischen Schaltung 

vorgenommen. Diese Schaltung wurde im Rahmen 

des Projekts „Automatisierter Fußballschuh David“ des 

Instituts für Automatisierungs- und Softwaretechnik 

(IAS) der Universität Stuttgart entwickelt und ist dort bis 

heute im Einsatz. Sie wandelt die Spannungspegel der 

Peripherie in eine für den Mikrocontroller verarbeitbare 

Größe um. 

Zur Berechnung der Ausfallrate wird in diesem Beispiel 

die weit verbreitete und anerkannte Norm MIL- 

HDBK-217F verwendet. Um zu realitätsnahen Ergebnissen 

zu gelangen, müssen alle Stressfaktoren berücksichtigt 

und in die Modelle integriert werden. Da die entwickelte 

Schaltung unter anderem Kondensatoren enthält, 

wird hier beispielhaft verdeutlicht, welche Berechnungen 

das Programm im Falle einer Ausfallratenberechnung 

eines Kondensators intern durchführt. 

Zunächst wird in einer grundlegenden Formel gezeigt, 

welche Stressfaktoren die Ausfallrate des Kondensators 

beeinflussen. Dies ist in Gleichung 3 [9] dargestellt. 

(3) 

Die Basisausfallrate ist abhängig von der Technologie 

des Kondensators und berücksichtigt keinerlei Stressfaktoren. 

Die Norm definiert nun folgende Stressfaktoren, die 

auf das Bauteil wirken (siehe Gleichung 3): die Temperatur 

(projektabhängig), die Kapazität (bauteilabhängig), 

den Spannungsstressfaktor (projekt- und bauteilabhängig 

und damit rein applikationsabhängig), den Serienwiderstand 

(nur bei Tantal-Kondensatoren zu berücksichtigen, 

dort bauteilabhängig), die Herstellungsqualität 

(bauteilabhängig) und die Umgebungsbedingungen 

(projektabhängig). 

Da das Werkzeug die obere Formel in der Datenhaltungsschicht 

hinterlegt hat, wird diese von dort eingelesen. 

Alle projektabhängigen Parameter werden bei Anlegen 

eines Projekts abgefragt und von dieser Eingabe für 

alle rein projektabhängigen Parameter übernommen. 

Alle bauteilabhängigen Parameter werden, falls dieses 

Bauteil in der Datenbank hinterlegt ist, aus der Datenbank 

übernommen. 

Das Beispiel zeigt, dass selbst bei einem einfachen Bauteil 

wie dem Kondensator die Berechnung der Ausfallrate 

sehr komplex werden kann. Einflüsse von Parameteränderungen 

sind schwer zu erkennen, vor allem wenn 

es sich um projektabhängige Parameter handelt (wie 

Umgebungstemperatur der Schaltung, Umgebungsbedingung), 

da hier alle Bauteil-Ausfallraten dieser Schaltung 

neu berechnet werden müssen. Für diese Problemstellung 

wurde das Werkzeug Multi-REL entwickelt, das 

hilft, Ausfallraten einer Schaltung schnell und intuitiv 

zu bestimmen. 

3.2 Ein neues Projekt anlegen und die 

Stückliste automatisiert importieren 

Um ein neues Projekt anlegen zu können, müssen die 

Projektdaten angegeben werden. Eine Stückliste, die alle 

verwendeten Bauteile enthält, kann automatisiert eingelesen 

und weiterverarbeitet werden. Es erfolgt eine Anzeige, 

welche Bauteile in der Bauteildatenbank identifiziert 

wurden und für welche Berechnungsstandards die 

zur Berechnung benötigten Parameter hinterlegt wurden. 

3.3 Relevante Bauteile auswählen 

Auf der folgenden Oberfläche werden die Bauteile der 

Schaltung ausgewählt. Die Bauteile, die automatisiert eingelesen 

wurden, werden automatisch in die Stückliste, 

die in Bild 3 dargestellt ist, übernommen. Es können sowohl 

Bauteile gelöscht als auch Bauteile hinzugefügt werden. 

Falls Bauteile hinzugefügt werden sollen, können 

entweder schon in vorher durchgeführten Projekten verwendete 

Bauteile übernommen oder neue Bauteile angelegt 

werden. 

Für jedes Bauteil existiert eine Statusanzeige, um dem 

Benutzer den Stand der Bauteilbearbeitung ersichtlich 

zu machen. Falls der Bauteiltyp des Bauteils unbekannt 

ist, wird eine rote Ampel anzeigt. Ist der Bauteiltyp bekannt 

und fehlen noch die Parameterwerte, um die Ausfallrate 

zu berechnen, steht der Status auf Gelb. Nach 

Eingabe aller benötigten Parameter wird die Ampel auf 

Grün geschaltet. 

Werden alle Bauteile mit einer grünen Ampel angezeigt, 

ist die Projektbearbeitung abgeschlossen. Der Projektfortschrittsbalken 

zeigt einen Projektfortschritt von 100 % an 

und es kann die Ausfallrate der Baugruppe berechnet 

werden. Dabei können für jedes Bauteil verschiedene Be- 


10 / 2011 

41

Hauptbeitrag 

rechnungsstandards hinterlegt werden. Somit kann ein 

Vergleich der berechneten Ausfallrate zwischen verschiedenen 

Berechnungsstandards erfolgen. 

Soll ein projektunabhängiger Bauteilparameter (zum 

Beispiel der Kapazitätswert eines Kondensators) verändert 

werden, wird hierfür ein Änderungsgrund verlangt. 

Diese Änderung (alter Wert, Änderungsgrund und Bearbeiter) 

wird dem Benutzer (auch in anderen Projekten) 

angezeigt. Projektabhängige Bauteilparameter können 

beliebig verändert werden, da es sich hierbei um Standardwerte 

handelt, die für jedes Projekt überschrieben 

werden können. 

3.4 Berechnung der Ausfallrate der Schaltung 

Zunächst wird die Ausfallrate der Schaltung unter gütigen 

Bedingungen (nach MIL-HDBK-217F als Ground Benign 

bezeichnet) berechnet. Diese Berechnung zeigt Bild 4. 

Die Parameterwerte der projektabhängigen Parameter 

für dieses Projekt können beliebig geändert werden. Der 

Einfluss dieser Änderungen kann sofort beobachtet werden, 

da alte und neue Ausfallrate gegenübergestellt werden. 

Die projektabhängigen Parameter können sowohl 

auf Bauteilebene als auch auf Projektebene auf die Standardwerte, 

die in der Bauteildatenbank projektübergreifend 

hinterlegt sind, zurückgesetzt werden. 

Dort wo mehrere Berechnungsstandards hinterlegt 

wurden, kann ausgewählt werden, nach welchem Standard 

das Bauteil berechnet werden soll. Der Berechnungsstandard 

lässt sich auch für das komplette Projekt 

ändern. 

Die Ausfallrate der Schaltung bei 40° C Umgebungstemperatur 

und einer Berechnung nach MIL-HDBK-217F 

und gütigen Umgebungsbedingungen (Ground Benign) 

beträgt 0,54 Ausfälle pro 10E6 Stunden (siehe Bild 4). 

Dieser Wert wird unten angezeigt. Der Einfluss einer Parameteränderung 

(zum Beispiel einer Temperaturänderung) 

wird in Prozent angegeben und rechts in einer 

Anzeige dargestellt, falls die Temperatur global verändert 

wird (im Einstellungsfeld links unten). 

Falls die Schaltung unter mobilen Einsatzbedingungen 

(nach MIL-HDBK-217F als Ground Mobile bezeichnet) betrieben 

wird (zum Beispiel in einem Auto), verändert sich 

die Ausfallrate um +715,26 % von 0,54 auf 4,4 Ausfälle pro 

10E6 Stunden. Diese Berechnung zeigt Bild 5. 

Durch den Vergleich der alten und der neuen Ausfallrate 

ist dem Benutzer leicht ersichtlich, welche Bauteile besonders 

empfindlich auf Erschütterungen reagieren. 

3.5 Identifikation der Schwachstellen der Schaltung 

Bei Betrachtung der Ausfallraten der Schaltung wird 

klar, dass der Transistor SFH615 mit Abstand den größten 

Einfluss auf die Gesamtausfallrate besitzt (85,32 %). 

Den prozentualen Anteil dieser Ausfallraten an der Gesamtausfallrate 

zeigt Bild 6. Die Widerstände sind so gut 

wie vernachlässigbar, da deren Ausfallraten sich bei 

korrekter Dimensionierung beziehungsweise Überdimensionierung 

in sehr günstigen Bereichen bewegen 

(1,51 % sowie 0,07 %). 

3.6 Export der berechneten Ausfallraten 

Das Berechnungsergebnis kann mithilfe der Formate 

XML und CSV exportiert werden. Es steht ein Ausführlicher 

Export zur Verfügung, der zusätzlich zu den Projektdaten 

und den Bauteildaten mit ihren Ausfallraten (absolut 

und relativ) die eingesetzten Parameter exportiert. 

4. Ausblick 

Die Eingabe von weiteren Normen und Berechnungsvorschriften 

ist schon nach jetzigem Stand ohne Weiteres 

machbar, ohne den hinterlegten Programmcode zu modifizieren. 

Es müsste hierfür eine Eingabe in der Datenbank 

Referenzen 

[1] Bernd Bertsche, Peter Göhner, Uwe Jensen, 

Wolfgang Schinköthe, Hans-Joachim Wunderlich: 

Zuverlässigkeit mechatronischer Systeme, 

Springer Verlag Berlin, Heidelberg, 2008 

[2] Francesca Saglietti: Mechatronische Systeme, 

Lehrstuhl für Software Engineering, 

Universität Erlangen-Nürnberg, 2006 

[3] Peter Göhner: Skript zur Vorlesung Prozessautomatisierung 

2, 2010 

[4] Marcus Abele: Modellierung und Bewertung 

hochzuverlässiger Energiebordnetz-Architekturen, 

2008 

[5] Pressemitteilung „Zuverlässige Produkte entwickeln“ 

zur VDI-Tagung „Technische Zuverlässigkeit“ 

am 11. und 12. Mai 2011 in Leonberg, 

VDI-Portal, 2011 

[6] Michael Wedel: Bewertung der Zuverlässigkeit von 

Automatisierungssystemen in frühen Entwicklungsphasen, 

Dissertation am Institut für Automatisierungsund 

Softwareentwicklung der Universität Stuttgart, 

ISBN 978-3-8322-9992-7, 2011 

[7] Klaus Pohl, Chris Rupp: Basiswissen Requirements 

Engineering, dpunkt.verlag, 2009 

[8] Helmut Balzert: Lehrbuch der Software-Technik, 

Band 1, 2. Auflage, Spektrum Akademischer Verlag, 

Heidelberg, Berlin, Oxford, 2001 

[9] MIL-HDBK-217F Notice 2, Chapter 10.1 

[10] Sven Söhnlein, Francesca Saglietti, Franz Bitzer, 

Matthias Meitner: Bewertung der Zuverlässigkeit 

von Software - Betriebserfahrung an einer Getriebesteuerung 

nutzen, Automatisierungstechnische 

Praxis (atp EDITION), 52. Jahrgang, 6/2010, 32-39, 

Oldenbourg Industrieverlag, 2010. 

[11] Nasser Jazdi, Skript zur Vorlesung Zuverlässigkeit 

und Sicherheit von Automatisierungssystem (ZSA), 

2011 

42 


10 / 2011

erfolgen. Es kann eine Erweiterung des Werkzeugs durchgeführt 

werden, die dem Benutzer selbst ermöglicht, eine 

eigene Berechnungsvorschrift zu definieren und diese 

über eine Eingabemaske einzupflegen. 

Der Anteil der Software in sicherheitskritischen Anwendungen 

gewinnt immer mehr an Bedeutung. Für den 

Einsatz solcher komplexer Softwaresysteme ist oft ein 

Nachweis hoher Zuverlässigkeit vorgeschrieben [9]. Die 

enge Verbindung zwischen der Software mit elektronischen 

und mechatronischen Komponenten sowie unvollständige 

und ungenaue Informationen in den frühen 

Entwicklungsphasen stellen eine besondere Herausforderung 

bei der Bewertung der Software-Zuverlässigkeit 

dar [1], Seite 318. Ergänzend zu den vorhandenen Berechnungsmodellen 

könnte zusätzlich prototypisch eine 

Ausfallratenberechnung für Software hinterlegt werden. 

Geeignet wären solche Methoden, die analog zur Hardwareausfallratenberechnung 

eine spezifische Softwareausfallrate 

λ definieren. Denkbar wäre zum Beispiel 

das Shooman-Modell [11]. Sinnvoll ist die Aufnahme der 

Software-Zuverlässigkeit besonders dann, wenn wiederverwendbare 

Softwarekomponenten im automatisierten 

System zum Einsatz kommen. 


25.07.2011 


Autoren 

Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. Peter Göhner (geb. 1950) ist Leiter 

des Instituts für Automatisierungs- und Softwaretechnik 

(IAS) an der Universität Stuttgart. Seine Hauptarbeitsgebiete 

sind Wiederverwendungskonzepte in der Automatisierungstechnik, 

Verlässlichkeit von automatisierten Systemen, Energieoptimierung 

in technischen Systemen, Agentenorientierte 

Konzepte in der Automatisierungstechnik, Lernfähigkeit 

von automatisierten Systemen und Benutzerorientierte Automatisierung. 


Pfaffenwaldring 47, D-70550 Stuttgart, 

Tel. +49 (0) 711 68 56 73 00, 

E-Mail: peter.goehner@ias.uni-stuttgart.de 

Dr.-Ing. Nasser Jazdi (geb. 1963) war von 1997 bis 2003 als 

wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig und ist seit 2003 akademischer 

Oberrat am Institut für Automatisierungs- und Softwaretechnik 

der Universität Stuttgart. Besondere Arbeitsschwerpunkte 

sind Softcomputing Methoden-, Zuverlässigkeit 

und Sicherheit- und Lernfähigkeit in der Automatisierungstechnik. 


Pfaffenwaldring 47, D-70550 Stuttgart, 

Tel. +49 (0) 711 68 56 73 03, 

E-Mail: jazdi@ias.uni-stuttgart.de 

Dipl.-Ing. (FH) Udo Hipp (geb. 1961) ist Senior System Ingenieur 

in der Business Unit Methods, Processes & Tools bei der 

ICS AG in Stuttgart. Sein Hauptarbeitsgebiet sind Projekte im 

Bereich der Funktionalen Sicherheit im Bereich Automotive. 

Informatik Consulting Systems AG, 

Sonnenbergstr. 13, D-70184 Stuttgart, 

Tel. +49 (0) 711 210 37 41, 

E-Mail: Udo.Hipp@ics-ag.de 

Dipl.-Ing. Oliver Koller (geb. 1985) ist seit der Beendigung 

seines Studiums der Elektrotechnik an der Universität Stuttgart 

im April diesen Jahres Doktorand bei der Robert Bosch 

GmbH im Bereich der Zuverlässigkeitsabsicherung von Rekuperationssystemen. 

Er hat seine Diplomarbeit am Institut 

für Automatisierungs- und Softwaretechnik der Universität 

Stuttgart durchgeführt. 

Robert Bosch GmbH, 

Robert-Bosch-Str. 1, 71701 Stuttgart, 

Tel. +49 (0) 711 81 14 37 83, 

E-Mail: oliverdieter.koller@de.bosch.com 

Dr. rer. nat. Thomas Liedtke (geb. 1966) ist Leiter der Business 

Unit Methods, Processes & Tools der Informatik Consulting 

Systems AG (ICS AG) in Stuttgart. Seine Hauptarbeitsgebiete 

sind Projektmanagement und Methoden in sicherheitsgerichteten 

Entwicklungen von Systemen: theoretisch, 

praktisch und in der Lehre, sowie die Leitung der Competence 

Center der ICS AG. 


Sonnenbergstraße 13, D-70184 Stuttgart, 

Tel. +49 (0) 711 210 37 39, 

E-Mail: Thomas.Liedtke@ics-ag.de 

Dr. rer. nat. Armin Mayer (geb. 1963) ist Leiter des Competence 

Center RAMS (Reliability, Availability, Maintainability 

und Safety Management für unterschiedliche Anwendungen) 

der Informatik Consulting Systems AG (ICS AG). Seine 

Hauptarbeitsgebiete sind Safety Management für Transportation, 

Sicherheitsanalysen für Leit- und Sicherheitstechnik. 


Sonnenbergstraße 13, D-70184 Stuttgart, 

Tel. +49 (0) 711 210 37 00, 

E-Mail: Armin.Mayer@ics-ag.de 


10 / 2011 

43

hauptbeitrag 



Teil 1: Grundlagen und Rechenverfahren 

Der zweiteilige Beitrag behandelt in Teil 1 die Grundlagen der Verfügbarkeitsrechnung 

für Ethernet-basierte Automatisierungsnetzwerke. Teil 2 befasst sich mit typischen Netzwerktopologien 

der Automatisierungstechnik und deren Verfügbarkeit. Abschließend 

werden Maßnahmen diskutiert, wie sich die Verfügbarkeit eines Netzwerks durch entsprechende 

Auslegung verbessern lässt. 

SCHLAGWÖRTER Verfügbarkeit / Verfügbarkeitsberechnung / Ethernet / MTBF / MTTF / 

MTTR / Automatisierungsnetzwerk 

Availability Calculation of Automation Networks – 

Basics and Calculation Methods 

This article deals with the availability calculation of Automation Networks. Part 1 of this 

series deals with the basics of the availability calculation. Part 2 analyses typical topologies 

and their availability. The article will be concluded by the discussion of measures to 

increase the availability by improved design. 

KEYWORDS Availability / Availability calculation / Ethernet / MTBF / MTTF / MTTR / 

Automation Network / Control Network 

44 


10 / 2011

Karl-Heinz Niemann, Fachhochschule Hannover 

Der fortschreitende Erfolg von Industrial Ethernet 

führt dazu, dass zunehmend Automatisierungsanlagen 

über Ethernet vernetzt werden. 

In früheren Beiträgen [1], [2], [3] wurden qualitative 

Überlegungen zur Verfügbarkeit verschiedener 

Ethernet-Netzwerktopologien angestellt. Als 

Folge dieser Veröffentlichungen stellten Leser immer 

wieder Fragen nach konkreten Verfügbarkeitszahlen. 

Bisher standen diese jedoch für komplexere Strukturen 

(zum Beispiel vermaschte Netzwerke, Mehrfachringe) 

nicht zur Verfügung. Standardwerke [6] befassen sich 

zwar mit der Berechnung der Netzwerkverfügbarkeit, 

betrachten jedoch keine vermaschten oder ringförmigen 

Topologien. Dieser Beitrag zeigt, wie über ein softwaregestütztes 

Berechnungsverfahren die Verfügbarkeitszahlen 

komplexer Automatisierungsnetzwerke ermittelt werden 

können. Basierend auf den Ergebnissen dieser Berechnungen 

werden im zweiten Teil die Vor- und Nachteile 

verschiedener Netzwerktopologien in Bezug auf ihre 

Verfügbarkeit diskutiert. An einem Beispiel wird erklärt, 

wie sich durch bestimmte Vorgehensweisen die Verfügbarkeit 

eines Netzwerkes schrittweise verbessern lässt. 

1. Grundlagen der Verfügbarkeitsrechnung 

In diesem Abschnitt werden grundlegende Begriffe erklärt, 

und an einfachen Beispielen wird die Zusammenschaltung 

mehrerer Komponenten erläutert. Der Beitrag 

befasst sich zunächst mit dem Ausfallverhalten eines 

einzelnen elektronischen Gerätes. Die Zusammenschaltung 

verschiedener Geräte folgt in Abschnitt 2. 

1.1 Ausfallverhalten elektronischer Baugruppen 

Der Einsatz von Ethernet im Bereich der industriellen 

Kommunikation führt dazu, dass sich neben der Verkabelung 

nun auch aktive elektronische Komponenten, wie 

zum Beispiel Switches und Router, im Netzwerk befinden. 

Diese elektronischen Baugruppen sind bei der Berechnung 

der Verfügbarkeit eines Kommunikationsnetzwerkes 

zu berücksichtigen. 

Bild 1 zeigt das typische Ausfallverhalten einer elektronischen 

Baugruppe. Die Ausfallrate λ(t) ist über der Zeit 

t aufgetragen. Diese Kurve wird umgangssprachlich auch 

als Badewannenkurve bezeichnet. In der Phase 1 treten 

die Frühausfälle auf. Diese können beispielsweise durch 

Fehler im Fertigungsprozess oder durch vorgeschädigte 

Bauelemente (zum Beispiel Überhitzung beim Lötvorgang) 

auftreten. In der Phase 2 weist die Baugruppe eine 

relativ konstante Fehlerrate λ 0 

auf. In der Phase 3 steigen 

die Ausfälle an. Hier wird das Ende der Lebensdauer der 

Baugruppe (end of useful lifetime) erreicht. Die Ursache 

können zum Beispiel Elektrolytkondensatoren sein, die 

das Ende ihrer Lebendsdauer erreicht haben. Im Weiteren 

wird angenommen, dass die Baugruppen in der Phase 

der konstanten Ausfallrate 2 betrieben werden. 

1.2 Mean Time To Failure (MTTF) 

Unter der Annahme einer konstanten Fehlerrate λ kann 

über Gleichung (1) die Mean Time to Failure (MTTF) 

berechnet werden [4]. 

MTTF = 1 / λ(1) 

Die MTTF ist eine statistische Zahl, welche die Dauer des 

ungestörten Betriebes eines Gerätes bis zum ersten Ausfall 

kennzeichnet. Die MTTF wird vom Hersteller eines Gerätes 

anhand standardisierter Berechnungsverfahren (zum Beispiel 

MIL-HDBK-217 [13] oder Telcordia-Standard SR-332 

[16]) ermittelt. Bei dieser Berechnung werden die elektronischen 

und mechanischen Komponenten der Baugruppe in 

entsprechende Berechnungswerkzeuge [6] eingegeben. Für 

jedes Bauteil kann angegeben werden, wie hoch es belastet 

ist und ob zusätzliche Stressfaktoren bestehen. 

Wesentliche Einflussfaktoren für die Höhe der MTTF 

sind unter anderem Anzahl und Typ der Bauelemente, 

Einsatztemperatur und sonstige Umgebungsbedingungen. 

Vereinfachend lässt sich sagen, dass die Fehlerrate λ mit 


10 / 2011 

45

Hauptbeitrag 

(t) 

0 = const . 

Phase 1 

(Frühausfälle) 

Phase 2 

(konstante Ausfallrate) 

Phase 3 

(Ende der Lebensdauer) 

t 

BILD 1: Ausfallverhalten elektronischer Komponenten 

Anzahl Ports Gerätetyp MTBF 

4+ Uplink Hirschmann, 

RS20-0400T1T1SDAEHH05.0. 

24 + Uplink Cisco-Catalyst 3750-24TS 

24 Ethernet 10/100 Ports 

zwei SFP uplinks 

48+ Uplink Cisco-Catalyst 3750-48TS 

48 Ethernet 10/100 ports and 

four SFP uplinks 

664.884h = 75,9 Jahre 

294.928h = 33,7 Jahre 

217.824 h = 24,9 Jahre 

TABELLE 1: MTBF-Angaben für Switches mit unterschiedlicher Portzahl [11] [12] 

zunehmender Komplexität einer Baugruppe und steigender 

Temperatur zunimmt. Damit sinkt dann gemäß Gleichung 

(1) die MTTF. Die MTTF-Herstellerangaben beziehen 

sich in der Regel auf eine Umgebungstemperatur von 

25 °C. Es ist zu beachten, dass die Ausfallrate einer Baugruppe 

exponentiell mit der Temperatur ansteigt. 

1.3 Mean Time To Recover (MTTR) 

Als zweite Kenngröße wird nun der Begriff der MTTR eingeführt. 

MTTR ist die Abkürzung für Mean Time To Recover. 

Diese Zeit ist definiert als der durchschnittliche Zeitbedarf 

für die Reparatur oder den Austausch eines defekten Gerätes. 

Die MTTR hängt im Wesentlichen von der Serviceorganisation 

des Betreibers und gegebenenfalls von der 

Ersatzteilversorgung durch den Hersteller ab. Wesentliche 

Einflussfaktoren sind: 

Zeitbedarf zum Erkennen eines Fehlers (zum Beispiel 

durch Netzwerkmanagement-Tools) 

Zeitbedarf zum Auffinden des defekten Gerätes in 

der Anlage 

Zeitbedarf zum Austausch beziehungsweise zur Reparatur 

des defekten Gerätes. Bei Austausch des Gerätes 

ist die Beschaffungszeit für Ersatzteile, sofern 

keine sofortige Reparatur möglich ist, mit zu berücksichtigen 

Zeitbedarf, um das Gerät zu konfigurieren und wieder 

betriebsbereit zu machen 

Typische MTTR-Werte liegen, abhängig von der Serviceorganisation 

des Anlagenbetreibers, im Bereich von Stunden 

bis Tagen. Sind Ersatzteile nicht kurzfristig verfügbar, 

oder befindet sich das betrachtete Gerät an einem Ort, 

der für Ersatzteillieferungen nicht oder nur schlecht 

zugänglich ist (zum Beispiel bei einem Schiff auf hoher 

See oder auf einer Forschungsstation am Südpol), kann 

die MTTR entsprechend größere Werte annehmen. 

1.4 Mean Time Between Failure (MTBF) 

Aus der MTTF und der MTTR kann die MTBF errechnet 

werden. Die MTBF ist die Abkürzung für Mean Time Between 

Failure und ist gemäß Gleichung (2) definiert [17]: 

46 


10 / 2011

(t) 

0 = const. 

t 

Verfügbarkeitsklasse 

(VK) 

VK 0 

Bezeichnung Betrachtungseinheit, 

Prozess, System, Einheit, Komponente 

Ohne zugesicherte Verfügbarkeit 

Mindest- 

K 

Verfügbarkeit 

1 

Ausfallzeit 

pro Monat* 

VK 1 Normale Verfügbarkeit 99,0% < 8 h < 88 h 

VK 2 Erhöhte Verfügbarkeit 99,9% < 44 min < 9 h 

(t) 

Ausfallzeit 

pro Jahr* 

VK 3 Hochverfügbarkeit Beispiel: 99,99% < 5 min < 53 min 

0,7 0,7 0,7 

VK 4 Höchstverfügbar 99,999% < 26 s < 6 min 

0 = const. 

VK 5 

Verfügbarkeit unter extremen Bedingungen / auch bei höherer Gewalt (Disaster-Tolerant) 

K 2 

Mit V i = Verfügbarkeit von K n : 

V Serie 

= 0,7 0,7 0,7 = 0,343 

K n 

TABELLE 2: 

Verfügbarkeitsklassen 

des 

Bundesamtes 

für Informationssicherheit 

[10] 

*) bei 7 x 24 Stunden Betriebszeit 

K 1 

K 2 

K n 

K 1 

K 2 

K n 

K 1 

K 2 

K n 


Mit V 

Mit V i = Verfügbarkeit von K 

i = Verfügbarkeit von K n : n : 

Beispiel: 

0,7 0,7 0,7 

V Serie 

= 0,7 0,7 0,7 = 0,343 

0,7 

0,7 

0,6 0,6 

V Parallel 

=1-( 1-0,7) ( 1-0,6 ) =1 ( 0,3 0,4) = 0,88 

BILD 2: Serienschaltung von drei Netzwerk-Switches 

BILD 3: Parallelschaltung von Netzwerk-Switches 

K 1 

K 2 

K n 


MTBF = MTTF + MTTR(2) 

In der Literatur werden MTBF und MTTF häufig gleich 

gesetzt. Oggerino [7] verwendet zum Beispiel an Stelle 

der MTTF die MTBF, da diese in der Regel vom Hersteller 

des Gerätes zur Verfügung gestellt wird. Der durch diesen 

Schritt entstehende Fehler wird als vernachlässigbar 

erachtet. 

Tabelle 1 zeigt den Zusammenhang zwischen der 

Komplexität eines Gerätes und der MTBF. Es ist zu erkennen, 

dass mit steigender Komplexität, hier repräsentiert 

durch die Anzahl der Ports, die MTBF sinkt. Hinzu 

kommen die individuellen Design- falls und Qualitätsas- 

ist 

operabel 

nicht operabel 

pekte der jeweiligen Hersteller. Beim Vergleich der 

MTBF-Angaben ist das zu Grunde gelegte Berechnungsverfahren 

zu beachten. Hier arbeiten die Hersteller teilweise 

nach unterschiedlichen Berechnungsverfahren, 

falls das System 

die zu abweichenden Ergebnissen führen können. So 

liefern Berechnungen nach dem Telcordia Standard SR 

332 [16] bessere Ergebnisse als solche, die nach MIL- 

HDBK 217 [13] berechnet wurden. Darüber hinaus geht, 

wie bereits erläutert, die Betriebstemperatur exponentiell 

in die Ausfallrate ein. 

0,7 

1.5 Die Verfügbarkeit (V) 

Aus der MTTF und der MTTR lässt sich nun gemäß Gleichung 

(3) die Verfügbarkeit V eines einzelnen Gerätes 

bestimmen [18]. 

(3) 

operabel 

falls 

ist 


Die Verfügbarkeit V kann Werte zwischen 0 und 1 annehmen 

und gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass das 

Gerät funktionsfähig ist. Wie man aus Gleichung (3) ersehen 

kann, lässt sich falls eine das System hohe Verfügbarkeit ist 

operabel 


dadurch 

erreichen, dass der Wert für die MTTF sehr groß sein 

muss, operabel in Relation ist zur MTTR. Dies lässt sich zum Beispiel 

nicht 

durch 

operabel 

folgende Maßnahmen erreichen: 

Hohe MTTF: 

Verwendung von Bauteilen mit erhöhter Lebensdauer bei 

hohen Temperaturen, beispielsweise Elektrolytkondensatoren 

(Gerätehersteller) 

falls 

alle Pfadelemente operabel sind 

falls 


sonst 


10 / 2011 

47

Hauptbeitrag 

Vermeidung hoher Temperaturen. Ausreichende Kühlung 

der Baugruppe sicherstellen (Anlagenbetreiber) 

Auslegung des Gerätes so, dass die elektronischen Bauteile 

wie Halbleiter oder Kondensatoren unterhalb der 

maximalen Belastbarkeit betrieben werden, beispielsweise 

maximal zulässigen Strom, maximal zulässige 

Spannung möglichst unterschreiten (Gerätehersteller) 

Verzicht auf Bauteile mit hoher Ausfallrate, Verwendung 

zuverlässiger Komponenten (Gerätehersteller) 

Verwendung qualitativ hochwertiger Steckverbinder 

Geringe MTTR: 

Einsatz von Diagnosesystemen zum schnellen Auffinden 

von Fehlern (Anlagenbetreiber) 

Aktuelle Anlagendokumentation zur schnellen Lokalisierung 

defekter Geräte (Anlagenbetreiber) 

Diagnosesysteme für die Erkennung schleichender 

Degradation, zum Beispiel langsam absinkende 

Empfangsleistung am Empfänger einer optischen 

Übertragungsstrecke 

Bevorratung von Ersatzteilen vor Ort (Anlagenbetreiber) 

Ersatzteillieferverträge mit garantierten, kurzen Lieferzeiten 

(Abstimmung zwischen Betreiber und Gerätehersteller) 

Maßnahmen zur schnellen Konfiguration ausgetauschter 

Geräte (Netzwerkmanagement-Tool oder 

Speicher-Stick) 

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass durch eine 

geringe Ausfallrate der Geräte (hohe MTTF) in Verbindung 

mit kurzen Austausch- beziehungsweise Reparaturzeiten 

eine hohe Verfügbarkeit eines Gerätes erreicht 

wird. Wird ein potenzieller Fehler (zum Beispiel Verschlechterung 

der Signalstärke an einem LWL-Empfänger) 

schon im laufenden Betrieb erkannt, ohne dass es 

bisher zu einem Ausfall gekommen ist, kann unter Um- 

V 1 

0,9 0,7 0,7 0,7 

0,9 

0,6 

V V gesamt 2 

V2 

ABK 

1 

1 

V1 

2 

1 S1 

3 

V3 

BILD 4: Auflösung einer gemischten 

Serien- und Parallelschaltung 

1 

2 

2 V4 1 

S2 

S3 

3 

3 

V5 

1 1 

PNK 

1 

PNK 

2 

V6 

S1 

S2 

S3 

Minimale Wege zwischen ABK1 und PNK1 

Weg 1: ABK1-S1-S3-S2-PNK1 

Weg 2: ABK1-S1-S2-PNK1 

S4 

S5 

S6 

Kein minimaler Weg: 

Weg 3: ABK1-S1-S2-S3-S1-S2-PNK1 

BILD 5: Auflösung eines vermaschten 

Netzwerkes nicht möglich 

BILD 6: Beispielnetzwerk mit möglichen Pfaden 

zwischen ABK1 und PNK1 

48 


10 / 2011

ständen die MTTR auf wenige Minuten reduziert werden. 

In diesem Fall könnte ein Servicetechniker mit dem fertig 

parametrierten Ersatzgerät vor Ort sein. Die MTTR wäre 

dann nur die reine Austauschzeit für das Gerät ohne Fehlersuche, 

ohne Ersatzteilbeschaffungszeit und ohne Konfigurationszeit 

für das Gerät. 

1.6 Verfügbarkeitsklassen 

Das Bundesamt für Informationssicherheit (BSI) hat einen 

Leitfaden für das Design hochverfügbarer Systeme herausgegeben. 

In [9][10] definiert das BSI Verfügbarkeitsklassen 

hochverfügbarer Systeme für kritische Infrastrukturen. 

Tabelle 2 gibt einen Überblick bei welcher Verfügbarkeit 

einer Baugruppe mit welcher Ausfallzeit pro Monat 

beziehungsweise pro Jahr zu rechnen ist. Bei der Planung 

eines Automatisierungsnetzwerkes sollte der Betreiber 

seine Verfügbarkeitsanforderung vorab spezifizieren. 

2. Zusammenschaltung von Komponenten 

Bisher wurden nur die MTTF, MTTR, MTBF und die Verfügbarkeit 

eines einzelnen Gerätes betrachtet. Eine Automatisierungsanlage 

besteht jedoch in der Regel aus einer 

Vielzahl von Geräten, die über ein Netzwerk zu einer 

Anlage verbunden werden. Liegen zwischen zwei Endpunkten, 

die in einer Kommunikationsbeziehung zueinander 

stehen, mehrere Geräte, zum Beispiel Netzwerk- 

Switches, so geht die Verfügbarkeit dieser Geräte in die 

Verfügbarkeit der Gesamtverbindung ein. In diesem Abschnitt 

werden zunächst nur die aktiven Komponenten, 

wie Netzwerk-Switches, betrachtet. Die Verfügbarkeit der 

Kabelverbindungen wird erst zu einem späteren Zeitpunkt 

in die Betrachtung aufgenommen. 

2.1 Auflösung von Reihen- und Parallelschaltungen 

Zunächst wird die Vereinfachung einfacher Topologien 

mit Reihen- und Parallelschaltungen analysiert [4]. 

Bild 2 zeigt eine Serienschaltung von drei Netzwerk-Switches. 

Soll ein Datenpaket die Strecke 

durchlaufen, so müssen alle Komponenten, die auf 

der Strecke liegen, funktionsfähig sein. Die Gesamtverfügbarkeit 

der Reihenschaltung berechnet sich aus 

dem Produkt der einzelnen Verfügbarkeiten. Wie sich 

aus Bild 2 ersehen lässt, ist die resultierende Verfügbarkeit 

der Reihenschaltung geringer, als die der einzelnen 

Komponenten. 

Bild 3 zeigt das Berechnungsverfahren zur Berechnung 

der Verfügbarkeit einer Parallelschaltung. Für die 

Berechnung wird zunächst die Nichtverfügbarkeit einer 

Strecke nach Gleichung (4) berechnet. 

N i 

= (1-V i 

)(4) 

Das Produkt aller Nichtverfügbarkeiten N parallel 

gibt die 

Wahrscheinlichkeit an, dass alle parallelen Pfade gleichzeitig 

ausgefallen sind. 

N parallel 

= (1-V 1 

)·(1-V 2 

)·…·(1-V n 

)(5) 

Bildet man nun wieder die Gegenwahrscheinlichkeit 

zur Nichtverfügbarkeit, erhält man nach Gleichung (6) 

die Verfügbarkeit der parallelen Anordnung 

V parallel 

= 1-N parallel 

= 1-(1-V 1 

)·(1-V 2 

)·…·(1-V n 

)(6) 

Wie man sehen kann, steigt durch die parallele Anordnung 

die Gesamtverfügbarkeit der Anordnung. Diese 

Erhöhung der Verfügbarkeit wird beim Aufbau redundanter 

Netzwerkstrukturen ausgenutzt. Die Verfügbarkeit 

von Kombinationen aus Reihen- und Parallelschaltungen 

lassen sich durch die beschriebenen Verfahren, 

durch sukzessives Auflösen der Reihen- und Parallelschaltungen, 

ermitteln. 

Wie in Bild 4 gezeigt lassen sich Kombinationen von 

Serien- und Parallelschaltung schrittweise auflösen. Dieses 

Verfahren stößt jedoch an Grenzen, wenn vermaschte 

Netzwerke berechnet werden sollen. 

Bild 5 zeigt eine vermaschte Netzwerktopologie, in der 

zwei Ringe enthalten sind. Hier ist eine Berechnung der 

gesamten Verfügbarkeit, über die bisher beschriebenen 

Verfahren der Auflösung von Reihen- oder Parallelschaltungen, 

nicht möglich. Die aus der Elektrotechnik bekannten 

Verfahren zur Stern-/Dreieck-Umrechnung 

elektrischer Netzwerke sind in der Wahrscheinlichkeitsrechnung 

nicht anwendbar. Daher ist ein anderer Ansatz 

erforderlich. 

2.2 Ansatz für vermaschte Netzwerke 

Da in der Automatisierungstechnik regelmäßig ringförmige 

oder vermaschte Topologien vorkommen, müssen 

zur Berechnung derartiger Topologien andere Verfahren 

der Zuverlässigkeitsrechnung eingesetzt werden, zum 

Beispiel das Verfahren der minimalen Wege, wie es in [4] 

[5] [14] [15] beschrieben wird. 

Bild 6 zeigt eine ringförmige Netzwerktopologie mit 

angeschlossenen Endgeräten ABK1, PNK1 und PNK2. 

Es soll die Verfügbarkeit der Netz-werkverbindung 

zwischen ABK1 und PNK1 ermittelt werden. Ein minimaler 

Weg ist ein Weg, der keinen anderen Weg als 

echte Teilmenge enthält. Für die Ermittlung der minimalen 

Wege kann zum Beispiel ein Brute-Forceoder 

ein Back-Tracking-Verfahren verwendet werden. 

Wie man in Bild 6 sehen kann, stehen für den Austausch 

von Daten die Wege 1 und 2 zur Verfügung. 

Bei dieser Betrachtung ist es unerheblich, dass im 

ungestörten Betrieb eine der Verbindungen (beispielsweise 

V4) temporär inaktiv ist und erst im Störfall 

aktiviert wird. 

Für den folgenden Abschnitt, der die Berechnungen 

erläutert, werden die Definitionen und Gleichungen aus 

[15] übernommen, die sich sinngemäß auch in [4] [5] und 

[14] finden. Ein System mit n Komponenten soll unter den 

folgenden Annahmen betrachtet werden: 

Jedes Element e i 

(i = 1,…,n) soll die Zustände 

operabel oder nicht operabel aufweisen. 

Die Lebensdauer T i 

der Elemente e i 

ist statistisch 

unabhängig. 

Das Systemverhalten wird als zeitinvariant 

angenommen. 


10 / 2011 

49



operabel 

nicht operabel operabel 


ist 

ist 

Hauptbeitrag 

Für jedes Element e i 

des Systems wird eine Boolsche 

Variable x i 

definiert zu: 

falls 

falls 


alle Pfadelemente sonst operabel sind 

sonst 

(11) 

operabel 

falls 

ist 

nicht (7) 

operabel 

falls 

ist 


Die Systemfunktion S(x) ist wie in Gleichung (8) angegeben 

definiert: 

operabel operabel 

falls falls das Systemist 

ist 

nicht nicht operabel 

operabel operabel 


ist (8) 

falls 

ist 

nicht operabel nicht operabel 

Die Systemfunktion einer Serienschaltung operabel kann, wie 


ist 

in Abschnitt 2.1. gezeigt, gemäß Gleichung nicht operabel (9) bestimmt 

operabel 

werden: 


ist 


(9) 

Die Systemfunktion einer Parallelschaltung ergibt sich 


wie in Gleichung falls (10) dargestellt 

alle Pfadelemente sonst 

zu: 

operabel sind 

falls 

sonst 

(10) 

Wird eine Pfadfunktion alle Pfadelemente P operabel sind 

falls j 

(x), wie in Gleichung (11) angegeben 

definiert, kann die Systemfunktion sonst S(x) gemäß 


Gleichung (12) bestimmt falls werden 

sonst 

(12) 

Ersetzt man die binären Variablen durch stochastische 

Variablen, kann die Verfügbarkeit des Systems zwischen 

zwei beliebigen Knoten bestimmt werden. 

3. Berechnungsbeispiel 

Die Verfügbarkeit zwischen den Komponenten ABK1 

und PNK1 in Bild 6 soll nun bespielhaft berechnet 

werden. Um die Betrachtung zu vereinfachen, werden 

nur die aktiven Komponenten einbezogen und die Kabel 

vernachlässigt. Selbstverständlich können zu einem 

späteren Zeitpunkt die Kabel mit in die Betrachtung 

aufgenommen werden. Aus Bild 6 ist ersichtlich, 

dass zwischen den Komponenten ABK1 und PNK1 die 

minimalen Pfade P 1 

und P 2 

existieren. P 3 

ist kein minimaler 

Pfad, da er den Pfad P 1 

als echte Teilmenge 

enthält. 

Referenzen 

[1] Niemann, K.-H.: Vergleichende Untersuchung von Netzwerktopologien 

für Automatisierungssysteme. 4. Industrial Ethernet Kongress. 

4.-5. Juli 2006. Stuttgart. Auf CD erschienen 

[2] Niemann, K.-H.: Überlegungen zur Topologie von Automatisierungsnetzwerken. 

Teil 1: Grundlagen und Stand der Standardisierung von 

Netzwerktopologien. In atp Automatisierungstechnische Praxis 

9/2006. Oldenbourg Verlag, München, 2006, S. 50-56 

[3] Niemann, K.-H.: Überlegungen zur Topologie von Automatisierungsnetzwerken. 

Teil 2: Kosten und Performanceanalyse. In atp Automatisierungstechnische 

Praxis 10/2006. Oldenbourg Verlag, München, 

2006, S. 64-72 

[4] Meyna, A., Pauli, B.: Taschenbuch der Zuverlässigkeitstechnik: 

Quantitative Bewertungsverfahren. Hanser Verlag, München, 

Wien 2010 

[5] Höfle-Isphording, U. : Zuverlässigkeitsrechnung. Springer Verlag 

Berlin, Heidelberg, New York, 1978 

[6] ReliaSoft Corporation (Hrsg.): Firmenbroschüre λ Predict. 

Download unter: http://www.reliasoft.com/pubs/lambda_predict_ 

brochure.pdf, ReliaSoft Corporation, Worldwide Headquarters, 1450 

South Eastside Loop.Tucson Arizona 85710-6703 

[7] Oggerino, Chris: High Availability Network Fundamentals. 

Ciscopress, Indianapolis, 2001 

[8] Anwender-Handbuch Netzmanagementsystem Industrial HiVision 

4.2.00, Release 04.2.00 05/2011. Hirschmann Automation and Control 

GmbH, 2011. Best. Nr. 039 514-007-01-0511– 20.5.11. 

http://www.e-catalog.beldensolutions.com/link/57078-24455- 

24540-24541-176891/de/IHV-025F04.2/0 

[9] Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik: Hochverfügbarkeitskompendium 

V1.2. HV-Analyse, Phasenübersicht. Download 

unter: https://www.bsi.bund.de/cae/servlet/contentblob/483608/ 

publicationFile/30957/2_1_HV-AnalysePhasenuebersicht_pdf.pdf 

[10] Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik: Hochverfügbarkeitskompendium 

V1.2. Definitionen und Metriken für die 

Hochverfügbarkeit. https://www.bsi.bund.de/cae/servlet/contentblob/483606/publicationFile/30961/1_2_Definitionen_pdf.pdf" 

[11] Cisco: Cisco Catalyst 3750 Data Sheet. Cisco Systems, Inc., 

Order Nr. C78-387055-05 09/09. 2009 

[12] Belden / Hirschmann: Datenblatt Kompakter OpenRail Fast Ethernet 

Switch 4-24 Ports, ohne Fiber Ports - RS20-0400T1T1SDAEHH05.0 

[13] Military Handbook: Reliability Prediction of electronic Equipment. 

MIL-HDBK-217F. Department of Defense, Washington DC, 1991 

[14]VDI 4008, Blatt 8: Strukturfunktionen und ihre Anwendung. 

VDI–Verlag Düsseldorf, 1986 

[15] Franz, F.: Stochastische Modelle und Statistik für Zuverlässigkeitssysteme. 

Dresden, 2009. http://www.math.tu-dresden.de/~franz/ 

zuverlaessigkeit-wi08.htm 

[16] Reliability Prediction Procedure for Electronic Equipment. Document 

Number S-332, Issue Telcordia Technologies Inc. Jan. 2011. 

Bestellinformationen unter: http://telecom-info.telcordia.com/ 

site-cgi/ido/docs.cgi?ID=SEARCH&DOCUMENT=SR-332&#ORD 

[17] IEC 62439 High availability automation networks. Edition 1.0 2008-05 

[18] Definitionen und Metriken für die Hochverfügbarkeit. Bundesamt für 

Sicherheit in der Informationstechnik. 2009. Download: 

https://www.bsi.bund.de/cae/servlet/contentblob/483606/ 

publicationFile/30971/1_2_Definitionen_pdf.pdf 

[19] Duan, Na: Berechnung der Verfügbarkeit von Netzwerktopologie 

mit Hilfe eines Computer Algebra Systems. Diplomarbeit, Fachhochschule 

Hannover, 2008 

50 


10 / 2011

falls 

falls 

falls 


operabel 

ist 


operabel falls das System 

nicht falls operabel das System ist 

operabel 

nicht 

operabel 

operabel 


operabel 

operabel falls das System 

ist 

alle Pfadelemente ist 


nicht operabel operabel sind 

falls operabel 

falls das Systemsonst 

ist 



falls 

sonst operabel 


ist 


Gemäß Gleichung (12) ergibt sich die Systemgleichung 

für ein System mit zwei alle Pfaden Pfadelemente wie operabel in (13) sind dargestellt: 

falls alle Pfadelemente 

falls sonst 

operabel sind 

sonst (13) 

operabel 

falls alle Pfadelemente ist operabel sind 

falls nicht operabel 

Wird Gleichung (13) ausmultipliziert sonst und anschließend 

faktorisiert, ergibt alle Pfadelemente sich Gleichung operabel (14) sind 

falls 

sonst 

operabel 

falls das System (14) 

ist 

alle Pfadelemente nicht operabel operabel sind 

falls 

sonst 

Die beiden Pfadfunktionen P 1 

und P 2 

ergeben sich gemäß 

den Gleichungen (15) und (16). Hierbei entsprechen 

die Variablen ABK1, SW1, etc. den booleschen Variablen 

x i 

aus Gleichung (7). 

ist 

ist 

(15) 

schule Hannover eine Berechnungssoftware entwickelt. 

Dieses Projekt wurde von der Arbeitsgemeinschaft für 

innovative Projekte (AGIP) mit Mitteln des Landes Niedersachsen 

mit dem Förderkennzeichen 2006.742 gefördert. 

Für die Berechnung der Verfügbarkeit einer Netzwerkverbindung 

wird bei der vorgestellten Software in folgenden 

Schritten vorgegangen: Zunächst werden die im 

Netzwerk verwendeten Geräte und Verbindungskabel 

(beziehungsweise Funkstrecken), so wie in Bild 7 dargestellt, 

spezifiziert. Es können für jedes Gerät individuelle 

Kennzahlen verwendet werden. 

Im in Bild 7 dargestellten Beispiel werden aus Vereinfachungsgründen 

für alle Geräte und Verbindungen einheitlich 

eine MTTF von 43 800 Stunden (5 Jahre) und ein 

MTTR von 24 Stunden angenommen. Grundsätzlich sind 

(16) 


Einsetzen der Pfadfunktionen falls 

sonst (15) und (16) in die Gleichung 

(14) führt zu Gleichung (17) 

(17) 

Wird Gleichung (17) ausmultipliziert, erhält man Gleichung 

(18). 

(18) 

Die Nutzung des Idempotenzgesetzes für x² = x für binäre 

Variablen führt zur Gleichung (19) 

(19) 

Die Anwendung des Idempotenzgesetzes für logische 

Gleichungen stellt bei der Verarbeitung der Systemgleichung 

sicher, dass das Ausfallverhalten von Komponenten 

die Bestandteil mehrerer Pfade sind (zum Beispiel 

Switch S1) entsprechend berücksichtigt werden. Nimmt 

man für dieses Berechnungsbeispiel für alle aktiven Elemente 

e i 

eine Verfügbarkeit p i 

= 0,9 an (Kabel nicht berücksichtigt), 

lässt sich die Verfügbarkeit V(S(2)) gemäß 

Gleichung (20) bestimmen 

(20) 

BILD 7: Spezifikation der Geräte mit MTTF- und MTTR-Angaben 

BILD 8: Verbindungsliste des zu berechnenden Beispiels 

Bei diesem Verfahren kommt keine Simulation des 

Ausfallverhaltens (beispielsweise Monte-Carlo-Simulation) 

zum Einsatz. Daher sind die Ergebnisse reproduzierbar 

und nicht von der Rechendauer abhängig, so 

wie das bei einer Monte-Carlo-Simulation der Fall wäre. 

4. Beschreibung der Software 

Für die Berechnung der Verfügbarkeit von vermaschten 

Automatisierungsnetzwerken wurde an der Fachhoch- 

BILD 9: Ergebnisfenster 


10 / 2011 

51

Hauptbeitrag 

für jedes Gerät individuelle Angaben möglich. Während 

Hersteller für elektronische Komponenten die MTTF beziehungsweise 

MTBF angeben, sind diese Werte in der 

Regel für Kabel nicht verfügbar. Hier kann man in der 

Regel nur typische Angaben aus der Literatur [4] oder 

Angaben zu Steckverbindern aus dem MIL-HDBK-217F 

[13] verwenden. In einem zweiten Schritt werden nun, 

wie in Bild 8 gezeigt, die Verbindungen eingegeben. 

Über die in Bild 7 gezeigten Felder Quellgerät und 

Zielgerät kann festgelegt werden, zwischen welchen 

Geräten die Verfügbarkeit bestimmt werden soll. Dies 

können beliebige Punkte im Netzwerk sein. Nach Betätigung 

der Schaltfläche Berechnen wird die Berechnung 

durchgeführt und das Ergebnis in einem Ergebnisfenster 

angezeigt. 

Da in vielen Anwendungen in der Industrie mit redundanten 

Netzwerken gearbeitet wird, kann durch eine 

Anwahlbox zusätzlich die Verfügbarkeit eines redundanten 

Netzwerkes in die Berechnung mit einbezogen 

werden, ohne dass die redundanten Strecken zusätzlich 

eingegeben werden müssen. Neben der manuellen Eingabe 

kann die realisierte Software auch Gerätelisten aus 

Excel oder von Netzwerkmanagement-Softwarepakten 

importieren. Hierdurch wird die manuelle Eingabe der 

Komponenten- und Verbindungsliste eingespart, da diese 

in solchen Softwarewerkzeugen in der Regel bereits 

vorliegt. Neben einer Importfunktion für Geräte- und 

Verbindungslisten wurde auch eine Exportfunktion in 

der Software realisiert. 

Für die realisierte Software werden im Folgenden die 

wesentlichen Eigenschaften beschrieben: 

Berechnung mit Fließkommazahlen mit 128 Bit 

Wortlänge 

Berechnung der Verfügbarkeit nach dem Verfahren 

der minimalen Wege 

Keine Monte-Carlo-Simulation 

Rechenaufwand steigt exponentiell zur Anzahl 

der gefundenen Pfade 

Bis zu 40 parallele Pfade zwischen zwei Punkten 

mit vertretbarem Zeitaufwand berechenbar; 

Rechenzeit in diesem Fall 2 s 

Eine Verifikation der Korrektheit der Software durch manuelles 

Berechnen ist wegen des zeitlichen Aufwandes 

und wegen des Fehlerrisikos nur für einfache Topologien 

möglich. Um dennoch eine Aussage über die Korrektheit 

der Implementierung zu erhalten, wurde im Rahmen einer 

Diplomarbeit das Verfahren der minimalen Wege in 

einem Computer-Algebra-System (MathCAD) parallel implementiert. 

Im Rahmen der Diplomarbeit [19] wurden 

eine größere Zahl recht umfangreicher Topologien mit 

dem Computer-Algebra-System berechnet und die Ergebnisse 

wurden mit den Resultaten der entwickelten Software 

verglichen. Die Arbeit zeigte eine gute Übereinstimmung 

der beiden Implementierungen. Weiterhin wurden 

die Beispieltopologien noch mit einem kommerziell verfügbaren 

Berechnungswerkzeug zur Zuverlässigkeitsrechnung 

verifiziert. 

Da die Eingabe der Komponenten und Netzlisten eine 

recht mühsame und fehleranfällige Angelegenheit ist, 

wurde das Berechnungsmodul inzwischen in eine 

Netzwerkmanagement-Software [8] integriert. Hier 

kann die Netzwerktopologie in grafischer Form eingegeben 

und anschließend die Verfügbarkeit berechnet 

werden. Alternativ gibt es auch die Möglichkeit, bei bestehenden 

Anlagen die Topologie durch Anschluss des 

Netzwerkmanagement-PCs an das Netzwerk und einen 

anschließenden Netzwerk-Scan zu ermitteln. 

Fazit 

In Teil 1 des zweiteiligen Beitrags wurden die Grundlagen 

der Verfügbarkeitsrechnung erläutert. Die Berechnung der 

Zusammenschaltung mehrerer Geräte wurde beschrieben 

und es wurde festgestellt, dass vermaschte oder ringförmige 

Topologien über die Auflösung von Reihen- und 

Parallelschaltungen nicht zu berechnen sind. Der Beitrag 

stellt ein alternatives Berechnungsverfahren nach der 

Methode der minimalen Wege vor und beschreibt eine für 

dieses Verfahren entwickelte Software zur Berechnung 

der Netzwerkverfügbarkeit. 


01.10.2010 

Autor 


Prof. Dr.-Ing. Karl-Heinz 

Niemann (geb. 1959) vertritt 

seit dem Jahr 2005 die 

Lehrgebiete Prozessinformatik 

und Automatisierungstechnik 

an der Fachhochschule 

Hannover. Von 2002 

bis 2005 war er an der 

Fachhochschule Nordostniedersachsen 

für das Lehrgebiet Prozessdatenverarbeitung 

verantwortlich. Davor war er in 

leitender Stellung in der Entwicklung von 

Prozessleitsystemen unter anderem bei ABB, 

Elsag Bailey und Hartmann & Braun tätig. 

Fachhochschule Hannover, 

Fakultät I – Elektro- und Informationstechnik, 

Postfach 92 02 61, D-30441 Hannover, 

Tel. +49 (0) 511 92 96 12 64, 

E-Mail: Karl-Heinz.Niemann@FH-Hannover.de 

52 


10 / 2011

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ich mit Wirkung für die Zukunft jederzeit widerrufen.

hauptbeitrag 

Energieautarker drahtloser 

Temperaturtransmitter 

Kein Batteriewechsel dank Energy Harvesting 

Drahtlose Feldgeräte erlauben den flexiblen Einsatz von Sensoren in der Prozessautomatisierung. 

Wichtig ist dabei eine dauerhafte und wartungsfreie Energieversorgung der 

Geräte. Der Beitrag stellt einen energieautarken WirelessHART funkbasierten Temperaturtransmitter 

mit voll integrierten mikro-thermoelektrischen Generatoren vor, welcher 

sich aus einem vorherrschenden Temperaturgradienten eigenständig mit Energie versorgt. 

SCHLAGWÖRTER Drahtlos / Prozessautomatisierung / Instrumentierung / 

Energy Harvesting / energieautarke Geräte 

Energy Autonomous Wireless Temperature Transmitter for Process Industry – 

No More Battery Changes Due to Integrated Energy Harvesting 

Wireless field devices enable the flexible application of sensors in modern process automation. 

However, durable and maintenance free energy supply is an important aspect. 

Hence, the application of primary batteries does not offer a satisfactory solution. This 

article describes an energy autonomous WirelessHART based temperature transmitter 

with fully integrated micro-thermoelectric generators which enable power generation 

from thermal gradients between process and ambient. 

KEYWORDS Wireless sensors / process automation / process instrumentation / 

energy harvesting / autonomous devices 

54 


10 / 2011

Marco Ulrich, Philipp Nenninger, ABB Forschungszentrum Deutschland 

Joachim Nurnus, Micropelt 

Sensoren sind in der Prozessinstrumentierung 

ein wichtiger Baustein. Der Einsatz von Sensoren 

ist jedoch teuer, oftmals nicht wegen der 

Kosten des Sensors selbst, sondern wegen der 

gesamten Inbetriebnahme- und Infrastrukturkosten 

einschließlich Energie- und Signalleitungen. Diese 

können bis zu 90 % der Gesamtkosten betragen. Vor 

allem die nachträgliche Installation von Messgeräten ist 

dadurch mit hohen Ausgaben verbunden. Deshalb werden 

viele Sensoren erst gar nicht eingesetzt, und man 

nimmt eventuelle Prozessungenauigkeiten in Kauf, um 

Anlagenkosten gering zu halten. Funksensorik stellt 

hierfür eine Lösung bereit. 

1. Drahtlose Prozessinstrumentierung 

Drahtlose Geräte erlauben den flexiblen Einsatz selbst an 

entlegenen und schlecht zugänglichen Messstellen oder 

auf bewegten Einrichtungen. Sie ermöglichen oftmals erst 

die Verwendung von Messgeräten und Sensoren und 

schaffen dadurch neue Spielräume für die Automatisierungs- 

und Prozesstechnik. 

Neben der Erfassung des eigentlichen Primärmesswerts 

(zum Beispiel Temperatur, Druck oder Durchfluss) 

sind inzwischen in der Prozessautomatisierung 

auch weitere Zusatzdienste gefordert. Diese umfassen 

beispielsweise die Möglichkeit, Feldgeräte aus der 

Warte heraus zu konfigurieren oder zusätzliche Messund 

Diagnosedaten abzufragen. Aus diesen können 

dann Rückschlüsse auf den Zustand des Gerätes oder 

der Anlage gezogen werden, um gegebenenfalls eine 

notwendige Wartung oder den Austausch eines Geräts 

zu einem geeigneten Zeitpunkt durchzuführen, 

anstatt auf einen möglichen Ausfall zu warten. Zudem 

können auch zusätzliche Informationen über den 

Prozess gewonnen werden, um so die Regelung zu 

verbessern. 

Diese Funktionalität muss gerade auch von funkbasierten 

Systemen bereitgestellt werden, ebenso wie der 

langfristige und sichere Betrieb, die Nachrüstbarkeit, 

sowie die Interoperabilität von Systemen. Mit Blick auf 

die Prozessindustrie wurde hier bereits im Jahr 2007 von 

der HART Communication Foundation die HART-7-Spezifikation 

verabschiedet, die auch den WirelessHART- 

Standard beinhaltet. Mittel- und langfristig werden nur 

drahtlose Geräte am Markt Beachtung finden, die diesen 

oder ähnliche Industriestandards unterstützen und somit 

herstellerübergreifend in vermaschte Netze integriert 

werden können [1]. 

2. Energieautarke drahtlose Feldgeräte 

Eine große Herausforderung für die Anwendung von kabellosen 

Feldgeräten in der Prozessinstrumentierung ist 

die zuverlässige und dauerhafte Energieversorgung [2]. 

Der Einsatz von Primärbatterien war hierfür bisher die 

einzige Möglichkeit, obwohl sie auf Grund des unvermeidlichen 

Batteriewechsels keine zufriedenstellende 

Lösung darstellt. Für den Anlagenbetreiber entsteht 

durch den regelmäßigen Austausch von Batterien ein Arbeitsaufwand, 

der je nach Anzahl und Erreichbarkeit der 

drahtlosen Geräte beträchtlich sein kann und der unter 

Umständen Kosten verusacht, die in ähnlichen Größenordnungen 

liegen können wie die zuvor eingesparten 

Infrastrukturkosten. 

Um die Batterielebensdauer zu verlängern, muss daher 

zunächst der Energieverbrauch drahtloser Geräte konsequent 

optimiert werden. Trotzdem werden je nach Anwendung 

in aller Regel nur Lebensdauern von einigen 

Jahren erzielt, wobei von der Prozessindustrie 5–10 Jahre 

oder mehr gefordert werden. 

Um diese Forderung für drahtlose Feldgeräte zu erfüllen, 

müssen daher alternative, dauerhaft verfügbare 

Energiequellen genutzt werden. Die Wandlung von in 

der Umgebung des Feldgeräts verfügbarer Energie in – im 

Sinne der Aufgabenstellung – nutzbare elektrische Energie 

wird mit dem Begriff Energy Harvesting bezeichnet, 

und löst diese Aufgabe [3]. 

Die größte Herausforderung bei der sinnvollen Nutzung 

von Energy-Harvesting-Technologien in der Pro- 


10 / 2011 

55

Hauptbeitrag 

BILD 1: Mithilfe unterschiedlicher 

Wandlermechanismen 

kann Umgebungsenergie 

oder Energie, 

welche direkt vom Prozess 

selbst kommt, in elektrisch 

nutzbare Energie umgewandelt 

und Feldgeräten der 

Prozessinstrumentierung 

bereitgestellt werden. Diese 

Technik wird als Energy 

Harvesting bezeichnet. 

BILD 2: In der Micropelt-Technologie werden aus je zwei vorstrukturierten Wafern mit einer 

hohen Packungsdichte (links) an miniaturisierten thermoelektrischen Strukturen (Mitte) über 

einen Bondprozess Mikro-Thermogeneratoren (rechts) hergestellt. 

zessautomatisierung ist dabei die Entwicklung eines 

möglichst universellen Aufbaus, welcher zu jeder 

Zeit in den meist sehr heterogenen Appliaktionsszenarien 

der Feldgeräte funktioniert. Die Umgebungsbedingungen 

in der Anlage variieren in der Regel 

deutlich, und es wäre nicht praktikabel, zunächst die 

Einbausituation jedes einzelnen Gerätes zu prüfen, 

bevor die Wahl des Energy-Harvesting-Systems beziehungsweise 

dessen Anpassung oder Optimierung 

vorgenommen werden kann. 

Im Rahmen der Zusammenarbeit zwischen dem ABB 

Forschungszentrum und der Micropelt GmbH wurde 

daher erstmals ein völlig energieautarker Temperaturtransmitter 

entwickelt, welcher die intrinsischen Temperaturdifferenzen 

ausnutzt, die bei Temperaturmessstellen 

naturgemäß herrschen. Bei dem Gerät werden 

die Messelektronik und das Funkmodul durch ein im 

Gerät voll integriertes Energy-Harvesting-Konzept mit 

Energie versorgt. 

2.1 Mikro-thermoelektrische Generatoren 

In einer typischen Prozessumgebung gibt es zahlreiche 

Energiequellen die zur Versorgung von drahtlosen 

Feldgeräten verwendet werden können (siehe Bild 1). 

Dabei können Energieformen aus der Umgebung oder 

dem Prozess selbst genutzt werden [4]. Verschiedene 

Wandlermechanismen erzeugen dann durch das Feldgerät 

nutzbare elektrische Energie. Vertreter der für 

die Prozessinstrumentierung wichtigen Energiequellen 

sind dabei: 

Solare Einstrahlung/Licht: Aktuelle Photovoltaik- 

Zellen stellen eine robuste und zuverlässige 

Technologie dar. Ihre Ausbeute bei Kunstlicht 

und Innenanwendungen ist jedoch stark limitiert 

[5]. Zudem sind stabile Pufferungsstrategien nötig, 

um beispielsweise Tag-Nacht-Zyklen zu überbrücken. 

56 


10 / 2011

Kinetische Energie durch mechanische Bewegung 

(wie Vibrationen, fließende Medien): Verschiedene 

Wandlermechanismen basierend auf 

elektromagnetischen, piezoelektrischen oder kapazitiven 

Effekten stellen elektrische Energie 

bereit [6]. 

Thermische Energie: Thermoelektrische Generatoren 

wandeln thermische Gradienten und einen damit 

verbundenen Wärmestrom in elektrische Energie 

um. Neue Halbleitermaterialkombinationen erlauben 

deutlich verbesserte Wirkungsgrade [7]. 

Konventionelle thermoelektrische Generatoren haben 

Abmessungen von einigen Quadratzentimetern. Dadurch 

wird ihre Handhabung vor allem für die Anwendung in 

kleinen Bauformen sehr ungünstig. Gleichzeitig liefern 

sie relativ geringe Ausgangsspannungen, was eine Herausforderung 

für das nötige Powermanagement ist. Neuartige 

mikro-thermoelektrische Generatoren bieten hierzu 

bessere Möglichkeiten. 

Das waferbasierte Fertigungsverfahren zur Herstellung 

dieser miniaturisierten thermoelektrischen Bauelemente 

wurde am Fraunhofer Institut IPM im Auftrag 

von Infineon zur Herstellung kleiner Peltier-Kühler 

entwickelt und in den letzten drei Jahren unter Einsatz 

von Standardmethoden der Halbleiterproduktion durch 

Micropelt im Hinblick auf Energy-Harvesting-Anwendungen 

perfektioniert. Die Produktionsmethode berücksichtigt 

die neuesten Erkenntnisse über die Herstellung 

hocheffektiver thermoelektrischer Dünnschichten 

und ermöglicht gleichzeitig eine kostengünstige Hochvolumen-Fertigung 

analog zu anderen bekannten Halbleiterproduktionen 

[8]. 

Gemäß der seit fast 200 Jahren bekannten Seebeck- 

Formel ist die Ausgangspannung U TEG 

eines thermoelektrischen 

Generators abhängig von der Temperaturdifferenz 

ΔT über dem Bauteil, dem Materialparameter S 

(typischerweise 260 µV/K) sowie der Anzahl der elektrisch 

in Reihe geschalteten thermoelektrischen Strukturen 

(Thermopaare) N: 

U TEG 

= N * S * ΔT 

(1) (Spannung eines Thermogenerators) 

Hohe, also elektronisch gut verwertbare Spannungen 

in der Größenordnung von einem Volt oder mehr, sind 

daher bei kleinen Temperaturdifferenzen nur mit Hunderten 

solcher Thermopaare realisierbar (Parameter ‚N’ 

in Formel 1), wie es bei den Mikro-Thermogeneratoren 

der Fall ist. Ein solcher Generator mit der Grundfläche 

von weniger als 15 mm² erzeugt daher bei einer anliegenden 

Temperaturdifferenz von nur 10 K Ausgangsspannungen 

von 1,4 Volt und eine elektrische Leistungsdichte 

von 20 mW pro cm 2 – bei Temperaturdifferenzen 

oberhalb 100 K sind Leistungsdichten von 

mehreren Watt pro cm² erzielbar. Dabei liefern die 

Elemente eine im Vergleich zu konventionellen Thermogeneratoren 

herkömmlicher Bauweise um mehr als 

150-mal höhere Ausgangsspannung bei einem gleichzeitig 

100-mal geringeren Einsatz von thermoelektrischem 

Material. 

Dieser Effekt beruht auf den zwei Kernelementen der 

neuen Technologie: Einerseits wurden Verfahren entwickelt, 

um über Sputter-Prozesse thermoelektrisch aktive 

Materialien als Halbleiter-Dünnschichten mit hoher 

Wandlungseffizienz auf Wafern abzuscheiden. Andererseits 

stehen heute Prozesse zur Verfügung, um diese 

Dünnschichten so zu strukturieren, dass eine große Anzahl 

thermoelektrischer Mikro-Strukturen mit Abmessungen 

von einigen 10 µm in einer elektrischen Reihenschaltung 

zuverlässig miteinander verbunden werden 

können. Die gegenüber konventioneller Thermoelektrik 

um bis zu 100-fach kleineren internen Strukturen ermöglichen 

schlussendlich die Herstellung miniaturisierter 

thermoelektrischer Bauelemente mit sehr hoher Energiedichte 

(siehe Bild 2). 

2.2 Low-Power-Design und drahtlose Kommunikation 

Konventionelle Zweidrahtgeräte sind darauf ausgelegt, 

sich selbst aus der Stromschleife mit Energie zu versorgen. 

Es ergeben sich typische Leistungsverbräuche von 

einigen 10 mW. Durch die Verwendung von Energieeinsparungstechniken 

ist es bei der hier präsentierten funkbasierten 

Lösung gelungen, den Energieverbrauch des 

Systems für typische industrielle Anwendungsfälle in die 

Größenordnung von nur wenigen Milliwatt zu bringen. 

Durch die Energieeinsparung in den Verbrauchern 

wurde auch die Elektronik zur Energieversorgung vor 

neue Herausforderungen gestellt. Niedrige Durchschnittsausgangsströme 

mit relativ hohen Spitzenwerten, 

geringe Leistungsaufnahme und geringere Verlustleistung 

bei der Umsetzung der Spannungswerte sowie 

effiziente Umschaltung zwischen verschiedenartigen 

Energiequellen (Energy-Harvesting-Quellen, Batterien, 

und andere) sind Bedingungen, die gemeinsam momentan 

von keiner kommerziell erhältlichen Elektronik erfüllt 

werden. Insbesondere die Anforderung, dass der 

Betrieb des Gerätes auch in Zonen möglich sein soll, die 

die Eigensicherheit dort verwendeter Geräte vorschreiben, 

machte eine Neuentwicklung notwendig, die alle 

Anforderungen des Systems – vor allem Ausfallsicherheit 

– über die gesamte industriell relevante Temperaturspanne 

(-40 °C bis +85 °C) erfüllt. 

3. Energieautarker Temperaturtransmitter 

Im Rahmen eines Entwicklungsprojekts wurde ein völlig 

energieautarker, drahtloser Temperaturtransmitter für die 

Prozessinstrumentierung entwickelt. 

Um die Akzeptanz des Geräts bei Kunden zu gewährleisten, 

wurde auf eine Neuentwicklung des Funkprotokolls 

verzichtet und stattdessen auf den WirelessHART- 

Standard gesetzt (siehe [1]). Hierdurch werden Aspekte 

wie Sicherheit durch Verschlüsselung der Daten, Integration 

der Transmitter in Leitsysteme abgedeckt. Der 

WirelessHART-Standard schreibt ein Zeitmultiplex-Verfahren 

(TDMA) vor, welches im Vergleich zu lediglich 

energieoptimierten Protokollen eine Abwägung zwi- 


10 / 2011 

57

Hauptbeitrag 

BILD 3: Energieautarker 

Temperaturtransmitter mit 

integrierten Mikro-Thermogeneratoren 

BILD 4: Thermische Simulationsergebnisse 

der Temperaturverteilung des energieautarken 

Temperaturtransmitters 

schen dem Energieverbrauch, aus dem die Lebenszeit der 

Geräte folgt, und den Anwenderanforderungen an Verfügbarkeit 

und Kompatibilität mit existierenden Anwendungsschichten 

trifft. Diese Abwägung beeinflusst den 

Energieverbrauch der einzelnen Geräte negativ und sorgt 

im Vergleich zu eher konzeptionell zu sehenden Forschungsarbeiten 

für ein ungünstigeres Energieprofil der 

Geräte. Andererseits ist sie eine Schlüsselvoraussetzung 

für die Verwendbarkeit der Energy-Harvesting-basierten 

Transmitter in der Industrie. 

Die nötige Energie zur Speisung der Mess- und der 

Funkelektronik wird dabei durch komplett im Gerät integrierte 

Mikro-Thermogeneratoren gewonnen. Dabei 

werden intrinsische Temperaturgradienten ausgenutzt, 

die naturgemäß entstehen, wenn der Temperaturtransmitter 

in einem im Vergleich zur Umgebungsluft wärmeren 

beziehungsweise kälteren Medium installiert 

wird. Bei ausreichender Temperaturdifferenz ist dabei 

eine generell unbegrenzte Lebensdauer denkbar. Dadurch 

eröffnen sich entscheidende Vorteile gegenüber 

batteriebasierten Lösungen. Es ist weder zur Kommunikation 

noch zur Energieversorgung ein Kabel notwendig. 

Entscheidend bei der Integration der Mikro-Thermogeneratoren 

ist dabei eine optimale thermische Ankopplung 

der Elemente an den Prozess und eine möglichst effektive 

Abführung des Wärmestroms an die Umgebung. Dabei 

sollten alle Komponenten gegenüber den oft rauen Industriebedingungen 

gekapselt sein. Aufgrund der geringen 

Baugröße der Mikro-Thermogeneratoren konnten diese 

vollständig in ein bestehendes Produkt integriert und 

gleichzeitig alle industriellen Vorgaben bezüglich der Stabilität 

und Eigensicherheit erfüllt werden. Bild 3 zeigt 

einen Demonstrator des energieautarken Temperaturtransmitters 

während der Entwicklungsphase. 

Der Anschraubzapfen des Schutzrohrs, welches in das 

heiße oder kalte Prozessmedium hineinragt und in dessen 

Innerem ein Temperatursensor (zum Beispiel Pt-100- 

oder Thermoelement) eingebracht wird, wurde so modifiziert, 

dass eine möglichst hohe Wärmeleitfähigkeit 

erreicht wird. Damit kann nicht nur eine gute thermische 

Ankopplung der Thermogeneratoren, sondern 

durch den Aufbau auch die notwendige Gesamtfestigkeit 

gewährleistet werden. 

Um den Wärmestrom über die Thermogeneratoren 

möglichst effektiv abzuleiten und so den benötigten Temperaturgradienten 

aufrechtzuerhalten, wurde ein Kühlkörper 

in einem gewissen Abstand vom Prozess positioniert, 

der einen störenden Wärmeaustausch mit dem 

Prozessgefäß durch Wärmeleitung, Konvektion oder 

Strahlung verhindert. Gleichzeitig erlaubt dieses Design 

den Einsatz an isolations-ummantelten Prozessen. 

3.1. Maximale Energieausbeute 

Während der Entwicklung kamen zahlreiche numerische 

Simulationen unterstützend zum Einsatz, um die Geometrie, 

Anordnung und Materialwahl der verwendeten Bauteile 

zu optimieren. Ziel war es, bei gegebener Umge- 

58 


10 / 2011

ungs- und Prozesstemperatur einen maximalen Wärmestrom 

über die Thermogeneratoren und damit maximale 

Energieausbeute zu erzielen. Bild 4 zeigt exemplarisch 

die Temperaturverteilung des Temperaturtransmitters bei 

einer Prozesstemperatur von 80 °C (rot) und einer Umgebungstemperatur 

von 25 °C (blau). 

Die experimentelle Charakterisierung der Entwicklung 

im Labor bestätigte eine hervorragende Übereinstimmung 

mit den Simulationsdaten. Bereits ab einer 

Temperaturdifferenz von etwa 30 K zwischen Prozess 

und Umgebung erlaubt die kontinuierliche Leistungsausbeute 

den autarken Betrieb der Mess- und der Funkelektronik. 

Bei Temperaturdifferenzen über 30 K wird 

von den Generatoren mehr Energie bereitgestellt, als von 

dem System benötigt wird. 

In Phasen, in denen keine ausreichende Temperaturdifferenz 

zur Verfügung steht (zum Beispiel bei Wartungsarbeiten 

oder zyklischen Prozessen), ist es notwendig, 

dass ein intelligentes Power Management die Energieversorgung 

des drahtlosen Feldgerätes absichert. In 

den allermeisten Anwendungsfällen in der Prozessindustrie 

ist auch dann eine zuverlässige Temperaturinformation 

gewünscht, wenn der Prozess gerade nicht die 

nötige Temperaturdifferenz liefert. Zur Überbrückung 

dieser Situationen gibt es zwei Möglichkeiten: 

Das Energy-Harvesting-System wird durch eine nicht 

wiederaufladbare Batterie, eine Primärzelle, gestützt. 

Handelsübliche industrielle Primärzellen (beispielsweise 

Lithium-Thionylchlorid-Batterien) besitzen 

eine sehr geringe Selbstentladungsrate (1–2 % pro 

Jahr) bei gleichzeitig hoher Lagerfähigkeit. Zudem 

erfüllen sie die wichtigsten industriellen Anforderungen 

wie beispielsweise den Einsatz in Temperaturbereichen 

zwischen -40 °C und +85 °C. Das Power 

Management schaltet in diesem Fall automatisch auf 

die Primärzelle um, sobald die Temperaturdifferenz 

über die Thermogeneratoren zu gering ist und nicht 

die nötige Energie bereitgestellt werden kann. Idealerweise 

wird dabei nur die fehlende Energiemenge 

beigesteuert. 

Aufladbare Energiepuffer speichern in Perioden, 

während denen ein Überschuss an Energie durch 

das Energy-Harvesting-System produziert wird, diese 

überschüssige Energie. Sie kann später zum Überbrücken 

von Zeitspannen mit zu geringer Energiebilanz 

verwendet werden. Als Energiespeicher kommen 

hierbei klassische Akkumulatoren (beispielsweise 

Lithium-Ionen-Akkumulatoren) oder 

Super-Kapazitäten in Frage. Klassische Akkumulatoren 

erfüllen jedoch meist nicht die harschen industriellen 

Anforderungen – vor allem nicht den 

Temperaturbereich von ‐40 °C bis 85 °C bei akzeptabler 

Selbstentladerate. Alternativ gibt es Festkörper- 

Dünnschicht-Energiespeicher, welche durch extrem 

hohe Aufladezyklen (8000–10 000 Zyklen) bei gleichzeitig 

sehr geringen Selbstentladeraten bestechen. 

Sowohl diese neuen Festkörper-Energiepuffer als 

auch Super-Kapazitäten besitzen jedoch ein relativ 

geringes Speichervermögen. Zudem gestaltet sich die 

Entwicklung der nötigen Ladeelektronik vor dem 

Hintergrund der in vielen Industrien geforderten 

Eigensicherheit als sehr herausfordernd, wenn die 

Gesamteffizienz des Systems möglichst hoch sein 

soll, damit die ohnehin sehr geringen Energiemengen 

des Energy-Harvesting-Systems bestmöglich 

genutzt werden können. 

Im Rahmen der Entwicklung des autonomen Temperaturtransmitters 

wurden beide Energiepuffer-Möglichkeiten 

untersucht, aufgebaut und getestet. In Anbetracht der 

harten industriellen Vorgaben bezüglich Eigensicherheit, 

Temperaturbereich und Lebensdauer, zeigte die Pufferung 

durch Primärzellen das größte Potenzial. Der Energiebedarf 

des drahtlosen Transmitters ist durch die konsequente 

Low-Power-Optimierung nur noch sehr gering, 

sodass das Pufferpotenzial einer Primärzelle einen ausfallsicheren 

Betrieb über viele Jahre gewährleisten würde, 

selbst wenn der Energiespeicher regelmäßig belastet wird. 

3.2 Nachhaltige Technologie 

Da Primärbatterien und Akkumulatoren bestenfalls noch 

zur Unterstützung oder Pufferung während Phasen zu 

geringer Temperaturgradienten benötigt werden, beinhaltet 

die vorliegende Entwicklung auch einen wichtigen 

Umweltaspekt. Eine allgemeine Abschätzung ergibt: 

Bei einer Temperaturdifferenz zwischen Prozess und 

Umgebung von 50 K würde das bestehende System eine 

kontinuierliche Leistungsausbeute von über 10 mW bereitstellen. 

Dies ist ausreichend zum Betrieb der allermeisten 

funkbasierten Feldgeräte auch mit anderen 

Mess aufgaben als Temperaturmessung. Bei einem 

24-Stunden-Betrieb entspricht dies in etwa einem Wechsel 

von einer herkömmlichen AAA-Batterie jede Woche. 

Eine gute Industriebatterie mit größerer Kapazität müsste 

etwa jährlich ausgetauscht werden. 

In großtechnischen Anlagen mit Hunderten von Feldgeräten 

kann somit über den kompletten Lebenszyklus der 

Geräte eine beträchtliche Menge an Batterien eingespart 

werden. Unter der Annahme, dass in Summe weltweit 

1 Million Geräte zum Einsatz kommen, die jeweils eine 

Lebensdauer von zehn Jahren aufweisen, der kontinuierliche 

Leistungsbedarf durchschnittlich 10 mW beträgt 

und jedes Gerät einen jährlichen Batteriewechsel benötigt, 

bedeutet die Verwendung von zwei Mikro-Thermogeneratoren 

pro Gerät mit quasi unbegrenzter Lebensdauer in 

Summe eine CO 2 

-Einsparung von etwa 36 500 Tonnen. 

Zudem wird im Falle von Lithium-Batterien der Einsatz 

und die Entsorgung von etwa 50 Tonnen toxischen Lithiums 

vermieden. Dies schont nicht nur Ressourcen, sondern 

führt durch die im Vergleich zu ausschließlich batteriebetriebenen 

Geräten gesenkten Wartungskosten auch 

zu finanziellen Vorteilen für den Anwender. 

Bei drahtlosen Sensoren mit größerem Energiebedarf 

(beispielsweise Durchflussmesser), bei einer Anwendung 

mit deutlich höheren Messraten bis hin zu Echtzeit-Mes- 


10 / 2011 

59

Hauptbeitrag 

Autoren 

Dr.rer.nat. Marco Ulrich (1978) studierte 

Physik an der TH Karlsruhe und der 

Universität Uppsala (Schweden) mit dem 

Schwerpunkt Festkörperoptik und Elektronen-Spin-Resonanz. 

Nach der Promotion 

am Deutschen Krebsforschungszentrum 

Heidelberg auf dem Gebiet der medizinischen 

Diagnostik (Magnet-Resonanz-Spektroskopie) 

wechselte er 2007 an das ABB 

Forschungszentrum Deutschland. Er ist Principal Scientist in 

der Gruppe „Industrial Sensor Technology“ und globaler 

Koordinator des Forschungs-Themenschwerpunkts der 

Energie-autonomen Geräte und Energy Harvesting. 

ABB AG, 

Forschungszentrum Deutschland, 

Wallstadter Straße 59, D-68526 Ladenburg, 

Tel. +49 (0) 6203 71 64 80, 

E-Mail: marco.ulrich@de.abb.com 

Dr.-Ing. Philipp Nenninger (1976) 

studierte Elektrotechnik an der Universität 

Karlsruhe (TH) und promovierte dort 

2007 über die „Vernetzung sicherheitsrelevanter 

Systeme im Kraftfahrzeug“. Seit 

2007 arbeitet er am ABB Forschungszentrum 

Deutschland als Principal Scientist 

und Projektleiter in der Gruppe „Intelligent 

Devices“ für die Hardware und 

Software eingebetteter Systeme mit besonderem Fokus auf 

der Energieoptimierung sowie dem Entwicklungsprozess. 

sungen oder gar bei Aktuatoren verschiebt sich diese 

Abschätzung entsprechend. Hier sind Energy-Harvesting-Systeme 

notwendig, welche signifikant größere Energiemengen 

bereitstellen. Denkbar ist daher auch ein modularer 

Ansatz, welcher es erlaubt, unterschiedliche 

Energy-Harvesting-Systeme gleichzeitig zu nutzen (beispielsweise 

thermoelektrische Generatoren, Photovoltaikzellen 

und kinetische Wandler). Gleichzeitig ist das Batterie- 

und damit auch das Kosten-Einsparpotenzial solcher 

Anwendungen deutlich höher, da prinzipiell öftere 

Batteriewechsel nötig wären. 

Fazit 

Es wurde erstmals ein völlig energieautarker Temperaturtransmitter 

entwickelt, bei dem sowohl die Messelektronik 

als auch das Funkmodul durch im Gerät voll integrierte 

mikro-thermoelektrische Generatoren mit Energie 

versorgt werden. 

Damit wird ein zentrales Problem funkbasierter Feldgeräte 

für die Prozessinstrumentierung gelöst: Durch diese 

Entwicklung ist gegenüber batteriebasierten Instrumenten 

eine deutliche Verlängerung der Lebensdauer der 

Geräte bis hin zum unbegrenzten energieautarken Betrieb 

unter Beibehaltung des etablierten und akzeptierten 

WirelessHART-Funkprotokolls ermöglicht worden. 


11.06.2011 


ABB AG, 

Forschungszentrum Deutschland, 

Wallstadter Straße 59, D-68526 Ladenburg, 

Tel. +49 (0) 6203 71 62 15, E-Mail:philipp.nenninger@de.abb.com 

Dr. Joachim Nurnus (1970) arbeitete von 

1997-2006 bei der Fraunhofer Gesellschaft 

(Fraunhofer-Institut für Physikalische 

Messtechnik in Freiburg). Übergreifende 

Themengebiete waren Materialentwicklungen 

und Optimierungen von IV–VI- und 

V–VI-basierten Schmalband-Halbleitern und 

die Herstellung von Quantentrog- und 

Übergitterstrukturen aus diesen Materialien. 

Weitere wesentliche Arbeiten lagen im Bereich der Entwicklung 

thermoelektrischer Dünnschicht-Bauteile und Messtechniken 

sowie das Projektmanagement im Rahmen des Micropelt-Projektes. 

Seit 2006 ist er Entwicklungsleiter beim Start-up-Unternehmen 

Micropelt GmbH. Als Mitglied des Management-Teams ist er 

verantwortlich für die Technologieentwicklung und das Projektmanagement 

für „DesignIn’s“ bei Kundenprojekten. 

Micropelt GmbH, 

Emmy-Noether-Str. 2, D-79110 Freiburg, 

Tel. +49 (0) 761 15 63 37 33, 

E-Mail: joachim.nurnus@micropelt.com 

Referenzen 

[1] Schwibach, M., Klettner, C.: Praxisbericht: Wireless- 

HART im Feldtest, atp edition 1-2/2010, S. 54-62 

[2] Nenninger, P., Ulrich, M., Kaul, H.: On the Energy 

Problem of Wireless Applications in Industrial Automation, 

Proceedings of the IFAC Symposium on Telematics 

Applications, 218-224, 2010 

[3] Spies, P.: Autarke Energieversorgung für drahtlose 

Sensoren, automarisieren! 24/2010, S. 24-30 

[4] Knight, C., Davidson, J., Behrens, S.: Energy Options for 

Wireless Sensor Nodes. Sensors 8, 2008 

[5] Müller, M., Wienold, J., Walker, W. D., Reindl, L. M.: 

Characterization of indoor photovoltaic devices and light. 

Conference Record of the IEEE Photovoltaic Specialists 

Conference: 000738-000743, 2009 

[6] Mitchelson, P.D., Green, T.C., Yeatman, E.M., Holmes, 

A.S.: Architectures for Vibration-Driven Mircopower 

Generators. J Micromechanical Systems 13, 2004 

[7] Vining, C. B.: Semiconductors are cool. Nature (2001) 413, 

(6856): 577-578 

[8] Nurnus, J.: Thermoelectric Thin Film Power Generators 

– Self-sustaining power supply for smart systems, Proc. 

Smart Sensors, Actuators and MEMS IV, vol. 7362 05, 

4.-6. May 2009, Dresden 

60 


10 / 2011


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Automatisierungs technik der 

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kurzfristig verändern. 

In Ausgabe 5/2011 der atp edition, auf Seite 25, unten rechts in den 

beiden letzten Zeilen findet sich eine fehlerhafte Formel. Richtig 

müsste es folgendermaßen heißen: 

Da aber gilt 

sowie 

und 

ist, darf in guter Näherung 

werden und daher auch …“ 

rratum 

angenommen 

62 


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