atp edition Anlagentopologien automatisch erstellen (Vorschau)
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4 / 2014<br />
56. Jahrgang B3654<br />
DIV Deutscher Industrieverlag GmbH<br />
Automatisierungstechnische Praxis<br />
<strong>Anlagentopologien</strong><br />
<strong>automatisch</strong> <strong>erstellen</strong> | 28<br />
IKT in der Fabrik<br />
der Zukunft | 42<br />
Intelligente Assistenzsysteme<br />
für die Automation | 54<br />
Advanced Position Control<br />
für Servoachsen | 62
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update
EDITORIAL<br />
Die Integration macht’s<br />
Diese Ausgabe der <strong>atp</strong> <strong>edition</strong> – automatisierungstechnische Praxis ist ein<br />
hervorragendes Beispiel für das Spektrum und die Themenvielfalt der Automatisierungstechnik.<br />
So geht es in dieser Ausgabe um die Fabrik der Zukunft,<br />
um intelligente Assistenzsysteme, um Anlagentopologie und deren <strong>automatisch</strong>e<br />
Erstellung, aber auch um Positionsregelung für Servo-Achsen. Die Beiträge<br />
zeigen, wie wir in der Automatisierungstechnik auf verschiedenen Ebenen<br />
sowohl in der Breite vorgehen als auch Themen in der Tiefe adressieren.<br />
In der Automatisierungstechnik beherrschen wir es, vielgestaltige Themen<br />
zu bündeln und als Ganzes voranzubringen. Natürlich ist es bei dieser Fülle<br />
von Themen, Anwendungen und Herausforderungen nicht ganz einfach zu<br />
vermitteln, was die Spezialitäten unsere Fachdisziplinen sind. Denn, als Integrationswissenschaft<br />
befassen wir uns mit einer Vielfalt von Aspekten und<br />
haben zudem den Anspruch, unsere Konzepte in einer Reihe von Industriebereichen<br />
zur Anwendung zu führen. Hier helfen uns die Schlagworte von<br />
„Industrie 4.0“ und „Cyber-physischen Systemen“, um darüber die Themen<br />
der Automatisierungstechnik in Politik und Gesellschaft zu transportieren.<br />
In meiner Startphase an der Universität Stuttgart ergibt sich bei der Übernahme<br />
des Instituts für Automatisierungs- und Softwaretechnik (IAS), einem<br />
Institut mit fast 80-jähriger Tradition, eine ganze Reihe von Fragestellungen,<br />
die die Zukunft betreffen. Welche zukünftige Strategie und Ausrichtung verspricht<br />
Erfolg? Welche Forschungen sind derzeit besonders relevant? Wo liegen<br />
die größten Innovationspotenziale? Welche Anwendungen sind signifikant?<br />
Bei der Hyperspezialisierung in der Branche teilen Sie womöglich meine<br />
Beobachtung immer speziellerer Lösungsangebote. So manche Fachmesse<br />
überrascht kaum mit Technologie, sondern mit Angeboten für bisher ungeahnte<br />
Nischenanwendungen.<br />
Trotzdem ist ein Trend klar erkennbar: Vernetzte Systeme aus intelligenten<br />
Einheiten und damit die Möglichkeit einer dezentralen Organisation. Meine<br />
Forschung in Stuttgart wird sich daher auf Automatisierungstechnik und Softwaresysteme<br />
konzentrieren, die Frage der Komposition von Baukästen – mechatronisch<br />
und multidisziplinär –, der Konfiguration von Systemen statt<br />
deren Entwicklung, Methoden zur Steuerung dezentraler Systeme, aber auch<br />
Fragen nach dem Test und der Evaluation nachgehen.<br />
Doch bei aller Relevanz dieser Themenstellung geht es heute nicht nur darum,<br />
die Spezialitäten einzelner Forschungseinheiten zu platzieren. Vielmehr<br />
muss es uns auch als Gemeinschaft der Automatisierer gelingen, Konzepte<br />
föderativ voranzutreiben.<br />
Beim Thema Industrie 4.0 ist es zwischenzeitlich geschafft, einen Industrie-4.0-Demonstrator<br />
als eine Initiative der TuLAUT ins Leben zu rufen. Dieser<br />
Demonstrator zeigt ein mögliches Konzept für Industrie 4.0, zu dessen<br />
Realisierung ein Starter-Kit bereitsteht. Ausgehend von diesen initialen Ergebnissen<br />
sind neue Partner im Sinne des föderativen Ansatzes ausdrücklich<br />
aufgerufen sich zu beteiligen.<br />
Ich hoffe, dass wir durch das Zusammenführen unserer Kompetenzen Meilensteine<br />
für die Automatisierung setzen können.<br />
PROF. DR.-ING.<br />
MICHAEL WEYRICH,<br />
Institutsdirektor,<br />
Institut für Automatisierungsund<br />
Softwaretechnik,<br />
Universität Stuttgart<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
3
INHALT 4 / 2014<br />
FORSCHUNG<br />
8 | Software Campus sucht IT-Projekte, die Förderung verdienen<br />
Call for <strong>atp</strong> experts: Mensch-Prozess-Kommunikation<br />
9 | KommA: Beiträge bis 9. Mai 2014 einreichen<br />
Call for Papers: SPS IPC Drives 2014<br />
10 | Automatisierte Fehlerursachensuche im<br />
Chip-Entwurf gewinnt Embedded Award 2014<br />
Cebit-Innovation-Award-Sonderpreis:<br />
Touchscreen erkennt Nutzer am Fingerabdruck<br />
BRANCHE<br />
11 | Kolloquium in Boppard: Best Paper Award geht nach München<br />
12 | Big-Data-Kompetenzen in Berlin und Dresden<br />
Achema-Gründerpreis: Bewerbung bis Ende 2014<br />
Lanxess: Zachert Anfang April im Amt<br />
VERBAND<br />
14 | Nach zehn Jahren: Gunther Koschnick löst<br />
Reinhard Hüppe als Geschäftsführer ab<br />
VDE sieht beim taktilen Internet Zukunftschancen<br />
Automation 2014: Robotik und Gebäudeautomation<br />
15 | Verband der Chemischen Industrie:<br />
Optimistische Prognose für die Branche in diesem Jahr<br />
RUBRIKEN<br />
3 | Editorial<br />
74 | Impressum, <strong>Vorschau</strong><br />
4<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
PRAXIS<br />
16 | Betriebssicherheit: Differenzstrom-Überwachung<br />
erhöht Verfügbarkeit der Anlage<br />
18 | Durchflussmessgeräte unterstützen<br />
bei Erfüllung behördlicher Auflagen<br />
und sparen Kosten<br />
20 | 129 Photobioreaktoren sorgen für<br />
energieeffiziente Nutzung von Gebäudefassade<br />
in Hamburg<br />
22 | Burst-Technologie ermöglicht hohe Qualität<br />
ohne Reibungsverlust bei der Laserbearbeitung<br />
24 | Funktionales Engineering:<br />
Maschinen mit aktualisierter Software<br />
übergreifend konfiguriert<br />
Produkte,<br />
Systeme<br />
und Service<br />
für die<br />
Prozessindustrie?<br />
Natürlich.<br />
NACHRUF<br />
26 | Fachwelt der Automation trauert<br />
um Prof. Dr.-Ing. Uwe Maier<br />
HAUPTBEITRÄGE<br />
28 | <strong>Anlagentopologien</strong> <strong>automatisch</strong> <strong>erstellen</strong><br />
M. HOERNICKE, L. CHRISTIANSEN UND A. FAY<br />
42 | IKT in der Fabrik der Zukunft<br />
C. FREY, M. HEIZMANN, J. JASPERNEITE, O. NIGGEMANN,<br />
O. SAUER, M. SCHLEIPEN, T. USLÄNDER UND M. VOIT<br />
54 | Intelligente Assistenzsysteme<br />
für die Automation<br />
S. WINDMANN UND O. NIGGEMANN<br />
62 | Advanced Position Control<br />
für Servoachsen<br />
O. ZIRN, L. KATTHÄN UND M. KREUTZER<br />
System 800xA 5.1 hilft Anlagen<br />
noch effizienter zu betreiben und<br />
die Produktivität und Rentabilität<br />
zu verbessern. Dies wird durch<br />
gesteigerte Bediener-Effizienz,<br />
optimiertes Handling bei Batch-<br />
Produktion, effizientere Sequenzkonfiguration,<br />
verbesserte<br />
Asset-Verwendung und optimierte<br />
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FORSCHUNG<br />
Software Campus sucht IT-Projekte,<br />
die Förderung verdienen<br />
Das IT-Förderprojekt für Doktoranden und Masterstudierende<br />
„Software Campus“ geht in die nächste<br />
Runde. Mit bis zum 100 000 Euro finanziert das<br />
Bundesministerium für Bildung und Forschung mit<br />
Partnern aus Industrie und Forschung Ideen aus der<br />
Informationstechnologie und deren Umfeld. Bereits<br />
zum dritten Mal erhalten 100 Doktorandinnen und<br />
Doktoranden sowie Masterstudien der genannten Disziplinen<br />
die Möglichkeit, ihre Projekte mit der Förderung<br />
umzusetzen. Die Bewerbungsfrist endet am<br />
9. April 2014. Die jungen Führungskräfte managen<br />
den gesamten Prozess des Projektes mit Unterstützung<br />
der Forschungs- und Industriepartner eigenständig,<br />
stellen Teams zusammen, entscheiden Finanzfragen,<br />
kontrollieren Teilerfolge. Unterstützt werden<br />
sie von Fachexperten, Mentoren aus dem Management<br />
führender Unternehmen und anderen Teilnehmern.<br />
Theorie und Praxis fließen in Aufenthalten beim Industriepartner<br />
und speziellen Führungskräftetrainings<br />
zusammen, die sie ein Jahr besuchen. 123 IT-<br />
Experten nehmen bereits am Programm teil, das ihnen<br />
Karrierewege in deutsche Führungsetagen, die<br />
Unternehmensgründung oder in neue Management-<br />
Positionen in der Forschung öffnet.<br />
Bewerben können sich Informatiker unter www.<br />
softwarecampus.de mit einem kurzen Lebenslauf, einer<br />
Kurzbeschreibung der eigenen IT-Idee oder einer<br />
weiterentwickelten Idee eines Industriepartners,<br />
einem Motivationsschreiben sowie Empfehlungsschreiben<br />
von mindestens einem Professor. Kontakte<br />
zu den beteiligten Industrieunternehmen werden anschließend<br />
in einem mehrstufigen Auswahlprozess<br />
vermittelt.<br />
(ahü)<br />
KICK-OFF: 40 der insgesamt 47 Teilnehmerinnen und Teilnehmer<br />
des Software Campus starteten in das Führungskräfteentwicklungsprogramm.<br />
123 Doktoranden und Masterstudierende<br />
sind im Programm eingeschrieben. Bild: Software Campus<br />
EIT ICT LABS GERMANY GMBH,<br />
Ernst-Reuter-Platz 7, D-10587 Berlin,<br />
Tel. +49 (0) 30 345 06 69 01 50,<br />
Internet: www.softwarecampus.de<br />
Call for <strong>atp</strong> experts: Mensch-Prozess-Kommunikation<br />
DIE AUSGABE 56(10) DER ATP EDITION<br />
widmet sich dem Stellenwert einer gut<br />
gestalteten Mensch-Prozess-Kommunikation.<br />
Deren Bedeutung hat in den<br />
vergangenen Jahren zugenommen.<br />
Faktoren sind unter anderem die steigende<br />
Komplexität der Prozessautomation,<br />
höhere Anforderungen an die Produktivität<br />
der Wartenfahrer und Feldmannschaften<br />
und veränderte Gewohnheiten<br />
der Nutzer. Die Ausgabe 56(10)<br />
möchte Ihre praktischen Erfahrungen<br />
und Erfolge in innovativen Projekten<br />
und Ihre wissenschaftlich-technischen<br />
Lösungsansätze und Forschungsergebnisse<br />
diskutieren. Wir erhoffen uns<br />
Beiträge über den gesamten Lebenszyklus<br />
der Mensch-Prozess-Kommunikation<br />
von Methoden und Technologien,<br />
von der Aufgabenanalyse, über Konzeption,<br />
Implementierung und Schulung<br />
bis hin zum nachhaltigen Betrieb und<br />
effektiven Change-Management-Prozessen.<br />
Wir bitten Sie bis zum 31.05.2014 zu dem<br />
Schwerpunkt einen gemäß der Richtlinien<br />
der <strong>atp</strong> <strong>edition</strong> ausgearbeiteten<br />
Hauptbeitrag an urbas@di-verlag.de<br />
einzureichen.<br />
Die <strong>atp</strong> <strong>edition</strong> ist die hochwertige Monatspublikation<br />
für Fach- und Führungskräfte<br />
der Automatisierungsbranche.<br />
In den Hauptbeiträgen werden<br />
Themen mit hohem wissenschaftlichem<br />
und technischem Anspruch vergleichsweise<br />
abstrakt dargestellt. Im Journalteil<br />
werden praxisnahe Erfahrungen<br />
von Anwendern mit neuen Technologien,<br />
Prozessen oder Produkten beschrieben.<br />
Alle Beiträge begutachtet das <strong>atp</strong>-<br />
Fachgremium. Sollten Sie sich selbst<br />
aktiv an dem Begutachtungsprozess<br />
beteiligen wollen, bitten wir um kurze<br />
Rückmeldung. Für weitere Rückfragen<br />
stehen wir Ihnen selbstverständlich<br />
gern zur Verfügung<br />
Redaktion <strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
Leon Urbas, Anne Purschwitz,<br />
Aljona Hartstock<br />
CALL FOR<br />
Aufruf zur Beitragseinreichung<br />
Thema: Mensch-Prozess-<br />
Kommunikation<br />
Kontakt: urbas@di-verlag.de<br />
Termin: 31. Mai 2014<br />
8<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
KommA: Beiträge bis<br />
9. Mai 2014 einreichen<br />
Zum fünften Mal findet am 18. November 2014 das<br />
Jahreskolloquium Kommunikation in der Automation<br />
– KommA, dieses Mal in Lemgo, statt. Die<br />
Veranstaltung, die von Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite<br />
und Prof. Dr.-Ing. Ulrich Jumar geleitet wird,<br />
befasst sich mit Themen wie Aspekte vernetzter<br />
eingebetteter Systeme, Echtzeit, Dienstgüte (QoS),<br />
IT-Sicherheit (Security), Funktionale Sicherheit<br />
(Safety), Fehlertoleranz, Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit,<br />
Diagnose, Systemintegration, Kommunikationssysteme<br />
und Anwendungsbereichen von Kommunikation<br />
im industriellen Umfeld.<br />
Das Kolloquium, das Init (Institut für industrielle<br />
Informationstechnik) und Ifak (Institut für Automation<br />
und Kommunikation) ausrichten, sucht nun Vorträge<br />
aus dem Anwendungsfeld industrieller Kommunikation.<br />
Auch werden technologie- und methodischorientierte<br />
Aufsätze entgegengenommen. Autoren<br />
reichen bis zum 9. Mai 2014 online eine aussagekräftige<br />
Kurzfassung von ein bis zwei Din-A4-Seiten unter<br />
www.init-owl.de/komma ein.<br />
(ahü)<br />
KOMMA – KOMMUNIKATION IN DER AUTOMATION,<br />
c/o inIT – Institut für industrielle Informationstechnik,<br />
Liebigstraße 87, D-32657 Lemgo,<br />
Tel. + 49 (0) 5261 70 21 36,<br />
Internet: www.init.-owl.de<br />
Call for Papers:<br />
SPS IPC Drives 2014<br />
Der Kongress der SPS IPC Drives vom 25. bis<br />
27. November 2014 in Nürnberg sucht nach aktuellen<br />
Vorträgen. Interessierte reichen Vorschläge bis<br />
zum 9. Mai 2014 beim Kongresskomitee unter der<br />
Leitung von Prof. Dr.-Ing. Georg Frey, Prof. Dr.-Ing.<br />
Walter Schumacher und Prof. Dr.-Ing. Alexander Verl<br />
ein. Für herausragende Leistungen werden die besten<br />
drei Referenten unter 35 Jahre mit einem aktuellen<br />
und noch nicht veröffentlichten Thema ausgezeichnet.<br />
Das Kongresskomitee wählt auf Basis der Abstracts<br />
die Gewinner aus. Einzureichen sind der Titel<br />
des Beitrags und ein Abstract mit Zusammenfassung<br />
und Aufgabenstellung, Lösungsansatz und Ergebnis.<br />
Der Beitrag, der 5 000 Zeichen nicht überschreiten<br />
darf, muss einem Kongressthema zugeordnet sein.<br />
Für das Kurzprogramm muss eine Beschreibung eingereicht<br />
werden. Außerdem darf der Autor nicht auf<br />
die Kurzbiografie und die Veröffentlichungen der<br />
vergangenen drei Jahre verzichten. <br />
(ahü)<br />
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Rotebühlstr. 83-85, D-70178 Stuttgart,<br />
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A01147DE
FORSCHUNG<br />
Automatisierte Fehlerursachensuche im<br />
Chip-Entwurf gewinnt Embedded Award 2014<br />
SIEGER<br />
Daniel Große, Jan<br />
Wessels, André<br />
Sülflow gründeten<br />
aus der Uniforschung<br />
heraus<br />
ihre eigene GmbH<br />
und freuen sich<br />
nun über den<br />
Embedded Award<br />
2014. Bild: Uwe Niklas<br />
Alle 18 Monate, so eine Faustregel der Branche, verdoppelt<br />
sich die Anzahl der Komponenten auf einem<br />
Computerchip. Da ist es schwierig, den Überblick zu behalten<br />
und eventuelle Fehler in den Schaltungen schnell<br />
zu lokalisieren. Jan Wessels, Daniel Große und André<br />
Sülflow entwickelten ein Verfahren, das Fehlerursachen<br />
beim Entwurf von komplexen Digitalchips lokalisieren<br />
kann. Die Forscher, die ihre Arbeit an der Universität<br />
Bremen begannen, gewannen damit den Embedded<br />
Award 2014 auf der Embedded Fachmesse in Nürnberg.<br />
Fehlerhafte Chips im Markt können teuer für den Anbieter<br />
werden. Solvertec-Mitgründer Große weiß nach<br />
einem Jahrzehnt Erfahrung im Bereich Hardware-Verifikation<br />
und Debugging (Suche nach Entwurfsfehlern),<br />
wie er das Thema allgemeinverständlich beschreiben<br />
muss: „Stellen Sie sich einen Chip als Ampelschaltung<br />
an einer komplexen Kreuzung vor. Wenn alle Ampeln<br />
auf grün umschalten, weil zufällig im gleichen Augenblick<br />
zwei Fußgänger an verschiedenen Stellen drücken<br />
und ein Auto auf einer Nebenstraße die Sensorschleife<br />
überfährt, dann liegt offensichtlich ein unentdeckter<br />
Schaltungsfehler vor“, erläutert er. „Wenn die Ampeln<br />
alle auf grün stehen, wissen Sie, dass ein Fehler vorliegt.<br />
Aber sie wissen dadurch noch lange nicht, wo genau in<br />
der Schaltung Sie die Ursache für diesen Fehler finden<br />
und wie er sich beheben lässt“, stellt er klar. „Schon heute<br />
wenden die Entwickler ein Drittel des Zeitaufwands<br />
eines neu zu entwickelnden Chips dafür aus, Fehlerursachen<br />
zu finden und zu beheben“, erläutert er.<br />
Die Bremer entwickelten eine Automatisierungs-Software,<br />
die in der frühen Designphase auf der Register-<br />
Transfer-Ebene (RTL) von Digitalchips ansetzt: „Die in der<br />
Simulation eingesetzten Verifikationstools prüfen zunächst,<br />
ob der Schaltungsentwurf dem erwünschten Chip-<br />
Verhalten entspricht. Liegt ein Fehler vor, suchen die<br />
Entwickler beim sogenannten Debugging die Fehlerursachen<br />
bisher per Hand – daher der hohe Aufwand“, stellt<br />
Große klar. „Unser Werkzeug automatisiert die Suche,<br />
indem es die Daten aus den Verifikationstools einspeist,<br />
den Entscheidungsbaum der Schaltungslogik systematisch<br />
zurückverfolgt und die Ursachen des Fehlverhaltens<br />
aufspürt. Mit wenigen Klicks können so Fehlerursachen<br />
im Code aufgezeigt und behoben werden.“ (ahü)<br />
SOLVERTEC GMBH,<br />
Anne-Conway-Str. 1, D-28359 Bremen,<br />
Tel. +49 (0) 421 40 89 84 50, Internet: www.solvertec.de<br />
10<br />
Cebit-Innovation-Award-Sonderpreis:<br />
Touchscreen erkennt Nutzer am Fingerabdruck<br />
Ein Touchscreen, der anhand des Fingerabdrucks erkennt,<br />
ob der Nutzer berechtigten Zugang zum Gerät<br />
hat, wurde im Rahmen der Computermesse Cebit mit<br />
dem Innovation-Award-Sonderpreis ausgezeichnet.<br />
Bundesforschungsministerin Johanna Wanka übergab<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
SONDERPREIS<br />
Prof. Dr. Gesche<br />
Joost, Oliver Frese,<br />
Sven Köhler und<br />
Prof. Dr. Johanna<br />
Wanka während<br />
der Übergabe des<br />
Innovation Awards<br />
auf der Cebit. Bild:<br />
HPI/K. Herschelmann.<br />
den mit 20 000 Euro dotierten Preis an Sven Köhler und<br />
Christian Holz. Der Touchscreen mit Namen „Fiberio“<br />
ist Ergebnis einer Forschungsarbeit des Hasso-Plattner-<br />
Instituts in Potsdam. Die Arbeit wurde von Prof. Patrick<br />
Baudisch betreut. Der Bildschirm erkennt ohne Registrierung<br />
oder Log-In, ob die Anwender zu der jeweiligen<br />
Aktion berechtigt sind und ermöglicht die simultane<br />
Zusammenarbeit. Die Nutzeridentifikation arbeitet mit<br />
Glasfaser-Technologie und Rückprojektion. Weitere Cebit<br />
Innovation Awards erhielten die Entwickler der App<br />
„Shoutr“. Sie distribuiert drahtlos digitale Inhalte. „Kinematics“<br />
erhielt ebenfalls eine Auszeichnung. Mit dem<br />
intuitiven Baukasten können Kinder und Jugendliche<br />
Roboter bauen.<br />
(ahü)<br />
HASSO-PLATTNER-INSTITUT FÜR SOFTWARE-<br />
SYSTEMTECHNIK GMBH,<br />
Prof.-Dr.-Helmert-Str. 2-3, D-14482 Potsdam,<br />
Tel. +49 (0) 331 550 90, Internet: www.hpi-web.de
BRANCHE<br />
Kolloquium in Boppard:<br />
Best Paper Award geht nach München<br />
Das 48. Regelungstechnische Kolloquium in Boppard<br />
besuchten in diesem Jahr 205 Teilnehmer. Organisiert<br />
wurde es von der TU Ilmenau in Zusammenarbeit mit dem<br />
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und<br />
Bildauswertung in Karlsruhe. Die Veranstaltung, die in<br />
Form eines Forums abgehalten wird, bot den Teilnehmern<br />
in diesem Jahr 30 Fachbeiträge zu zukunftsorientierten<br />
Themen wie automatisiertes und sicheres Fahren, vernetzte<br />
Systeme, iterativ lernende Regelungen und Bewegungsanalyse<br />
des Menschen. Der erste Teil der zweitägigen<br />
Veranstaltung schloss ab mit einem Plenarvortrag.<br />
Prof. Dr. Wolfram Burgard von der Albert-Ludwigs-Universität<br />
Freiburg referierte über probabilistische Techniken<br />
für die Roboternavigation. Am Institut für Autonome<br />
Intelligente Systeme forschen die Wissenschaftler um<br />
Burgard an der Umgebungsmodellierung und Zustandsschätzung.<br />
Dazu entwickeln sie beispielsweise Modelle<br />
und Verfahren zur Interpretation von Sensordaten. Zum<br />
Einsatz kommen mobile Roboter unter anderem bei Museumsführungen<br />
oder als Helfer im Haushalt.<br />
Den Best Paper Award der Veranstaltung gewann in<br />
diesem Jahr Heiko Panzer von der TU München für seinen<br />
Vortrag zum Thema Adaptive Entwicklungspunkt-<br />
HEIKO PANZER von der Technischen<br />
Universität München (rechts) wurde<br />
auf dem diesjährigen Regelungstechnischen<br />
Kolloquium in Boppard<br />
mit dem Best Paper Award ausgezeichnet.<br />
Er nahm den Preis von<br />
Mike Eichhorn (Ingenieursgesellschaft<br />
Auto und Verkehr aus<br />
Gifhorn) entgegen. Bild: Veranstalter.<br />
wahl und globale Fehlerschranken bei der Modellreduktion<br />
mittels Krylow-Unterraum-Verfahren.<br />
Im kommenden Jahr findet das Regelungstechnische<br />
Kolloquium vom 4. bis 6. März 2015 statt. (aha)<br />
48. REGELUNGSTECHNISCHES KOLLOQUIUM<br />
IN BOPPARD,<br />
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und<br />
Bildauswertung, Fraunhoferstraße 1, D-76131 Karlsruhe,<br />
Tel. +49 (0) 721 609 10, Internet: www.iosb.fraunhofer.de<br />
ZfQ3dBZa
BRANCHE<br />
Big-Data-Kompetenzen in Berlin und Dresden<br />
Zwei Kompetenzzentren in Berlin und Dresden sollen<br />
sich verstärkt um das Thema Big Data kümmern.<br />
Zwei Big-Data-Zentren entstehen in diesem Jahr auf Initiative<br />
des Bundesministeriums für Bildung und Forschung<br />
an der TU Berlin und an der TU Dresden. Darüber<br />
informierte Johanna Wanka, Bundesministerin für<br />
Bildung und Forschung, im Rahmen der Cebit. Unter der<br />
Leitung der TU Berlin entsteht das Berlin Big Data Center<br />
(BBDC) und unter der Leitung der TU Dresden das<br />
Competence Center for Scalable Data Services and Solutions<br />
(ScaDS). Beide Vorhaben werden mit insgesamt<br />
rund 10 Millionen Euro unterstützt.<br />
„Die Datenmengen wachsen in unserer digitalen Gesellschaft<br />
rasant. Wir müssen daher lernen, wie wir mit<br />
ihnen richtig umgehen können. Dabei kommt es besonders<br />
auf zwei Dinge an: Erstens müssen wir Instrumente<br />
entwickeln, mit denen aus bloßen Daten nützliches Wissen<br />
generiert werden kann. Und vor allem muss der<br />
technische Fortschritt auch gewährleisten, dass wir uns<br />
sicher und selbstbestimmt in der digitalen Welt bewegen<br />
können. Das betrifft den einzelnen Menschen ebenso<br />
wie Unternehmen“, sagte Bundesforschungsministerin<br />
Johanna Wanka in Hannover.<br />
Sie verwies auf die bereits etablierten drei IT-Sicherheitsforschungszentren<br />
in Saarbrücken, Darmstadt und<br />
Karlsruhe, die sich seit 2011 zu anerkannten Partnern<br />
in Fragen der IT-Sicherheit in Deutschland und Europa<br />
entwickelt haben. So wurde beispielsweise ein Forschungsprojekt<br />
am Kompetenzzentrum Cispa in Saarbrücken<br />
mit dem höchstdotierten Forschungspreis „ERC<br />
Synergy Grant“ der Europäischen Union ausgezeichnet.<br />
Das Projekt analysiert multidisziplinär die durch das<br />
rasante Wachstum des Internets auftretenden Gefahren<br />
für Privatsphäre, Datensicherheit und Meinungs- sowie<br />
Informationsfreiheit und erarbeitet dazu Lösungen. Die<br />
IT-Sicherheitsforschungszentren dienen als Vorbilder<br />
für die neuen Kompetenzzentren Big Data. (ahü)<br />
BUNDESMINISTERIUM FÜR BILDUNG<br />
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Achema-Gründerpreis: Bewerbung bis Ende 2014<br />
Die Dechema nimmt Bewerbungen für den Achema-<br />
Gründerpreis entgegen. Gemeinsam mit den Business<br />
Angels FrankfurtRheinMain und dem High-Tech<br />
Gründerfonds sucht der Verband hervorragende Ideen<br />
und junge Unternehmen aus den Bereichen Chemie,<br />
Verfahrenstechnik und Biotechnologie.<br />
Die Finalisten erhalten auf der Achema, der Messe für<br />
die Prozessindustrie mit rund 170 000 Besuchern, einen<br />
kostenlosen Messestand. Sie stellen die Ideen vom<br />
14. bis 19. Juni 2014 in Frankfurt/Main vor. Der Sieger<br />
jeder Sparte erhält bei der öffentlichen Verleihung ein<br />
Preisgeld in Höhe von 10 000 Euro. Voraussetzung für<br />
die Bewerbung bis zum 31. Dezember 2014 ist ein Businessplan.<br />
Die Jury aus Wissenschaft und Industrie sowie<br />
Trägern und Unterstützern des Wettbewerbs bewertet<br />
die Businesspläne. In der zweiten Runde stellen die Finalisten<br />
ihr Modell persönlich vor. Zu den Trägern gehören<br />
die Dechema Gesellschaft für Chemische Technik<br />
und Biotechnologie e.V., die Dechema Ausstellungs-<br />
GmbH, der Business Angels FrankfurtRheinMain e.V.<br />
und der High-Tech Gründerfonds. Der Verband der chemischen<br />
Industrie e.V. und der Verein deutscher Ingenieure<br />
e.V. unterstützen den Wettbewerb. (ahü)<br />
DECHEMA GESELLSCHAFT FÜR CHEMISCHE TECHNIK<br />
UND BIOTECHNOLOGIE E.V.,<br />
Theodor-Heuss-Allee 25, D-60486 Frankfurt am Main,<br />
Tel. +49 (0) 69 756 40, Internet: www.dechema.de<br />
Lanxess: Zachert Anfang April im Amt<br />
Matthias Zachert ist ab 1. April 2014 neuer Vorsitzender<br />
des Vorstandes der Lanxess AG. Derzeit ist er<br />
im Finanzvorstand der Merck KGaA tätig. Bis zum Eintritt<br />
von Zachert bei Lanxess übernimmt Finanzvorstand<br />
Bernhard Düttmann die Aufgaben im Vorstand.<br />
Darüber informierte das Unternehmen Anfang März.<br />
Wie das Handelsblatt berichtet, hat sich Lanxess zuvor<br />
überraschend von Zacherts Vorgänger Axel Heitmann<br />
getrennt. Zachert war, den Angaben von fr-online zufolge,<br />
bereits früher als Finanzchef für Lanxess tätig. Wie<br />
fr-online weiter berichtet, geriet Lanxess nach rasantem<br />
Wachstum in den vergangenen Jahren in die roten Zahlen.<br />
Überkapazitäten am Markt und außerplanmäßige<br />
Abschreibungen im vierten Quartal hatten dafür ge-<br />
sorgt, dass das Unternehmen 2013<br />
rund 160 Millionen Euro Verlust<br />
gemacht hat. Der Spezialchemie-<br />
Konzern beschäft rund 17 500 Mitarbeiter<br />
in 31 Ländern. Das Kerngeschäft<br />
bildet nach eigenen Angaben<br />
Entwicklung, Herstellung und Vertrieb<br />
von Kunststoffen, Kautschuken,<br />
Zwischenprodukten und Spezialchemikalien.<br />
<br />
(ahü)<br />
LANXESS DEUTSCHLAND GMBH,<br />
Kennedyplatz 1, D-50569 Köln,<br />
Tel. +49 (0) 221 888 50, Internet: www.lanxess.de<br />
MATTHIAS ZACHERT<br />
übernimmt bereits am<br />
1. April 2014 das Amt<br />
des Vorstandsvorsitzenden<br />
von Axel<br />
Heitmann. Bild: Lanxess<br />
12<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
WAGO-I/O-SYSTEM 750 XTR<br />
Für Standard zu eXTRem – Für 750 XTR der Standard<br />
eXTRem beständig von −40°C bis +70°C<br />
eXTRem spannungsfest bis 5 kV Stoßspannung<br />
eXTRem vibrationsfest bis 5g Beschleunigung<br />
www.wago.com/750xtr
VERBAND<br />
Nach zehn Jahren: Gunther Koschnick löst<br />
Reinhard Hüppe als Geschäftsführer ab<br />
Gunther Koschnick ist neuer Geschäftsführer des<br />
ZVEI-Fachverbandes Automation. Wie der ZVEI<br />
(Zentralverband Elektrotechnik- und Elektronikindustrie<br />
e.V.) Anfang März mitteilte, löst Koschnick nach<br />
zehn Jahren Dr. Reinhard Hüppe ab, der sich in den<br />
Ruhestand verabschiedet. Koschnick war zuvor Fachbereichsleiter<br />
elektrische Antriebe im ZVEI. Er ist Elektrotechnik-Ingenieur<br />
und arbeitete zuletzt im Bereich<br />
Antriebstechnik bei ABB.<br />
Für ihn steht Industrie 4.0 ganz oben auf der Agenda:<br />
„Industrie 4.0 wird die hoch innovative Branche<br />
Automation über die nächste Dekade hinweg im internationalen<br />
Umfeld erfolgreich positionieren.“ Der<br />
ZVEI gestaltet diese Herausforderung zusammen mit<br />
den Verbänden Bitkom und VDMA in einer gemeinsamen<br />
Plattform Industrie 4.0. Innerhalb<br />
des ZVEI hat der Fachverband<br />
Automation bereichsübergreifend<br />
die Führungsfunktion<br />
übernommen. Ziele sind unter<br />
anderem, industrielle Standards<br />
einzubringen und weiterzuentwickeln<br />
und dabei die hohen Qualitätsanforderungen<br />
der deutschen<br />
Industrie zu sichern. (ahü)<br />
GUNTHER<br />
KOSCHNICK führt<br />
jetzt die Geschäfte<br />
im ZVEI-Fachverband<br />
Automation.<br />
Bild: ZVEI<br />
ZVEI – ZENTRALVERBAND ELEKTROTECHNIK- UND<br />
ELEKTRONIKINDUSTRIE E.V.,<br />
Lyoner Straße 9, D-60528 Frankfurt a. M.,<br />
Internet: www.zvei.org<br />
VDE sieht beim taktilen Internet Zukunftschancen<br />
CHANCEN DES TAKTILEN INTERNETS: Dr. Walter Börmann,<br />
Leiter Kommunikation und Public Affairs, VDE, Prof. Dr.-Ing. Ingo<br />
Wolff, Vorsitzender der Informationstechnischen Gesellschaft im<br />
VDE und Geschäfts führer der IMST GmbH, sowie Prof. Dr.-Ing.<br />
Gerhard Fettweis von der TU Dresden referierten auf der Cebit<br />
in Hannover über die Möglichkeiten der Initiative. Bild: VDE<br />
Die Steuerung von Robotern und Autos in Echtzeit,<br />
das taktile Internet, ist nach Meinung des Verbandes<br />
der Elektrotechnik Elektronik und Informationstechnik<br />
(VDE) der wachsende Zukunftsmarkt für<br />
Deutschland, wenn die digitale Infrastruktur stimmt:<br />
Neue, robuste Kommunikationsnetze mit Reaktionszeiten<br />
von nur wenigen Millisekunden, zuverlässige<br />
Sicherheitskonzepte zum Schutz von Nutzern, Daten<br />
und Maschinen sowie Chips führen die Prioritätenliste<br />
an. In dem auf der Cebit in Hannover vorgestellten Positionspapier<br />
„Taktiles Internet“ spricht sich der VDE<br />
außerdem für eine enge Kooperation zwischen Forschung,<br />
Anwendern, Herstellern und Netzwerkbetreibern<br />
bei der Entwicklung der Infrastruktur aus. Ohne<br />
ein leistungsfähiges taktiles Internet könnten wichtige<br />
deutsche Branchen den Anschluss verpassen, heißt es<br />
in dem Papier. <br />
(ahü)<br />
VDE VERBAND DER ELEKTROTECHNIK ELEKTRONIK<br />
INFORMATIONSTECHNIK E.V.,<br />
Stresemannallee 15, D-60596 Frankfurt,<br />
Tel. +49 (0) 69 630 80, Internet: www.vde.com<br />
Automation 2014: Robotik und Gebäudeautomation<br />
Smart X – Powered by Automation“, unter diesem Motto<br />
findet am 1. und 2. Juli 2014 in Baden-Baden bereits<br />
zum 15. Mal der GMA Kongress Automation statt.<br />
Erläutert wird auf der zweitägigen Veranstaltung, in<br />
welchem Ausmaß die Automation die Grundlage und<br />
der Antrieb für smarte Lösungen in Wirtschaft und Gesellschaft<br />
ist. Nachdem der Kongress am Dienstag von<br />
Dr. Kurt-Dirk Bettenhausen und Prof. Dr.-Ing. Ulrich<br />
Jumar eröffnet wurde, erwartet die Zuhörer ein Keynote-<br />
Vortrag zum Thema „Wenn das Werkstück künftig sein<br />
Wissen selbst transportiert“. Anschließend folgen dann<br />
die Fachvorträge. Parallel finden Beiträge zu „Industrieller<br />
Robotik“ und „Gebäudeautomation“ statt. Anmeldung<br />
nimmt das VDI Wissensforum auf der Homepage<br />
auf www.automatisierungskongress.de an. (ahü)<br />
VDI WISSENSFORUM GMBH,<br />
VDI-Platz 1, D-40468 Düsseldorf ,<br />
Tel. +49 (0) 211 621 42 01,<br />
Internet: www.automatisierungskongress.de<br />
14<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
Verband der Chemischen Industrie: Optimistische<br />
Prognose für die Branche in diesem Jahr<br />
Gute Aussichten – so fasst Dr. Utz Tillmann die konjunkturelle<br />
Entwicklung der Chemie- und Pharmaindustrie<br />
für das Jahr 2014 zusammen. Nachdem<br />
das wechselhafte Jahr 2013 mit einem guten Schlussquartal<br />
geendet ist, legt die Produktion in Deutschland<br />
wieder zu. Das ergab der Quartalsbericht des<br />
Verbandes der Chemischen Industrie (VCI), dessen<br />
Hauptgeschäftsführer Tillmann ist. Durch die steigende<br />
Produktion von Oktober bis Dezember stieg der<br />
Umsatz, obwohl die Preise für Chemieprodukte das<br />
vierte Quartal in Folge nachgaben. Die Inlandsnachfrage<br />
blieb jedoch stabil. Weltweit baute die Industrie<br />
ihren Handel aus.<br />
„Alle Chemiesparten spüren eine Belebung. Wir<br />
rechnen mit steigender Nachfrage im In- und Ausland,<br />
insbesondere von unseren europäischen Industriekunden.<br />
Rückschläge sind aber nicht ausgeschlossen.<br />
Derzeit gehen von allem von der politischen<br />
Krise in der Ukraine Risiken für die Weltwirtschaft<br />
aus“, so Tillmann.<br />
Für das Jahr 2014 rechnet der VCI mit einem Anstieg<br />
der Chemieproduktion um 2 Prozent. Die Preise<br />
DR. UTZ TILLMANN,<br />
Hauptgeschäftsführer<br />
vom VCI, während der<br />
Quartalspressekonferenz.<br />
Bild: VCI<br />
werden voraussichtlich um 0,5 % sinken, sodass der<br />
Branchenumsatz um 1,5 % auf 191,5 Milliarden Euro<br />
steigen könnte. <br />
(ahü)<br />
VERBAND DER CHEMISCHEN INDUSTRIE E.V. (VCI),<br />
Mainzer Landstraße 55,<br />
D-60329 Frankfurt am Main,<br />
Tel. +49 (0) 69 255 60, Internet: www.vci.de<br />
15. Branchentreff der Mess- und Automatisierungstechnik<br />
AUTOMATION 2014<br />
01. und 02. Juli 2014 in Kongresshaus Baden-Baden<br />
SMART X – POWERED BY AUTOMATION<br />
TREFFEN SIE 500 EXPERTEN DER MESS-<br />
UND AUTOMATISIERUNGSTECHNIK!<br />
JETZT<br />
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www.automatisierungskongress.de<br />
ÜBER 90 FACHBEITRÄGE<br />
Veranstaltung der VDI Wissensforum GmbH | www.automatisierungskongress.de | Telefon +49 211 6214-201 | Fax +49 211 6214-154
PRAXIS<br />
Betriebssicherheit: Differenzstrom-Überwachung<br />
erhöht Verfügbarkeit der Anlage<br />
Hochfrequente Fehlerströme überwachen und unerwartete Zwangsabschaltungen vermeiden<br />
ANTRIEBE, die über Frequenzumrichter versorgt<br />
werden, zählen zu den typischen Anwendungsfällen<br />
von RCM-Geräten des Typs B+<br />
DIFFERENZSTROM-ÜBERWACHUNGS GERÄTE erkennen und<br />
beheben selbst hoch frequente Fehlerströme bis 100 kHz<br />
DIE KLASSI-<br />
FIZIERUNG von<br />
Differenzstromgeräten<br />
basiert<br />
unter anderem auf<br />
den detektierbaren<br />
Frequenzen der<br />
Fehlerströme<br />
Bilder: Phoenix Contact<br />
MIT DEM VORALARM werden Fehler<br />
erkannt und behoben, bevor es zur<br />
ungeplanten Abtrennung kommt<br />
Gleichfehlerströme und hochfrequente Wechselfehlerströme<br />
erhöhen in industriellen Anlagen<br />
die Anforderungen an die Technik – wenn Betriebssicherheit<br />
und Verfügbarkeit der Anlage sichergestellt<br />
werden sollen. Mittels Differenzstrom-Überwachungsgeräten<br />
werden Fehlerströme frühzeitig erkannt<br />
und gemeldet, bevor sie den kritischen Wert<br />
erreichen und eine Abschaltung der Anlage erfolgt.<br />
Ausfallzeiten und damit verbundene Kosten werden<br />
so reduziert.<br />
Aufgrund der Zunahme an elektronischen Verbrauchern<br />
handelt es sich im Fehlerfall häufig um Gleichströme<br />
oder Fehlerströme im hochfrequenten Bereich. Differenzstrom-Überwachungsgeräte<br />
erkennen Fehler frühzeitig<br />
und beheben sie. Der RCM Typ B+ von Phoenix<br />
Contact erkennt hochfrequente Fehlerströme bis 100 kHz.<br />
GRUNDLAGE FÜR WIRTSCHAFTLICHKEIT<br />
Der Stellenwert der Betriebssicherheit industrieller Anlagen<br />
wird durch die umfassende Normenlage bestätigt.<br />
Leitungsschutzschalter und Fehlerstrom-Schutzschalter<br />
werden dabei im Fehlerfall zur sicheren Abtrennung<br />
einzelner Verbraucher oder Stromkreise eingesetzt. Zu<br />
beachten ist, dass ein direktes Abtrennen durch einen<br />
Fehlerstrom-Schutzschalter aufgrund eines zu hohen<br />
Ableitstroms auf dem PE-Leiter nicht immer erwünscht<br />
ist. Denn mit dem sicherheitsbedingten schnellstmöglichen<br />
Abtrennen der Verbraucher geht eine geringere<br />
16<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
Verfügbarkeit der Anlage einher – die wirtschaftlichen<br />
Auswirkungen eines unerwarteten Ausfalls der Anlage<br />
können hoch sein. Dabei sind neben dem Schaden an<br />
der Anlage selbst stets die möglichen Folgeschäden und<br />
Ausfallzeiten zu berücksichtigen. Eine unmittelbare<br />
Vorwarnung sowie ein rechtzeitiges Eingreifen können<br />
in diesem Fall helfen.<br />
HOCHFREQUENTE DIFFERENZSTRÖME<br />
Planer, Errichter und Betreiber elektrischer Anlagen<br />
reduzieren störende elektrische Einflüsse – wie hohe<br />
Ableitströme, Oberschwingungen und elektromagnetische<br />
Felder – durch geeignete Konzepte bereits bei der<br />
Planung. Später im Betrieb können hohe Ableitströme<br />
so auf ein Minimum reduziert werden. Fehlerströme<br />
durch Isolationsfehler können dadurch jedoch nicht<br />
ausgeschlossen werden.<br />
In Abhängigkeit von den Verbrauchern sowie von der<br />
benötigten Stromversorgung können Fehlerströme verschiedenster<br />
Form und Frequenz auftreten. Durch den<br />
vermehrten Einsatz elektronischer Betriebsmittel, wie<br />
Frequenzumrichter bei Motoren, kommt es im Fehlerfall<br />
zu hohen Ableitströmen im hochfrequenten Bereich.<br />
Außerdem werden frequenzgesteuerte Betriebsmittel<br />
eingesetzt, wie etwa Kühlanlagen, Kran- und Hebeanlagen<br />
oder Lampentreiber, bei denen die Betriebsfrequenz<br />
im mittleren zweistelligen kHz-Bereich liegt.<br />
Diese Frequenzen liegen weit über den geforderten detektierbaren<br />
Frequenzen von Schutz- und Überwachungsgeräten<br />
der Typen A und B.<br />
AGIEREN STATT REAGIEREN<br />
Um Fehlerströme in einer elektrischen Anlage zu erkennen,<br />
bevor es zu einer plötzlichen Abtrennung der<br />
Verbraucher kommt, können Differenzstrom-Überwachungsgeräte<br />
eingesetzt werden, die Fehlerströme<br />
detektieren und melden. Mit den Produktreihen RCM-<br />
A und RCM-B (Residual Current Monitoring) bietet<br />
Phoenix Contact Differenzstrom-Überwachungsgeräte<br />
nach DIN EN 62020 an, die diese Anforderungen erfüllen.<br />
Diese Überwachungssysteme, die aus Stromwandler<br />
und Auswerteeinheit bestehen, erkennen<br />
frühzeitig Fehlerströme in der Elektroinstallation geerdeter<br />
Systeme – in TN-S- und TT-Netzen. Um die<br />
Fehlerströme zu ermitteln, wird nicht mit einer tatsächlichen<br />
messtechnisch erfassten Messgröße gearbeitet,<br />
sondern mit einem Stromwert, der im Differenzstrom-Wandler<br />
erzeugt und im Differenzstrom-Überwachungsgerät<br />
ausgewertet wird. Voraussetzung für<br />
die Bildung des Differenzstroms ist allerdings, dass je<br />
nach Applikation entweder alle aktiven Leiter – also<br />
alle Außenleiter und Neutralleiter – oder der Erdungsleiter<br />
durch den zugehörigen Summenstromwandler<br />
RCM-SCT geführt wird.<br />
Die Ergebniswerte der Überwachung werden permanent<br />
signalisiert und beim Erreichen festgelegter<br />
Grenzwerte wird alarmiert. Mit diesem Informationsvorsprung<br />
kann der Betreiber den Fehler direkt oder<br />
aber bei der nächsten planmäßigen Wartung lokalisieren<br />
und beheben. Eine unerwünschte Abschaltung der<br />
Anlage wird dadurch vermieden. Dies erhöht die Verfügbarkeit.<br />
GEEIGNETE ÜBERWACHUNG FÜR JEDE APPLIKATION<br />
Mit dem Auftreten der verschiedenen Fehlerströme<br />
stiegen auch die Anforderungen an die Schutzeinrichtungen.<br />
Dadurch wurde die Klassifizierung von Leitungs-<br />
und Fehlerstrom-Schutzschaltern in den Normen<br />
und Richtlinien angepasst. Differenzstromgeräte<br />
des Typs A erfassen gemäß IEC 61008-1 (2012-04) sinusförmige<br />
Wechselfehlerströme sowie pulsierende<br />
Gleichfehlerströme bei einer Frequenz von 50/60 Hz.<br />
Geräte des Typs B nach IEC 62423 erfassen zusätzlich<br />
Wechselfehlerströme mit Frequenzen bis zu 1 KHz,<br />
überlagerte Gleich- und Wechselfehlerströme sowie<br />
glatte Gleichfehlerströme.<br />
Aufgrund der immer häufiger auftretenden hochfrequenten<br />
Fehlerströme wurde in der DIN VDE 664-400<br />
(2012-05) eine Klassifizierung von Typ-B+-Geräten vorgenommen.<br />
Diese erfassen zusätzlich zu den Fehlerströmen,<br />
die ein Typ-B-Gerät erfasst, auch Wechselströme<br />
mit einer Frequenz bis zu 20 kHz. Daher ist bei der<br />
Auswahl der Differenzstrom-Überwachungsgeräte immer<br />
auch die Art der möglichen Fehlerströme zu beachten.<br />
Treten lediglich Wechselfehlerströme und pulsierende<br />
Gleichfehlerströme mit einer Frequenz von<br />
50/60 Hz auf, ist ein Differenzstrom-Monitor des Typs<br />
A ausreichend. Bei Gleichfehlerströmen und hochfrequenten<br />
Wechselströmen sollte ein Gerät des Typs B/<br />
B+ zur Überwachung eingesetzt werden.<br />
AUTOR<br />
Dipl.-Wirt.-Ing. ACHIM<br />
ZIRKEL ist Produkt-<br />
Manager im Bereich<br />
Netz- und Signal-Qualität<br />
Trabtech bei Phoenix<br />
Contact in Blomberg.<br />
Phoenix Contact GmbH & Co. KG,<br />
Flachsmarktstraße 8,<br />
D-32825 Blomberg,<br />
Tel. +49 (0) 5235 31 20 00,<br />
E-Mail: azirkel@phoenixcontact.com<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
17
PRAXIS<br />
Durchflussmessgeräte unterstützen bei Erfüllung<br />
behördlicher Auflagen und sparen Kosten<br />
Bei der norwegischen RHI Normag AS wurden mit neuer Technik nicht nur Kalibrierprobleme gelöst<br />
DIE ANLAGE DER RHI NORMAG AS in Porsgrunn<br />
stellt Rohstoffe für Feuerfestmaterial her.<br />
DIE DURCHFLUSSMESSGERÄTE IN CORIOLIS-TECHNOLOGIE<br />
vereinfachten die Einhaltung der behördlichen Auflagen und verringerten<br />
das Risiko für Energie zuviel zu bezahlen. Bilder: Emerson Process Management<br />
Die Anlage der RHI Normag AS in Porsgrunn, Norwegen,<br />
hat ihre Instandhaltungskosten verringert,<br />
die Stillstandzeiten der Anlage minimiert und die Genauigkeit<br />
des Energieverbrauchmessung. Gelungen ist<br />
dies durch den Einsatz von Micro-Motion-Coriolis-<br />
Durchflussmessgeräten.<br />
ZUVERLÄSSIGKEIT IM KONTINUIERLICHEN PROZESS<br />
Sechs Geräte der Micro-Motion-CMF-Geräte von Emerson<br />
Process Management messen den Durchfluss von<br />
Erdgas und rückgeführtem Brennstofföl, das in den<br />
Öfen eingesetzt wird, in denen Magnesiumoxid Feuerfestmaterial<br />
hergestellt wird. Die hochgenauen Messungen<br />
werden für die steuerliche Bewertung von Gas<br />
und Öl genutzt und zur KLIF, der nationalen Umweltagentur<br />
Norwegens, übertragen, um die Einhaltung der<br />
Umweltvorschriften sicherzustellen.<br />
„Unsere Anlage ist ein großer Energieverbraucher,<br />
daher sind genaue Messungen von Öl und Gas wichtig<br />
für unseren Betrieb,“ sagt Merethe Pepevnik, technischer<br />
Leiter bei RHI Normag AS. „Weil wir einen<br />
kontinuierlichen Prozess fahren, ist Zuverlässigkeit von<br />
hoher Bedeutung. Unterbrechungen, um Messgeräte<br />
neu zu justieren oder aufzuarbeiten, sind sowohl störend<br />
als auch teuer. Wir haben uns für Emersons Massedurchflussmessgeräte<br />
in Coriolis-Technologie entschieden,<br />
weil sie zuverlässig, genau und einfach sind.“<br />
ZWEI MAL JÄHRLICH JUSTIEREN = HOHE KOSTEN<br />
Die Anlage der RHI Normag stellt Rohstoffe für Feuerfestmaterial<br />
her, das in vielen Industrien genutzt wird.<br />
In der Vergangenheit wurden zur Messung des Durchflusses<br />
Turbinenradzähler mit einem Dichtemesssystem<br />
für den eichamtlichen Transfer von Öl und Erdgas eingesetzt.<br />
Die Messungen wurden auch dazu genutzt, die<br />
CO2-Emissionen zu berechnen, die an KLIF berichtet<br />
werden mussten. Allerdings war die Genauigkeit des<br />
Messsystems durch Alterung und Abnutzung gering,<br />
es musste zweimal im Jahr neu justiert werden, um<br />
seine Leistungsfähigkeit zu erhalten. Das bedeutete,<br />
dass vier Systeme aus der Produktion genommen werden<br />
mussten, um sie zu justieren und aufzuarbeiten, zu<br />
Kosten von 25 000 Euro pro Gerät, was zu jährlichen<br />
Gesamtkosten von 150 000 Euro führte.<br />
RHI benötigte also ein Messsystem, das Werte lieferte,<br />
die für KLIF akzeptabel waren, genaue Daten für den<br />
eichamtlichen Transfer zur Verfügung stellte und wenig<br />
Instandhaltung benötigte. Die ersten vier Durchflussmessgeräte<br />
wurden im Sommer 2009 auf zwei Öfen<br />
installiert. Eines auf jedem Ofen diente zur Messung<br />
des rückgeführten Öls, das andere für die Messung von<br />
Erdgas. Im Jahr 2012 wurden Coriolis-Durchflussmessgeräte<br />
mit höherer Kapazität installiert, um höhere<br />
Gasdurchflussmengen messen zu können.<br />
Die Durchflussdaten werden genutzt, um die Gasmenge<br />
zu bestimmen, die vom Lieferanten zugekauft wird,<br />
und dadurch das Risiko von Unter- oder Überzahlung<br />
zu vermeiden. Darüber hinaus erfüllt die Messgenauigkeit<br />
des Durchflussmessgeräts mit ± 0,35 % für Gas und<br />
±0,1 % für Öl leicht die Anforderungen der KLIF. RHI<br />
nutzt Emersons Smart Meter Verification, um regelmäßig<br />
den Zustand und die Leistungsfähigkeit der Messgeräte<br />
zu überprüfen. Diese einfach zu nutzende <strong>automatisch</strong>e<br />
Diagnosefunktion überprüft schnell die mechanischen<br />
und elektronischen Eigenschaften (Sensor,<br />
Antrieb und Signalverarbeitung) des Messrohres, ohne<br />
18<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
die Durchflussmessung zu unterbrechen – sie verkürzt<br />
dadurch Stillstandzeiten und vermeidet die<br />
Notwendigkeit, das Gerät zweimal im Jahr zu warten<br />
oder zu justieren.<br />
INVESTITION RENTIERT SICH IN SECHS MONATEN<br />
Emersons Micro-Motion-ProLink-III-Software für<br />
Konfiguration und Diagnose wird genutzt, um monatlich<br />
einen Zustandsbericht des Messgerätes zu <strong>erstellen</strong>,<br />
in dem jeder Schaden an einem Messrohr aufgeführt<br />
ist, der die Messleistung beeinträchtigt. Der<br />
Bericht enthält auch Daten darüber, ob der Nullpunkt<br />
des Gerätes gegenüber der Werkseinstellung verändert<br />
wurde oder über die zuletzt erfolgreich in der<br />
Anlage gesetzte Nullpunkteinstellung. Diese Berichte<br />
werden für den jährlichen Audit durch die Behörden<br />
gesichert und unterstützen die Einhaltung der Vorschriften<br />
und Auflagen der Behörden.<br />
„Die Micro-Motion-Coriolis-Durchflussmessgeräte<br />
haben sich seit Jahren in unserer Anlage bewährt“,<br />
so Pepevnik weiter. „Selbst die ersten Messgeräte,<br />
2009 installiert, haben keine Justierung benötigt. Ihre<br />
Leistung ermöglicht es uns, unsere jährlichen Instandhaltungskosten<br />
deutlich zu verringern, die behördlichen<br />
Auflagen einfacher zu erfüllen und die<br />
Sicherheit zu haben, dass wir nur die Energie bezahlen,<br />
die wir wirklich nutzen. Auf der Grundlage dieser<br />
Faktoren hat sich unsere erste Investition bereits<br />
nach sechs Monaten bezahlt gemacht.“<br />
RHI Normag AS ist ein Unternehmen der RHI AG,<br />
einem Weltmarktführer in qualitativ hochwertiger,<br />
technisch führender Herstellung von feuerfestem<br />
Mauerwerk. In 36 Produktionsstätten in Europa,<br />
Nordamerika, Südafrika und China beschäftigt RHI<br />
AG etwa 8 000 Mitarbeiter.<br />
AUTOR<br />
THOMAS OTTEN ist seit<br />
März 2012 als Business<br />
Development Manager für<br />
die Micro Motion Flow,<br />
Dichte- und Viskositätsprodukte,<br />
sowie die Rosemount<br />
Flow Produkte (MagMeter<br />
und Vortex) zuständig.<br />
Emerson Process Management GmbH & Co. OHG,<br />
Rheinische Strasse 2, D-42781 Haan,<br />
Tel. +49 (0) 2129 55 30,<br />
Internet: www.emersonprocess.de
PRAXIS<br />
129 Photobioreaktoren sorgen für energieeffiziente<br />
Nutzung von Gebäudefassade in Hamburg<br />
Algenfassade erzeugt Biomasse, die von Durchflussmessgeräten kontrolliert wird<br />
ALGENHAUSFASSADE<br />
in Hamburg<br />
ZELLWACHSTUMS-<br />
DETEKTION<br />
mit Sensor OUSBT66.<br />
Bilder: Endress+Hauser<br />
Auf der Internationalen Bauausstellung (IBA) in<br />
Hamburg, die von März bis Oktober 2013 stattfand,<br />
sorgte ein Gebäude schon aufgrund seines leuchtend<br />
grünen Äußeren für Aufsehen: das Pionier-Algenhaus.<br />
Die fünfstöckige bewohnbare Immobilie mit einer Fassade<br />
von 129 Glassegmenten, die als Photobioreaktoren<br />
fungieren und Energie sowie Biomasse aus Mikroalgen<br />
erzeugen, war eines der Highlights in der Hansestadt.<br />
Durchfluss- und Füllstandmessgeräte des Anbieters<br />
Endress+Hauser sind ebenso in die Reaktoren eingebracht<br />
worden, wie pH-Sensoren und Messvorrichtungen<br />
für den Sauerstoff- und Nitratgehalt. Diese Parameter<br />
sind wichtig, um den Algen für deren Metabolismus<br />
einen geeigneten Lebensraum zu schaffen.<br />
OPTIMALE BEDINGUNGEN FÜR ALGEN SCHAFFEN<br />
„Algen verdoppeln ihre Biomasse jeden Tag“, erklärt der<br />
habilitierte Hydrobiologe Dr. Martin Kerner, Gründer des<br />
Beratungsunternehmens Strategic Science Consult (SSC),<br />
den besonderen Vorteil der grünen Wasserbewohner.<br />
„Wir wissen inzwischen sehr genau, was benötigt wird,<br />
um optimale Bedingungen für die Algen zu schaffen.“<br />
Die mit Wasser und Nährlösungen gefüllten Photobioreaktoren<br />
bieten passenden Lebensraum für die Mikroalgen.<br />
Die binden während der Photosynthese unter Lichtzufuhr<br />
Kohlenstoffdioxid und stellen daraus körpereigene<br />
organische Substanz her, die sogenannte Biomasse.<br />
Das hierfür benötigte Kohlenstoffdioxid stammt aus den<br />
Abgasen einer Gasheizung im Erdgeschoss des Gebäudes.<br />
Die aus Algen gewonnene Biomasse ist reich an essentiellen<br />
Aminosäuren, ungesättigten Fettsäuren sowie<br />
prä- und probiotischen Substanzen, die sie für eine Verwendung<br />
als Futter- und Nahrungsmittel prädestinieren.<br />
Die wertvollen Inhaltsstoffe können auch für die Anwendung<br />
in der Pharma- und Kosmetikindustrie dienen.<br />
In der Biogasanlage landen dann letzten Endes nur die<br />
Reststoffe nach der Extraktion der Feinchemikalien.<br />
PROZESSPHOTOMETER MISST WACHSTUM DER ALGEN<br />
Um das Wachstum der Algen nachverfolgen und aufzeichnen<br />
zu können, wurde ein Prozessphotometer<br />
OUSBT 66 eingesetzt, der die Werte kontinuierlich aufzeichnet<br />
und an das Leitsystem übermittelt. Die Kontrolle<br />
des Algen-Wachstums dient der Ermittlung des<br />
geeigneten Erntezeitpunktes, an dem die Algen die<br />
optimalen Bedingungen für die nachfolgenden Produktionsschritte<br />
aufweist.<br />
Neben der Messtechnik lieferte Endress+Hauser die<br />
gesamte elektrotechnische Montage sowie die Leittechnik<br />
vom strategischen Allianzpartner Rockwell Automation.<br />
Dabei wurde auf die dezentrale Ethernet-IP-<br />
Topologie zurückgegriffen. Die Remote I/O Module<br />
wurden so an die Control-Logix-Steuerung (SPS) gekoppelt,<br />
um ein dezentrales Steuerungskonzept über die<br />
einzelnen Stockwerke zu realisieren. Die Schnittstelle<br />
zum Bediener wurde über die Visualisierungssoftware<br />
FTView, ebenfalls von Rockwell Automation, realisiert.<br />
So kann der Bediener die Anlage steuern, bei Bedarf in<br />
den Prozess eingreifen sowie bestimmte Steuerungsund<br />
Regelparameter verändern.<br />
Rockwell Automation hat es den Programmierern einfach<br />
gemacht und bietet die Möglichkeit, je nach Background<br />
eine von drei verschiedenen Programmiersprachen<br />
anzuwenden. Ladder, Structured Text und Funktionsplan<br />
stehen zur Verfügung. Dies ermöglicht eine schnelle Projektrealisierung<br />
an fast jedem Ort der Welt und ohne große<br />
20<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
Bindung von Fachpersonal. Außerdem verbesserte Rockwell<br />
das Programmierhandling durch seine Tag-basierte<br />
Architektur und schuf eine Durchgängigkeit innerhalb der<br />
Steuerung, die zur Zeitersparnis beiträgt.<br />
TECHNOLOGIE AUCH FÜR GRÖSSERE FASSADEN<br />
Neben den beschriebenen Vorzügen des überwachten<br />
Algenwachstums zur Algengewinnung und Ernte wird<br />
mit den Photobioreaktoren auch Solarthermie betrieben.<br />
Denn die Warmwasserbereitung im „grünen“ Gebäude<br />
wird mit Energie versorgt, die durch Sonneneinstrahlung<br />
im Wasser der Bioreaktoren entstanden ist<br />
und mit einem Wärmetauscher entzogen wurde.<br />
„Es handelt sich um eine Demonstrationsanlage, die<br />
erfolgreich die Machbarkeit aufzeigte“, so Dr. Martin<br />
Kerner. Nun wird im Rahmen eines Monitoring-Programms<br />
die Anlagen- und Prozesstechnik so optimiert,<br />
dass gleichzeitig hohe Produktivität hinsichtlich<br />
Biomasse und Wärme sowie eine hohe Benutzerakzeptanz<br />
hergestellt werden. Im Hinblick auf eine<br />
Anwendung an größeren Bauten wie etwa Möbelhäu-<br />
sern, Lagerhallen und Industriebauten würde dann<br />
eine marktreife Technologie zur Verfügung stehen, mit<br />
der bislang brach liegende Fassadenflächen im urbanen<br />
Bereich energieeffizient und ökologisch sinnvoll<br />
genutzt werden.<br />
AUTORIN<br />
ALINA MORITZ ist Produktmanagerin<br />
Analysenmesstechnik bei<br />
Endress+Hauser in Weil am Rhein.<br />
Endress+Hauser Messtechnik GmbH+Co. KG,<br />
Colmarer Straße 6, D-79576 Weil am Rhein,<br />
Tel. +49 (0) 7621 975 53 98,<br />
E-Mail: alina.moritz@de.endress.com<br />
Durchflussmesstechnik<br />
Hochpräzises Durchflussmessgerät<br />
mit einem 3 in 1 Sensor.<br />
Aufgrund der exakten Messkammer sind genaue Messungen über einen Messbereich von 1:150 möglich. Im Bereich von 1:10<br />
beträgt die Messgenauigkeit sogar 0,1%. Der 3 in 1 Sensor kombiniert Durchflussmessung, Durchflussrichtungserkennung<br />
und Temperaturmessung.<br />
Durchflussbereich von 0,1 bis 525 l/min.<br />
Max. Betriebstemperatur 125 °C.<br />
Max. Druck 40 bar.<br />
Push-pull (PNP+NPN) und Pt100 Signal.<br />
KRAL AG, 6890 Lustenau, Austria, Tel.: +43 / 55 77 / 8 66 44 - 0, E-Mail: kral@kral.at<br />
www.kral.at
PRAXIS<br />
Burst-Technologie ermöglicht hohe Qualität ohne<br />
Reibungsverlust bei der Laserbearbeitung<br />
Wirtschaftlichere Fertigung von Komponenten für Werkzeuge, Automotive und Medizintechnik<br />
AN EINEM HARTMETALLWERKSTÜCK mit einer<br />
Bearbeitungsfläche von 1x1 mm² wurde das Verhältnis<br />
von Laserfluenz zu Bearbeitbarkeit untersucht. Dabei<br />
stellte sich bei 4,2 Mhz eine maximale Abtragsrate von<br />
2 mm³/min ein. Die Laserleistung lag bei 36 W.<br />
Strahlquelle: Time-Bandwidth.<br />
DAS BURSTVERFAHREN ermöglicht durch viele Laserpulse eine<br />
gute Bearbeitungsrate. So wurde hier innerhalb von einer Stunde<br />
ein Volumen von 180 mm3 abgetragen (links: Mikroskopaufnahme<br />
des Abtragsergebnisses, rechts: Negativvolumen).<br />
BEI EINER ZU HOHEN<br />
FLUENZ entstehen<br />
Lunker und Schmelze auf<br />
der Materialoberfläche.<br />
IM BURSTMODUS wird die hohe Energiedichte in<br />
Einzelpulse aufgelöst. Die mittlere Leistung bleibt<br />
dabei zusammengenommen gleich.<br />
BEI ZU GERINGER<br />
LASERFLUENZ bilden<br />
sich aufgrund des<br />
instabilen Abtrags Spikes<br />
auf dem Werkstoff.<br />
Bilder: GFH GmbH<br />
Laser mit ultrakurzen Pulsen sind bislang meist das<br />
Mittel der Wahl, um in der Mikrobearbeitung an die<br />
Grenzen des technisch Machbaren zu gehen. Allerdings<br />
erfordert dieses Verfahren in der Regel sehr lange<br />
Prozesszeiten, weshalb eine Umsetzung in Serienanwendungen<br />
nur bei Produkten mit hoher Wertschöpfung<br />
wirtschaftlich realisierbar ist. Inzwischen gibt es<br />
dazu jedoch eine Alternative: Lasersysteme mit flexiblen<br />
Pulszügen können große Volumen bei sehr guter<br />
Qualität abtragen. Die Bearbeitungsleistung liegt teils<br />
um den Faktor 10 höher als bei konventionellen Fertigungsverfahren.<br />
Gleichzeitig werden Werkstoffbeeinträchtigungen<br />
durch zu hohen Energieeintrag dank der<br />
Aufspaltung in mehrere Burstpulse verhindert.<br />
Die GFH GmbH hat in ihren Lasermikrobearbeitungsanlagen<br />
diese neue Technologie mit UKP-Lasern und<br />
softwaregestützem Prozess-Know-How zu einem Gesamtpaket<br />
kombiniert, das die wirtschaftliche Serienfertigung<br />
von Komponenten vom Werkzeugbau über die<br />
Medizintechnik bis hin zu Automotivteilen ermöglicht.<br />
22<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
EINSCHRÄNKUNGEN BEI TRADITIONELLER<br />
LASERBEARBEITUNG<br />
Um Werkstoffe mit Laserpulsen effizient zu bearbeiten,<br />
sollte ein möglichst großer Teil der vorhandenen Laserenergie<br />
in Abtragsleistung umgesetzt werden. Je nach<br />
Werkstoff läuft die Bearbeitung dann am effizientesten,<br />
wenn das Material mit Laserpulsen einer speziell darauf<br />
abgestimmten Energiedichte bearbeitet wird. So<br />
wird zum Beispiel bei Hartmetall die beste Abtragsrate<br />
bei Energiedichten im Bereich von 1 J/cm² erreicht.<br />
Industriell verfügbare Lasersysteme liefern heute<br />
mittlere Leistungen bis zu 150 W bei Pulslängen von<br />
einigen Pikosekunden. Die maximale Energie des Einzelpulses<br />
liegt aktuell im Bereich von 500 µJ, womit<br />
Energiedichten von bis zu 900 J/cm² erzeugt werden<br />
können. Die Bearbeitung in einem solchen Regime ist<br />
zwar vor allem für das Laserbohren und -schneiden gut<br />
geeignet, übersteigt aber die Energiedichte, bei der der<br />
Abtragsprozess sein Effizienzmaximum erreicht, um<br />
den Faktor 1 000. Der damit verbundene Energieüberschuss<br />
führt bei derartigen Anwendungen stattdessen<br />
zu unerwünschten Effekten wie beispielsweise Schmelze,<br />
Grat- oder Lunkerbildung.<br />
LASER MIT HOHER REPETITION SOLLEN<br />
MITTLERE LEISTUNG LIEFERN<br />
Um abtragende Prozesse effizient umzusetzen, werden<br />
daher Lasersysteme benötigt, die es aufgrund hoher Repetitionsraten<br />
erlauben, mit der für den jeweiligen Werkstoff<br />
idealen Energiedichte eine hohe mittlere Leistung<br />
zu liefern. Theoretisch ließe sich auf diese Weise die<br />
Abtragsrate skalieren, in der Praxis sind einer solchen<br />
Skalierung jedoch sowohl system- als auch prozesstechnische<br />
Grenzen gesetzt: So müsste bei einer Erhöhung<br />
der Pulswiederholfrequenz entsprechend auch die Scannergeschwindigkeit<br />
gesteigert werden, um den Pulsüberlapp<br />
konstant zu halten und einen gleichmäßigen<br />
Abtrag sicherzustellen. Heutige Scannersysteme für<br />
universelle Materialbearbeitungen können allerdings<br />
nicht mit einer Schnelligkeit im Bereich von mehreren<br />
10 m/s gefahren werden. Darüber hinaus resultiert eine<br />
Verdoppelung der Verfahrgeschwindigkeit des Scanners<br />
nicht zwangsläufig in einer Halbierung der Prozesszeit.<br />
Hierbei sind auch Totzeiten durch Beschleunigungsund<br />
Bremsstrecken mit einzuberechnen, die eine mögliche<br />
Skalierung signifikant einschränken.<br />
Daneben spielen prozesstechnische Umstände eine<br />
wichtige Rolle. Bei der Bearbeitung von Werkzeugstählen<br />
mit kurzen Laserpulsen von einigen Pikosekunden<br />
zum Beispiel zeigt sich die effizienteste Fluenz im Bereich<br />
von 100 mJ/cm². Diese Energiedichte liegt jedoch<br />
nahe an der Abtragsschwelle, weshalb es beim Schmelzen<br />
und Verdampfen des Materials zu Instabilitäten<br />
kommen kann, die sich etwa als unerwünschte Deformationen<br />
manifestieren. Eine hohe Abtragsleistung bei<br />
zugleich hoher Oberflächenqualität lässt sich daher<br />
insbesondere bei Werkstoffen, deren Schwellenfluenz<br />
nahe der effizientesten Fluenz liegt, mit den gängigen<br />
Strategien kaum erreichen.<br />
AUFTRENNUNG DER ENERGIEDICHTE<br />
ALS ALTERNATIVE<br />
Eine Möglichkeit diese system- und prozessbedingten<br />
Einschränkungen bei der Lasermikrobearbeitung zu umgehen,<br />
stellen flexible Pulszüge, auch Burst genannt, dar.<br />
Damit ist die Aufspaltung eines einzelnen Laserpulses in<br />
mehrere kurz aufeinander folgende Burstpulse gemeint.<br />
Jeder Einzelpuls kann in bis zu acht aufeinander folgende<br />
Teile getrennt werden, die ursprüngliche Energiedichte<br />
verteilt sich dabei entweder entsprechend gleichmäßig<br />
oder wird vom System in Stufen von 0 bis 255 für jeden<br />
einzelnen Burstpuls spezifisch konfiguriert. Die Abfolge<br />
der einzelnen Pulse liegt im Bereich von 12,5 ns.<br />
Die dazu nötigen Regulierungsfunktionalitäten hat<br />
die GFH GmbH jetzt standardmäßig in ihre Anlagensteuerung<br />
GL Control integriert. Auf diese Weise können<br />
alle neuen Lasermikrobearbeitungszentren, deren<br />
Strahlquellen dafür geeignet sind, je nach Bedarf in den<br />
Burst-Modus umgeschaltet werden. Um den Benutzer<br />
dabei zu unterstützen, werden sämtliche relevanten<br />
Prozessparameter in einem grafischen Bedieninterface<br />
dargestellt, so dass die individuelle Einstellung erleichtert<br />
wird. Zusätzlich sind diverse vordefinierte Standard-Parametersätze<br />
für verschiedene Werkstoffe verfügbar,<br />
die bereits auf gewisse Zielgrößen, etwa hinsichtlich<br />
Abtragsrate oder Rauheit, abgestimmt sind<br />
und direkt übernommen werden können.<br />
Durch die damit mögliche Aufspaltung der Laserenergie<br />
werden zum einen die prozesstechnischen Probleme<br />
mit bestimmten Werkstoffgruppen in einen Bereich<br />
verschoben, der eine zuverlässige und präzise<br />
Bearbeitung mit hoher Abtragsleistung ermöglicht.<br />
Zum anderen entsprechen die Pulspausen im Burst-<br />
Modus jenen im Standardbetrieb ohne Burst, wodurch<br />
handelsübliche Scanner eingesetzt werden können.<br />
Generell sind mit dieser Bearbeitungsstrategie Abtragsraten<br />
von bis zu 3 mm³/min bei einer Oberflächenrauhigkeit<br />
von unter 0,5 µm Ra möglich. Selbst komplexere<br />
Geometrien mit Rundungen und unterschiedlichen<br />
Vertiefungen und einem Gesamtvolumen von<br />
180 mm³ lassen sich so innerhalb einer Stunde bei<br />
gleich bleibend hoher Qualität und ohne unerwünschte<br />
Materialveränderungen erzeugen.<br />
AUTOR<br />
ANTON PAULI<br />
ist Geschäftsführer der GFH GmbH.<br />
GFH GmbH,<br />
Großwalding 5, D-94469 Deggendorf,<br />
Tel. +49 (0) 991 29 09 20,<br />
Internet: www.gfh-gmbh.de<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
23
PRAXIS<br />
Funktionales Engineering: Maschinen mit<br />
aktualisierter Software übergreifend konfiguriert<br />
Baukasten-Funktionalitäten werden in verschiedenen Technologien eingesetzt<br />
IM EPLAN ENGINEERING CENTER<br />
(EEC) werden die Funktionen einer<br />
Maschine allgemeingültig abgelegt,<br />
so dass sie für die individuellen<br />
Ausprägungen einer kundenspezifischen<br />
Maschine konfiguriert<br />
werden können.<br />
BLICK IN EINE<br />
PFLASTERMASCHINE am<br />
Beispiel eines Wicklers.<br />
DA DIE MASCHINEN trotz der individuellen<br />
Anforderungen wiederkehrende Funktionen zu<br />
erfüllen haben, lag es nahe, nach Möglichkeiten<br />
der Standardisierung zu suchen.<br />
Wenn sich ein Hersteller für die Vermarktung eines<br />
neuen Produktes entscheidet, benötigt er in möglichst<br />
kurzer Zeit eine genau auf seine Anforderungen<br />
angepasste Verpackungslösung. Die Hersteller reagieren<br />
mit der Strategie, einen möglichst hohen Maschinenumfang<br />
mit bereits entwickelten, variablen Funktionsmodulen<br />
zu realisieren, um Kalkulationssicherheit,<br />
kurze Lieferzeit und Qualität in den Griff zu<br />
bekommen. Das tut auch Harro Höfliger auf Basis des<br />
Eplan Engineering Center (EEC).<br />
Das Portfolio des Herstellers von Produktions- und<br />
Verpackungsanlagen ist in mehrere Technologiebereiche<br />
gegliedert: Die Bahn- und Folienverarbeitung<br />
befasst sich unter anderem mit Maschinen, die Wundpflaster<br />
und -verbände h<strong>erstellen</strong> und verpacken. Ein<br />
weiterer Technologiebereich entwickelt und fertigt<br />
Kartonieranlagen. Außerdem werden Montagemaschinen<br />
für medizinische Geräte wie zum Beispiel Einmalspritzen<br />
gefertigt. Ein weiterer Bereich ist die Pulvertechnologie.<br />
Hier entwickelt die Firma Lösungen für<br />
das Dosieren und Verpacken von pulverförmigen Medikamenten,<br />
wie inhalierbares Insulin. Rund 80 % der<br />
in Allmersbach gebauten Maschinen kommen in der<br />
Pharma- und Medizintechnik zum Einsatz.<br />
STANDARDISIERUNG ERLEICHTERT PROJEKTARBEIT<br />
Eine übergreifende Entwicklungsabteilung, die unabhängig<br />
von Einzelprojekten arbeitet, gibt es bei Harro<br />
Höfliger nicht. Volker Scheub, Leiter Steuerungstechnik:<br />
„Da immer individuelle Anforderungen zu berücksichtigen<br />
sind, gibt es für uns keine Serienmaschinen.<br />
Alle Entwickler arbeiten an Kundenprojekten.“ Dabei<br />
spielt die Software eine immer größere Rolle: Mehr als<br />
80 Mitarbeiter in allen Technologiebereichen sind für<br />
die Programmierung der Maschinensteuerungen verantwortlich.<br />
Da die Maschinen trotz der individuellen<br />
Anforderungen wiederkehrende Funktionen zu erfüllen<br />
haben, lag es nahe, nach Möglichkeiten der Standardisierung<br />
zu suchen. Dabei standen zwei Aspekte<br />
im Vordergrund. Volker Scheub: „Die Entwickler stehen<br />
unter starkem Zeitdruck. Sie arbeiten ja nicht für<br />
eine neue Baureihe, sondern hinter jedem Projekt steht<br />
ein Kunde, der auf seine Maschine wartet. Neben der<br />
Zeitersparnis als vorrangigem Ziel wollten wir aber<br />
auch eine Qualitätsverbesserung erreichen.“<br />
FUNKTIONEN ALLGEMEINGÜLTIG ABLEGEN<br />
Da die Maschinen und deren Baugruppen sehr stark<br />
mechatronisch geprägt sind, war Harro Höfliger auf der<br />
Suche nach einer Lösung, die die Konfiguration aller<br />
mechatronischen Disziplinen unterstützt. Es sollte vermieden<br />
werden, unkalkulierbare Ressourcen in die Eigenentwicklung<br />
einer Konfigurationslösung zu investieren.<br />
Die logische Konsequenz daraus war, nach einer<br />
Lösung am Markt zu suchen. Die Wahl fiel auf das Eplan<br />
Engineering Center (EEC). Im EEC werden die Funktionen<br />
einer Maschine allgemeingültig abgelegt, so dass<br />
sie für die individuellen Ausprägungen einer kunden-<br />
24<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
schorrek: „Wir sparen zum Beispiel bei einer Pflastermaschine<br />
150 bis 250 Konstruktionsstunden.“ Zugleich<br />
verbessert sich die Qualität, weil die Konstrukteure stets<br />
auf geprüfte Programmierbausteine zurückgreifen können,<br />
die quasi auf Knopfdruck zur Verfügung stehen.<br />
Auch bei der Inbetriebnahme spart man Zeit. „Bei der<br />
elektrischen Grundinbetriebnahme konnten wir den<br />
Zeitaufwand im Schnitt von zwei Wochen auf wenige<br />
Tage reduzieren“, so Uwe Koschorrek.<br />
DIE MASCHINEN UND DEREN BAUGRUPPEN<br />
sind sehr stark mechatronisch geprägt – hier die<br />
Schneid station einer Pflastermaschine.<br />
Bilder: Harro Höfliger<br />
spezifischen Maschine konfiguriert werden können<br />
(Funktionales Engineering). Für die Erstellung der konkreten<br />
auftragsspezifischen Unterlagen enthält jede<br />
Funktion die entsprechenden Ausprägungen für den<br />
Schaltplan, die SPS-Software oder die Dokumentation.<br />
KEIMZELLE SOFTWAREENTWICKLUNG<br />
Das Unternehmen hat die Einführung des EEC mit der<br />
Konfiguration der Steuerungssoftware begonnen, da hier<br />
die höchsten Optimierungspotenziale gesehen wurden.<br />
Das Projektteam hat den Baukasten von vornherein so<br />
aufgebaut, dass die Grundfunktionalitäten technologieübergreifend,<br />
das heißt für unterschiedliche Maschinentypen<br />
einsetzbar sind. Das funktioniert sehr gut, obwohl<br />
es große Unterschiede zum Beispiel zwischen getakteten<br />
Maschinen und solchen mit kontinuierlichem Betrieb<br />
gibt. Volker Scheub: „Damit erreichen wir, dass jeder<br />
auftretende Fehler behoben wird und dann nie wieder<br />
auftritt.“ Individuelle Steuerungen werden damit heute<br />
nahezu vollständig aus dem Baukasten generiert. Uwe<br />
Koschorrek, Gruppenleiter Steuerungstechnik für Bahnverarbeitungsmaschinen:<br />
„Wir generieren die Steuerungen<br />
unserer Maschinen inzwischen bis zu 99 % mit<br />
dem EEC.“ Nur Sonderwünsche, die bislang noch nie<br />
realisiert wurden, wie die Integration eines zusätzlichen<br />
Sensors, werden auf konventionelle Weise realisiert –<br />
aber auch nur beim ersten Mal: „Solche Zusatzfunktionen<br />
werden direkt als neues Funktionsmodul im EEC<br />
angelegt.“ Auch die Zeitvorteile sind enorm. Uwe Ko-<br />
GENERIERUNG DER DOKUMENTATION<br />
Auf Basis der ersten Erfahrungen erfolgte die aufwendige<br />
Erstellung der im Bereich der Medizintechnik<br />
durch Gamp geforderten, maschinenspezifischen Dokumente<br />
für die Qualifizierung, Designspezifikation<br />
sowie Softwaredokumentation. Die auf Basis von Word<br />
erstellten Dokumente wurden analog zur Vorgehensweise<br />
in der Softwareentwicklung modularisiert und<br />
in den Baukasten überführt. Sie werden heute <strong>automatisch</strong><br />
und damit immer konsistent zur Steuerungssoftware<br />
aus dem EEC generiert. Dieser sehr strukturierte<br />
und reproduzierbare Prozess ist ein nicht zu unterschätzender<br />
Wettbewerbsvorteil in der heutigen Kundenkommunikation<br />
von Harro Höfliger. Angesichts<br />
dieser in den ersten beiden Stufen erreichten Effekte<br />
überrascht es nicht, dass die Firma die Möglichkeiten<br />
des EEC noch umfassender nutzen wollte. Dies galt sowohl<br />
für die Breite des Einsatzes im Unternehmen, das<br />
heißt die Nutzung des Baukastens für weitere Technologiebereiche,<br />
als auch für weitere Disziplinen. So hat<br />
das Unternehmen im dritten Schritt die Elektrokonstruktion<br />
mit Eplan Electric P8 in das EEC eingebunden.<br />
Unterstützung erhielt der Hersteller von Verpackungsmaschinen<br />
von Eplan im Bereich der Modularisierung<br />
der Schaltpläne und bei der Konfiguration.<br />
Daher generiert die Firma heute bei ihren Kartoniermaschinen<br />
und Pflastermaschinen die Elektroschaltpläne,<br />
den Steuerungscode und die Dokumentation zu<br />
einem hohen Prozentsatz <strong>automatisch</strong>.<br />
AUTOR<br />
DIPL.-ING. VOLKER SCHEUB ist Director<br />
Controls Engineering bei der Harro<br />
Höfliger Verpackungsmaschinen GmbH.<br />
Harro Höfliger Verpackungsmaschinen GmbH,<br />
Helmholtzstraße 4 ,<br />
D-71573 Allmersbach im Tal,<br />
Tel. +49 (0) 7191 50 10,<br />
E-Mail: info@hoefliger.de<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
25
NACHRUF<br />
PROF. DR.-ING.<br />
UWE MAIER <br />
26<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
Fachwelt der Automation trauert<br />
um Prof. Dr.-Ing. Uwe Maier<br />
Der 66-jährige Mit-Herausgeber des Handbuchs der Prozessautomation und Prof. für Automatisierungstechnik<br />
verstarb überraschend in der Nacht vom 9. auf den 10. März 2014 zuhause.<br />
Ein Nachruf seines Kollegen Prof. Steven X. Ding von der Universität Duisburg-Essen<br />
Am 10. März 2014 verstarb Prof. Dr.-Ing. Uwe Maier,<br />
ein langjähriger Mitarbeiter des Fachgebiets Automatisierungstechnik<br />
und komplexe Systeme (AKS)<br />
und Professor der Abteilung Elektrotechnik und Informationstechnik<br />
(EIT) der Universität Duisburg-<br />
Essen, plötzlich und völlig unerwartet.<br />
Mit Herrn Prof. Maier verlieren unser Fachgebiet<br />
und die Regelungstechnikgemeinde einen liebevollen<br />
Kollegen, Freund und einen wunderbaren Menschen.<br />
Geboren am 09. September 1947 in Stuttgart, studierte<br />
Prof. Maier von 1966 bis 1971 Elektrotechnik<br />
an der Technischen Universität Hannover. Anschließend<br />
arbeitete er bis 1977 als wissenschaftlicher Mitarbeiter<br />
und Assistent an der Technischen Universität<br />
Hannover, wo er im Jahr 1974 zum Dr.-Ing. promovierte.<br />
Von 1977 bis 1986 war er in der Industrie tätig,<br />
zunächst auf dem Gebiet der Software-Entwicklung<br />
für Echtzeitanwendungen bei der damaligen Krupp<br />
Atlas-Elektronik GmbH in Bremen und später im Bereich<br />
Planung der Automatisierung verfahrenstechnischer<br />
Produktionsanlagen bei der früheren Hoechst<br />
AG in Frankfurt. Von 1986 bis 1992 war er Professor<br />
für Automatisierungstechnik an der Fachhochschule<br />
Wiesbaden. 1992 folgte er dem Ruf als Professor der<br />
Automatisierungstechnik an die Universität GH Duisburg<br />
und war bis zu seiner Pensionierung im Februar<br />
2013 als Hochschullehrer und in verschiedenen<br />
Funktionen in der akademischen Selbstverwaltung<br />
in der Abteilung EIT tätig. Im September 2013 erhielt<br />
er eine UDE-Seniorprofessur für seine wertvolle Tätigkeit<br />
zum Aufbau und zur Akkreditierung des neuen<br />
EIT-Master-Fernstudiums.<br />
Geprägt durch seine langjährige Industrietätigkeit<br />
im Bereich Prozessautomatisierung beschäftigte sich<br />
Prof. Maier vorrangig mit der Entwicklung der Engineering-Methoden<br />
der Automatisierungstechnik, fehlertoleranten<br />
Systemen und praktischen Anwen-<br />
dungen von Modellbildung und Regelung. Sein Beitrag<br />
auf diesem Gebiet genießt in der Fachwelt hohe<br />
Anerkennung und Reputation. Prof. Maier war der<br />
Mit-Herausgeber eines Standardwerkes auf dem Gebiet<br />
der Prozessautomatisierung, dem Handbuch der<br />
Prozessautomatisierung, das von dem Kollegen Früh<br />
1997 erstmals herausgegeben und mehrfach durch<br />
Prof. Maier und seinen Kollegen Dieter Schaudel als<br />
neue Auflage aktualisiert wurde.<br />
Prof. Maier unterstützte die Abteilung EIT über<br />
viele Jahre in der akademischen Selbstverwaltung<br />
uneigennützig und tatkräftig. Er war Vorsitzender<br />
des Prüfungsausschusses EIT und Initiator des internationalen<br />
Masterstudiengangs Automation and<br />
Control Engineering. Von seiner über viele Jahre gewachsenen,<br />
transparenten und fairen Methodik zur<br />
Beurteilung der Studienvoraussetzungen profitiert<br />
der Lehrbetrieb der Abteilung EIT. Die Akkreditierung<br />
des neuen EIT-Master-Fernstudiums koordinierte<br />
er maßgeblich und erstellte federführend die<br />
umfangreichen Akkreditierungsunterlagen. Er entwarf<br />
die Prüfungsordnung, setzte diese gemeinsam<br />
mit dem Justitiariat erfolgreich um und schaffte<br />
kürzlich noch die grundlegenden Strukturen für den<br />
Prüfungsausschuss.<br />
Prof. Maier war ein wunderbarer Mensch. Er war<br />
bei seinen Studenten, Mitarbeitern und Kollegen gleichermaßen<br />
beliebt und geschätzt. Unser Fachgebiet<br />
wird Herrn Prof. Maier vermissen und stets in bester<br />
Erinnerung behalten.<br />
PROF. STEVEN X. DING,<br />
Fachgebietsleiter,<br />
Fachgebiet Automatisierungstechnik<br />
und komplexe Systeme (AKS),<br />
Universität Duisburg-Essen<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
27
HAUPTBEITRAG<br />
<strong>Anlagentopologien</strong><br />
<strong>automatisch</strong> <strong>erstellen</strong><br />
Modelle aus der Mensch-Maschine-Schnittstelle erzeugen<br />
Eine fundamentale Fragestellung der akademischen und industriellen Forschung<br />
des letzten Jahrzehnts war die Automatisierung der Automatisierung. Dabei wurden<br />
Konzepte mit dem Ziel einer teilautomatisierten Projektierung von Automatisierungslösungen<br />
entwickelt. Die Anwendbarkeit der Algorithmen ist abhängig vom<br />
Vorhandensein einer Beschreibung der Anlagentopologie in einem maschinenlesbaren<br />
Format. Da diese bei Altanlagen für Engineering-Aufgaben im Betrieb und bei<br />
der Modernisierung oft nicht zur Verfügung steht, müssen Alternativen gefunden<br />
werden, um die benötigte Information zu gewinnen. Im Beitrag wird eine Methode<br />
vorgestellt, die die benötigte Information aus der Mensch-Maschine-Schnittstelle<br />
erzeugt. Diese wird in einem Topologiemodell abgelegt, sodass sich die Algorithmen<br />
der Automatisierung der Automatisierung darauf anwenden lassen.<br />
SCHLAGWÖRTER Anlagentopologie / Automatisierung der Automatisierung /<br />
Topologiemodell<br />
Topology Generator –<br />
Creation of Models from Human Machine Interfaces<br />
A fundamental question of last decade’s research in academia and industry is the<br />
Automation of Automation. Aiming at (semi-)automatic engineering of automation<br />
systems, a lot of concepts have been developed. Regarding applicability, those algorithms<br />
highly depend on the availability of plant descriptions in a computer-interpretable<br />
form. Because today those are often not present during automation engineering,<br />
especially for engineering tasks during operation and modernization of brownfield<br />
plants, alternatives have to be found for gathering the required information.<br />
This contribution presents a method to extract the required information from the<br />
human machine interface. In order to increase applicability of Automation of Automation,<br />
the gathered information is stored in a topology model, making Automation<br />
of Automation wider applicable for industry.<br />
KEYWORDS plant topology / automation of automation / topology model<br />
28<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
MARIO HOERNICKE, ABB<br />
LARS CHRISTIANSEN, Helmut Schmidt Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg<br />
ALEXANDER FAY, Helmut Schmidt Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg<br />
Durch die Vielzahl integrierter Subsysteme im<br />
Prozessleitsystem (PLS) steigt dessen Komplexität.<br />
Ingenieure stehen vor der Herausforderung,<br />
trotz der Komplexität und dem<br />
zunehmenden Zeitdruck [1] das Engineering<br />
in entsprechender Qualität durchzuführen. Faktoren<br />
wie Fachkräftemangel [2] wirken sich auf das ohnehin<br />
schon zeit- und kostenintensive Engineering zusätzlich<br />
negativ aus.<br />
Den Trend erkennend wurde das Thema der Automatisierung<br />
der Automatisierung (AoA) ins Leben gerufen<br />
[3]. Bereits über eine Dekade beschäftigt sich die Forschung<br />
mit dem <strong>automatisch</strong>en Erzeugen von Engineering-Artefakten,<br />
um der genannten Entwicklung entgegenzuwirken.<br />
Konzepte, um Visualisierungen [4-6] oder<br />
Simulationsmodelle <strong>automatisch</strong> zu generieren [7], [8]<br />
verfolgen das Ziel, die Kosten und den zeitlichen Aufwand<br />
für das Engineering von PLS zu senken und die<br />
Qualität der Ergebnisse sicherzustellen.<br />
Trotz vielversprechender Forschungsergebnisse findet<br />
AoA jedoch wenig Akzeptanz im industriellen Umfeld.<br />
Grund hierfür ist das Fehlen der benötigten Information,<br />
denn die Anwendbarkeit von AoA hängt stark<br />
von der Verfügbarkeit und Qualität der Information in<br />
einem computerinterpretierbaren Format [9] ab. AoA<br />
geht davon aus, dass das Rohrleitungs- und Instrumentenfließschema<br />
(R&I, EN ISO 10628) in einem computerinterpretierbaren<br />
Format, zum Beispiel CAEX [10]<br />
für das Engineering der Automatisierungstechnik zur<br />
Verfügung steht. Dies ist in der Praxis meistens nicht<br />
der Fall. Obwohl es technisch möglich ist, R&I-Fließschema<br />
digital auszutauschen, werden diese nach wie<br />
vor meistens in gedruckter Form oder als .pdf versandt,<br />
wodurch eine <strong>automatisch</strong>e Interpretation nicht möglich<br />
ist. Dies liegt daran, dass objektorientierte CAE-<br />
Werkzeuge bisher noch selten eingesetzt werden, und<br />
von Seiten der Verfahrenstechnik ein Know-how-Verlust<br />
gegenüber dem Automatisierer befürchtet wird. Für<br />
Altanlagen steht das R&I-Fließschema üblicherweise<br />
nicht in digitaler Form und oft gar nicht zur Verfügung.<br />
In einem solchen Fall ist die Information über die Topologie<br />
umso wichtiger. Deshalb müssen andere Informationsquellen<br />
gefunden werden, die ähnliche Information<br />
wie das R&I-Fließschema enthalten.<br />
Um die benötigte Information für AoA bereitzustellen<br />
[11], wird in diesem Beitrag ein Konzept zur Gewinnung<br />
der Information aus der Mensch-Maschine-Schnittstelle<br />
(human machine interface, HMI) vorgeschlagen. Ausgehend<br />
von vorhandenen Grafiken zur Visualisierung<br />
eines Prozesses und der zugehörigen Anlage wird ein<br />
Topologiemodell erzeugt, das die benötigte Information<br />
enthält. Als Grundlage werden die in [11] vorgestellten<br />
Anwendungsfälle und die dafür formulierten Anforderungen<br />
verwendet. Zusätzlich werden die benötigten<br />
Vorgänger-Nachfolger-Beziehungen der Objekte ergänzt,<br />
um die Topologie der Anlage realitätsnah und möglichst<br />
vollständig zu beschreiben.<br />
1. HMI ALS BASIS FÜR DAS TOPOLOGIEMODELL<br />
Die meisten Anwendungsfälle der AoA gehen davon aus,<br />
dass die Topologie der Anlage in einem entsprechenden<br />
Format computerlesbar vorliegt. Die am häufigsten verwendete<br />
Quelle ist das R&I-Fließschema. Dieses enthält<br />
die wesentliche Information über die Struktur, Art und<br />
Bezeichnung der Apparate und/oder Maschinen, Armaturen,<br />
Rohrleitungen, Antriebe, sowie Aufgaben der<br />
Einrichtungen zum Messen, Steuern oder Regeln. Deshalb<br />
lassen sich hieraus regelbasiert Engineering-Artefakte<br />
– mittels entsprechender Konzepte – erzeugen.<br />
Hinzu kommt, dass das R&I-Fließschema, als Resultat<br />
der verfahrenstechnischen Planung, am Anfang des<br />
Engineering der Automatisierungstechnik üblicherweise<br />
in einer ersten Version vorhanden ist, da auch ohne<br />
AoA das Engineering der Automatisierungstechnik<br />
darauf basiert. Deshalb liegt es nahe, das R&I-Fließschema<br />
als Quelle für AoA zu verwenden.<br />
Das HMI, als Resultat einer Engineering-Phase der<br />
Automatisierungstechnik, soll nun mangels Vorhandensein<br />
des R&I-Fließschemas in einem computerlesbaren<br />
Format die darin vorhandene Topologie nachbilden.<br />
Zunächst soll geprüft werden, für welche Anwendungsfälle<br />
das HMI genutzt werden kann, da es nicht<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
29
HAUPTBEITRAG<br />
zu Beginn des Engineering der Automatisierungstechnik<br />
zur Verfügung steht.<br />
Bild 1 zeigt einen vereinfachten Ablauf des Engineering<br />
für die Automatisierungstechnik. Das R&I-Fließschema<br />
ist bereits am Anfang vorhanden, weshalb dieses<br />
sich für alle AoA-Anwendungsfälle verwenden<br />
lässt. Das HMI steht erst relativ spät im Engineering-<br />
Prozess zur Verfügung, weshalb es nur für einen Teil<br />
der AoA-Anwendungsfälle verwendet werden kann.<br />
Dennoch kann die aus dem HMI, beziehungsweise den<br />
Bedienbildern des Prozesses, gewonnene Information<br />
für einige Anwendungsfälle verwendet werden. Deshalb<br />
macht es Sinn, diese als Informationsbasis für die<br />
Topologie zu nutzen.<br />
Die Bedienbilder zur Visualisierung des Prozesses stellen<br />
zwar ein Bild des zu bedienenden Prozesses dar, werden<br />
jedoch nicht als einfaches Bild entwickelt. Dem Ingenieur<br />
werden im Entwicklungswerkzeug Bibliotheken<br />
mit vorgefertigten Symbolen, zum Beispiel ein Behälter,<br />
zur Verfügung gestellt. Diese werden verwendet, um das<br />
Bedienbild zu entwickeln und später in einem, üblicherweise<br />
proprietären, Datenformat abzuspeichern.<br />
1.1 Objekte innerhalb einer Topologie<br />
Neben dem generellen Vorhandensein des HMI müssen<br />
Anforderungen an das Topologiemodell genau betrachtet<br />
werden. Zusätzlich zu den in [11] formulierten Anforderungen,<br />
sind die enthaltenen Objektarten von<br />
großer Bedeutung. Innerhalb eines Topologiemodells<br />
können verschiedene Objektarten verwendet werden:<br />
a | Behälter:<br />
Behälter stellen Objekte zur Speicherung eines<br />
Mediums dar. In verfahrenstechnischen Anlagen<br />
können zusätzlich beispielsweise Reaktionen<br />
stattfinden oder Behälter zum Druckausgleich<br />
verwendet werden.<br />
b | Aktoren:<br />
Aktoren sind Objekte zur Einflussnahme auf bestimmte<br />
Eigenschaften eines Mediums. Zum Beispiel<br />
kann mit Hilfe eines Ventils die Strömungsgeschwindigkeit<br />
eines Mediums verändert oder<br />
mit Hilfe einer Heizung die Temperatur erhöht<br />
werden.<br />
c | Steuerungen/Regler:<br />
Steuerungen/Regler stellen den Zusammenhang<br />
zwischen Sensorik und Aktorik dar. Sie werden<br />
verwendet, um auf Basis eines Messwerts einen<br />
Stellwert für einen Aktor zu errechnen oder, basierend<br />
auf bestimmten Bedingungen, steuernd in<br />
den Prozess einzugreifen. Eine Steuerung ist zum<br />
Beispiel notwendig, um Aktoren zu verriegeln,<br />
wodurch beispielsweise das Trockenlaufen von<br />
Pumpen vermieden werden kann.<br />
d | Sensoren:<br />
Sensoren werden eingesetzt, um Eigenschaften<br />
eines Mediums oder des Prozesses zu bestimmen.<br />
Zum Beispiel lässt sich damit die Temperatur<br />
eines Mediums messen.<br />
e | Flussobjekte:<br />
In der Topologie einer Anlage werden Flussobjekte<br />
zum Transport des Mediums verwendet.<br />
Flussobjekte können beispielsweise Rohrleitungen<br />
oder Verzweigungen sein. Diese Objekte<br />
haben keinen direkten Einfluss auf die Eigenschaften<br />
des Mediums, sondern verbinden verschiedene<br />
Aktoren oder Behälter miteinander.<br />
f | Terminierungen:<br />
Jede Topologie hat einen oder mehrere Anfangsund<br />
Endpunkte. Diese werden durch Materialquellen<br />
oder -senken beschrieben. Quellen und<br />
Senken stellen in der Topologie die Terminierungen<br />
des Modells, und damit die Grenzen, dar.<br />
1.2 Verbindungstypen innerhalb einer Topologie<br />
Die topologischen Zusammenhänge – Vorgänger- und<br />
Nachfolgerbeziehungen – zwischen, zum Beispiel, den<br />
Aktoren, Sensoren oder Behältern, sind essenziell. Die<br />
Vorgänger- und Nachfolgerbeziehungen innerhalb einer<br />
Anlagentopologie lassen sich durch drei Verbindungstypen<br />
beschreiben:<br />
a | Materialfluss:<br />
Als Materialfluss werden Stoffströme bezeichnet,<br />
welche eine Verbindung zweier Elemente mittels<br />
eines Stoffes oder Materials h<strong>erstellen</strong>. Eine Verbindung<br />
mittels Materialfluss ist zum Beispiel das<br />
Material, das durch ein Rohr zwischen einem<br />
Ventil und einer Pumpe fließt. Hierdurch wird die<br />
Vorgänger- und Nachfolgerbeziehung zwischen<br />
den Elementen hergestellt, das heißt, wenn das<br />
Ventil schließt, wirkt sich dies auf die Pumpe aus.<br />
In Bild 2 wird der Materialfluss in blau dargestellt.<br />
b | Energieübertragung:<br />
Die Energieübertragung oder der Energiefluss beschreibt<br />
den Prozess der Weitergabe physikalischer<br />
Energie zwischen Elementen. Ein Durchlauferhitzer<br />
überträgt Wärmeenergie an eine Flüssigkeit,<br />
wodurch diese veränderte Eigenschaften,<br />
eine höhere Temperatur, nach dem Ausströmen<br />
aus dem Durchlauferhitzer aufweist. Der Durchlauferhitzer<br />
beeinflusst damit die Eigenschaften<br />
des Materials. Ein weiteres Beispiel ist ein Wärmetauscher,<br />
in dem eine Flüssigkeit Wärme abgibt,<br />
wodurch eine zweite Flüssigkeit erhitzt oder<br />
gekühlt wird. Ein Wärmetauscher ist in Bild 2 in<br />
rot dargestellt.<br />
c | Informationsfluss:<br />
Als Informationsfluss oder Signalfluss werden die<br />
Verbindungen zweier oder mehrerer Elemente mittels<br />
eines logischen Signals beschrieben. Ein Regelkreis<br />
wird zum Beispiel durch einen Informations-<br />
30<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
Generierung der<br />
Steuerungs- und<br />
Verriegelungslogik [14]<br />
Generierung von Hazop<br />
Studien / C&E Matrizen [13]<br />
Engineering der<br />
Automatisierungstechniktopologie<br />
und der<br />
Instrumentierung<br />
Rohr- und<br />
Instrumentenfließbild<br />
AoA Anwendungsfälle<br />
Engineering der<br />
Steuerungslogik<br />
Generierung der Mensch-<br />
Maschine SchniWstelle [4]<br />
HMI Engineering<br />
Mensch-Maschine<br />
Schnittstelle<br />
Generierung von FAT<br />
Prozesssimulationsmodellen<br />
[12]<br />
Generierung von Assetmanagement<br />
Funktionen<br />
[15]<br />
Integrationstest<br />
und<br />
Werksabnahme<br />
Anwendungsfälle für den Anlagenbetrieb<br />
Alarmgruppierung<br />
[16]<br />
Inbetriebnahme<br />
Top-down<br />
Fehleranalyse [17]<br />
Betrieb<br />
Modernisierung/<br />
Erweiterung/<br />
Optimierung/<br />
KPI Impact<br />
Vorhersagen [18]<br />
Evaluation verschiedener<br />
Szenarien<br />
Tests gegen das Modell<br />
Brown Field Engineering<br />
[4], [12-15]<br />
BILD 1: Auszug aus<br />
Automatisierung<br />
der Automatisierung<br />
(AoA) und Mensch-<br />
Maschine-Schnittstelle<br />
(HMI)<br />
im Engineering<br />
Workflow<br />
Topologiequellen<br />
BILD 2: Verbindungen innerhalb<br />
einer Anlagentopologie<br />
BILD 3: Vergleich R&I-Fließschema mit HMI<br />
fluss zwischen Sensor, Regelung und Aktor definiert.<br />
Die Signale sind dabei im Leitsystem abgelegt<br />
und stellen logische Verbindungen dar. Beispielsweise<br />
beeinflusst ein Sensor einen Regler und dieser<br />
beeinflusst einen Aktor, dargestellt in grün in<br />
Bild 2. Wird der Informationsfluss in der Topologie<br />
abgebildet, so werden nicht nur die Prozesswerte,<br />
sondern auch andere Signale, beispielsweise für<br />
eine Verriegelungslogik, in Betracht gezogen.<br />
Die beschriebenen Kopplungen finden sich teilweise<br />
im R&I-Fließschema. Die Material- und Energieflüsse<br />
sind oft vollständig, wenn auch nur implizit, beschrieben,<br />
während die Informationsflüsse oft nur für die<br />
essenziellen Regelungen behandelt werden. Da diese<br />
Kopplungen einen wesentlichen Bestandteil der Topologie<br />
ausmachen, werden nachfolgend die Unterschiede<br />
deren Darstellung, sowie die vorhandenen Elemente in<br />
R&I-Fließschema und HMI untersucht. Dies geschieht<br />
unter der Annahme, dass AoA auf Basis der im R&I-<br />
Fließschema enthaltenen Information entwickelt wurde<br />
und die Information ausreichend ist. Für eine detaillierte<br />
Aufstellung der weiteren Anforderungen wird<br />
auf [11] verwiesen.<br />
1.3 Vergleich R&I-Fließschema und HMI<br />
Sowohl das R&I-Fließschema, als auch das HMI werden<br />
entworfen, um einen Einblick in die reale Anlage zu<br />
geben – jedoch für unterschiedliche Verwendungszwecke.<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
31
HAUPTBEITRAG<br />
Das R&I-Fließschema beschreibt den Aufbau der<br />
Rohrleitungen und die benötigte Instrumentierung, um<br />
den Verfahrens- und Automatisierungstechnikern eine<br />
Vorlage für das Engineering der Anlage zu geben.<br />
Das HMI wird nicht für Engineering-Zwecke verwendet,<br />
sondern soll dem Anlagenfahrer einen Blick auf den<br />
realen Prozess und die Anlage bieten. Deshalb unterscheidet<br />
sich der Informationsgehalt zwischen beiden<br />
Formaten geringfügig. Bild 3 illustriert Gemeinsamkeiten<br />
und Unterschiede zwischen R&I-Fließschema und HMI.<br />
Ein wesentlicher Unterschied besteht in der Darstellung<br />
der ungesteuerten Anlagenelemente und der Anlagenelemente,<br />
die keine Entsprechung im PLS haben<br />
(zum Beispiel ein Handventil oder Schaugläser ohne<br />
Indikation im PLS). Diese werden im HMI nicht abgebildet.<br />
Regelungen, die im R&I-Fließschema nur unvollständig<br />
dargestellt werden, werden im HMI ebenso auf<br />
das Wesentliche reduziert und stellen damit keine getreue<br />
Abbildung des Informationsflusses dar. Um den<br />
Informationsfluss in der Topologie vollständig zu beschreiben,<br />
wird deshalb eine weitere Quelle benötigt.<br />
Die Aktorik sowie der Materialfluss werden in beiden<br />
Formaten sehr ähnlich dargestellt. Auch Behälter und<br />
Wirkrichtungen innerhalb des Materialflusses werden<br />
sehr ähnlich abgebildet und sind in beiden Formaten<br />
meistens vorhanden.<br />
Hinzu kommt die Energieübertragung. Diese wird im<br />
HMI ebenfalls durch a) Aktoren (zum Beispiel Heizung)<br />
oder b) spezielle Konstrukte dargestellt, wie ein Wärmetauscher<br />
(beziehungsweise ein Tank, der durch warmes Fluid<br />
im Mantel erhitzt wird). Das bedeutet, dass der Informationsgehalt<br />
im HMI dem Informationsgehalt im R&I-Fließschema<br />
ähnelt und das HMI anstelle des R&I-Fließschemas<br />
als Basis für ein Topologiemodell benutzt werden kann.<br />
2. ERZEUGEN VON TOPOLOGIEMODELLEN AUS DEM HMI<br />
Damit Topologiemodelle aus dem HMI erzeugt werden<br />
können, müssen einige Annahmen getroffen werden.<br />
Üblicherweise wird die Visualisierung eines Prozesses<br />
durch ein Bild beschrieben. Es gibt intelligente Objekte<br />
innerhalb der Bilder, die eine Verbindung zu den im<br />
Leitsystem vorhandenen Objekten beschreiben, Bild 4.<br />
Normalerweise werden Symbole zur Anzeige von Sensoren,<br />
Aktoren und Reglern so entwickelt, dass diese<br />
bei einer bestimmten Werteänderung ihr Aussehen<br />
verändern oder den aktuellen Prozesswert anzeigen.<br />
Beispielsweise verändert ein Ventilsymbol seine Farbe,<br />
wenn das zugehörige Ventil offen ist und eine Flüssigkeit<br />
hindurchströmen kann.<br />
Damit die Veränderung des Aussehens gelingt, wird<br />
eine Referenz zum Objekt im Leitsystem benötigt. Zur<br />
Erstellung des Topologiemodells kann diese Referenz<br />
benutzt werden, um das Objekt – und dessen Typinformation<br />
– im Leitsystem zu finden. Der Algorithmus zur<br />
Generierung des Topologiemodells macht sich diese<br />
Information zu Nutze, um aktive Elemente (Elemente,<br />
die den Material- oder Energiestrom direkt oder indirekt<br />
beeinflussen) ausfindig zu machen und deren Eigenschaften<br />
aus dem Leitsystem zu extrahieren (zum<br />
Beispiel Reglerparameter, die Leistungen eines Motors<br />
oder einer Pumpe).<br />
Die Annahme, dass durch aktive Elemente eine<br />
Referenz oder Verbindung zum Rest des Leitsystems<br />
hergestellt werden kann, impliziert bereits, dass die<br />
aktiven Elemente Information über deren Typ beinhalten.<br />
Das bedeutet, bei der Betrachtung wird davon<br />
ausgegangen, dass das Engineering-Werkzeug des<br />
Leitsystems eine objektorientierte Entwicklung er-<br />
BILD 4: Referenzen innerhalb des HMI zu Leitsystemobjekten<br />
BILD 5: Identifikation aktiver Objekte anhand<br />
des Leitsystemobjekttyps<br />
32<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
laubt und jedes Objekt eine Instanz eines bestimmten<br />
Typs ist. Zusätzlich wird angenommen, dass die<br />
vorgefertigten Symbole für die benötigten Bilder<br />
verwendet werden. Beispielsweise wird ein Behältersymbol<br />
eingesetzt, um einen Behälter darzustellen,<br />
und nicht etwa ein dickes Rohrleitungssymbol.<br />
Auf Basis dieser Annahmen lässt sich nun ein Konzept<br />
zur Generierung der Topologie aus dem HMI<br />
entwickeln.<br />
2.1 Konzept<br />
Um die Information über die Anlagentopologie aus dem<br />
HMI zu gewinnen, wird ein mehrstufiger Algorithmus<br />
benötigt, welcher aus zwei Phasen besteht, die sich wiederum<br />
in Schritte gliedern.<br />
Phase 1: Objekt- und Typidentifikation<br />
In der ersten Phase werden die Objekte innerhalb einer<br />
Grafik identifiziert. Hierbei werden aktive und passive<br />
Objekte unterschieden.<br />
Schritt 1: Identifikation aktiver Objekte und deren Typ<br />
Zunächst werden die aktiven Objekte identifiziert. Dies<br />
geschieht anhand der Referenzen aus deren Symbol.<br />
Die Referenzen zeigen normalerweise auf die Objektinstanz<br />
im Leitsystem, die das reale Objekt steuert.<br />
Wurde diese gefunden, kann anhand verschiedener<br />
Eigenschaften des Leitsystemobjekts auf den spezifischen<br />
Typ des Objekts innerhalb der Topologie (Topologietyp)<br />
rückgeschlossen werden. Die Identifikation<br />
des korrekten Topologietyps geschieht auf verschiedene<br />
Weise:<br />
1. Identifikation anhand des Leitsystemobjekttyps<br />
Werden Leitsystemobjekttypen für spezielle Anlagenapparate<br />
verwendet, zum Beispiel für ein Ventil, so<br />
kann der Leitsystemtyp direkt in den Topologietyp<br />
überführt werden, siehe Bild 5. Ist dies nicht der Fall,<br />
beispielsweise, wenn im Leitsystem der generische Typ<br />
Motor verwendet wird, lässt sich auf dieser Basis immerhin<br />
feststellen, dass es sich bei diesem Objekt um<br />
einen Aktor handelt. Darauf folgend kann die nächste<br />
Methode zur Identifikation herangezogen werden, um<br />
den Topologietyp näher zu spezifizieren.<br />
2. Identifikation anhand des verwendeten grafischen<br />
Symbols<br />
Werden generische Typen im Leitsystem verwendet, so<br />
können Rückschlüsse bezüglich des Topologietyps anhand<br />
des verwendeten Symbols gezogen werden. Wenn<br />
ein Leitsystemtyp verwendet werden kann, um verschiedene<br />
Arten von zum Beispiel Aktoren zu steuern, so werden<br />
verschiedene Symbole zur Visualisierung der Aktoren<br />
angeboten. Die Symbole können oft verwendet werden,<br />
um den Topologietyp zu bestimmen, siehe Bild 6.<br />
3. Identifikation anhand der verwendeten Einheit<br />
Bei Sensoren tauchen zur Darstellung im HMI oft Wertanzeigen<br />
auf. Deshalb kann meistens nicht auf deren<br />
spezifischen Typ in der Topologie anhand des Symbols<br />
rückgeschlossen werden. So wird eine Wertanzeige<br />
meistens in den generischen Typ Sensor gewandelt. Um<br />
den Typ genauer zu bestimmen, können die angezeigten<br />
Einheiten zur Hilfe genommen werden. Beispielsweise<br />
erlaubt die Einheit °C den Schluss, dass an dieser Stelle<br />
eine Temperatur gemessen wird und es sich um einen<br />
Temperatursensor handelt.<br />
4. Identifikation anhand von Namenskonventionen<br />
Da es sich bei der Anzeige der Einheiten oft um Laufzeitwerte<br />
handelt, die erst sehr spät zur Verfügung stehen,<br />
gibt es als letzte Möglichkeit noch die Identifikation<br />
auf Basis von Namenskonventionen. Oft werden<br />
Leitsystemobjekte mit Prä- oder Suffix versehen, um<br />
mit Hilfe des Namens deren Funktion zu erkennen.<br />
Werden Präfixes verwendet, so kann zum Beispiel ein<br />
Sensor beginnend mit dem Buchstaben P als Drucksensor<br />
identifiziert werden.<br />
BILD 6: Identifikation aktiver Objekte<br />
anhand des verwendeten Symbols<br />
Schritt 2: Bestimmen der objektspezifischen Eigenschaften<br />
Der Topologietyp des Objekts bestimmt, welche Eigenschaften<br />
das Objekt besitzt. Im Wesentlichen müssen<br />
die Anforderungen nach [11] erfüllt werden. Die Eigenschaften<br />
können nach der Identifikation des Topologietyps<br />
zu großen Teilen aus der Leitsystemkonfiguration<br />
<strong>automatisch</strong> entnommen werden. Die Objektinstanz<br />
innerhalb der Topologie lässt sich kreieren und die Eigenschaften<br />
der Instanz können gefüllt werden.<br />
Schritt 3: Identifikation passiver Objekte<br />
Im letzten Schritt der ersten Phase werden die passiven<br />
Objekte identifiziert. Anhand der verwendeten Symbole<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
33
HAUPTBEITRAG<br />
können diese Objekte identifiziert werden. Im Beispiel<br />
in Bild 7 wird ein Behälter dargestellt. Werden für AoA-<br />
Anwendungsfälle physikalische Eigenschaften benötigt,<br />
wie beispielsweise der Durchmesser oder die Höhe<br />
eines Behälters, so müssen diese in der Topologie aus<br />
einer anderen Quelle hinzugefügt oder von Hand ergänzt<br />
werden. Das HMI bietet dazu keine Information.<br />
Nach der Identifikation der passiven und aktiven Objekte<br />
werden diese in einer flachen Struktur abgelegt.<br />
Die Anlagentopologie definiert sich nicht über eine<br />
Hierarchie, sondern über Verbindungen zwischen Objekten<br />
und deren Einfluss aufeinander.<br />
Phase 2: Erstellen der Verbindungen zwischen Objekten<br />
Das Modell wird in Phase 2 durch die Verbindungen<br />
ergänzt. Energiekopplungen, die implizit im Materialfluss<br />
(zum Beispiel Wärmetauscher) enthalten sind,<br />
werden nicht gesondert als solche gekennzeichnet. Aktoren,<br />
die die Energie des Medium beeinflussen (wie<br />
Heizung oder Durchlauferhitzer) werden als Aktoren in<br />
gleicher Art und Weise integriert, wie nachfolgend für<br />
den Materialfluss beschrieben, jedoch als Energiekopplung<br />
gekennzeichnet. Deshalb fokussiert der nachfolgende<br />
Algorithmus auf den Materialfluss und die Teile<br />
des Informationsflusses, die im HMI enthalten sind.<br />
Schritt 1: Erstellen des Materialflussgraphen<br />
Zunächst wird der Materialfluss innerhalb des HMI<br />
identifiziert. Zur Beschreibung des Materialflusses werden<br />
Rohrleitungssymbole oder Polygonzüge verwendet.<br />
Beide können identisch behandelt werden, weshalb im<br />
Folgenden nur der Begriff Polygonzüge auftaucht. Rohrleitungen<br />
werden in einem speziellen Format dargestellt,<br />
um sie von anderen Polygonzügen zu unterscheiden,<br />
wie sie für Signalflüsse verwandt werden. Anhand<br />
der Formatierung lassen sich also die Rohrleitungen<br />
identifizieren (Bild 8).<br />
Wenn die Polygonzüge identifiziert wurden, werden<br />
diese an ihren Eckpunkten unterteilt, wodurch sich für<br />
jedes Rohrleitungssegment eine Strecke ergibt. Dies ist<br />
notwendig, da Polygonzüge üblicherweise nicht mit<br />
den Objekten auf dem HMI durch Verbindungspunkte<br />
verbunden sind, sondern mit Objekten überlappen. Es<br />
ist also möglich, das eine Rohrleitung aus mehreren<br />
Polygonzügen besteht oder mehrere Rohrleitungen zum<br />
gleichen Polygonzug gehören. Die Unterteilung in Strecken<br />
ist notwendig, um klar definierte Abschnitte zu<br />
erhalten, siehe Bild 8.<br />
Anschließend werden die Strecken auf Überlappung<br />
mit Aktoren oder passiven Objekten geprüft. Verdeckt<br />
ein Objekt einen Teil einer Strecke und enthält die<br />
Überlappung keinen Endpunkt der Strecke, so kreuzt<br />
die Strecke das entsprechende Objekt. Das heißt, in der<br />
Grafik wurde das Rohr gezeichnet, und später wurde<br />
das Symbol für den Aktor darüber gelegt – der Aktor<br />
ist im Vordergrund, siehe Bild 9 unten. In diesem Fall<br />
wird die Strecke weiter in zwei neue Strecken unterteilt,<br />
wobei jede der Strecken einen Anschlusspunkt an<br />
das Objekt erhält, Bild 10.<br />
BILD 7: Identifikation passiver Objekte<br />
BILD 8: Identifizierte Rohrleitungen<br />
Wenn bei der Überprüfung der Überlappung keine<br />
Kreuzung festgestellt wird – die Überlappung einen<br />
Endpunkt der Strecke enthält – so wird ein Anschlusspunkt<br />
am Objekt für die Strecke erzeugt und dieses<br />
zusammen mit der Strecke entsprechend gespeichert,<br />
siehe Bild 9 und Bild 10.<br />
Verdeckt ein Objekt eine Strecke komplett – beide<br />
Endpunkte der Strecke liegen innerhalb der Überlappung<br />
– so ist diese Strecke irrelevant und wird nicht<br />
weiter ausgewertet.<br />
Da auch Behälter Aktoren enthalten können (zum<br />
Beispiel einen Mixer oder eine Heizung), werden die<br />
Behälter auf Überlappung mit Aktorsymbolen geprüft.<br />
Werden Überlappungen festgestellt, wird ein Anschlusspunkt<br />
zwischen Aktor und Behälter erzeugt und<br />
entsprechend abgelegt, siehe Bild 9 oben.<br />
Zuletzt werden, wie in Bild 11 dargestellt, noch gültige<br />
Eckpunkte zwischen Strecken wiederhergestellt.<br />
34<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
BILD 9: Identifikation von überlappenden<br />
Objekten an einem Beispiel<br />
BILD 11: Wiederverbindung von Rohrleitungssegmenten<br />
an einem Beispiel<br />
BILD 10: Identifikation der Anschlusspunkte<br />
von Objekten an Rohrleitungen<br />
an einem Beispiel<br />
BILD 12: Anschlusspunkte von Sensoren im Materialfluss<br />
Wird eine Überlappung einer Strecke mit dem Anfangsoder<br />
Endpunkt einer anderen Strecke gefunden, so<br />
wird ein Abzweigungsobjekt zur Verbindung generiert<br />
und in der Topologie gespeichert.<br />
Schritt 2: Identifikation von Sensoranschlusspunkten<br />
im Materialfluss<br />
In einem zweiten Schritt werden die Anschlusspunkte<br />
von Sensoren an Rohrleitungen oder Behältern identifiziert.<br />
Im Gegensatz zu Aktoren oder Behältern befinden<br />
sich Sensoren nicht unmittelbar im Materialfluss.<br />
Der Materialfluss wird indirekt durch die Sensorik<br />
beeinflusst, jedoch nicht direkt wie durch einen Aktor.<br />
Deshalb erhalten Sensoren Anschlusspunkte an Rohrleitungen<br />
und Behälter, liegen jedoch außerhalb des<br />
Materialflussgraphen. Sensoren stellen die Wandlung<br />
einer physikalischen Größe in ein logisches Signal dar<br />
und sind damit die Verbindung zwischen Material- und<br />
Informationsfluss.<br />
Um die Anschlusspunkte zu identifizieren, können<br />
zwei verschiedene Mechanismen verwendet werden,<br />
welche abhängig vom Engineering und letztlich dem<br />
Aussehen des HMI sind; beide Möglichkeiten zeigt<br />
Bild 12.<br />
1. Identifikation der Zusammengehörigkeit durch<br />
unmittelbare Nähe<br />
Zum einen werden Sensoren in die unmittelbare Nähe<br />
(zum Beispiel
HAUPTBEITRAG<br />
den. In diesem Fall kann das gleiche Verfahren wie für<br />
Rohrleitungen angewendet werden, um Überlappungen<br />
festzustellen und die Verbindungen entsprechend festzulegen.<br />
In Bild 12 rechts wird beispielsweise ein<br />
Durchflusssensor logisch mit einer Rohrleitung verbunden.<br />
Hierfür wird eine gestrichelte Linie verwendet,<br />
um diese von der braunen Rohrleitung zu unterscheiden.<br />
Für das Topologiemodell kann also eine Verbindung<br />
zwischen der Rohrleitung (braun) und dem Sensor<br />
festgelegt werden.<br />
Schritt 3: Erstellen des Informationsflussgraphen<br />
Der Informationsfluss wird teilweise auch im HMI dargestellt.<br />
Nicht alle nötigen Verbindungen für die Topologie<br />
können dem HMI entnommen werden. Aber für<br />
die essenziellen Regelkreise werden normalerweise die<br />
Signalverläufe zwischen Sensor, Regler und Aktor dargestellt.<br />
Ähnlich dem Materialfluss werden üblicherweise Polygonzüge<br />
verwendet, um den Signalfluss aufzuzeigen.<br />
Deshalb kann der gleiche Mechanismus, wie in Schritt 1<br />
BILD 13: Auswertung<br />
der Pfeile im HMI<br />
BILD 14: Ergebnis des Algorithmus<br />
BILD 15:<br />
Architektur des<br />
Prototypen<br />
BILD 16:<br />
Beispielhaftes<br />
Objekttypmodell<br />
für die Anlagentopologie<br />
36<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
ereits beschrieben, auch für den Informationsfluss verwendet<br />
werden. Der Unterschied liegt darin, welche<br />
Objekte auf Überlappung mit den Polygonzügen geprüft<br />
werden. Im Materialfluss werden Behälter und Aktoren<br />
geprüft, für den Informationsfluss werden Sensoren,<br />
Regler und Aktoren auf Überlappung untersucht.<br />
Durch den Ablauf der Regelung kann die Richtung<br />
des Informationsflusses bestimmt werden. Der Informationsfluss<br />
beginnt immer an einem Sensor und endet<br />
an einem Aktor. Das heißt, die Richtung ist vom<br />
Sensor weg, beziehungsweise zum Aktor hin. Hierdurch<br />
lässt sich oftmals für Teile des Graphen eine<br />
Richtung festlegen.<br />
Schritt 4: Identifikation der Modellgrenzen<br />
Im nächsten Schritt müssen die Grenzen eines Teilmodels<br />
identifiziert und das Modell an diesen Stellen terminiert<br />
werden. Davon ausgegangen, dass für jede Grafik<br />
des HMI ein Teilmodel erzeugt wird, müssen für<br />
jede Grafik ebenso die Grenzen festgelegt werden.<br />
Prinzipiell geht es um zwei Arten von Modellgrenzen:<br />
a) Verbindungen zwischen Teilmodellen und<br />
b) Grenzen des Gesamtmodells.<br />
Innerhalb einer Grafik werden Verbindungen zwischen<br />
Teilmodellen meistens durch Knöpfe beschrieben.<br />
Die Knöpfe werden so parametriert, dass diese<br />
auf die angrenzende Grafik verweisen. Diese als Navigationshilfe<br />
gedachten Knöpfe können genau wie<br />
andere Objekte identifiziert werden. Die Referenz zur<br />
angrenzenden Grafik wird im Teilmodell gespeichert.<br />
Diese Verbindung wird im Teilmodell als Terminierung<br />
an der entsprechenden Rohrleitung oder dem<br />
entsprechenden Signal angebunden und als Objekt<br />
abgelegt.<br />
Ist eine Rohrleitung physikalisch zu Ende, zum Beispiel<br />
an der Stelle, an der das Produkt verladen oder<br />
ein Edukt zugeliefert wird, wird dies oft durch offene<br />
Rohr- oder Signalleitungen dargestellt. Daran sind die<br />
Grenzen des Gesamtmodells erkennbar und entsprechend<br />
lassen sich Terminierungen ohne Referenzen zu<br />
anderen Teilmodellen einfügen.<br />
Schritt 5: Teilidentifikation der Flussrichtungen<br />
Im letzten Schritt können teilweise die Flussrichtungen<br />
innerhalb der Topologie bestimmt werden. Auch dies<br />
geschieht für Material- und Informationsfluss in identischer<br />
Weise, weshalb nur die Funktionsweise für den<br />
Materialfluss beschrieben wird.<br />
Nachdem alle Objekte verbunden wurden, können<br />
als letztes die Pfeile – die üblicherweise zur Indikation<br />
einer Flussrichtung dienen – benutzt werden, um die<br />
Flussrichtung zu bestimmen. Das zeig Bild 13.<br />
Zusätzlich zu den Pfeilen kann die Richtung der Aktorsymbole<br />
Aufschluss über die Flussrichtung geben.<br />
Wenn das HMI realitätsnah gestaltet wurde, sollte die<br />
Richtung eines Aktorsymbols mit der Wirkrichtung des<br />
realen Aktors übereinstimmen, Bild 13 oben.<br />
Durch das Auswerten der Richtungen lassen sich die<br />
in Schritt 4 erzeugten Terminierungen teilweise in<br />
Quellen oder Senken umwandeln. Zusätzlich kann für<br />
einige Rohrleitungssegmente die Flussrichtung angegeben<br />
werden.<br />
Ergebnis<br />
Als Resultat des zweiphasigen Algorithmus ergeben<br />
sich wesentliche Teile der Anlagentopologie. Diese besteht<br />
aus Objekten und den Verbindungen zwischen<br />
den Objekten. Bild 14 stellt das Ergebnis der in diesem<br />
Abschnitt verwendeten Beispielgrafik als Graph dar.<br />
Aktive und passive Elemente entsprechen den Knoten,<br />
Rohrleitungen und Signale sind als Kanten dargestellt.<br />
2.2 Technische Umsetzung<br />
Zur Prüfung des Konzepts wurde ein Funktionsmuster<br />
prototypisch entwickelt. Als Basis für die Implementierung<br />
wurde das Prozessleitsystem System 800xA<br />
[19] und das zugehörige HMI-Engineering-Werkzeug<br />
Process Graphics 2 [20] verwendet.<br />
Process Graphics 2, sowie System 800xA bieten API<br />
(Application Programming Interfaces), um direkt auf<br />
die enthaltenen Daten zuzugreifen, welche in einer zentralen<br />
Datenbank, dem Aspect-Directory, gespeichert<br />
sind. Diese API wurden verwendet, um die notwendige<br />
Information zu extrahieren. Als Plattform diente Microsoft<br />
.NET Framework 4.5. Bild 15 zeigt die Architektur<br />
des Funktionsmusters. Es besteht im Wesentlichen aus<br />
einem Topologie-Generator der sich die API zu Nutze<br />
macht, um die nötige Information aus System 800xA,<br />
Process Graphics 2, beziehungsweise der unterlagerten<br />
Datenbank, zu extrahieren. Die Information wird entsprechend<br />
dem in Abschnitt 2.1 beschriebenen Konzept<br />
verarbeitet und als Modell in CAEX [10] gespeichert.<br />
AoA kann die Modelle anschließend verwenden.<br />
Zur einfacheren Handhabung des CAEX-Modells<br />
werden die Softwarekonzepte der Kollaborationsobjekte<br />
nach [21] genutzt, wodurch ein Objekttypmodell<br />
effizient entworfen werden kann, welches <strong>Anlagentopologien</strong><br />
abbildet. Das im Funktionsmuster verwendete<br />
Objekttypmodell veranschaulicht Bild 16.<br />
Zur Prüfung des Algorithmus wurden zwei Beispielanlagen<br />
verwendet. Zum einen wurde die Carbon-Capture-Pilotanlage<br />
[22] mit vier Grafiken herangezogen,<br />
zum anderen eine Flüssigerdgasanlage aus Australien<br />
mit etwa 200 Grafiken, die sich aktuell im Engineering<br />
befindet. Die Tests ergaben, dass mit dem in Bild 16<br />
dargestellten Objekttypmodell und konventionell projektierten<br />
Grafiken etwa 70 % der Topologie erzeugt<br />
werden kann, wobei alle relevanten Objekte erkannt<br />
und bis auf wenige Sensoren korrekt identifiziert werden.<br />
Die fehlenden 30 % beziehen sich auf Verbindungen<br />
zwischen den Objekten.<br />
Obgleich die Grafiken nicht mit Hinblick auf eine<br />
spätere Weiterverwendung für die Topologie entworfen<br />
wurden, fehlen lediglich wenige Verbindungen im<br />
Materialfluss und Teile des ohnehin im HMI nicht<br />
vollständig enthaltenen Informationsflusses. In weni-<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
37
HAUPTBEITRAG<br />
gen Fällen werden Behälter nicht korrekt erkannt.<br />
Häufig wurden Fehler aufgrund folgender Ursachen<br />
festgestellt:<br />
1 | Kreuzung von Rohrleitungen, Bild 17 links<br />
2 | nutzerdefinierte Aktorsymbole, Bild 17 Mitte<br />
3 | falsch verwendete Symbole, Bild 17 rechts<br />
Wenn Fehler dieser Art auftreten, sollte das Modell manuell<br />
berichtigt werden oder eine zusätzliche Validierung<br />
auf Basis einer weiteren Topologiequelle stattfinden.<br />
CAEX als Datenformat hat sich in diesem Zusammenhang<br />
ebenfalls bewährt. Mit einer Durchschnittslänge<br />
von etwa 6000 Zeilen XML und einer Größe unter<br />
1MB pro Grafik sind die Dateien gut handhabbar.<br />
Als Beispiel wird in Bild 18 eine Topologie für ein<br />
Display einer Leitsystemdemoanwendung gezeigt. Die<br />
Topologie ist auf einen Screenshot der Grafik projiziert<br />
um die Richtigkeit besser nachvollziehen zu können.<br />
Grün werden vollständig identifizierte Objekte, blau der<br />
Materialfluss, Quelle, Senken, Terminierungen und die<br />
Behälter und grün-gestrichelt der Informationsfluss erkennbar<br />
gemacht. Bei den roten Objekten handelt es sich<br />
um Sensoren, die lediglich als Werteanzeige im HMI<br />
abgebildet wurden. Diese werden zwar als Sensoren erkannt,<br />
der spezifische Typ (zum Beispiel Temperatursensor<br />
oder Drucksensor) kann jedoch nicht bestimmt werden,<br />
da hierfür die benötigte Zusatzinformation fehlt.<br />
2.3 Diskussion des Ansatzes<br />
Da unterschiedliche HMI-Engineering-Prozesse zu<br />
großen Unterschieden bei Aussehen und Struktur füh-<br />
BILD 17: Ursachen<br />
für Fehlgenerierung<br />
BILD 18: Topologie<br />
einer Grafik<br />
38<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
en, ist der Algorithmus nur unter bestimmten Bedingungen<br />
verwendbar. Folgendes ist zu beachten, wenn<br />
der Algorithmus eingesetzt werden soll:<br />
Design-Richtlinien müssen eingehalten werden.<br />
Um optimale Ergebnisse zu erzielen, müssen Richtlinien<br />
für das HMI-Engineering entwickelt werden.<br />
Der Algorithmus ist abhängig vom Aussehen des<br />
HMI und der ordnungsgemäßen Verwendung der<br />
vorgefertigten Bildvorlagen.<br />
High-Performance-HMI können nicht verwendet<br />
werden.<br />
High-Performance-HMI stellen zusammenfassend<br />
die wesentlichen Key Performance Indicator (KPI)<br />
in einer Grafik dar. Rohre, Behälter oder Strukturen<br />
werden nicht mehr abgebildet. Diese HMI eignen<br />
sich nicht dazu, eine Topologie zu generieren.<br />
Manuelle Sortierung bei hierarchischen HMI<br />
In manchen Fällen werden HMI hierarchisch dargestellt.<br />
Objekte tauchen deshalb oft zweimal auf<br />
verschiedenen Detailstufen auf. In diesen Fällen<br />
muss der Nutzer entscheiden, welche Detailstufe<br />
zur Erstellung der Topologie verwendet werden<br />
soll, und dann manuell die Grafiken zuordnen.<br />
Zusätzlich lässt der bisherige Algorithmus einige Fragen<br />
offen, welche als zukünftige Forschungsaktivitäten<br />
weiter betrachtet werden können:<br />
Modellierung von Energieströmen<br />
Das HMI stellt, genau wie das R&I-Fließschema,<br />
Energieströme nur implizit dar. Der Algorithmus<br />
ließe sich dahingehend erweitern, dass aufgrund<br />
bestimmter Konstrukte (zum Beispiel Wärmetau-<br />
REFERENZEN<br />
[1] Rodies, H.-J.: Planungswerkzeuge aus Sicht des Anlagenbaus.<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong> – Automatisierungstechnische Praxis 44(1),<br />
S. 40-44, 2002<br />
[2] Bundesagentur für Arbeit: Fachkräfteengpässe in Deutschland:<br />
Analyse Juli 2012<br />
[3] Schmitz, St., Schluetter, M., Epple, U.: Automation of Automation<br />
– Definition, components and challenges. In: Proc. IEEE Int. Conf<br />
ETFA’09, S. 22-26. IEEE 2009<br />
[4] Doherr, F., Urbas, L., Franze, V., Drumm, O.: Automatische<br />
Generierung von Prozessbedienbildern aus Engineeringdaten.<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong> – Automatisierungstechnische Praxis 53 (11),<br />
S. 30-39, 2011<br />
[5] Urbas, L., Obst, M., Stöss, M.: Formal Models for High Performance<br />
HMI Engineering. In: Proc. Int. IFAC Conf MathMod 2012,<br />
S. 854-859._IFAC 2012<br />
[6] Obst, M., Doherr, F., Urbas, L., Drumm, O., Bauer, C.: Integriertes<br />
HMI Engineering – Konzeption, Entwicklung und Untersuchung der<br />
Integration früher Phasen der Bedienbildgenerierung in CAE<br />
Syste-men. In: Tagungsband Automation 2012, S. 227-230. VDI 2012<br />
[7] Barth, M.: Automatisch generierte Simulationsmodelle verfahrens-technischer<br />
Anlagen für den Steuerungstest. Dissertation<br />
Helmut Schmidt Universität Hamburg. VDI 2011<br />
[8] Hoyer, M.: Catalogue based computer aided engineering (CAE) of<br />
process models. Dissertation University of Clamorgan, erarbeitet an<br />
der University of Applied Science and Art Hannover, 2007<br />
[9] Güttel, K., Weber, P., Fay, A: Automatic generation of PLC<br />
code beyond the nominal sequence. In: Proc. IEEE Int. Conf.<br />
ETFA 2008, S. 1277-1284. IEEE 2008<br />
[10] IEC 62424: Representation of process control engineering<br />
- Requests in P&I diagrams and data exchange between P&ID<br />
tools and PCE-CAE tools. IEC 2008<br />
[11] Christiansen, L., Hoernicke, M., Fay, A.: Modellgestütztes<br />
Engineering – Gemeinsames Modell als Basis für die Automatisierung<br />
der Automatisierung. <strong>atp</strong> <strong>edition</strong> – Automatisierungstechnische<br />
Praxis 56(3), S. 18-27, 2013<br />
[12] Barth, M., Fay, A.: Automated generation of simulation models for<br />
control code tests. Control Engineering Practice 21 (1), S. 218-230, 2012<br />
http://dx.doi.org/10.1016/j.conengprac.2012.09.022<br />
[13] Schmidberger, T., Scherf, Th., Fay, A.: Wissensbasierte Unterstützung<br />
von HAZOP-Studien auf der Grundlage eines CAEX-Analagenmodells.<br />
<strong>atp</strong> – Automatisierungstechnische Praxis 49(6), S. 46-53, 2007<br />
[14] Drath, R., Fay, A., Schmidberger, T.: Computer-aided design and<br />
implementation of interlock control code. In: IEEE Conf. CACSD 2006,<br />
S. 2653-2658, 2006<br />
[15] Schmidberger, T., Horch, A., Fay, A., Drath, R.: Rule Based Engineering<br />
Of Asset Management System Functionality. Proc. Int. IFAC Conf<br />
MathMod 2006, S. 226. IFAC 2006<br />
[16] Schleburg, M., Christiansen, L., Thornhill, N.F., Fay, A.: A combined<br />
analysis of plant connectivity and alarm logs to reduce the number<br />
of alerts in an automation system. Journal of Process Control 23(6),<br />
S. 839-851, 2013. http://dx.doi.org/10.1016/j.jprocont.2013.03.010<br />
[17] EU Projekt PAPYRUS: Final Report. http://www.abb.de/cawp/deabb201<br />
/5f3bf681f2f9f552c1257b8200452d60.aspx<br />
[18] Zakharov, A., Vesa-Matti Tikkala, Sirkka-Liisa Jämsä-Jounela:<br />
Fault detection and diagnosis approach based on nonlinear parity<br />
equations and its application to leakages and blockages in the drying<br />
section of a board machine. Journal of Process Control 23(9),<br />
S. 1380-1393, August 2013,<br />
http://dx.doi.org/10.1016/j.jprocont.2013.03.006<br />
[19] Schulz, Th.: The power of integration – Reaching new levels of<br />
productivity in the automation industry. ABB Review 1/2012, 34-39.<br />
[20] ABB: New Process Graphics in System 800xA. http://www05.abb.com/<br />
global/scot/scot349.nsf/veritydisplay/494fc96988663ab9c125754e004af1ac/<br />
[21] Drath, R., Hoernicke, M., Schröter, B.: Datenkonsistenz mit AutomationML<br />
h<strong>erstellen</strong> – Konzept für heterogene Engineering-Werkzeug-Landschaften.<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong> – Automatisierungstechnische Praxis 54(5), S. 36-42, 2012.<br />
[22] ABB: Imperial College carbon capture pilot plant – Preparing today’s<br />
students for tomorrow’s world, http://search.abb.com/library/<br />
Download.aspx?DocumentID=3BGB000935&LanguageCode=en&Docu<br />
mentPartId=&Action=Launch<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
39
HAUPTBEITRAG<br />
scher) spezifische Muster erkannt und die Energieströme<br />
explizit in der Topologie sichtbar gemacht<br />
werden.<br />
Vervollständigen/Validieren des Informationsflusses<br />
Sowohl HMI als auch R&I-Fließschema stellen Informationsflüsse<br />
nur teilweise dar. Eine weitere<br />
Quelle zur Vervollständigung und Validierung des<br />
Informationsflusses sollte gesucht werden, um den<br />
Informationsfluss vollständig in der Topologie abzubilden.<br />
Hierzu eignet sich beispielsweise der<br />
Signalfluss im Leitsystem. Auf diesen kann über<br />
API zugegriffen werden, die von den Engineering-<br />
Werkzeugen zum Ex- und Import von Automatisierungslösungen<br />
zur Verfügung gestellt werden (ähnlich<br />
den in Abschnitt 2.2 verwendeten). Damit<br />
können einfache, signalbasierte Zusammenhänge<br />
zwischen Sensoren, Steuerungen und Aktoren bestimmt<br />
und die aus dem HMI gewonnene Information<br />
ergänzt werden.<br />
Änderungen im Engineering Workflow<br />
Das Engineering des HMI liegt sehr spät im Workflow.<br />
Hierdurch entfällt die Möglichkeit einer Anwendung<br />
für frühe AoA-Algorithmen. Wenn sich das<br />
HMI-Engineering in einer früheren Phase durchführen<br />
ließe, blieben diese Möglichkeiten offen.<br />
Zusätzliche Information über den Prozess<br />
Zusätzliche Information aus dem HMI könnte ausgewertet<br />
werden: zum Beispiel eine Bestimmung<br />
des Mediums innerhalb einer Rohrleitung durch<br />
Auswertung oft verwendeter Farbcodierungen.<br />
FAZIT<br />
Der Beitrag beschreibt die Erstellung von Topologieteilmodellen<br />
aus den Visualisierungsgrafiken eines Leitsystems.<br />
Die Bilder des HMI werden verwendet, um<br />
Topologieobjekte, deren Eigenschaften und Vorgängerund<br />
Nachfolgerbeziehungen zu extrahieren.<br />
Die Tests des Konzepts zeigen positive Resultate, weshalb<br />
davon auszugehen ist, dass diese Technik praktisch<br />
anwendbar ist. Ausblickend wäre weiterhin zu<br />
untersuchen, wie sich Modelle einer kompletten Anlage<br />
aus den einzeln generierten Teilmodellen verknüpfen<br />
lassen.<br />
Da R&I-Fließschemata nach wie vor selten in einem<br />
computerinterpretierbaren Format dem Engineering<br />
der Automatisierungstechnik zur Verfügung gestellt<br />
werden, sind die Konzepte der Automatisierung der<br />
Automatisierung in der Praxis schwer anwendbar. Das<br />
beschriebene Konzept stellt eine Möglichkeit dar, dennoch<br />
<strong>Anlagentopologien</strong> <strong>automatisch</strong> zu <strong>erstellen</strong> und<br />
damit für AoA zugänglich zu machen.<br />
MANUSKRIPTEINGANG<br />
31.10.2013<br />
Im Peer-Review-Verfahren begutachtet<br />
AUTOREN<br />
Dipl.-Ing. (FH)<br />
MARIO HOERNICKE<br />
(geb. 1984) ist<br />
Principal Scientist<br />
am ABB Forschungszentrum<br />
in Ladenburg.<br />
Sein Forschungsschwerpunkt<br />
umfasst die Entwicklung neuer und<br />
innovativer Engineering-Konzepte im<br />
Bereich Emulation von Leitsystemfunktionen<br />
und Subsystemen,<br />
Simulation von Prozessen sowie der<br />
Automation des Engineerings.<br />
ABB AG Forschungszentrum,<br />
Wallstadter Str. 59,<br />
D-68526 Ladenburg,<br />
Tel. +49 (0) 6203 71 62 66,<br />
E-Mail: mario.hoernicke@de.abb.com<br />
Dipl.-Ing. (FH)<br />
LARS<br />
CHRISTIANSEN<br />
(geb. 1984) ist<br />
wissenschaftlicher<br />
Mitarbeiter<br />
an der Professur<br />
für Automatisierungstechnik<br />
an<br />
der Helmut-Schmidt-Universität/<br />
Universität der Bundeswehr, Hamburg.<br />
Sein Forschungsschwerpunkt<br />
ist die Unterstützung der Anlagendiagnose<br />
mittels Modellen aus dem<br />
Engineering-Prozess.<br />
Institut für Automatisierungstechnik,<br />
Helmut-Schmidt-Universität/<br />
Universität der Bundeswehr, Hamburg,<br />
Holstenhofweg 85, D-22043 Hamburg,<br />
Tel. +49 (0) 40 65 41 23 26,<br />
E-Mail: lars.christiansen@hsu-hh.de<br />
Prof. Dr.-Ing.<br />
ALEXANDER FAY<br />
(geb. 1970) ist<br />
Professor für<br />
Automatisierungstechnik<br />
an der<br />
Fakultät für<br />
Maschinenbau der<br />
Helmut-Schmidt-<br />
Universität/Universität der Bundeswehr,<br />
Hamburg. Sein Forschungsschwerpunkt<br />
sind Beschreibungsmittel,<br />
Methoden und Werkzeuge für<br />
einen effizienten Entwurf von<br />
Automatisierungssystemen.<br />
Institut für Automatisierungstechnik,<br />
Helmut-Schmidt-Universität/<br />
Universität der Bundeswehr, Hamburg,<br />
Holstenhofweg 85,<br />
D-22043 Hamburg<br />
40<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
7. –11. April 2014<br />
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HAUPTBEITRAG<br />
IKT in der<br />
Fabrik der Zukunft<br />
Ein Diskussionsbeitrag zu Industrie 4.0<br />
Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) durchdringt die Produktion und<br />
ihre Maschinen und Anlagen immer stärker. Sie wird zu einer Schlüsseltechnologie<br />
in der Fabrik der Zukunft. Allerdings bleibt sie eine Enabling Technology, denn sie<br />
muss die bekannten Ziele von produzierenden Unternehmen unterstützen: das sind<br />
Qualität, Zeit und Kosten. In diesem Beitrag wird erklärt, welche IKT-Technologien<br />
für die Fabrik der Zukunft relevant sind, wie sie miteinander zusammenhängen und<br />
welche Potenziale bezogen auf die drei genannten Ziele sich durch ihre Nutzung<br />
ausschöpfen lassen.<br />
SCHLAGWÖRTER Industrie 4.0 / intelligente Automation / MES / industrielle<br />
Kommunikation / Mensch-Maschine-Interaktion / Interoperabilität<br />
ICT in the Factory of the Future –<br />
A Contribution to Industrie 4.0<br />
Information technology is one of the key enabling technologies of future manufacturing.<br />
However, for manufacturing and its value adding purpose, information technology<br />
has to be considered as a tool. In this article the authors describes their approaches<br />
to relevant components of an information model inside the future factory.<br />
KEYWORDS manufacturing execution systems / intelligent automation / industrial IT /<br />
interoperability<br />
42<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
CHRISTIAN FREY, MICHAEL HEIZMANN, JÜRGEN JASPERNEITE, OLIVER NIGGEMANN,<br />
OLAF SAUER, MIRIAM SCHLEIPEN, THOMAS USLÄNDER, MICHAEL VOIT, Fraunhofer IOSB<br />
Die Informations- und Kommunikationstechnik<br />
(IKT) in der Fabrik der Zukunft muss die<br />
Ziele von Produktionsunternehmen [1] unterstützen:<br />
vom Kunden geforderte Qualität mit Auswirkungen<br />
auf robuste Produktionsprozesse,<br />
Geschwindigkeit und Zeit bezogen auf Innovationen,<br />
Durchlaufzeiten und Anlauf von Anlagen<br />
sowie<br />
wettbewerbsfähige Herstellkosten mit Auswirkungen<br />
auf Investitionen in Anlagen und IKT.<br />
Neben diesem Dreiklang ergeben sich neue Erfolgsfaktoren<br />
für die zukünftige Produktion [2] zum Beispiel<br />
aufgrund von<br />
Wandlungsfähigkeit für viele neue Produktvarianten<br />
mit Auswirkungen auf Integration und Interoperabilität<br />
in der produktionsnahen IKT,<br />
Echtzeitfähigkeit mit Auswirkungen auf die schnelle<br />
Bereitstellung benötigter Information an die berechtigten<br />
Nutzer,<br />
Netzwerkfähigkeit und damit die Erweiterung des<br />
Blickfeldes von einem Unternehmen auf Verbünde<br />
von Standorten oder Firmen.<br />
Produktionsnahe IKT liegt am Schnittpunkt der Unternehmensprozesse<br />
„von der Produktidee zum Recycling“<br />
beziehungsweise „von der Absatzplanung bis<br />
zum Service“ [3]. Dadurch ergeben sich weitere Forderungen<br />
nach IKT-Unterstützung über den kompletten<br />
Lebenszyklus von Produkt und Produktion sowie an<br />
die Integration der Produktions-IKT in die Gesamt-IKT-<br />
Architektur eines Unternehmens oder einer kompletten<br />
Supply Chain [4]. In [5] formulieren die Autoren Trendaussagen<br />
für die Internet-Gesellschaft, von denen zwei<br />
Aspekte für die Industrie 4.0 besonders zutreffend sind:<br />
Trendaussage 5: Semantische Technologien verwandeln<br />
Information in Wissen,<br />
Trendaussage 10: Sich selbst organisierende Systeme<br />
reduzieren die Komplexität und erhöhen die<br />
Zuverlässigkeit.<br />
Diese Trendaussagen werden beispielsweise durch [6]<br />
unterstützt, worin als charakteristisch für heutige Fabriken<br />
unvollständig beschriebene Engineering-Prozesse<br />
sowie eine unzureichende Integration von Information<br />
und Daten genannt werden. Auch andere Autoren<br />
unterstreichen die Anforderungen an die Fabrik der<br />
Zukunft, vor allem bezüglich Flexibilität, Rekonfigurierbarkeit<br />
und Adaptivität [7-10].<br />
Viele der Innovationen, die durch die Industrie-4.0-<br />
Initiative ausgelöst und entwickelt werden, sind IKT<br />
basiert – neue Technologien, die die IKT bereit-stellt,<br />
ermöglichen Produkt- oder Prozessinnovationen mit<br />
teilweise massiven Auswirkungen auf die Fabrik (siehe<br />
Bild 1). Die Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt<br />
Industrie 4.0 [4] spannen einen ersten<br />
Rahmen für denkbare Innovationen und Handlungsfelder<br />
auf – eine systematische Übersicht über die Lösungsbeiträge<br />
von IKT fehlt bislang.<br />
Über die in diesem Beitrag genannten Technologiekomponenten<br />
hinaus adressiert Industrie 4.0 weitere<br />
neue Technologien, die sich ebenfalls in der Entwicklung<br />
befinden, zum Beispiel Verknüpfung des Engineering<br />
mit der Produktion, Selbststeuerung, Intralogistik,<br />
Nutzung von Cloud-Technologien.<br />
1. INDUSTRIELLE ANFORDERUNGEN<br />
Die Produktion der Zukunft muss sich den bekannten<br />
Mega-Trends stellen, die unter anderem in [1] zusammengefasst<br />
sind. Daraus leiten sich Anforderungen ab,<br />
die die Fabrik der Zukunft erfüllen muss, zum Beispiel<br />
die Fähigkeit, kundenindividuelle Produkte mit immer<br />
neuen Varianten herzustellen, kurze Produktlebenszyklen,<br />
schnelle Lieferzeiten, Null-Fehler-Produktion und<br />
ressourcenschonende Fertigung.<br />
Eine der daraus folgenden Anforderungen an die IKT-<br />
Topologie in der Industrie 4.0 ist die Fähigkeit, sich an<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
43
HAUPTBEITRAG<br />
Änderungen anzupassen – sei es, dass neue Anlagen<br />
oder Produktionsprozesse in das System eingebracht<br />
werden oder bestehende Produktionssysteme verändert<br />
werden, beispielsweise weil eine Produktvariante<br />
zusätzlich gefertigt werden soll. Die Autoren bezeichnen<br />
diese Fähigkeit in Anlehnung an [10] als wandlungsfähige<br />
IKT. Dabei ist die zentrale Idee, dass Mechanismen<br />
der Selbstbeschreibung in Bezug auf Funktionalität,<br />
Identifizierung, Selbstaufbau der Kommunikation<br />
und durchgängigen Datenaustausch genutzt<br />
werden, wenn neue Komponenten, Maschinen oder<br />
Anlagen in ein Produktionssystem eingebracht werden<br />
oder sich softwarerelevante Änderungen in der Produktion<br />
ergeben. Heutige IKT-Architekturen in der<br />
Produktion sind auf diese Anforderung jedoch noch<br />
nicht ausgerichtet: Proprietäre Schnittstellen, nicht<br />
integrierte Einzelsysteme oder firmenspezifische Speziallösungen<br />
verhindern, dass intelligente Komponenten<br />
und Maschinen Mechanismen der Selbstkonfiguration<br />
und durchgängiges Datenmanagement nutzen.<br />
Im Sinne der Forschungsagenda CPS [11] sind solche<br />
intelligenten Komponenten und Maschinen Cyber-<br />
Physical Systems.<br />
Eine weitere resultierende Anforderung ist, dass die<br />
IKT Lernen aus den Prozessen ermöglichen muss, nicht<br />
nur um die Prozesse kontinuierlich zu verbessern, sondern<br />
um sie zu befähigen, schneller als heute neue Produkte<br />
mit noch unbeherrschten Produktionsprozessen<br />
auf den Markt zu bringen [12, 51].<br />
2. BEISPIELE FÜR IKT-BASIERTE LÖSUNGSANSÄTZE<br />
2.1 Vom Sensor zum Prozesswissen<br />
Intelligente Assistenzsysteme, kognitive Systeme und<br />
lernende Algorithmen ergänzen in Zukunft die bislang<br />
stark von manuellen Implementierungen und Modellierungen<br />
geprägten Vorgehensweisen [13]. Durch diesen<br />
Technologiesprung entsteht die Chance, datengetriebene<br />
Lösungsansätze, wie sie für Data-Mining und<br />
in der Analyse von Big Data typisch sind, auch in der<br />
Industrie zu implementieren. Die Industrie hat in den<br />
letzten Jahren diverse Anwendungsfälle für solche neuen<br />
Ansätze definiert:<br />
Sensor- und Aktordaten von Produktionsanlagen<br />
können genutzt werden, um einen technischen<br />
Prozess <strong>automatisch</strong> auf Optimierungspotenzial<br />
bezüglich Ressourcenverbrauch wie Wasser oder<br />
Energie hin zu untersuchen [14, 15].<br />
Softwaresysteme können das Verhalten von Produktionsanlagen<br />
diagnostizieren, das Normalverhalten<br />
abstrahieren und so später Abweichungen,<br />
wie Verschleiß oder Fehler, erkennen [16, 17].<br />
Durch <strong>automatisch</strong>e Abstraktion der Prozessdaten<br />
sowie die maschinelle Interpretation und Hervorhebung<br />
relevanter Daten kann der Anlagenbediener<br />
durch geeignete Assistenzsysteme in Zukunft<br />
entlastet werden [18, 19].<br />
Grundlage für solche neuen Potenziale ist die Information<br />
über den Prozess, die von Feldgeräten (Sensoren<br />
und Aktoren) erfasst wird. Durch die zunehmende Verfügbarkeit<br />
von intelligenten Feldgeräten vollzieht sich<br />
ein Trend zu immer umfassender instrumentierten<br />
Prozessen. Damit stehen zunächst mehr Daten zur Verfügung,<br />
was zum Beispiel durch steigende Abtastraten<br />
der Sensorsysteme noch verstärkt wird. Des Weiteren<br />
steigt der Kommunikationsbedarf durch die zunehmende<br />
horizontale und vertikale Vernetzung und damit<br />
die verfügbare Datenmenge massiv an.<br />
Neben den Steuerungs- und Regelungsvorgängen<br />
und neben der klassischen Diagnose auf Ebene einzelner<br />
Signale (Signalplausibilisierung) erwächst so ein<br />
Bedarf nach systemweiter Datenanalyse. Ziel dieser<br />
Datenanalyse ist es, Anomalien zu erkennen, die anschließende<br />
Diagnose und ein systemweites Condition<br />
Monitoring.<br />
Die Auswertung solch einer hohen Anzahl von Prozessgrößen<br />
besitzt einige Ähnlichkeit mit Data-Mining<br />
beziehungsweise mit Schlagworten wie Big Data, die<br />
momentan in der IKT diskutiert werden. Technische<br />
Systeme erfordern allerdings aus mehreren Gründen<br />
andere Lösungsansätze und Algorithmen als die klassischen<br />
Anwendungsgebiete von Data-Mining:<br />
Fertigungstechnische Prozesse sind zeit- und zustandsbehaftete<br />
Systeme. Aktuelle Datenanalysemethoden<br />
berücksichtigen dies kaum; stattdessen<br />
wird oft versucht, den betrachteten Prozess derart<br />
zu reduzieren, dass die Zeitabhängigkeit vernachlässigt<br />
werden kann.<br />
Das Verhalten technischer Systeme basiert letztendlich<br />
auf physikalischen Zusammenhängen.<br />
Verfahren des Data-Mining müssen daher um physikalische<br />
Modelle erweitert werden. Der dafür<br />
passende Detaillierungsgrad der Modellierung<br />
muss so gewählt werden, dass diese für das Data-<br />
Mining geeignet ist.<br />
Technische Prozesse sind meist hybrider Natur –<br />
ihr Verhalten zeichnet sich durch einen Mix von<br />
diskreten und kontinuierlichen Prozessgrößen aus.<br />
Aktuelle Data-Mining-Verfahren sind für hybride<br />
Systeme oft ungeeignet.<br />
Technische Systeme sind meist multi-modal, ihr<br />
Verhalten ist durch die Abfolge von stark unterschiedlichen<br />
Modes geprägt. Data-Mining-Verfahren<br />
müssen dies explizit berücksichtigen, was aktuell<br />
jedoch nicht der Fall ist.<br />
Technische Systeme verlangen zumeist eine Reaktion<br />
nahe der Echtzeit, das heißt die Datenanalyse<br />
muss Echtzeitanforderungen genügen.<br />
Im Zusammenhang mit diesen Fragestellungen werden<br />
in verschiedenen Forschungs- und Industrieprojekten,<br />
zum Beispiel im Spitzencluster Intelligente Technische<br />
Systeme Ostwestfalen-Lippe (Projekt itsowl-EE‐Energieeffizienz<br />
in intelligenten technischen Systemen,<br />
Projekt itsowl-IASI‐Intelligente Antriebs- und Steuerungstechnik<br />
für die energieeffiziente Intralogistik)<br />
44<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
BILD 1: Trendradar für<br />
Produkte, Produktion und<br />
produktionsnahe IKT<br />
(Quelle: Fraunhofer-<br />
interne Recherchen)<br />
Produkt<br />
Produktionsprozess<br />
Gentelligente<br />
Produkte*****<br />
Generative<br />
Fertigungsverfahren<br />
Lernverfahren für<br />
Prozessparameter<br />
Multi-<br />
Materialverbund<br />
Featurebasierte<br />
Konstruktion****<br />
PLM und Digitale Fabrik<br />
wachsen zusammen<br />
Adaptive<br />
Produktionsprozesse<br />
Produktionsanlagen<br />
Selbstlernende<br />
Anlagen<br />
Adaptive<br />
Anlagen<br />
Wandlungsfähige<br />
Anlagen<br />
PDM***<br />
Mobile<br />
Datenträger<br />
am Produkt<br />
Anlagennahe IT/<br />
SPS*<br />
2025 2020 2015 2010 2015 2020 2025<br />
*SPS: Speicherprogrammierbare Steuerung<br />
**MES: Manufacturing Execution Systems<br />
***PDM: Integriertes Produkt- und Prozessdatenmanagement<br />
****SFB 374 „Entwicklung und Erprobung innovativer Produkte“<br />
*****SFB 653 „Gentelligente Bauteile - Neue Wege in der Produktionstechnik“<br />
Leistungsfähige IT-<br />
Systeme übernehmen<br />
SPS-Aufgaben<br />
SPS-Code wird<br />
generiert statt<br />
programmiert<br />
Echtzeit-<br />
Ethernet Interoperable<br />
Systeme<br />
Interop.-<br />
standards<br />
Internettechnologien<br />
flächendeckend<br />
in der Fabrik<br />
Plugand-work<br />
MES-Fktn. auf<br />
eingebetteten<br />
Systemen<br />
MES-Fktn.<br />
aus der Cloud<br />
Lernfähige<br />
Software<br />
Übergeordnete<br />
IT/<br />
MES**<br />
oder im Projekt Anubis im Programm Industrielle Gemeinschaftsforschung<br />
(IGF) verschiedene für technische<br />
Systeme angepasste Konzepte erarbeitet, sodass<br />
mit Hilfe neuer Data-Mining-Verfahren konkrete Aufgabenstellungen<br />
folgender Art beantwortet werden<br />
können:<br />
1 | Besteht Optimierungspotenzial in der<br />
Produktion, zum Beispiel bezüglich Durchsatz<br />
oder Ressourcenverbrauch?<br />
2 | Liegen Fehler oder Verschleiß in der Anlage vor?<br />
3 | Wann muss die Anlage gewartet werden<br />
(condition monitoring)?<br />
Aus Sicht der dazu verwendeten Lösungsansätze und<br />
Algorithmen kann hierzu zwischen heuristischen Verfahren<br />
und modellbasierten Verfahren unterschieden<br />
werden: Bei heuristischen Verfahren [20, 21] wird mittels<br />
einer Klassifikationsfunktion direkt von Symptomen<br />
auf die Fehlerursache geschlossen. Klassifikationsfunktionen<br />
werden dabei zum Beispiel mittels<br />
Entscheidungsbäumen oder neuronalen Netzen modelliert.<br />
Diese Methoden haben den Nachteil, dass vorab alle<br />
Symptome und Ursachen sowie deren Zusammenhang<br />
bekannt sein müssen. Angewendet werden diese Verfahren<br />
daher zumeist bei abgeschlossenen, nicht zu<br />
komplexen Anlagen oder Systemen. Beispiele für die<br />
Anwendung dieser heuristischen Verfahren finden<br />
sich in [22-24].<br />
Für komplexere Systeme wird dagegen oft die modellbasierte<br />
Diagnose verwendet. Die Verwendung modellbasierter<br />
Verfahren zur Diagnose wurde in den<br />
letzten Jahren immer populärer. Beispielsweise behandelten<br />
beim International Workshop on Principles of<br />
Diagnosis 2009 etwa 70 % aller Beiträge einen modellbasierten<br />
Ansatz zur Diagnose technischer Systeme.<br />
Generell verwenden modellbasierte Ansätze, wie sie<br />
in [25-27] beschrieben sind, ein Modell des Systems,<br />
um während des Systembetriebs<br />
1 | durch einen Vergleich zwischen Messungen am<br />
System und der Modellvorhersage (Simulation<br />
des Modells) Symptome zu generieren und<br />
2 | um den Zusammenhang zwischen Symptom<br />
und Ursache zu ermitteln.<br />
Modellbasierte Ansätze haben den Vorteil, dass Symptome<br />
und Fehlerursachen nicht bei der Implementierung<br />
des Diagnosealgorithmus bekannt sein müssen<br />
und das Diagnosesystem damit auf unerwartete Fehler<br />
reagieren kann. Modellbasierte Diagnose wird daher<br />
oft für komplexe, stark vernetzte Systeme eingesetzt,<br />
in denen Fehler viele und räumlich verteilte Symptome<br />
hervorrufen können. Modellbasierte Ansätze wurden<br />
zum Beispiel in [28, 29] auf die Verfahrenstechnik angewendet.<br />
Weitere Anwendungsbeispiele aus dem industriellen<br />
Umfeld finden sich in [30-32], wo ein Modell<br />
einer Flaschenabfüllanlage für deren Diagnose erfolgreich<br />
eingesetzt wird. Andere Ansätze für die Automation<br />
basieren auf Agentensystemen [33].<br />
Neue Ansätze versuchen, das Modell nicht mehr manuell<br />
von Experten <strong>erstellen</strong> zu lassen, sondern es <strong>automatisch</strong><br />
aus Beobachtungen abzuleiten, das heißt, es<br />
wird vom Computer ein Modell des Normalverhaltens<br />
des Systems aus den Daten abstrahiert. Dies geschieht,<br />
beispielsweise um Anomalien zu erkennen, oder um<br />
das Verhalten des Systems prognostizieren zu können<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
45
HAUPTBEITRAG<br />
[40, 43, 44]. Aktuell werden solche Verhaltensmodelle<br />
zum Beispiel in Form von Modellen der Signalkorrelation<br />
[32] oder in Form von hybriden Zustandsautomaten<br />
mit zeitlichen Einschränkungen [40, 43] gelernt.<br />
Andere Ansätze setzen nicht auf das Lernen auf Basis<br />
von Daten, sondern verwenden existierende Simulationsmodelle<br />
[31] oder eine Kombination von existierenden<br />
Struktur- und Verhaltensmodellen [28].<br />
2.2 Von der Datenbank zur Auswertung<br />
Für die produzierende Industrie entsteht Big Data unter<br />
anderem dadurch, dass die relevanten Prozessgrößen<br />
und Produkteigenschaften inline, das heißt mit der Geschwindigkeit<br />
des laufenden Prozesses, über die Sensorik<br />
erfasst und zur Maschinen- und Anlagenüberwachung<br />
sowie zur Prozessoptimierung verwendet werden.<br />
Dies setzt voraus, dass Sensoren eingesetzt werden, die<br />
für den Prozess und das Produkt geeignet sind und zur<br />
Datenauswertung untereinander vernetzt werden. Mit<br />
Hilfe intelligenter Big-Data-Analyseverfahren des maschinellen<br />
Lernens und Data-Minings, angewandt auf<br />
aufgezeichnete Prozessdaten, können dann konkrete Fragestellungen<br />
folgender Art leicht beantwortet werden:<br />
1 | Wie ist der aktuelle Anlagenzustand?<br />
2 | Liegen Fehler oder Verschleiß in der Anlage vor?<br />
3 | Ist der Ressourcenverbrauch (beispielsweise<br />
Energie)<br />
In der Praxis existieren auf der bisherigen Enterprise-<br />
Resource-Planning-Ebene (ERP) Bestrebungen, direkt<br />
auf Online-Daten aus Fertigungsprozessen zuzugreifen,<br />
diese zu verarbeiten und daraus geschäftsrelevante Information<br />
zu generieren [36]. In-Memory-Datenbanken<br />
leisten dieser Entwicklung insofern Vorschub, als dass<br />
sie die geforderte Geschwindigkeit zur Verarbeitung<br />
großer Datenmengen bieten.<br />
Tatsächlich liegt die Herausforderung jedoch in der<br />
Frage, wie große Datenmengen mit Datenelementen unterschiedlichster<br />
Strukturierungsform (Sensordaten,<br />
Dokumente, Texte, Modelle, Simulationsergebnisse)<br />
und Entstehungsart (synchron, asynchron) in der geforderten<br />
Zeit, gegebenenfalls in Echtzeit, analysiert<br />
und für den Benutzer leicht verständlich aufbereitet<br />
werden können (Big-Data-Problem).<br />
Ein weiterer Anwendungsfall von Big Data ist die<br />
gezielte Suche, Harmonisierung und Auswertung von<br />
verteilten Daten in der Fabrik, zum Beispiel unterstützt<br />
durch eine Kombination semantischer Technologien<br />
mit leistungsfähigen Suchmaschinen aus der Welt des<br />
Internets. Dazu folgendes Szenario: In einer automatisierten<br />
Produktion sei eine komplexe Teilanlage gestört.<br />
Ein Instandhaltungsmitarbeiter soll die Anlage möglichst<br />
schnell wieder produktionsbereit machen. Dazu<br />
benötigt er Daten über<br />
den Anlagenzustand vor dem Ausfall; diese Daten<br />
sind in einem Anlagenüberwachungssystem abgelegt,<br />
Log-Dateien über die letzten Anlagenbedienungen,<br />
aus denen sich eventuell Rückschlüsse über eine<br />
Fehlerursache ziehen lassen,<br />
Instandhaltungsdaten über die letzten Wartungsarbeiten<br />
an der betroffenen Anlage,<br />
Qualitätsinformation über Produkte, die eventuell<br />
durch die Störung betroffen sein könnten,<br />
Ersatzteilinformation, zum Beispiel 3D-Geometrien,<br />
2D-Zeichnungen und -Schnitte, Explosionsdarstellungen,<br />
Stücklisten, um die Wartung korrekt<br />
und effizient ausführen zu können.<br />
In den heute üblichen IKT-Architekturen würde das<br />
verknüpfte Suchen all dieser Information in den einzelnen<br />
Datenquellen erheblichen Aufwand bedeuten,<br />
mit den Konsequenzen Zeitverlust, entsprechend längerem<br />
Stillstand der Anlage und somit Produktionsausfällen.<br />
2.3 Vom Signal zur App<br />
Die bisher eher monolithisch anmutenden Leit- und<br />
Manufacturing-Execution-Systeme (MES) wandeln sich<br />
hin zu serviceorientierten Architekturen. Neue Anbieter<br />
produktionsnaher IKT-Systeme am Markt entwickeln<br />
ihre Werkzeuge direkt nach dem Paradigma der<br />
Serviceorientierung. Dabei lassen sich die folgenden<br />
Architekturkomponenten unterscheiden:<br />
Apps: Applikationen mit eigener Benutzeroberfläche,<br />
aber keiner oder nur sehr eingeschränkter eigener<br />
Datenhaltung, die auf einem mobilen Endgerät<br />
genutzt werden können. Beispiele für produktionsnahe<br />
Apps sind KPI-Apps zur Visualisierung von<br />
Kennzahlen wie Verfügbarkeit oder OEE- und Gantt-<br />
Chart-Apps zur Visualisierung von Auftragsreihenfolgen<br />
als Ergebnis einer Fertigungsfeinplanung.<br />
Leittechnik- und MES-Services: Unter einem Service<br />
verstehen die Autoren des Beitrags eine Einheit<br />
mit einer konkreten Funktion und eindeutigen Einund<br />
Ausgangsparametern [41]. Einzelne Funktionen<br />
können als Services bereitgestellt werden oder<br />
Services fassen mehrere Funktionen zusammen.<br />
Manufacturing Service Bus: Über diesen Bus kommunizieren<br />
die Services untereinander. Dieser<br />
Service Bus ist eine der Kernkomponenten der zukünftigen<br />
serviceorientierten Architektur und<br />
dient als Integrationsebene, um das Zusammenspiel<br />
der Services zu realisieren. Auch in den heutigen<br />
Leitsystemen und MES existieren diese Komponenten<br />
schon, allerdings zugeschnitten auf den<br />
jeweiligen Hersteller. Heute gibt es keinen Service<br />
Bus, mit dem sich Leit- und MES-Services unterschiedlicher<br />
Softwareanbieter ohne manuelle Programmiereingriffe<br />
verbinden können.<br />
Integrations-Services: Diese Services werden zwingend<br />
benötigt, um die Verbindung zwischen Leittechnik-<br />
und MES-Service und den Maschinen,<br />
Anlagen und anderen Einrichtungen der Fabrik zu<br />
46<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
BILD 2: Mit OPC UA ist eine durchgängige<br />
Kommunikation vom Sensor bis ins Internet möglich.<br />
Secure<br />
Plug-<br />
and-work-<br />
Anlagenmodell<br />
incl.<br />
Zertifikate<br />
und<br />
digitales<br />
Rechtemgmt.<br />
MES 1 MES 2 MES m<br />
Decoder Decoder Decoder<br />
Secure plug-and-work „Integrationsschicht“ :<br />
authentifiziert Anlagen und Komponenten<br />
Signierte und<br />
verschlüsselte<br />
Übertragung<br />
Encoder Encoder Encoder Encoder<br />
Anlage 1 Anlage 2 Anlage n Digitale Fabrik<br />
Secure plug-and-work “Integrationsschicht“ :<br />
authentifiziert Feldgeräte und Komponenten<br />
= feldgeräte- oder<br />
anlagenbezogene<br />
Softwarekomponenten<br />
= Zertifikat<br />
Secure<br />
Plug-andwork-<br />
Änderungsmanager<br />
BILD 3: Komponenten und Softwaremodule<br />
zum vertrauenswürdigen Plug-and-work<br />
von der Feld- bis zur MES-Ebene<br />
Feldgerät<br />
incl.<br />
Identity<br />
Spindel<br />
incl.<br />
Identity<br />
Signierte und verschlüsselte Übertragung<br />
Komponenten werden<br />
KGT<br />
Feldgerät<br />
signierte Komponenten<br />
„freigeschaltet“, nur<br />
incl.<br />
Identity X dürfen eingelesen werden<br />
schaffen. Eine Kommunikation auf Basis von OPC<br />
UA mit semantischem Mapping zur <strong>automatisch</strong>en<br />
Anbindung von Maschinensteuerung an MES-Services<br />
ist ein Beispiel für einen solchen Integrationsservice<br />
[42].<br />
Erklärtes Ziel der Serviceorientierung kann es nur sein,<br />
Services unterschiedlicher Anbieter zu kombinieren, sodass<br />
Anwender zu einer Best-of-breed-Lösung kommen.<br />
Das bisherige Verständnis von Leittechnik ist stark<br />
von der Vorstellung mehrerer Hierarchieebenen geprägt:<br />
von der Feldebene über die Anlagen-, Betriebsund<br />
Produktionsleitebene bis hin zur Unternehmensleitebene<br />
(DIN IEC 60050-351:2009). Jede dieser Ebenen<br />
zeichnet sich durch funktionale und informationsbezogene<br />
Eigenschaften aus, die sich in unterschiedlichen<br />
IKT-Schnittstellen, Datenformaten und Meta-<br />
Datenmodellen niederschlagen. Nicht-funktionale<br />
Eigenschaften, zum Beispiel Echtzeitfähigkeit, Antwortzeitverhalten,<br />
Verlässlichkeit, technische Ausfallsicherheit<br />
(safety) und IKT-Sicherheit (security),<br />
aber ebenso die adäquaten Benutzerschnittstellen bestimmen<br />
weitgehend die jeweils passende IKT-Architektur.<br />
Während IKT-Standards, zum Beispiel Feldbussysteme,<br />
das Problem der horizontalen Interoperabilität<br />
von IKT-Komponenten und Systemen innerhalb<br />
einer Ebene vermindern konnten, blieb die vertikale<br />
Interoperabilität, das heißt der reibungslose Austausch<br />
von Daten und Information über Ebenengrenzen hinweg<br />
beziehungsweise der ebenenübergreifende Aufruf<br />
von Ebenenfunktionen, bislang zumeist unberücksichtigt.<br />
Dieser vertikale Austausch der Daten zwischen<br />
ERP-, MES- und Feldebene, siehe [34, 35], zwischen<br />
MES- und ERP-Ebene [37] sowie zwischen MES<br />
und steuerungsnahen Leitfunktionen [38] ist aber<br />
unumgänglich.<br />
Industriestandards für Middleware in der Automation<br />
(VDI/VDE 2657), zum Beispiel OPC UA (IEC 62541),<br />
helfen diese Lücke zu schließen. OPC UA ist ein Beispiel<br />
eines herstellerunabhängigen Kommunikationsstandards,<br />
der sich zur durchgängigen Vernetzung aller<br />
Produktionsebenen einsetzen lässt. Durch das integrierte<br />
komplexe Informationsmodell besteht die Möglichkeit,<br />
verschiedene Sachverhalte semantisch zu<br />
beschreiben oder auch weitere bestehende Standards<br />
mit Companion-Spezifikationen einzubinden. Ein Beispiel<br />
der Kombination von AutomationML mit OPC UA<br />
wird in [45] beschrieben.<br />
Unter den Schlagwörtern Internet der Dinge und Internet<br />
der Dienste und Nutzung der entsprechenden<br />
Technologien ergeben sich nun neue Möglichkeiten, die<br />
einen grundlegenden Wandel im Verständnis der Leittechnik<br />
und deren ebenenübergreifender Kommunikation<br />
mit sich führen können. Diese Technologien bedeuten<br />
die konsequente Durchdringung aller Ebenen der<br />
Leittechnik mit Internet-Technologien und dazugehörigen<br />
Standards, unter anderem der Internet Engineering<br />
Task Force (IETF, http://www.ietf.org/), des World Wide<br />
Web Consortiums (W3C, http://www.w3.org/) und der<br />
Organization for the Advancement of Structured Information<br />
Standards (OASIS, https://www.oasis-open.org/).<br />
Dies umfasst einerseits die eingesetzten Kommuni-<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
47
HAUPTBEITRAG<br />
kationstechnologien, zum Beispiel TCP/IP, bis auf die<br />
Ebene der einzelnen Sensoren und Aktoren, was durch<br />
die Standardisierung von IPv6 und weltweit eindeutige<br />
Bezeichner für Ressourcen, wie Uniform Resource<br />
Identifier (URI) des WWW, ermöglicht wurde. Andererseits<br />
bedeutet dies aber auch die konsequente Anwendung<br />
von Datenbeschreibungssprachen, wie die<br />
Extensible Markup Language (XML) mit ihren zahlreichen<br />
Profilen und Erweiterungen, zum Beispiel AutomationML,<br />
zur Beschreibung der Eigenschaften und<br />
Fähigkeiten von Produktionsanlagen [46] und den zugehörigen<br />
Planungsdaten. Liegen in XML oder XMLbasierten<br />
Beschreibungssprachen entsprechende zeitdiskrete<br />
Abbildungen der Situation in der Produktion<br />
vor, kann beispielsweise die Web Ontology Language<br />
(OWL) zur formalen Beschreibung von Zusammenhängen<br />
oder Sachverhalten genutzt werden. Diese zusätzliche<br />
Semantik kann in Ontologien hinterlegt sein.<br />
Dadurch kann auf ontologische Konzepte von Systemen<br />
aus der Leittechnik referenziert werden (semantische<br />
Annotation), um die Bedeutung von Datenelementen<br />
und existierende Restriktionen oder Relationen<br />
zu spezifizieren.<br />
In der Kombination dieser Internet-Technologien ergibt<br />
sich so die Definition von generischen IKT-Plattformen,<br />
die den Zugriff auf leittechnische Information<br />
ermöglichen, vermitteln und absichern, vom Sensor bis<br />
hin zum mobilen Endgerät. Leittechnik-Funktionalitäten<br />
werden dann als Dienste angeboten [47].<br />
Durch diese technologiegetriebene Entwicklung ergeben<br />
sich folgende neue Möglichkeiten:<br />
Übergreifende Leittechnik: Bislang fachlich unterschiedliche<br />
und technisch getrennte Anwendungen,<br />
zum Beispiel aus der Produktions-, Gebäude-<br />
und Energieleittechnik, können mit einheitlichen<br />
Technologien basierend auf Leittechnik-Spezifikationen<br />
mit Hilfe verständlicher,<br />
grafischer Beschreibungsmittel [48, 49] leichter<br />
zusammengeführt werden. Dies ermöglicht beispielsweise<br />
die Steuerung der Produktionsanlagen<br />
und der Gebäudetechnik auf der Grundlage<br />
eines einheitlichen Arbeitszeitmodells, oder die<br />
Berücksichtigung von Energiepreissignalen als<br />
Optimierungskriterium der Fertigungsfeinplanung.<br />
Voraussetzung für eine solche Umsetzung<br />
in der Praxis mit vertretbarem Aufwand sind vorliegende<br />
elektronische Beschreibungen der Produktionssituation,<br />
beispielsweise in Automation-<br />
ML [50] als XML-basierter Beschreibungssprache,<br />
sowie formal spezifizierte Rahmenbedingungen,<br />
zum Beispiel in OWL-Ontologien [51-53], um die<br />
bisher durch die Anwendungen getrennten Datenbestände<br />
zusammenzuführen und die vordefinierten<br />
Reaktionen der Anwendungen übergreifend<br />
zu planen.<br />
Vereinheitlichung der Benutzerschnittstelle: Aus<br />
dem Büro- und Privatbereich gewohnte Benutzerführungsparadigmen<br />
und Werkzeuge, wie Webbrowser<br />
oder mobile Endgeräte, lassen sich einfacher<br />
auf allen leittechnischen Ebenen einsetzen,<br />
was die Akzeptanz erhöht und den Schulungsaufwand<br />
verringert. Zudem können Innovationen in<br />
der Mensch-Maschine-Schnittstelle, zum Beispiel<br />
gestenbasierte oder blickgesteuerte Interaktion,<br />
leichter integriert werden (vergleiche Abschnitt 2.5).<br />
2.4 Vom Feldbus zum ERP-System<br />
Grundlage vieler der zuvor beschriebenen Funktionen<br />
ist die durchgängige Kommunikationsinfrastruktur. So<br />
muss die Information zwischen der Sensor- und ERP-<br />
Ebene möglichst ohne Transitsysteme, die projektiert<br />
werden müssen, in der notwendigen Qualität zur Verfügung<br />
stehen. Hierzu werden auf der physikalischen<br />
Ebene neben den etablierten Feldbussystemen zunehmend<br />
Kommunikationssysteme eingesetzt, die ihren<br />
Ursprung in der Bürokommunikation haben, wie Ethernet,<br />
WLAN, Bluetooth, NFC. Da automatisierte technische<br />
Prozesse hohe Anforderungen an den zuverlässigen<br />
Betrieb haben, sind anwendungsbezogene Dienstgüteparameter,<br />
wie das Zeitverhalten, Safety, Security<br />
und Verfügbarkeit zu garantieren. Darum wurden die<br />
Systeme aus der Bürokommunikation angepasst und<br />
führten zum Beispiel zu verschiedenen Ausprägungen<br />
eines echtzeitfähigen Ethernets. Um die Vorteile der<br />
vielfältigen physikalischen Kommunikationstechniken<br />
nutzen zu können, gleichzeitig die zuvor beschriebene<br />
Durchgängigkeit zu realisieren, ist eine gemeinsame<br />
Protokollebene notwendig. Das könnte künftig das Internet-Protokoll<br />
(IP) sein. Insbesondere IPv6 verfügt<br />
über einen hinreichend großen Adressraum, sodass<br />
selbst einzelne Sensoren mit einer global eindeutigen<br />
IP-Adresse versehen werden können.<br />
Nach der IP-Konnektivität ist der nächste Schritt die<br />
Abstraktion von den physikalischen Kommunikationssystemen<br />
und der Übergang zu einer dienstorientierten<br />
Architektur. Eine vielversprechende Technologie hierfür<br />
ist wiederum OPC UA. Es ließ sich nachweisen, dass<br />
OPC UA eine derart hohe Skalierungsfähigkeit hat, dass<br />
es selbst auf einfachsten ressourcenbeschränkten eingebetteten<br />
Systemen eingesetzt werden kann [54, 55].<br />
Echtzeit-Ethernetsysteme erlauben beispielsweise die<br />
gleichzeitige Nutzung von IP-Kommunikation, die für<br />
OPC UA verwendet wird. Damit lässt sich ein durchgängiger<br />
Informationsfluss vom Sensor bis in das ERP-<br />
System und das Internet bei gleichzeitig lokaler Realisierung<br />
hochdynamischer Steuerungs- oder Regelungsvorgänge<br />
realisieren (siehe Bild 2).<br />
Im Kontext der Industrie 4.0 wird auch die Maschine-zu-Maschine-(M2M)-Kommunikation<br />
unter Nutzung<br />
des Internets eine zunehmende Bedeutung bekommen<br />
(Internet der Dinge). Die Herausforderung<br />
besteht in der adaptiven Nutzung der Übertragungsstrecke,<br />
die durch das Mobilfunknetz und das Internet<br />
gebildet wird. In [56] wurden in umfangreichen Messungen<br />
an existierenden Mobilfunktechnologien<br />
(2G/3G/4G) signifikante Verbindungsabbrüche nachgewiesen,<br />
die eine Nutzung für Anwendungen mit hohen<br />
48<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
Zuverlässigkeitsanforderungen stark einschränken.<br />
Hier ist künftig eine engere Abstimmung der Dienstgüteparameter<br />
der jeweiligen Anwendung mit den<br />
Möglichkeiten des Providers notwendig.<br />
2.5 Von Tastatur und Maus zur intuitiven Interaktion<br />
Als Herausforderung aus den behandelten Entwicklungen<br />
tritt für die Informatik die einfache und natürliche,<br />
kurzum Mensch-zentrierte, Interaktion mit cyber-physischen<br />
Systemen in der Fabrik in den Vordergrund.<br />
Diese Interaktion umfasst<br />
direkte Schnittstellen, über die ein Mensch Rechner<br />
unmittelbar instruiert und<br />
indirekte Schnittstellen, über die ein Rechner die<br />
Aktivitäten von und die Interaktion zwischen Menschen<br />
beobachtet und von diesen lernt, um sie zu<br />
unterstützen.<br />
Der Kontext menschlicher Aktivitäten wird hierbei<br />
berücksichtigt. Dazu bedarf es wahrnehmender Systeme,<br />
die menschliche Aktionen und Interaktionen<br />
erfassen und interpretieren können. Der visuelle Kanal<br />
bietet eine hohe Fülle und Dichte an Information<br />
zur Erschließung der sichtbaren Umgebung. Die visuelle<br />
Perzeption des menschlichen Handelns durch die<br />
Maschine beschäftigt sich mit dem Sehen und Verstehen<br />
dessen, wer was wo und wann tut und mit wem<br />
er auf welche Weise interagiert. Verstehen Computer<br />
Benutzerabsichten und Handlungskontexte, können<br />
sie Menschen in ihrer Arbeit unterstützen. Dieses Verständnis<br />
ist essenziell, um solche Systeme beispielsweise<br />
im Umgang mit industriellen oder humanoiden<br />
Robotern erfolgreich einsetzen zu können oder eine<br />
REFERENZEN<br />
[1] Abele, E., Reinhart, G. (Hrsg.): Zukunft der Produktion.<br />
Hanser-Verlag 2011<br />
[2] Bischoff, J., Barthel, H., Eisele, M.: Automobilbau mit Zukunft.<br />
LOG_X Verlag 2007<br />
[3] Sauer, O., Jasperneite, J.:Informationstechnik in der Fabrik der<br />
Zukunft. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb ZwF<br />
2011(12), S. 955-962, 2011<br />
[4] Promotorengruppe Kommunikation der Forschungsunion<br />
Wirtschaft – Wissenschaft (Hrsg.): Umsetzungsempfehlungen<br />
für das Zukunftsprojekt Industrie. acatech 4.0. April 2013<br />
[5] Wahlster, W., Raffler, H.: Forschen für die Internet-<br />
Gesellschaft: Trends, Technologien, Anwendungen.<br />
Trends und Handlungsempfehlungen 2008 des Feldafinger<br />
Kreises, 2008<br />
[6] Schabacker, M.: Inhalte und Auswertung der Initiative.<br />
Pressekonferenz Halbzeit der Initiative ENGINEERING<br />
produktiv!, 22. April 2008<br />
[7] European Commission. MANUFUTURE – a vision for 2020,<br />
Assuring the future of manufacturing in Europe, Luxembourg:<br />
Office for Official Publications of the European Communities.<br />
2004 – 20 pp. ISBN 92-894-8322-9<br />
[8] MANUFUTURE Germany: Management Summary. Strategic<br />
Research Agenda MANUFUTURE Germany, 2006<br />
[9] ElMaraghy, W.H.: Manufacturing Complexity Management.<br />
3rd International Conference on Changeable, Agile and<br />
Virtual Production (CARV 2009), Munich, Germany, October,<br />
2009<br />
[10] Wiendahl, H.-P. et al: Changeable Manufacturing – Classification,<br />
Design and Operation. Annals of the CIRP, Vol 56/2/2007,<br />
S. 783-809<br />
[11] Geisberger E., Broy, M. (Hrsg.): agendaCPS. Integrierte<br />
Forschungsagenda Cyber-Physical Systems. Acatech Studie.<br />
Springer-Verlag: 2012<br />
[12] Reisgen, U., Buchholz, G., Beckers, M., Willms, K.: Bausteine der<br />
modellbasierten Selbstoptimierung beim automatisierten<br />
MSG-Schweißen. Wirtschaftliche Fertigung durch fügetechnische Automatisierung,<br />
Roboter, 2011. In: DVS-Berichte, Band 279 (2011), S. 40-46 Düsseldorf:<br />
DVS-Verlag 2011<br />
[13] Jasperneite, J., Niggemann, O.: Intelligente Assistenzsysteme zur Beherrschung<br />
der Systemkomplexität in der Automation. <strong>atp</strong> <strong>edition</strong> - Automatisierungstechnische<br />
Praxis 9/2012, Oldenbourg Verlag, München, Sep 2012<br />
[14] Faltinski, et.al: Detecting Anomalous Energy Consumptions in Distributed<br />
Manufacturing Systems (in press). In: IEEE 10th International Conference on<br />
Industrial Informatics INDIN, Beijing, China, 2012<br />
[15] Gilani, S., Windmann, S., Pethig, F., Kroll, B., Niggemann, O.: The Importance<br />
of Model-Learning for the Analysis of the Energy Consumption of Production<br />
Plant. In: 18th IEEE International Conference on Emerging Technologies and<br />
Factory Automation (ETFA), 2013<br />
[16] Niggemann, O. et al.: Learning Behavior Models for Hybrid Timed Systems.<br />
In: Twenty-Sixth Conference on Artificial Intelligence (AAAI-12). Toronto,<br />
Ontario, Canada, 2012, S. 1083–1090<br />
[17] Vodencarevic, A., Kleine Büning, H., Niggemann, O., Maier, A.:<br />
Identifying Behavior Models for Process Plants. In: Proc. of the 16th<br />
IEEE International Conf. on Emerging Technologies and Factory<br />
Automation ETFA’2011. Toulouse, France, September 2011,<br />
S. 937–944<br />
[18] Maier, A., Tack, T., Niggemann, O.: Visual Anomaly Detection in<br />
Production Plants. In: (To be published) 9th International Conference<br />
on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO), Rome,<br />
Italy, Jul 2012<br />
[19] Tack, T., Maier, A., Niggemann, O.: Visuelle Anomalie-Erkennung in<br />
Produktionsanlagen. In: VDI Kongress AUTOMATION. Baden Baden, Juni 2013<br />
[20] Pfeifer, T., Richter, M.M. (Hrsg.): Diagnose von technischen Systemen,<br />
Grundlagen, Methoden und Perspektiven der Fehlerdiagnose. Deutscher<br />
Universitaets-Verlag, 1993<br />
[21] Bach, R., Niggemann, O., Winterling, P., Zeller, V.: Die Zuverlaessigkeit der<br />
Q-Faktor-Messung bei beliebigen Signalstoerungen. In: ITG Fachtagung<br />
Photonische Netze, 2003<br />
[22] Zhan, Y., Zeng, X., Liu, M.: Fault diagnosis of marine main engine shaft using<br />
support vector machines. pages 1 –5, apr. 2008<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
49
HAUPTBEITRAG<br />
sichtgestützte Assistenz in sicherheitskritischen Arbeitsumgebungen<br />
anzubieten.<br />
Grundlegende Perzeptionskomponenten sind die<br />
Personenlokalisierung sowie Personenidentifikation,<br />
Erfassung der Körperhaltung einschließlich<br />
Gesten sowie das<br />
Nachvollziehen der visuellen Aufmerksamkeit<br />
von Personen.<br />
Die durch die Sensorauswertung gewonnene Information<br />
wird dazu genutzt, die maschinelle Umgebung<br />
aufmerksam gegenüber den menschlichen Handlungen<br />
und Absichten zu machen, um den Personen dann bei<br />
ihrer Zusammenarbeit sowie bei der Interaktion mit<br />
dem assistierenden System selbst zu assistieren. Basierend<br />
auf Tracking- und Identifikationsergebnissen kann<br />
eine solche aufmerksame Umgebung damit personalisierte<br />
Arbeitsplätze genau dort anzuzeigen, wo sich die<br />
jeweiligen Benutzer befinden. Durch das Wissen, wer<br />
sich wo aufhält, ist es darüber hinaus möglich, den<br />
entsprechenden Benutzern gezielt Nachrichten an ihren<br />
aktuellen Positionen zu übermitteln, zum Beispiel<br />
an einem nahegelegenen Display.<br />
Die vollständige Erfassung der Körperhaltung erlaubt<br />
es, Zeige- und Handgesten zu erkennen, die direkt<br />
zur Interaktion mit den angezeigten Arbeitsplätzen<br />
beziehungsweise mit den dort zu bearbeitenden<br />
Objekten genutzt werden können, zum Beispiel beim<br />
display-übergreifenden Arbeiten. Auch manuelle<br />
Montagetätigkeiten werden damit für ein System verständlich,<br />
ebenso wie eine natürliche, gestenbasierte<br />
Interaktion mit Robotern und Maschinen, beispielsweise<br />
[66, 67].<br />
Vervollständigt wird dieses Wissen über die Beobachtung<br />
der Aufmerksamkeitszuwendung der jewei-<br />
REFERENZEN<br />
[23] Z. Jiajia, P. Hongbin, H. Huixian, and L. Shasha. Electric power transformer<br />
fault diagnosis using ols based radial basis function neural network.<br />
pages 1 –4, apr. 2008<br />
[24] H. Li, B. Yin, N. Li, and J. Guo. Research of fault diagnosis method of<br />
analog circuit based on improved support vector machines. volume 1,<br />
pages 494 –497, may. 2010<br />
[25] Struss, P.: Fundamentals of Model-Based Diagnosis of Dynamic Systems.<br />
In Proceedings of the 15th International Joint Conference on Artificial<br />
Intelligence, Nagoya, Japan, 1997<br />
[26] Frey, C.: Diagnosis and monitoring of complex industrial processes based<br />
on self-organizing maps and watershed transformations. In IEEE<br />
International Conference on Computational Intelligence for Measurement<br />
Systems and Applications, 2008<br />
[27] Isermann, R.: Model-based fault detection and diagnosis - status and<br />
applications. In 16th IFAC Symposium on Automatic Control in Aerospace,<br />
St. Petersbug, Russia, 2004<br />
[28] Christiansen, L., Fay, A., Opgenoorth, B., Neidig, J.: Improved Diagnosis<br />
by Combining Structural and Process Knowledge. IEEE Conference on<br />
Emerging Technologies & Factory Automation, 16, 2011, pp. 1-8<br />
[29] Dvorak, D.: Process monitoring and diagnosis. IEEE Expert, 1991<br />
[30] Struss, P., Ertl, B.: Diagnosis of bottling plants - first success<br />
and challenges. In: 20th International Workshop on Principles of<br />
Diagnosis, 2006<br />
[31] Behrens, M., Provan, G., Boubekeur, M., Mady, A.: Model-Driven Diagnostics<br />
Generation for Industrial Automation. Industrial Informatics, 2009.<br />
INDIN 2009. 7th IEEE International Conference on, 2009, pp. 708 –714<br />
[32] Ferracuti, F., Giantomassi, A., Longhi, S.: Multi-Scale PCA based fault<br />
diagnosis on a paper mill plant. IEEE ETFA 2011<br />
[33] Zaied, R., Abhary, K.: A Design of an Intelligent Maintenance Integrated<br />
System into Manufacturing Systems. IEEE International Conference on<br />
Industrial Technology, 2009, pp. 1-6<br />
[34] Bildmayer, R.: Logistischer Leitstand. In: GI Jahrestagung (2),<br />
2007, S. 353-361<br />
[35] Bratukhin, A., Sauter, Th.: Bridging the gap between centralized and<br />
distributed manufacturing execution planning. In: Proceedings of: IEEE<br />
International Conference on Emerging Technologies and Factory<br />
Automation, 13.-16. September 2010, Bilbao, Spanien, 2010<br />
[36] Grund, M.: Hyrise: A main memory hybrid database storage engine.<br />
Dissertation an der Mathematisch-Naturwissenschaftliche<br />
Fakultät, Universität Potsdam, 2012<br />
[37] Kletti, J.: MES-Futurologie – Die europäische Antwort auf die<br />
Globalisierung. MES Wissen Kompakt 2010, S. 10-12, 2010<br />
[38] Münnemann, A.: Die Schnittstelle PLS/MES – Erfahrungen und<br />
Herausforderungen. In: VDI-Berichte 2092, AUTOMATION 2010,<br />
ohne Seiten<br />
[39] Frey, C: Monitoring of complex industrial processes based on<br />
self-organizing maps and watershed transformations. In: IEEE<br />
International Conference on Industrial Technology, ICIT 2012:<br />
Athens, Greece, 19-21 March, 2012 New York, NY: IEEE, 2012<br />
[40] Oliver Niggemann, Benno Stein, Asmir Vodencarevic, Alexander<br />
Maier, and Hans Kleine Büning. Learning behavior models for<br />
hybrid timed sys- tems. In Twenty-Sixth Conference on Artificial<br />
Intelligence (AAAI-12), pages 1083–1090, Toronto, Ontario,<br />
Canada, 2012<br />
[41] Bauernhansl, Th. (Hrsg.): Virtual Fort Knox. Abschlussbericht,<br />
Stuttgart: Juni 2013<br />
[42] Enste, U., Mahnke, W.: OPC Unified Architecture - Die nächste<br />
Stufe der Interoperabilität. at – Automatisierungstechnik<br />
59 (2011) 7<br />
[43] Faltinski, S. et.al.: Detecting anomalous energy consumptions in<br />
distributed manufacturing systems. In: 9th IEEE International<br />
Conference on Industrial Informatics (INDIN), 2012, S. 358 – 363<br />
[44] Chandola, K, Banerjee, L., Kumar, M.: Anomaly Detection for<br />
Discrete Sequences: A Survey. In: IEEE Transactions on Knowledge<br />
and Data Engineering 24 (2012), S. 823–839<br />
[45] Schleipen, M.: Adaptivität und semantische Interoperabilität für<br />
Manufacturing Execution Systeme (MES)“, Karlsruher Schriften<br />
zur Anthropomatik, 2012<br />
[46] Pfrommer, J., Schleipen, M., Beyerer, J.: Fähigkeiten adaptiver<br />
Produktionsanlagen. <strong>atp</strong> <strong>edition</strong> 55 (11), Ausgabe 11/2013, Seite 42-49<br />
50<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
ligen Person, die dem System mitteilt, worauf sie sich<br />
konzentriert, worauf sie achtet und mit wem oder was<br />
sie interagieren möchte. Nicht nur Assistenzsysteme<br />
profitieren hiervon, weil sie damit nachvollziehen können,<br />
ob der Benutzer zum Beispiel angezeigte Meldungen<br />
oder Information bereits wahrgenommen hat;<br />
ebenso Sicherheitssysteme können davon Gebrauch<br />
machen, indem sie beobachten und reagieren können,<br />
wann Notfallmechanismen ausgelöst werden müssen,<br />
zum Beispiel weil der Benutzer sich unaufmerksam im<br />
Umgang mit einer Maschine verhält.<br />
Aktuelle konkrete Einsatzfälle in der Fertigung sind<br />
die gestenbasierte Interaktion in der Qualitätssicherung<br />
[57], die sichere Interaktion von Menschen und Industrierobotern<br />
ohne Sicherheitskäfige oder manuelle<br />
Montagearbeitsplätze, die Montageabläufe lernen und<br />
die Mitarbeiter darin unterstützen, die Werkstücke korrekt<br />
zu fügen und die richtigen Teile zu greifen.<br />
2.6 Von der digitalen Fabrik ins Laufzeitsystem<br />
Aktuelle Entwicklungen deuten darauf hin, dass sich<br />
der Prozess der Planung und Inbetriebnahme einer Fabrik,<br />
ihrer Maschinen und Anlagen und deren Komponenten<br />
in Zukunft grundlegend verändern wird: Anlagen<br />
werden aus mechatronischen Komponenten zusammengebaut,<br />
die durch (3D-)Geometrie, Kinematik und<br />
Logik, das heißt Teilen von Steuerungsprogrammen,<br />
gebildet werden [58, 59]. Diese intelligenten Komponenten<br />
kennen ihre Fähigkeiten und wissen, in welche<br />
Anlagen sie eingebaut werden können. Gegebenenfalls<br />
ändern sie Konfigurationseinstellungen selbständig,<br />
um sich an die Fertigungsaufgabe und an die Anlage,<br />
in die sie eingebaut werden, anpassen zu können. Aktuelle<br />
Entwicklungen bei selbstkonfigurierenden Werkzeugmaschinen<br />
sind in [60, 61] beschrieben. Die dort<br />
erarbeiteten Ergebnisse befinden sich jedoch noch im<br />
[47] Schlütter, M., Epple, U., Edelmann, T.: Dienstesysteme für die<br />
Leittechnik — Ein Einblick. In: VDI-Berichte 2067, Automation<br />
2009: Fit for Efficiency, Kurzfassung: S. 21-24, Langfassung auf<br />
beiliegender CD. Düsseldorf, VDI Verlag, 2009<br />
[48] Ricken, M., Vogel-Heuser, B.: Engineering von Manufacturing<br />
Execution Systems. In: SPS/IPC Drives Kongress, Nürnberg,<br />
24.-26.11.2009<br />
[49] Ricken, M., Vogel-Heuser, B.: Modeling of Manufacturing<br />
Execution Systems: an interdisciplinary challenge. In:<br />
Proceedings of: IEEE International Conference on Emerging<br />
Technologies and Factory Automation, 13.-16. September<br />
2010, Bilbao, Spanien, 2010<br />
[50] Drath, R., Lüder, A., Peschke, J., Hundt, L.: AutomationML<br />
- the glue for seamless automation engineering. In:<br />
International Conference on Emerging Technologies and<br />
Factory Automation (ETFA), S. 616-623, 2008<br />
[51] Brecher, Ch. (Hrsg.): Integrative Produktionstechnik für<br />
Hochlohnländer, Springer-Verlag, 2011<br />
[52] ISO/TS 15926-8:2011 Industrial automation systems and<br />
integration—Integration of life-cycle data for process plants<br />
including oil and gas production facilities—Part 8: Web<br />
Ontology Language (OWL) implementation, 2011<br />
[53] Rezk, M., Nutt, W.: Combining Production Systems and<br />
Ontologies. RR 2011, S. 287-293, 2011<br />
[54] Imtiaz, J., Jasperneite, J.: Scalability of OPC-UA down to the<br />
Chip Level Enables „Internet of Things“. In: 11th International<br />
IEEE Conference on Industrial Informatics 2013 Bochum,<br />
Germany, Jul 2013<br />
[55] its-OWL Spitzenclusterprojekt Intelligente Vernetzung,<br />
http://www.its-owl.de/technologiecluster/projekte/QP_Intelligente_Vernetzung.php,<br />
abgerufen am 28.7.2013<br />
[56] Shrestha, G. M., Jasperneite, J.: Performance Evaluation of<br />
Cellular Communication Systems for M2M Communication in<br />
Smart Grid Applications. In: Computer Networks - CN2012.<br />
Szczyrk, POLAND, Jun 2012<br />
[57] Schick, A., Sauer, O.: Gestenbasierte Qualitätskontrolle - Intuitive Mensch-<br />
Maschine-Interaktion in der Industrie. wt online, zur Veröffentlichung<br />
eingereicht<br />
[58] Prinz, J., et.al: Beschreibung mechatronischer Objekte durch Merkmale.<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong> 7-8/2011, S. 62-69<br />
[59] Wascher, F., Kayser, K.-H., Würslin, R.: Softwareunterstützte mechatronische<br />
Entwicklung im Maschinen- und Anlagenbau. In: Tagungsband zum 8.<br />
Fachwissenschaftliches Kolloquium für Angewandte Automatisierungstechnik<br />
in Lehre und Entwicklung an Fachhochschulen, Göppingen 2011, Seite 121-131<br />
[60] Mauderer, M.: Ein Beitrag zur Planung und Entwicklung von rekonfigurierbaren<br />
mechatronischen Systemen am Beispiel von starren Fertigungslinien. iwb<br />
Forschungsbericht Nr. 250, München: Herbert Utz-Verlag, 2011<br />
[61] Kircher, Ch.: Selbstadaptierende NC-Steuerung für rekonfigurierbare<br />
Werkzeugmaschinen. Berichte aus dem Institut für Steuerungstechnik der<br />
Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen der Universität<br />
Stuttgart, Nr. 185, Heimsheim: Jost-Jetter-Verlag, 2011<br />
[62] Diedrich, Ch., Lüder, A., Hundt, L.: Bedeutung der Interoperabilität bei<br />
Entwurf und Nutzung von automatisierten Produktionssystemen. at – Automatisierungstechnik<br />
59 (2011) 7, S. 426-438<br />
[63] John, D., Jasperneite, J.: Interoperabilität auf Feldebene. at – Automatisierungstechnik<br />
59 (2011) 7, S. 406-411<br />
[64] Sauer, O.: Automated engineering of Manufacturing Execution Systems – a<br />
contribution to “adaptivity” in manufacturing companies. In: Bernard, A.:<br />
Proceedings of DET2008, 5th International Conference on Digital<br />
Enterprise Technology, Nantes, France, 22-24 October 2008, pp. 181-191.<br />
Paris: Éditions Publibook, 2010<br />
[65] Fraunhofer-Gesellschaft: Internet der Dienste. weiter.vorn Fraunhofer-<br />
Magazin 1.12 Beilage THESEUS. http://www.fraunhofer.de/content/dam/<br />
zv/de/publikationen/Magazin/2012/1-2012_THESEUS/THESEUS.pdf.<br />
Letzter Aufruf: 24.07.2013<br />
[66] Dose, S.; Dillmann, R.: Eine intuitive Mensch-Maschine-Schnittstelle für die<br />
automatisierte Kleinserienmontage. In: VDI-Bericht 2171, VDI-Verlag,<br />
Düsseldorf 2012, S. 271-274<br />
[67] J. Krüger, T. K. Lien, A. Verl: Cooperation of human and machines in assembly<br />
lines. In: CIRP Annals Manufacturing Technology. 58 (2009), No. 2, p. 628-646<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
51
HAUPTBEITRAG<br />
Stadium der Grundlagenforschung. Die Integration von<br />
Feldgeräten in Automatisierungssysteme über Plugand-work<br />
wird unter anderem in [62, 63] beschrieben.<br />
Eine Selbstkonfiguration (Plug-and-work) von Anlagen<br />
und Automation verkürzt Inbetriebnahme- und Umbauphasen<br />
von Anlagen signifikant. Aufwendige manuelle<br />
Engineering-Schritte entfallen, zum Beispiel ein<br />
Umschreiben von Software. Aktuell arbeiten die Autoren<br />
im Rahmen eines Projekts daran, durchgängige und<br />
sichere Plug-and-work-Technologien, basierend auf<br />
existierenden Standards von der Feldebene bis zum<br />
MES zu entwickeln (siehe Bild 3).<br />
Dabei ist es das Ziel, auf existierenden Standards<br />
basierende Methoden und Werkzeuge sowie Konzepte<br />
für Informations- und Softwarearchitekturen zu erarbeiten,<br />
die eine durchgängige, konsistente und gesicherte<br />
Datenverarbeitung bei Änderungen in einer der<br />
beteiligten Hierarchieebenen der Fertigung an die<br />
anderen Teilnehmer der Fabrik ermöglichen, zum Beispiel<br />
Feldgeräte, Maschinen und Anlagen, IT-Systeme.<br />
Dazu werden Eigenschaften und Fähigkeiten direkt<br />
auf den Komponenten gespeichert. Parallel zur physischen<br />
Integration stehen sie damit über eine Schnittstelle<br />
direkt in der Steuerung zur Verfügung. Die Komponentenhersteller<br />
ermitteln vorab die hierzu benötigte<br />
Information und hinterlegen sie auf den Bauteilen.<br />
Durch die physische und informelle Integration wird<br />
eine Zeitersparnis von rund 20 % bei Erstinbetriebnahme,<br />
Instandhaltungstätigkeiten und Änderungen<br />
der Produktion möglich. Noch höhere Potenziale erwarten<br />
die Autoren, wenn sich die Konfigurationsaufwendungen<br />
für überlagerte produktionsnahe IT-Systeme<br />
(MES) reduzieren lassen. Grund für diese bereits<br />
anhand von Demonstratoren nachgewiesene Abschät-<br />
AUTOREN<br />
Dipl.-Ing. CHRISTIAN FREY (geb. 1968) leitet die<br />
Forschungsgruppe Multi-Sensorsysteme im Fraunhofer<br />
IOSB. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in<br />
der Entwicklung von datengetriebenen lernfähigen<br />
Methoden für die Überwachung von komplexen<br />
industriellen Produktionsprozessen.<br />
Fraunhofer IOSB,<br />
Fraunhofer Straße 1, D-76131 Karlsruhe,<br />
E-Mail: christian.frey@iosb.fraunhofer.de<br />
Dr.-Ing. MICHAEL HEIZMANN (geb. 1971) leitet die Abteilung<br />
Mess-, Regelungs- und Diagnosesysteme (MRD) im<br />
Fraunhofer IOSB. Sein derzeitiges Forschungsinteresse<br />
liegt in den Bereichen Mess-, Regelungs- und Automatisierungstechnik,<br />
darin besonders <strong>automatisch</strong>e Sichtprüfung<br />
und Bildverarbeitung sowie Bild- und Informationsfusion.<br />
Fraunhofer IOSB,<br />
Fraunhofer Straße 1, D-76131 Karlsruhe,<br />
E-Mail: michael.heizmann@iosb.fraunhofer.de<br />
Prof. Dr.-Ing. JÜRGEN JASPERNEITE (geb. 1964) leitet in<br />
Personalunion das Fraunhofer IOSB-INA in Lemgo und<br />
das Institut für industrielle Informationstechnik (inIT)<br />
der Hochschule Ostwestfalen-Lippe. Sein derzeitiges<br />
Forschungsinteresse liegt im Bereich IKT-basierter<br />
Automatisierungstechnologien.<br />
Fraunhofer-Anwendungszentrum<br />
Industrial Automation (IOSB-INA),<br />
Langenbruch 6, D-32657 Lemgo,<br />
Tel. +49 (0) 5261 70 25 72,<br />
E-Mail: juergen.jasperneite@iosb-ina.fraunhofer.de<br />
Prof. Dr. rer.nat. OLIVER NIGGEMANN (geb. 1971) ist<br />
stellvertretender Leiter des Fraunhofer IOSB-INA und<br />
Professor an der Hochschule Ostwestfalen-Lippe. Seit<br />
2008 ist er Vorstandsmitglied des Instituts für industrielle<br />
Informationstechnik (inIT). Sein derzeitiges Forschungsinteresse<br />
liegt im Bereich der intelligenten<br />
Automationssysteme.<br />
Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation (IOSB-INA),<br />
Langenbruch 6, D-32657 Lemgo,<br />
Tel. +49 (0) 5261 702 59 90,<br />
E-Mail: oliver.niggemann@iosb-ina.fraunhofer.de<br />
Dr.-Ing. OLAF SAUER (geb. 1963) studierte an der Universität<br />
Karlsruhe Wirtschaftsingenieurwesen. Nach beruflichen<br />
Stationen in Industrie und Beratung arbeitet er seit<br />
2004 am Fraunhofer IOSB. Er ist Lehrbeauftragter am<br />
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Vorsitzender<br />
des Fachbereichs Informationstechnik des VDI sowie<br />
Mitglied des Vorstandes der Wirtschaftsstiftung Südwest.<br />
Fraunhofer IOSB,<br />
Fraunhofer Straße 1, D-76131 Karlsruhe,<br />
Tel. +49 (0) 721 609 14 77, E-Mail: olaf.sauer@iosb.fraunhofer.de<br />
Dr.-Ing. MIRIAM SCHLEIPEN (geb. 1983) arbeitet seit 2005<br />
am Fraunhofer IOSB. Sie leitet die Gruppe Leitsysteme<br />
und Anlagenmodellierung. Ihr Hauptinteresse gilt<br />
aktuell der Adaptivität und Interoperabilität von Komponenten<br />
und Systemen in Produktion.<br />
Fraunhofer IOSB,<br />
Fraunhofer Straße 1, D-76131 Karlsruhe,<br />
E-Mail: miriam.schleipen@iosb.fraunhofer.de<br />
52<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
zung [64] ist, dass viele der Daten, die zur Konfiguration<br />
eines MES benötigt werden, in den vorgelagerten<br />
Engineering-Phasen bereits beschrieben und in eigens<br />
dafür genutzten IT-Systemen hinterlegt sind (digitale<br />
Fabrik). Dabei sind Sicherheitsmechanismen, wie Authentifizierung<br />
und Autorisierung (Rechteverwaltung),<br />
in die Architektur von CPS-Systemen von vornherein<br />
zu integrieren: Über die Werkzeuge und Entwicklungsumgebungen,<br />
die beispielsweise AutomationML-kompatible<br />
Objekte erzeugen, ist sichergestellt,<br />
dass sensible Daten im frühestmöglichen Stadium<br />
gegen Angriffe durch Abhören und Modifikation geschützt<br />
sind. Dafür werden standardisierte Security-<br />
Mechanismen wie Verschlüsselung, Signieren von<br />
Daten sowie Authentifizieren von Datenobjekten und<br />
Steuerungskomponenten eingesetzt, damit sich nur<br />
autorisierte Komponenten in das Produktionssystem<br />
Dr.-Ing. THOMAS USLÄNDER (geb. 1961) leitet<br />
die Abteilung Informationsmanagement und<br />
Leittechnik (ILT) im Fraunhofer IOSB. Sein<br />
Forschungsinteresse liegt im Bereich der<br />
Anforderungsanalyse und der Architekturkonzeption<br />
von offenen, serviceorientierten<br />
Informations-, Leit- und Testsystemen auf der<br />
Grundlage internationaler IT-Standards. Er ist<br />
Mitglied des VDI/VDE-GMA Fachausschuss<br />
7.21 Industrie 4.0 – Begriffe, Referenzmodelle,<br />
Architekturkonzepte.<br />
Fraunhofer IOSB,<br />
Fraunhofer Straße 1, D-76131 Karlsruhe,<br />
E-Mail: thomas.uslaender@iosb.fraunhofer.de<br />
Dr.-Ing. MICHAEL VOIT (geb. 1979) leitet die<br />
Forschungsgruppe Perceptional User Interfaces<br />
im Fraunhofer IOSB. Die Gruppe konzentriert<br />
sich auf Maschinensehen und Situationsmodellierung,<br />
um innovative Benutzerschnittstellen<br />
und intelligente Räume zu ermöglichen.<br />
Fraunhofer Institut für Optronik,<br />
Systemtechnik und Bildauswertung IOSB,<br />
Fraunhofer Straße 1, D-76131 Karlsruhe,<br />
E-Mail: michael.voit@iosb.fraunhofer.de<br />
einklinken können. Dazu erhalten Komponenten ein<br />
Zertifikat und die Kommunikation der Konfigurationsdaten<br />
wird verschlüsselt.<br />
FAZIT UND FORSCHUNGSBEDARF<br />
Neben den im Maschinenbau heute existenten Innovationskompetenzen<br />
werden in der Industrie 4.0 neue<br />
Kompetenzen in der Softwareentwicklung erforderlich,<br />
zum Beispiel das Denken in Diensten mit klar definierten<br />
technischen und organisatorischen Schnittstellen.<br />
Ziel weiterer Forschungsarbeiten muss es daher<br />
sein, Strategien und Instrumente zu entwickeln, die<br />
Hersteller von automatisierten Anlagen und Maschinen<br />
beziehungsweise Komponenten dabei unterstützen,<br />
ihre Innovationsprozesse so umzubauen, dass sie auf<br />
Software-Kompetenzen zugreifen können. Erst dann<br />
können sie – basierend auf den technischen Entwicklungen<br />
– neuartige Dienstleistungsangebote und Geschäftsmodelle<br />
im Sinne des Internets der Dienste [65]<br />
konzipieren.<br />
Die in der Automation eingesetzten Technologien<br />
werden zunehmend durch die Möglichkeiten der Informatik<br />
und der Informations- und Kommunikationstechnologien<br />
bestimmt. Viele dieser Schlüsseltechnologien<br />
kommen aus den USA oder Asien. Für Deutschland<br />
gilt es, das Potenzial an der Schnittstelle zwischen<br />
IKT-Kompetenz und produkt- und prozessspezifischem<br />
Know-how zu heben: Ingenieure, Informatiker und Automatisierungsspezialisten<br />
müssen stärker als bisher<br />
zusammenarbeiten.<br />
Industrie 4.0 ist ein strategisches Rahmenprogramm,<br />
um die zunehmende Informatisierung in der produzierenden<br />
Industrie zu verankern. Viele Einzeltechnologien<br />
sind schon vorhanden und müssen jetzt industrie-tauglich<br />
zusammengeführt werden – an anderen Stellen besteht<br />
noch Forschungsbedarf; wesentliche Teile davon<br />
sind bereits in den Umsetzungsempfehlungen [4] beschrieben.<br />
Gleichwohl fehlt ein nationaler Fahrplan<br />
(Roadmap), welche Fragestellungen durch welche Stakeholder<br />
in welcher Reihenfolge bearbeitet werden. Laufende,<br />
beziehungsweise anlaufende Förderprojekte müssen<br />
besser miteinander verzahnt werden, um Doppelarbeiten<br />
zu vermeiden und sicherzustellen, dass tatsächlich<br />
offene und praxisrelevante Fragen beantwortet<br />
werden. Zu definierende Kompetenzzentren würden<br />
dafür sorgen, dass sich F&E-Einrichtungen und Institute<br />
auf bestimmte Themen fokussieren, statt wie heute immer<br />
weiter zu diversifizieren. Diese Industrie 4.0-Zentren<br />
eignen sich vor allem für gemeinsame F&E-Arbeiten von<br />
Forschungseinrichtungen und Unternehmen. Auch Demonstrationsanlagen<br />
wie die verteilte Demonstrationsplattform<br />
MyJoghurt, siehe http://www.ais.mw.tum.de/<br />
de/i40-demonstrator-myjoghurt/, bieten den Nutzen,<br />
Industrie 4.0-Technologien zu erproben und zu präsentieren.<br />
MANUSKRIPTEINGANG<br />
08.08.2013<br />
Im Peer-Review-Verfahren begutachtet<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
53
HAUPTBEITRAG<br />
Intelligente Assistenzsysteme<br />
für die Automation<br />
Menschen bei der Prozessführung besser unterstützen<br />
Die immer größeren Datenmengen, die in Automatisierungssystemen anfallen, führen<br />
zu einer Überforderung des Menschen bei der Prozessführung und -optimierung.<br />
Eine Möglichkeit, den Anwender bei diesen Aufgaben zu unterstützen, ist es, intelligente<br />
Assistenzsysteme einzusetzen, die die Prozessabläufe <strong>automatisch</strong> überwachen<br />
und optimieren. Der Beitrag zeigt am Beispiel der am Fraunhofer IOSB-INA<br />
entwickelten Toolbox proKNOWS, wie sich solche Assistenzsysteme bereits heute<br />
in einem heterogenen industriellen Umfeld realisieren lassen.<br />
SCHLAGWÖRTER Intelligente technische Systeme / Optimierung / Diagnose<br />
Intelligent Assistance Systems for Automation –<br />
User Support for Process Control<br />
The increasing amount of data in industrial automation systems causes excessive<br />
demands of the user with respect to process control and optimization. A possibility<br />
to cope with these challenges consists in the application of intelligent assistance<br />
systems, which allow for automatic anomaly diagnosis, process monitoring and<br />
optimization. It is shown – by means of the toolbox proKNOWS, which has been<br />
developed at Fraunhofer IOSB-INA – how these assistance systems can be realized<br />
in a heterogenous industrial environment.<br />
KEYWORDS intelligent technical systems / optimization / diagnosis<br />
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STEFAN WINDMANN, OLIVER NIGGEMANN, Fraunhofer IOSB-INA<br />
Durch die steigende Leistungsfähigkeit kostengünstiger<br />
Geräte und die Anforderungen der<br />
Produktionstechnik entstehen verteilte Automatisierungssysteme<br />
mit zunehmender<br />
Komplexität. Als Konsequenz fallen immer<br />
größere Datenmengen in industriellen Verarbeitungsprozessen<br />
an [1], die analysiert und bei der Prozessführung<br />
berücksichtigt werden müssen. Daraus ergeben<br />
sich immer höhere Anforderungen an die Datenerfassung,<br />
die Prozessüberwachung, die Fehlererkennung<br />
und an die Analyse der Fehlerursachen. Eine Möglichkeit,<br />
den Anwender bei diesen Aufgaben zu entlasten,<br />
ist die Verwendung neuer Assistenzsysteme, die das<br />
Anlagenpersonal bei der Prozessführung und -überwachung<br />
in industriellen Anwendungen unterstützen.<br />
Zwei typische Anwendungsfälle solcher Assistenzsysteme<br />
sind in Bild 1 skizziert. Der erste betrifft die<br />
Erkennung und Diagnose von Anomalien. Es soll erkannt<br />
werden, wenn das Systemverhalten vom Normalverhalten<br />
abweicht (beispielsweise zu viel oder zu wenig<br />
Schüttgut in einem Behälter). Darüber hinaus sollen<br />
die Ursachen für solche Anomalien (wie Fehler bei der<br />
Abfüllung oder Verstopfungen) diagnostiziert werden.<br />
Der zweite Anwendungsfall besteht in der <strong>automatisch</strong>en<br />
Optimierung des Systemverhaltens hinsichtlich<br />
einer gegebenen Kostenfunktion. Zum Beispiel soll<br />
die Verlustleistung eines Antriebssystems bei vorgegebenen<br />
Randbedingungen hinsichtlich des Bewegungsablaufs<br />
minimiert werden.<br />
Heutige Assistenzsysteme lassen sich wie folgt unterteilen:<br />
Assistenzsysteme auf der Basis universell einsetzbarer<br />
Statistik- oder Data-Mining-Werkzeuge<br />
Komplettlösungen zur Datenerfassung und -analyse<br />
branchenspezifische Speziallösungen.<br />
Beispiele für Data-Mining-Werkzeuge sind Weka (Waikato<br />
Environment for Knowledge Analysis) [2] und<br />
RapidMiner [3]. Weka ist ein frei verfügbares Data-<br />
Mining-Werkzeug, das neben Vorverarbeitungsmethoden<br />
und Methoden zur Cluster- und Assoziationsanalyse<br />
vielfältige Möglichkeiten zur Klassifikation bietet.<br />
Die integrierte Entwicklungsumgebung RapidMiner<br />
ermöglicht es, Data-Mining-Prozesse grafisch zu beschreiben.<br />
In RapidMiner sind Verfahren für die Vorverarbeitung,<br />
das maschinelle Lernen und das Data-<br />
Mining, die Zeitreihenanalyse und die Visualisierung<br />
verfügbar. Darüber hinaus können die Lernalgorithmen<br />
aus Weka eingebunden werden. Beispiele für Statistikpakete<br />
sind R [4] und die Statistics Toolbox von<br />
Matlab. Beide Pakete bieten viele Möglichkeiten zur<br />
statistischen Prozessanalyse, wie beispielsweise Varianzanalysen<br />
(ANOVA), Regressionsverfahren oder statistische<br />
Zeitreihenanalysen.<br />
Verbreitete Lösungen zur Datenerfassung und -analyse<br />
im industriellen Kontext sind SAS Quality Lifecycle<br />
Analysis [5] und SPSS von IBM [6]. Diese Lösungen<br />
ermöglichen es, mittels leistungsstarker Prognoseverfahren,<br />
Qualitätsmängel und aufkommende<br />
Probleme in Produktionsprozessen frühzeitig zu erkennen<br />
und den Anwender <strong>automatisch</strong> zu benachrichtigen.<br />
Sie bieten darüber hinaus umfangreiche<br />
Möglichkeiten, um große Datenmengen zusammenzuführen<br />
und zu bereinigen. Die beschriebenen Ansätze<br />
haben zwar einen beachtlichen Funktionsumfang,<br />
sind für unerfahrene Anwender aber nicht immer<br />
leicht zu bedienen, da viele Parameter – wie Schwellwerte<br />
für <strong>automatisch</strong>e Warnfunktionen – manuell<br />
konfiguriert werden müssen.<br />
Darüber hinaus existieren Speziallösungen, die auf<br />
spezielle Anwendungsfelder zugeschnitten sind. Siemens<br />
bietet mit Siplus CMS [7] Condition-Monitoring-<br />
Lösungen für Motoren, Generatoren, Lüfter, Pumpen<br />
und so weiter an, die einfach in bestehende Automatisierungssysteme<br />
von Siemens integriert werden können.<br />
Condition-Monitoring-Module von B&R, wie das<br />
CM4810 [8], ermöglichen eine lokale Zustandsüberwachung<br />
auf Steuerungsebene. Eine Lösung für die Prozessüberwachung<br />
im Bereich der chemischen Industrie<br />
ist beispielsweise die Software PUMon [9] (process unit<br />
monitoring) von Bayer. PUMon verwendet selbstorganisierende<br />
Karten (SOM) zur Prozessüberwachung. Das<br />
sind Modelle für werte-kontinuierliche Prozesse, die<br />
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HAUPTBEITRAG<br />
aus fehlerfreien Prozessabläufen gelernt werden können.<br />
In Hinsicht auf die in PUMon eingesetzten Algorithmen,<br />
die am Fraunhofer IOSB im Rahmen der<br />
ProDaMi-Suite [10] entwickelt worden sind, gibt es bereits<br />
Ansätze für eine Generalisierung auf andere Anwendungsfelder,<br />
wie beispielsweise die Überwachung<br />
von Windkraftanlagen.<br />
Bei den beschriebenen Assistenzsystemen ist ein<br />
Zielkonflikt zwischen der Breite der Einsatzmöglichkeiten<br />
und dem Konfigurationsaufwand zu beobachten.<br />
Eine große Flexibilität in den Einsatzmöglichkeiten<br />
wird in der Regel mit hohem manuellen Engineering-<br />
Aufwand erkauft. Eine Möglichkeit, diese Lücke zu<br />
schließen, sind selbstlernende Assistenzsysteme, die<br />
sich aufgrund ihrer Lernfähigkeit ohne großen Konfigurationsaufwand<br />
in bestehende Automatisierungssysteme<br />
integrieren lassen.<br />
Am Fraunhofer IOSB-INA wird mit der Toolbox pro-<br />
KNOWS ein solches Assistenzsystem entwickelt, das<br />
durch die Beobachtung industrieller Prozesse Zusammenhänge<br />
lernt und so Fehler, Anomalien und Optimierungsbedarf<br />
<strong>automatisch</strong> erkennt (siehe Bild 2). Im<br />
Beitrag werden Aspekte intelligenter Assistenzsysteme<br />
am Beispiel dieser Toolbox aufgezeigt. Die einfache Integration<br />
eines Assistenzsystems in heterogene industrielle<br />
Automatisierungssysteme erfordert eine geeignete<br />
Systemschnittstelle zur Datenerfassung und zur<br />
Manipulation der Prozessabläufe.<br />
1. DATENERFASSUNG<br />
Die betrachteten Assistenzfunktionen arbeiten auf der<br />
Grundlage von Prozessdaten, die über die Systemschnittstelle<br />
des in Bild 2 dargestellten Assistenzsystems<br />
erfasst werden. In industriellen Verarbeitungsprozessen<br />
steigt die Menge verfügbarer Prozessdaten<br />
ständig an, da die Produkte und damit die Verarbeitungssysteme<br />
komplexer werden [1]. Die Daten fallen<br />
in verschiedenen Ebenen und Subsystemen an, wie<br />
beispielsweise Manufacturing Execution System<br />
(MES), Supervisory Control and Data Acquisition<br />
(SCADA) oder Enterprise-Resource-Planning-Systemen<br />
(ERP).<br />
Bislang existiert kein einheitlicher Datenerfassungsansatz,<br />
der einen universellen Einsatz der betrachteten<br />
Assistenzsysteme ermöglicht. Eine mögliche Herangehensweise<br />
an diese Problematik besteht darin,<br />
die heterogenen Netzwerke und Komponenten, die in<br />
der Automatisierungstechnik verwendet werden, über<br />
OPC UA an eine zentrale Infrastruktur anzubinden.<br />
Eine Alternative stellt Device Profile for Webservices<br />
(DPWS) dar [12]. OPC UA verfügt jedoch über ein flexibleres<br />
Informationsmodell und erfordert weniger<br />
Overhead, da es direkt auf TCP/IP statt wie DPWS auf<br />
HTTP aufsetzt.<br />
Die Verwendung einer OPC-UA-Schnittstelle zur Datenerfassung<br />
in heterogenen technischen Systemen<br />
zeigt Bild 3. Datenlogger (DL) ermöglichen die Echtzeit-<br />
Datenerfassung in Ethernet- oder drahtlosen Netzwerken<br />
mit verschiedenen Sensoren (S) und Ein-/Ausgabegeräten<br />
(IOD) [13]. Die einzelnen Datenlogger können<br />
entsprechend dem Standard IEEE 1588 zeitlich synchronisiert<br />
werden.<br />
2. DATENGETRIEBENE PROZESSMODELLIERUNG<br />
Eine datengetriebene Prozessmodellierung ermöglicht<br />
es, intelligente Assistenzsysteme flexibel in komplexen<br />
Automatisierungssystemen einzusetzen. In diesem Ansatz<br />
werden, wie in Bild 2 dargestellt, Prozessmodelle<br />
aus den Prozessdaten gelernt und zur Umsetzung der<br />
Prozessüberwachung (Abschnitt 3) und Prozessoptimierung<br />
(Abschnitt 4) verwendet.<br />
Mit steigender Komplexität der Prozesse und der damit<br />
einhergehenden Daten ist die manuelle Erstellung<br />
solcher Prozessmodelle nicht mehr praktikabel und<br />
zudem sehr zeitaufwendig und fehleranfällig. Daher<br />
kommt der Entwicklung robuster Lernverfahren, welche<br />
die Prozessmodelle <strong>automatisch</strong> aus Daten lernen,<br />
eine zunehmende Bedeutung zu.<br />
Beim Modell-Lernen ist das Zusammenspiel kontinuierlicher<br />
und diskreter Prozessgrößen zu berücksichtigen.<br />
So sind in vielen Anwendungen ausgeprägte<br />
Systemzustände, Modes, zu beobachten, die bei Änderungen<br />
diskreter Prozessgrößen (wie Schaltsignalen)<br />
wechseln. Insbesondere das <strong>automatisch</strong>e Lernen der<br />
Prozessmodelle für diskrete Systemanteile ist bislang<br />
wenig erforscht. Ansätze hierzu sind MDI [14] und Alergia<br />
[15]. Darüber hinaus sind neben statischen Zusammenhängen<br />
zwischen Prozessvariablen in der Regel<br />
zeitliche Abhängigkeiten in Betracht zu ziehen. Eine<br />
weitere Problematik besteht darin, neben den Modellparametern<br />
ebenso die Struktur der Prozessmodelle<br />
<strong>automatisch</strong> aus Daten zu lernen.<br />
Das Fraunhofer IOSB-INA entwickelt in Kooperation<br />
mit dem Institut für industrielle Informationstechnik<br />
(inIT) der Hochschule Ostwestfalen-Lippe in Lemgo<br />
Ansätze für diese Problemstellungen [16-18].<br />
Der HyButla-Algorithmus [18] ermöglicht das <strong>automatisch</strong>e<br />
Lernen der Modelle hybrider industrieller<br />
Prozesse aus Prozessdaten. Das Funktionsprinzip verdeutlicht<br />
Bild 4. Zunächst wird aus den diskreten Prozessgrößen<br />
ein Präfix-Baum mit den Prozesszuständen<br />
S0, S1, … erzeugt, in dem jeder Pfad von der Wurzel S0<br />
zu einem Blatt (hier: S2‘, S2‘‘, S4, S4‘) einem Prozesszyklus<br />
entspricht. Die Übergänge zwischen den Zuständen<br />
im Präfix-Baum werden jeweils durch Änderungen<br />
diskreter Signale (a, b) ausgelöst. Anschließend werden<br />
ähnliche Zustände des Präfix-Baums entsprechend<br />
einem Ähnlichkeitsmaß (Hoeffding-Bound, siehe [18])<br />
in Bottom-up-Reihenfolge verschmolzen, sodass eine<br />
kompakte Prozessdarstellung in Form eines endlichen<br />
Automaten entsteht.<br />
Die Verläufe kontinuierlicher Prozessgrößen können<br />
unter anderem mit Differenzial- und Differenzengleichungen,<br />
äquivalenten Zustandsraumdarstellungen,<br />
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neuronalen Netzwerken [19] oder selbstorganisierenden<br />
Karten [9] modelliert werden. Um hybride Prozesse zu<br />
beschreiben, ist es möglich, solche Modelle jeweils für<br />
die einzelnen Systemzustände (die Zustände des in<br />
Bild 4 dargestellten Automaten) aus kontinuierlichen<br />
Prozessdaten zu lernen.<br />
3. PROZESSÜBERWACHUNG<br />
Eine zuverlässige Prozessüberwachung ermöglicht es,<br />
Kosten und Risiken zu reduzieren, indem Fehler und<br />
Probleme im Prozessablauf frühzeitig erkannt und Ausfälle<br />
einzelner Komponenten oder im Extremfall ein<br />
a) b)<br />
BILD 1: Assistenzfunktionen:<br />
a) Fehlerdiagnose<br />
b) Prozessoptimierung<br />
Assistenzsystem<br />
Prozessmodell<br />
Diagnose<br />
Visualisierung<br />
Optimierung<br />
Systemschnittstelle<br />
Datenerfassung<br />
Manipulation<br />
Industrieller<br />
Prozess<br />
BILD 2: Intelligentes Assistenzsystem<br />
BILD 3: OPC-UA-Anbindung heterogener technischer Systeme<br />
BILD 4: HyButla-Algorithmus<br />
BILD 5: Modellbasierte<br />
Anomalieerkennung<br />
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57
HAUPTBEITRAG<br />
Produktionsstop der gesamten Anlage vermieden werden.<br />
Diese Assistenzfunktion umfasst die <strong>automatisch</strong>e<br />
Anomalieerkennung und die Visualisierung der Prozessabläufe.<br />
Ansätze zur Erkennung von Anomalien in<br />
den Prozessabläufen werden bereits in [11] ausführlich<br />
untersucht. Im Beitrag werden daher nur modellbasierte<br />
Ansätze zusammenfassend betrachtet.<br />
Modellbasierten Ansätzen zur Anomalieerkennung<br />
liegen – wie auch den anderen im Beitrag beschriebenen<br />
Assistenzfunktionen – Prozessmodelle zugrunde,<br />
die, wie in Abschnitt 2 beschrieben, aus Daten des<br />
Normalverhaltens der Anlagen und Komponenten gelernt<br />
werden können (Phase 1 in Bild 5). Das Prinzip<br />
der modellbasierten Anomalieerkennung während der<br />
Betriebsphase (Phase 2 in Bild 5) besteht in dem Vergleich<br />
des tatsächlichen Anlagenverhaltens mit dem<br />
mittels der gelernten Prozessmodelle prognostizierten<br />
Verhalten. Auf diese Weise können zum einen diskrete<br />
Ereignisse detektiert werden, die mit den gelernten Prozessmodellen<br />
nicht vereinbar sind [16]. Zum anderen<br />
ist es möglich, eine Abweichung des kontinuierlichen<br />
Verhaltens vom prädizierten Prozessverhalten zu erkennen,<br />
wozu sich beispielsweise statistische Tests<br />
einsetzen lassen [17].<br />
Intelligente Assistenzsysteme ermöglichen darüber<br />
hinaus eine übersichtliche Visualisierung der Abläufe<br />
in komplexen Automatisierungssystemen. Das ist notwendig,<br />
da die Verläufe der Prozesssignale aufgrund<br />
der zunehmenden Komplexität industrieller Prozesse<br />
für einen Beobachter immer schwerer zu beurteilen<br />
sind. Prozessmodelle, die – wie in Abschnitt 2 beschrieben<br />
– aus Prozessdaten gelernt werden können,<br />
bilden relevante Prozesseigenschaften ab und abstrahieren<br />
von unwichtiger Information. Beispielsweise<br />
kann eine Automatendarstellung, wie in Bild 4<br />
(rechts), zur Visualisierung der möglichen Systemzustände<br />
und Zustandsübergänge verwendet werden.<br />
Weitere Visualisierungsmöglichkeiten sind zum Beispiel<br />
eine diskrete Zustandscodierung oder eine Datenreduktion<br />
auf Basis einer Hauptachsentransformation<br />
(PCA) [20].<br />
4. PROZESSOPTIMIERUNG<br />
Ein weiteres Anwendungsfeld für intelligente Assistenzsysteme<br />
ist die Selbstoptimierung industrieller<br />
Prozesse. Ziel ist es, die Anlagenleistung und Effizienz<br />
kontinuierlich zu analysieren, zu verbessern und einen<br />
möglichst optimalen Betrieb zu erreichen. Insbesondere<br />
die Optimierung industrieller Automatisierungssysteme<br />
in Hinblick auf einen energieeffizienten Betrieb<br />
wird aufgrund steigender Energiepreise und politischer<br />
Ziele immer bedeutender [1]. Eingriffe in den Prozess<br />
werden in bestehenden Anlagen meist durch manuelles<br />
Abschalten, energieeffiziente Zeitplanung der einzelnen<br />
Produktionsschritte im MES-System oder Regelungen<br />
in 15-Minuten Intervallen durchgeführt [21]. Im<br />
Bereich aktiver Methoden, die eine Echtzeit-Optimierung<br />
in Sekunden- oder Millisekunden-Intervallen<br />
umsetzen, gibt es bislang wenig Forschung, obwohl<br />
viele Anwendungen aufgrund ihrer Prozessdynamik<br />
eine schnelle Anpassung der Prozessparameter an<br />
wechselnde Betriebsbedingungen erfordern. Erste Ansätze<br />
wurden für das Abschalten der Anlage auf der<br />
Basis von Energiedaten [22], für die Reduktion von<br />
Blindleistung [23] und die Energieregelung in Smart<br />
Grids [24] entwickelt.<br />
Ein Lösungsansatz, den das Fraunhofer IOSB-INA<br />
im BMBF-Spitzen-clusterprojekt itsowl-IASI (Intelligente<br />
Antriebssysteme für die Intralogistik) verfolgt,<br />
basiert darauf, prognosefähige Prozessmodelle<br />
zu verwenden, die mit den in Abschnitt 2 beschriebenen<br />
Methoden gelernt werden können. Die Prozessmodelle<br />
ermöglichen es, das zukünftige Prozessverhalten<br />
für verschiedene Parameterkombinationen<br />
vorherzusagen und so die optimalen Prozessparameter<br />
zu finden.<br />
Erste Optimierungsergebnisse liegen in Hinblick auf<br />
das Energie- und Lastmanagement elektrischer Antriebssysteme<br />
vor, die insbesondere in Transport- und<br />
Logistikanwendungen die größten Energieverbraucher<br />
sind. Das zugrundeliegende Optimierungsproblem<br />
zeigt Bild 6 exemplarisch für zwei Antriebe.<br />
Das primäre Optimierungsziel in dieser Anwendung<br />
besteht darin, die Verlustleistungen P V,WR<br />
und P V,Mot<br />
von<br />
Umrichtern und Motoren zu minimieren. Darüber hinaus<br />
soll die Leistung, die in den Zwischenkreis beziehungsweise<br />
in das Netz zurückgespeist wird (das heißt<br />
die Differenz der generatorischen und motorischen<br />
Leistung), minimiert werden. Dabei wird eine Gewichtung<br />
hinsichtlich der überwiegenden Nutzung (Verbrauch<br />
an Bremswiderständen, Rückspeisung ins Netz,<br />
Zwischenspeicherung in Kapazitäten) vorgenommen.<br />
Darüber hinaus sind Randbedingungen bezüglich der<br />
Bewegungsabläufe (Startposition, Endposition, Geschwindigkeitsbegrenzungen)<br />
zu berücksichtigen.<br />
Zur Lösung des Optimierungsproblems wurde ein<br />
Ansatz entwickelt, in dem die einzelnen Antriebsmodelle<br />
mittels einer Modell-Transformation linearisiert<br />
werden. Dadurch ergibt sich ein lineares Optimierungsproblem,<br />
das sich mit Standardmethoden lösen<br />
lässt (zum Beispiel Simplex-Algorithmus oder Innere-<br />
Punkte-Methoden).<br />
Erste experimentelle Ergebnisse für zwei Rollenförderer<br />
mit Antrieben vom Typ MF063-32 der Firma<br />
Lenze und Nennleistungen von jeweils 550 W zeigt<br />
Bild 7. Abgebildet sind die Geschwindigkeit v(t) und<br />
die Position x(t) für jeden der beiden Rollenförderer<br />
als Funktion der Zeit t. Die Bewegungsabläufe der Rollenförderer<br />
wurden für gegebene Start- und Endpositionen<br />
der Werkstücke auf den beiden Förderbändern<br />
und gegebene Randbedingungen bezüglich der Geschwindigkeiten<br />
v(t) optimiert. Wie aus Bild 7 ersichtlich<br />
wird, ergibt sich durch die Optimierung ein Bewegungsprofil,<br />
in dem der erste Antrieb genau während<br />
der Beschleunigungsphase des zweiten Antriebs<br />
abgebremst wird. In diesem Anwendungsfall konnte<br />
58<br />
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BILD 6: Energieaustausch<br />
im Zwischenkreis [25]<br />
v [m/s]<br />
0,5<br />
x [m]<br />
0,7<br />
0<br />
1<br />
2<br />
t [s]<br />
0<br />
1<br />
2<br />
t [s]<br />
BILD 7: Optimierte Bewegungsabläufe für die<br />
Rollenförderer R1 (grün) und R2 (magenta)<br />
© Fraunhofer IOSB 1<br />
a)<br />
b)<br />
BILD 8: Architektur der Toolbox proKNOWS<br />
BILD 9: a) Modul zur Schüttgutverarbeitung<br />
b) Fördersystem<br />
die generatorische Energie des ersten Antriebs durch<br />
die gemeinsame Optimierung beider Antriebsprofile<br />
– bei gleichbleibender Verlustleistung (verglichen mit<br />
der getrennten Optimierung für jeden einzelnen Antrieb)<br />
– vollständig als motorische Energie für den<br />
zweiten Antrieb genutzt werden. Das Verfahren ist auf<br />
eine beliebige Anzahl elektrischer Verbraucher skalierbar.<br />
5. PROZESSÜBERWACHUNG<br />
In der Toolbox proKNOWS, die am Fraunhofer IOSB-INA<br />
entwickelt wird, werden die genannten Erkenntnisse<br />
zusammengeführt und die dargestellten Assistenzfunktionen<br />
dem Anwender in praxistauglicher Form zur Verfügung<br />
gestellt. Der flexible Einsatz eines solchen Assistenzsystems<br />
in einem heterogenen industriellen Umfeld<br />
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HAUPTBEITRAG<br />
erfordert neben Aspekten wie Konfigurierbarkeit, Modularisierbarkeit<br />
und Skalierbarkeit eine einfache Integration<br />
des Assistenzsystems in unterschiedliche Automatisierungssysteme<br />
und die einfache Anbindung anwendungsspezifischer<br />
Benutzungsschnittstellen. Diese<br />
Anforderungen werden in proKNOWS durch die in<br />
Bild 8 skizzierte Software-Architektur realisiert.<br />
Eine einheitliche Systemschnittstelle auf der Basis<br />
von OPC UA ermöglicht, wie in Abschnitt 1 beschrieben,<br />
die Abstraktion der Assistenzfunktionen von heterogenen<br />
Netzwerken und Datenerfassungsmethoden.<br />
Dadurch wird es ermöglicht, das Assistenzsystem flexibel<br />
an verschiedene Anlagen und Automatisierungssysteme<br />
anzubinden.<br />
Die Assistenzfunktionen, die in der Modellierungs-<br />
Engine umgesetzt werden, können in Echtzeit auf<br />
einem zentralen Server ausgeführt werden. In der<br />
Modellierungs-Engine werden unter anderem die in<br />
den vorangehenden Abschnitten beschriebenen Methoden<br />
zur datengetriebenen Prozessmodellierung<br />
(HyButla-Algorithmus, schaltende Zustandsraummodelle,<br />
elektrische Antriebsmodelle), zur Anomalie-<br />
Erkennung [16] [17] und zur Prozessvisualisierung<br />
verwirklicht [20]. In der Modellierungs-Engine wird<br />
ein einfaches Strukturmodell der Anlage verwendet,<br />
das mit wenig Aufwand manuell in XML konfiguriert<br />
werden kann. Die Anlagenstruktur ist in einzelne Module<br />
untergliedert. Das Verhalten dieser Module wird<br />
mit Prozessmodellen beschrieben, auf denen die dargestellten<br />
Assistenzfunktionen ausgeführt werden. Die<br />
Prozessmodelle können, wie in Abschnitt 2 beschrieben,<br />
<strong>automatisch</strong> aus Prozessdaten gelernt werden,<br />
REFERENZEN<br />
[1] MANUFUTURE-EU: Factories of the Future PPP Strategic Multi-annual<br />
Roadmap, 2010, http://www.effra.eu/attachments/article/335/<br />
FoFRoadmap2020_ConsultationDocument_120706_1.pdf<br />
[2] Witten, I., Frank, E., Hall, M.: Data Mining: Practical Machine Learning<br />
Tools and Techniques. Morgan Kaufmann 2011<br />
[3] RapidMiner: “Predictive Analytics, Data-Mining, Self-Service,<br />
open source”, http://rapidminer.com/<br />
[4] Institut für Statistik und Mathematik der Wirtschaftsuniversität<br />
Wien: The R Project for Statistical Computing,<br />
http://www.r-project.org/<br />
[5] SAS: SAS Quality Lifecycle Analysis.<br />
http://www.sas.com/en_us/software/supply-chain/qualifylifecycle.html<br />
[6] IBM: SPSS Software.<br />
http://www-01.ibm.com/software/de/analytics/spss<br />
[7] Siemens: SIPLUS Condition Monitoring Systems.<br />
http://www.automation.siemens.com/mcms/topics/de/siplus<br />
[8] B&R: Condition Monitoring Modul X20CM4810.<br />
http://www.br-automation.com/de/produkte/<br />
steuerungssysteme/x20-system<br />
[9] FC. Frey und T. Ross, „Anwendung datengetriebener Modelle zur<br />
Zustandsanalyse bei verfahrenstechnischen Anlageneinheiten:<br />
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Umsetzung.,“ Chemie Ingenieur Technik, 84(8), S. 1378, 2012<br />
[10] Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung:<br />
ProDaMI - Data Mining im Produktionsumfeld, http://www.prodami.de/<br />
[11] J. Jasperneite und O. Niggemann, „Intelligente Assistenzysteme zur<br />
Beherrschung der Systemkomplexität in der Automation,“<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong> – Automatisierungstechnische Praxis, 54(9), S. 36-44, 2012<br />
[12] OASIS, Devices Profile for Web Services Version 1.1, 2009<br />
[13] F. Pethig und O. Niggemann, „A process data acquisition architecture<br />
for distributed industrial networks,“ Embedded World Conference, 2012<br />
[14] F. Thollard, P. Dupont und C. d. l. Higuera, „Probabilistic DFA inference<br />
using Kullback-Leibler divergence and minimality,“ In Proceedings of<br />
the Seventeenth International Conference on Machine Learning,<br />
S. 975-982, Kauffman 2000<br />
[15] R. Carrasco und J. Oncina, „Learning deterministic<br />
regular grammars from stochastic samples in polynomial<br />
time,“ RAIRO, 33(1), pp. 1-20, 1999<br />
[16] S. Faltinski, H. Flatt, F. Pethig, B. Kroll, A. Vodencarevic,<br />
A. Maier und O. Niggemann, „Detecting Anomalous<br />
Energy Consumptions in Distributed Manufacturing<br />
Systems,“ In: Proc. INDIN, S. 358-363, IEEE 2012<br />
[17] S. Windmann, S. Jiao, O. Niggemann und H. Borcherding,<br />
„A Stochastic Method for the Detection of Anomalous<br />
Energy Consumption in Hybrid Industrial Systems,“<br />
In: Proc. INDIN, S. 194 - 199, IEEE 2013<br />
[18] O. Niggemann, B. Stein, A. Vodencarevic und A. Maier,<br />
„Learning behavior models for hybrid timed systems,“<br />
Twenty-Sixth Conference on Artificial Intelligence<br />
(AAAI-12), S. 1083-1090, AAAI Press 2012<br />
[19] A. Vodencarevic, H. Kleine Büning, O. Niggemann und<br />
A. Maier, „Identifying behavior models for process<br />
plants,“ ETFA, pp. 1-8, 2011<br />
[20] T. Tack, A. Maier und O. Niggemann, „Visuelle Ano -<br />
malie-Erkennung in Produktionsanlagen,“ AUTOMATION,<br />
S. 351-354, 2013<br />
[21] W. Schoefberger, Entwicklung von Lösungen zur<br />
Reduktion der Energiekosten im Stand-by-Betrieb von<br />
Industrieanlagen. Berichte aus Energie- und Umweltforschung<br />
72/2010, bmvit 2010<br />
[22] A. Cannata, S. Karnouskos und M. Taisch, „Energy<br />
efficient driven process analysis and optimization<br />
in discrete manufacturing,“ IECON, pp. 4449-4454,<br />
IEEE 2009<br />
[23] R. Witzmann, „Verbesserung der Spannungsqualität<br />
bei dezentraler Einspeisung durch gesteuerte Wechselrichter,“<br />
In: Tagungsband ETG-Kongress, S. 363 - 368,<br />
VDE 2009<br />
[24] G. F. Reed, „Sample survey of smart grid approaches<br />
and technology gap analysis,“ ISGT, pp. 1-10, IEEE 2010.<br />
[25] Lenze, Interner Bericht, 2014<br />
60<br />
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wodurch eine flexible Anpassung des Assistenzsystems<br />
an unterschiedliche Prozesse ermöglicht wird.<br />
Die Präsentationsschicht wandelt Darstellungen der<br />
Prozessmodelle und Analyseergebnisse in ein Austauschformat<br />
um, das im Wesentlichen Vektorgrafiken<br />
und Statusinformationen umfasst. Dies ermöglicht die<br />
einfache Anzeige der jeweils relevanten Information in<br />
verschiedenen Benutzungsschnittstellen. Das können<br />
neben dem Leitstand mobile Apps für einzelne Anlagenmodule<br />
sein, die für Anwendungsfälle, wie Inbetriebnahme<br />
oder Fehlersuche, gezielt ausgewählt werden<br />
können. Darüber hinaus umfasst proKNOWS eine<br />
Optimierungs-Engine, in der die in Abschnitt 4 beschriebenen<br />
Methoden implementiert sind.<br />
Die Assistenzfunktionen von proKNOWS werden in<br />
mehreren Forschungsprojekten auf Demonstratoren der<br />
AUTOREN<br />
Dr.-Ing. STEFAN WINDMANN<br />
(geb. 1980) ist seit 2012<br />
wissenschaftlicher Angestellter<br />
am IOSB-INA. Er studierte<br />
Elektrotechnik und Ingenieurinformatik<br />
in Paderborn, wo<br />
er 2008 promovierte. Seine<br />
aktuellen Arbeitsschwerpunkte<br />
liegen in den Bereichen<br />
Mikroelektronik, eingebettete Systeme<br />
und Prozessüberwachung.<br />
Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation,<br />
Langenbruch 6, D-32657 Lemgo,<br />
Tel. +49 (0) 5261 942 90 31,<br />
E-Mail: stefan.windmann@iosb-ina.fraunhofer.de<br />
Prof. Dr. OLIVER NIGGEMANN<br />
(geb. 1972) ist seit 2008<br />
Professor der Informatik an<br />
der Hochschule OWL und<br />
stellvertretender Leiter des<br />
Fraunhofer-Anwendungszentrums<br />
Industrial Automation.<br />
Er studierte Informatik in<br />
Paderborn, wo er 2001 promovierte.<br />
Seine aktuellen Forschungsschwerpunkte<br />
liegen im Bereich Embedded Software sowie der<br />
Simulation und Diagnose technischer Systeme<br />
und maschinellem Lernen.<br />
Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation,<br />
Langenbruch 6, D-32657 Lemgo,<br />
Tel. +49 (0) 5261 702 59 90,<br />
E-Mail: oliver.niggemann@iosb-ina.fraunhofer.de<br />
Lemgoer Modellfabrik (LMF), wie einem Modul zur<br />
Schüttgutverarbeitung (Bild 9 a) und einem Fördersystem<br />
(Bild 9 b), erprobt und weiterentwickelt.<br />
Es ist möglich, proKNOWS über OPC UA einfach an<br />
die einzelnen Demonstratoren anzubinden, wobei OPC-<br />
DA-Server (für das Fördersystem), einzelne Messgeräte<br />
und Steuerungen oder Datenlogger (im Modul zur<br />
Schüttgutverarbeitung) über entsprechende Schnittstellen<br />
integriert werden. Darüber hinaus existieren<br />
Schnittstellen für CSV und SQL.<br />
Die gelernten Prozessmodelle für die einzelnen Demonstratoren<br />
unterscheiden sich strukturell bezüglich<br />
der Systemzustände und Transitionen sowie in Hinblick<br />
auf die Verläufe der kontinuierlichen Systemgrößen.<br />
Typische Anomalien in den dargestellten Anwendungsfällen<br />
sind Fehler im diskreten Ereignissystem,<br />
beispielsweise zu späte Schaltvorgänge oder Signalausfälle,<br />
sowie Abweichungen kontinuierlicher Signale<br />
vom erwarteten Verlauf, zum Beispiel unerwartet hohe<br />
oder niedrige Leistungsaufnahmen von Antrieben oder<br />
Heizgebläsen.<br />
Über die beschriebenen Anwendungsfälle hinaus<br />
werden die Lösungen aus der Toolbox proKNOWS gegenwärtig<br />
in zwei Industrieprojekten erprobt. In diesen<br />
Projekten können bereits Prozessmodelle realer Industrieanlagen<br />
erfolgreich gelernt und zur Prozessvisualisierung<br />
und Anomalie-Erkennung verwendet werden.<br />
FAZIT<br />
Aufgrund der steigenden Komplexität industrieller Automatisierungssysteme<br />
wird die Prozessführung und<br />
-überwachung für den Menschen zunehmend komplizierter.<br />
Daher ist es erstrebenswert, den Menschen bei<br />
diesen Aufgaben zu unterstützen, sodass ihm wesentliche<br />
Aufgaben von intelligenten Assistenzsystemen<br />
abgenommen werden. Hierfür existieren derzeit viele<br />
Teil-, aber noch keine ganzheitlichen Lösungen. Dazu<br />
müssen verschiedene Aspekte intelligenter Assistenzsysteme<br />
integriert werden, wie die Systemschnittstelle,<br />
das Lernen von Prozessmodellen als Grundlage für<br />
verschiedene Assistenzfunktionen wie die Prozessüberwachung<br />
und die Prozessoptimierung. Die Toolbox<br />
proKNOWS ist ein erster Ansatz in diese Richtung. Die<br />
aufgezeigten Handlungsfelder und Lösungsansätze belegen,<br />
dass damit die Komplexität in der Automation<br />
besser beherrschbar und damit die Produktivität industrieller<br />
Abläufe nachhaltig erhöht wird.<br />
MANUSKRIPTEINGANG<br />
19.10.2013<br />
Im Peer-Review-Verfahren begutachtet<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
61
HAUPTBEITRAG<br />
Advanced Position Control<br />
für Servoachsen<br />
Zustandsreglerergänzung für elastische Antriebsketten<br />
Strukturelastizitäten und flexible Übertragungsglieder sind der Flaschenhals für<br />
die Regelgüte von Servoachsen. Besondere Bedeutung kommt dabei der Einstellung<br />
des PI-Geschwindigkeitsreglers zu. In diesem Beitrag werden analytische Einstellregeln<br />
für eine optimale Vibrationsdämpfung vorgestellt. Für elastische Antriebsketten<br />
gibt es eine Zustandsreglerergänzung von einem führenden Hersteller von Automatisierungskomponenten<br />
mit der Bezeichnung Advanced Position Control (APC).<br />
Damit lassen sich Lastvibrationen vermindern, wenn die Lastposition ausreichend<br />
aufgelöst erfasst wird. Das praxisnahe Vorgehen zur Reglereinstellung an Werkzeugmaschinen<br />
wird aufgezeigt und der APC-Ansatz mit einem allgemeineren Konzept<br />
der Zustandsreglerergänzung verglichen.<br />
SCHLAGWÖRTER Positionsregelung<br />
Advanced Position Control for Servo Axes with Flexible Load –<br />
Controller Commissioning Rules<br />
Structural elasticity and flexible transmission devices are the main bottleneck for<br />
the feedback control performance of modern servo drives. Therefore, PI velocity<br />
control loop commissioning is a key issue. In this contribution, analytical rules of<br />
thumb for optimum damping performance are presented. For machine tool axes with<br />
flexible drive chain a state space control extension called APC has been introduced<br />
by a marked-leading automation systems supplier that results in an effective load<br />
vibration suppression if the load position is captured with adequate resolution.<br />
Controller commissioning rules for machine tool applications had been worked out<br />
based on the APC option. Furthermore, the APC option is compared to a more general<br />
state space control extension approach.<br />
KEYWORDS Position control<br />
62<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
OLIVER ZIRN, Hochschule Pforzheim<br />
LUKAS KATTHÄN, Universität Marburg<br />
MICHAEL KREUTZER, Technische Hochschule Mittelhessen, Gießen<br />
Die Regelgüte von Produktionsmaschinen wird<br />
heute maßgeblich durch Vibrationen elastischer<br />
Servoantriebsketten oder weicher Maschinenstrukturen<br />
begrenzt. Der dämpfungsoptimalen<br />
Einstellung des motorseitigen Geschwindigkeitsregelkreises<br />
kommt damit für Einzelantriebe<br />
[1] wie für verteilte Antriebe [2] eine zentrale<br />
Bedeutung zu. Dafür steht ein einschleifiger PI-Regelkreis,<br />
basierend auf der motorseitig erfassten Geschwindigkeit,<br />
zur Verfügung, siehe Bild 1, wobei die Proportionalverstärkung<br />
für die Systemdämpfung die wesentliche<br />
Rolle spielt. Die in den Antriebsherstellerunterlagen<br />
genannten heuristischen Einstellvorschriften<br />
führen bei dominanten Struktureigenschwingungen zu<br />
einer breiten Streuung der in der Praxis anzutreffenden<br />
Einstellungen. Viele Servoachsen sind damit weit abseits<br />
von optimaler Dämpfung eingestellt. Das mindert<br />
Lagereglerperformance und die Produktivität.<br />
Daher wurden im Rahmen eines mehrjährigen Projektes<br />
der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG)<br />
analytische Zusammenhänge für die in Bild 1 dargestellten<br />
Reglerparameter (Handformeln) erarbeitet, die<br />
auf einem allgemeinen und leicht identifizierbaren<br />
Strukturmodell beruhen.<br />
Auch bei dämpfungsoptimaler Einstellung einschleifiger<br />
Geschwindigkeitsregelkreise treten oft erhebliche<br />
lastseitige Vibrationen auf, die durch die Rückführung<br />
zusätzlicher Zustände aktiv bedämpft werden könnten.<br />
Lastseitige Zustandsreglerergänzungen für Antriebsketten<br />
wurden in den 90er-Jahren entwickelt [3] und zunächst<br />
an Walzwerksantrieben erfolgreich eingesetzt [4].<br />
Für Produktionsmaschinen werden diese Ergänzungen<br />
jedoch zögerlich von den Antriebsherstellern eingeführt.<br />
Sie sind zudem aufgrund mangelnder Dokumentation<br />
kompliziert einzustellen. Die Option Advanced Position<br />
Control (APC) eines Herstellers von Automatisierungskomponenten<br />
[5] ergänzt den PI-Drehzahlregelkreis durch<br />
einen P-Lastgeschwindigkeitsregler und eine Rückführung<br />
der Lastbeschleunigung. Die empirische Einstellung<br />
der beiden zusätzlichen Rückführverstärkungsfaktoren<br />
ist jedoch kaum dokumentiert und führt oft nicht zu einer<br />
spürbaren Verbesserung der Dämpfungseigenschaften.<br />
1. STRUKTURELASTIZITÄTEN AN PRODUKTIONS<br />
MASCHINEN<br />
Neben den in der Regelungstechnik meist behandelten<br />
Zweimassenschwingern für weiche Antriebsketten existieren,<br />
bedingt durch die vielfältigen Konstruktionsvarianten<br />
von Produktionsmaschinen, beliebig viele<br />
Anordnungsmöglichkeiten von Elastizitäten. Für die<br />
Rückwirkung auf den geregelten Antrieb können diese<br />
Anordnungsmöglichkeiten in vier Fälle eingeteilt werden<br />
[1], deren physikalische Modelle in Bild 2 dargestellt<br />
sind.<br />
Um zu entscheiden, welche dominierende Eigenschwingungsform<br />
in einem konkreten Anwendungsfall<br />
vorliegt, müsste eine numerische oder experimentelle<br />
Modalanalyse durchgeführt werden. An einer Servoachse<br />
steht aber meist nur der antriebsseitig gemessene<br />
Frequenzgang zur Verfügung, den höherpreisige<br />
Umrichter automatisiert durch Chirp-/Rauschanregung<br />
erfassen können. Daher liegt die Einführung von allgemeinen<br />
Systemparametern nahe:<br />
Eigenwert der dominierenden Struktureigenschwingung<br />
( ),<br />
Gesamtträgheit, die der Antrieb zu bewegen hat,<br />
Trägheitsverhältnis von Motor- zu Gesamtträgheit,<br />
gemessene antriebsseitige Position.<br />
Die Anwendung der allgemeinen Systemparameter ergibt<br />
für alle Fälle von Strukturelastizitäten gemäß<br />
Bild 2 dieselbe Antriebsübertragungsfunktion<br />
(1)<br />
Die Systemparameter und können leicht aus dem<br />
gemessenen Antriebsfrequenzgang herausgelesen werden,<br />
wie Bild 3 zeigt.<br />
Die Identifikation der Systemparameter ist somit unabhängig<br />
vom konkret vorliegenden Fall der dominierenden<br />
Strukturelastizität und damit in der Praxis<br />
unkompliziert umsetzbar, wie Bild 3 zeigt. An realen<br />
Produktionsmaschinen wirken meist mehrere Struk-<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
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63
HAUPTBEITRAG<br />
turelastizitäten. Bild 4 zeigt einen praxisnahen Antriebsfrequenzgang<br />
am Beispiel der Rundachse mit<br />
unsymmetrischem elastisch aufgespannten Werkstück,<br />
an dem neben der dominierenden Torsionseigenschwingung<br />
auch eine höherfrequente Biegeschwingungsform<br />
antriebsseitig spürbar ist. Die Eigenfrequenz<br />
und Nullstellenfrequenz (auch Tilgerfrequenz<br />
genannt) der niederfrequentesten Eigenschwingungsform<br />
sind jedoch immer gut zu erkennen. Damit kann<br />
mit Gleichung (1) auch eine praxistaugliche Abschätzung<br />
des Trägheitsverhältnisses angegeben werden:<br />
(2)<br />
Die Gesamtträgheit ist über die Achs- und Werkstückdaten<br />
bekannt oder kann alternativ aus Hochlaufversuchen<br />
im Zeitbereich identifiziert werden.<br />
3. DÄMPFUNGSOPTIMALE GESCHWINDIGKEITS<br />
REGLEREINSTELLUNG<br />
Schließt man nun für einen der vier Fälle in Bild 2 den<br />
zunächst nur proportional geregelten Geschwindigkeitsregelkreis,<br />
so ergibt sich aus der allgemeinen Streckenübertragungsfunktion<br />
gemäß Gleichung (1) die<br />
Übertragungsfunktion<br />
(3)<br />
Die trägheitsbezogene Verstärkung spiegelt die<br />
Erfahrung aus der Antriebsinbetriebnahme analytisch<br />
wieder, dass große (träge) Achsen höhere Geschwindigkeitsregelverstärkungen<br />
erfordern, als kleine (trägheitsärmere)<br />
Servoantriebe.<br />
BILD 1: Prinzipieller<br />
Aufbau einer<br />
P/PI-lagegeregelten<br />
Servoachse mit<br />
den wesentlichen<br />
Regler- und<br />
Streckenparametern<br />
BILD 2:<br />
Klassifikation<br />
antriebsseitig<br />
wirksamer<br />
Strukturelastizitäten<br />
im Geschwindigkeitsregelkreis<br />
von<br />
Servoachsen<br />
64<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
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Das Dämpfungsverhalten des geschwindigkeitsgeregelten<br />
Antriebs kann mit der Wurzelortskurve (WOK)<br />
veranschaulicht werden. Wie in der WOK in Bild 5 dargestellt,<br />
führt eine Erhöhung der Regelverstärkung zunächst<br />
zu einer besseren Dämpfung der konjugiert komplexen<br />
Pole. Bei zu hohen Regelverstärkungen nimmt<br />
diese Dämpfung wieder ab.<br />
Die optimale Geschwindigkeitsreglereinstellung<br />
K p opt ist dann erreicht, wenn die konjugiert komplexen<br />
Pole der Übertragungsfunktion einen optimalen<br />
Dämpfungswinkel ( in Bild 5) aufweisen. Obgleich<br />
K p opt auch numerisch für einen konkreten Anwendungsfall<br />
ermittelt werden kann, wurde diese Fragestellung<br />
mit Hilfe der Theorie der Gröbner-Basen analytisch<br />
gelöst, wodurch sich eine elegante und leicht<br />
handhabbare Einstellvorschrift für die optimale Geschwindigkeitsreglerverstärkung<br />
K p opt ergibt:<br />
(4)<br />
Die allgemeinen Streckenparameter , und legen<br />
damit die Geschwindigkeitsreglereinstellung<br />
bei einschleifiger Rückführung weitgehend fest. Aufgrund<br />
der geringen Reglerbandbreite des I-Anteils im<br />
Geschwindigkeitsregler und des Lagereglers können<br />
die übrigen Reglereinstellungen mittels vereinfachter<br />
Streckenmodelle abgeschätzt werden [6]. Daraus ergibt<br />
sich für die Nachstellzeit im Geschwindigkeitsregler:<br />
(5)<br />
Für die – zur Beurteilung der Maschinendynamik<br />
wichtige – Proportionalverstärkung im Lageregler<br />
folgt bei aperiodischer Auslegung:<br />
BILD 3: Rundach s-<br />
prüfstand am IWF<br />
der ETH Zürich,<br />
gemessener antriebsseitiger<br />
Frequenzgang<br />
(Systemparameter:<br />
=2,1 kgm2, =0,56,<br />
=12 Hz – entspricht<br />
ideal Fall 1 in Bild 2)<br />
BILD 4: Rundachsprüfstand<br />
mit<br />
unsymmetrischem<br />
Lastdummy,<br />
gemessener<br />
antriebsseitiger<br />
Frequenzgang<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
65
HAUPTBEITRAG<br />
(6)<br />
Die dominierende Eigenschwingungsform legt damit<br />
die Regelgüte des Servoantriebs fest, was für typische<br />
Werkzeugmaschinen und Roboter ( = 10-40 Hz) ernüchternd<br />
geringe -Faktoren zur Folge hat.<br />
Die Abweichung zwischen Lagesollwert und<br />
Lageistwert aufgrund des Tiefpassverhaltens des Lageregelkreises<br />
wird bei Werkzeugmaschinen als Schleppfehler<br />
bezeichnet und ist ein praxisnahes Maß für<br />
die zu erwartenden Abweichungen an schnell gefahrenen<br />
Bahnen. Für den Schleppfehler an einer Positionsrampe<br />
mit Rampenanstiegsgeschwindigkeit gilt:<br />
(7)<br />
Für einen kleinen Schleppfehler bei großen Geschwindigkeiten<br />
wird zunächst eine möglichst große Lageregelverstärkung<br />
angestrebt. Eine weitere Möglichkeit, den<br />
Schleppfehler zu verkleinern, bietet die an Servomotoren<br />
übliche Geschwindigkeitsvorsteuerung , deren<br />
Wirksamkeit wesentlich von der Führungsgrößenglättung,<br />
das heißt Beschleunigungs- und Ruckbegrenzung,<br />
abhängt. Für glatte Führungsgrößen kann ein nahezu<br />
schleppfehlerfreier Betrieb (das heißt =1) erreicht werden,<br />
bei dynamischerer Ansteuerung sind Werte zwischen<br />
0,3 und 0,7 realistisch, um die Anregung der Maschinenstruktur<br />
klein zu halten. Hier konnten bislang<br />
jedoch keine allgemeingültigen Handformeln erarbeitet<br />
werden. Die Vorsteuerung muss weiterhin an der konkreten<br />
Servoachse heuristisch eingestellt werden.<br />
Bild 6 zeigt einen schnellen 5°-Positioniervorgang mit<br />
dem Prüfstand gemäß Bild 4 und den Reglereinstellungen<br />
entsprechend Gleichung (4)-(7). Deutlich sichtbar<br />
ist die lange Ausschwingzeit der Last. Man müsste<br />
an einer solchen Rundachse (zum Beispiel bei Zahnradschleifmaschinen)<br />
eine Wartezeit vorsehen, bevor<br />
eine Bearbeitung stattfinden kann.<br />
3. APC-OPTION ALS ZUSTANDSREGLERERGÄNZUNG<br />
Ein einziger europäischer Steuerungshersteller hat bislang<br />
eine Zustandsreglerergänzungsoption mit der Benennung<br />
Advanced Position Control (APC) für eine<br />
Servoachsreihe auf den Markt gebracht [5]. Diese Option<br />
wird zwar mit der Eigenschaft beworben, dass damit<br />
niederfrequente Schwingungen elastischer Antriebsketten<br />
wirkungsvoll bedämpft werden können, jedoch<br />
wird das Wort Zustandsregler konsequent vermieden.<br />
Tatsächlich handelt es sich um eine Zustandsreglerergänzung.<br />
Bild 7 zeigt den prinzipiellen Aufbau dieser<br />
Ergänzung, bei der davon ausgegangen wird, dass das<br />
für die direkte Lageregelung erfasste Positionssignal<br />
auf der Lastseite der dominanten Elastizität (des elastischen<br />
Bewegungswandlers) abgenommen wird.<br />
Das APC-Konzept geht auf den in [3] vorgeschlagenen<br />
Geschwindigkeitszustandsregler für Antriebe mit flexibler<br />
Kopplung zwischen Motor und Last zurück. Zur<br />
prinzipiellen Betrachtung der Geschwindigkeitsregelung<br />
soll die Stellgrößengenerierung zunächst als sehr<br />
schnell gegenüber der Periodendauer der niederfrequenten<br />
Vibrationen angenommen werden.<br />
Da die Lastbeschleunigung durch zweifache diskrete<br />
Differenzierung ermittelt wird, unterliegt die erfasste<br />
Beschleunigung einer erheblichen Quantisierung. Ein<br />
Zahlenbeispiel veranschaulicht dies für eine Linearbewegung:<br />
Für eine lastseitige Wegauflösung von typischerweise<br />
Δ x p ≈ 0,08 µm (20 µm Strichteilung und<br />
256-fache Interpolation) und eine typische Abtastzeit<br />
im Geschwindigkeitsregler T sv = 125 µs beträgt die Lastbeschleunigungsauflösung<br />
5 m/s 2 ! Dieser Wert ist im<br />
Bereich der Maximalbeschleunigung typischer Servoachsen<br />
und würde bedeuten, dass die Rückführung<br />
der Lastbeschleunigung für kleinere Vibrationen blind<br />
– und damit unwirksam – ist.<br />
Hier würde ein erhebliches Quantisierungsbrummen<br />
zu erwarten sein. Daher kann die APC-Option nur zusammen<br />
mit sehr hochauflösenden Messsystemen beziehungsweise<br />
Interpolationsstufen (1024-fach oder<br />
höher anstelle von 256-fach) betrieben werden. Zusätzlich<br />
ist das verbleibende Quantisierungsbrummen<br />
durch geeignete Tiefpassfilter (Filter 1 und 2 in Bild 7)<br />
zu unterdrücken.<br />
In der APC-Topologie in Bild 7 sind die drei Rückführungen<br />
aus dem ursprünglichen Ansatz von [3]<br />
durch eine PI-Motorgeschwindigkeitskaskade und zwei<br />
Rückführungen auf den Geschwindigkeitssollwert (anstatt<br />
auf die Stellgröße) ersetzt. Dabei wird für die Lastgeschwindigkeitsrückführung<br />
ein Vergleich mit dem<br />
Sollwert vorgesehen, um den Vorfilter aus [3] korrekt<br />
nachzubilden. Diese Teilstruktur wird als Lastgeschwindigkeitsregler<br />
bezeichnet.<br />
Das Regelgesetz des (zunächst rein proportional betrachteten)<br />
Geschwindigkeitsreglers mit APC lautet nun:<br />
(8)<br />
Durch Einsetzen des Regelgesetzes in das mathematische<br />
Streckenmodell [6] ergibt sich die Übertragungsfunktion<br />
lastseitig zu:<br />
(9)<br />
Das Polynom im Nenner dieser Übertragungsfunktion<br />
zeigt, dass die Pole des Geschwindigkeitsregelkreises mit<br />
weit besserer Dämpfung vorgegeben werden können, als<br />
mit einschleifiger Rückführung mit (siehe Bild 10).<br />
Prinzipiell könnten alle Pole auf den reellen Pol des P-<br />
geschwindigkeitsgeregelten Systems gelegt werden, um<br />
ein vollständig aperiodisches Verhalten mit beibehaltener<br />
Anregelgeschwindigkeit zu bekommen. Dem stehen praktische<br />
Einschränkungen entgegen. Einerseits erfordert<br />
eine vollständig aperiodische Polvorgabe erhebliche Stellgrößen,<br />
andererseits können höhere Eigenschwingungsformen<br />
entdämpft werden. In [3] ist für einen Geschwindigkeitszustandsregler<br />
die in Bild 10 gezeigte Polvorgabe<br />
mit einem reellen Pol und zwei konjugiert komplexen<br />
Polen auf der 60°-Position eines gemeinsamen Kreisbo-<br />
66<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
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BILD 5: Wurzelortskurve des<br />
P-geschwindigkeits geregelten<br />
Antriebs mit Strukturelastizitäten<br />
BILD 6: Schneller Positioniervorgang am Prüfstand gemäß Bild 4<br />
mit P/PI-Positionsregler<br />
(Reglerparameter: =110 Nms/rad; =65 ms; =15s-1, =0,3)<br />
BILD 7: ACP-Zustandsreglererweiterung<br />
an einer<br />
Strecke mit elastischem<br />
Bewegungswandler [3], [5]<br />
gens mit Radius vorgeschlagen. Diese Polvorgabe liefert<br />
ausreichend Dämpfung für einen überlagerten Lageregelkreis<br />
und kommt mit ähnlichen Stellgrößen aus, wie der<br />
einschleifige Geschwindigkeitsregelkreis [1]. Das charakteristische<br />
Polynom zu dieser Polvorgabe lautet:<br />
(10)<br />
Praxisnah wird zunächst gemäß Gleichung (4)<br />
eingestellt (<br />
), um einen lauffähigen Antrieb<br />
zu erhalten, daraus folgt für die Pollage durch Koeffizientenvergleich<br />
des Nenners in Gleichung (9) mit<br />
Gleichung (10):<br />
(11)<br />
Zudem liefert der Koeffizientenvergleich je eine analytische<br />
Einstellregel für und :<br />
(12)<br />
(13)<br />
Damit ist die Grundlage für eine <strong>automatisch</strong>e Einstellung<br />
der zusätzlichen Rückführungen gegeben. Wie<br />
wirksam diese Zustandsreglerergänzung ist, lässt sich<br />
an der Positionierung der Rundachse mit elastisch aufgespannten<br />
Werkstück-Dummy in Bild 4 zeigen. Vor<br />
allem lastseitig wird die Dämpfung wesentlich besser,<br />
wie Bild 8 im Vergleich zu Bild 6 verdeutlicht. Ohne<br />
die APC-Option dauert es mehrere Sekunden, bis sich<br />
das Werkstück soweit beruhigt hat, dass es bearbeiten<br />
werden kann. Mit APC-Option ist die dominierende<br />
Eigenschwingungsform bei 11 Hz bald nach dem Positioniervorgang<br />
ruhig.<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
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67
HAUPTBEITRAG<br />
Da die Rückführungen von Motor- und Lastgeschwindigkeit<br />
über den Integralanteil verstärkt werden, passt<br />
die für den PI-Geschwindigkeitsregler zunächst eingestellte<br />
Nachstellzeit gemäß Gleichung (5) meist nicht<br />
mehr. Die transienten Beschleunigungsvorgänge hingegen<br />
wirken sich kaum auf den I-Anteil aus. Mit<br />
(14)<br />
ergibt sich ein erster Einstellwert, der sich in einigen Parameterstudien<br />
und Praxistests als sinnvoll erwiesen hat.<br />
Der gemessene Frequenzgang in Bild 3 zeigt einen idealen<br />
Fall einer dominanten Eigenschwingungsform. Für<br />
solche Verhältnisse gewährleisten die analytischen Einstellregeln<br />
gemäß Gleichung (11) – (13) eine robuste Reglereinstellung.<br />
Wenn aber der Abstand zu einer weiteren<br />
Eigenschwingungsform gering ist, wie in Bild 4, dann<br />
kann APC eine zweite Eigenschwingungsform lastseitig<br />
nur schlecht dämpfen oder sogar anregen, was in Bild 8<br />
an der lastseitigen Geschwindigkeit gut sichtbar wird.<br />
Vergleichbare Ergebnisse wurden an einer großen<br />
Schwenkachse mit Master-Slave-Antrieb erzielt [2].<br />
Durch die erste Struktur-Eigenfrequenz von zirka 20 Hz<br />
war die erreichbare Regelgüte stark begrenzt ( = 17 s -1<br />
bei merklicher Ruckbegrenzung). Durch die Ergänzung<br />
der Master-Achse mit der APC-Option konnte hier die<br />
Regelgüte signifikant erhöht werden ( = 50 s -1 bei etwa<br />
zehnfach höherem Ruck) – bei allerdings geringerer<br />
Robustheit gegenüber werkstückbedingten Lastträgheitsvariationen.<br />
4. ALTERNATIVE ZUSTANDSREGLERERGÄNZUNGEN<br />
Die in Abschnitt 2 behandelte Reglereinstellung an<br />
elastischer Struktur machte deutlich, dass hier der aktuelle<br />
Flaschenhals für die mit Standard-Servoreglern<br />
erreichbare Regelgüte liegt. Einschleifige Geschwindigkeitsregelung<br />
liefert oft unzureichende lastseitige<br />
Dämpfung. Stellgrößenfilter (zum Beispiel Bandsperren,<br />
Cauer-Filter) können nur zur Unterdrückung von<br />
hochfrequenten Schwingungen eingesetzt werden. Für<br />
die typischerweise niederfrequenten Struktureigenschwingungsformen<br />
von Produktionsmaschinen im<br />
Bereich von 10-40 Hz führen wirksame Stellgrößenfilter<br />
jedoch zu einer inakzeptablen Verschlechterung der<br />
Regelgüte. Die zusätzlich benötigte Dämpfung muss auf<br />
anderem Wege in Servoachsen eingebracht werden.<br />
Zustandsregleransätze wurden bereits für einige Anwendungen<br />
entworfen [3, 4, 7, 8] jedoch wurden diese<br />
BILD 8: Schneller<br />
Positioniervorgang<br />
am Prüfstand<br />
gemäß Bild 4 mit<br />
APC-Option [5]<br />
BILD 9: Allgemeine<br />
Zustandsreglerergänzung<br />
für Servoachsen<br />
68<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014
islang von den Antriebsherstellern kaum aufgegriffen.<br />
Die scheinbar kleine Zahl möglicher Anwendungen, die<br />
Sensitivität auf Änderungen der Streckenparameter,<br />
zusätzlich erforderliche Messsysteme oder Beobachteralgorithmen<br />
und der spezielle Inbetriebnahmeaufwand<br />
machen Zustandsregler zunächst unattraktiv. Mit<br />
der im vorigen Abschnitt behandelten Erweiterungsoption<br />
APC [5] konnte eine Zustands-Geschwindigkeitsregelung<br />
bereits umgesetzt werden. Allerdings erfordert<br />
die Anwendung von APC bei Servoachsen eine ausreichend<br />
aufgelöste Lastpositionsmessung. Die Anwendung<br />
von APC ist somit nur bei elastischen Übertragungsgliedern<br />
(Fall 1 in Bild 2) sinnvoll.<br />
Ein erfolgreicher allgemeiner Zustandsregleransatz<br />
für künftige Servoachsen sollte<br />
für alle relevanten Strukturelastizitäten<br />
anwendbar sein,<br />
die Möglichkeit zur automatisierten Einstellung<br />
und zur adaptiven Erweiterung bieten,<br />
und soweit möglich auf der eingeführten<br />
Servoreglertopologie aufbauen.<br />
In [4] wird ein Zustandsreglerkonzept für Walzwerksantriebe<br />
mit langen flexiblen Wellen beschrieben, dessen<br />
Adaption für Servoachsen sehr vielversprechend<br />
ist. Der Ansatz basiert auf einem P/PI-Lageregler und<br />
fügt der Stellgröße vier Zustandsrückführungen<br />
(Strom/Moment, motorseitige Geschwindigkeit, Differenz<br />
zwischen Motor- und Lastposition sowie deren<br />
zeitliche Ableitung) hinzu, um die Geschwindigkeitsregelgüte<br />
zu verbessern. Das Einstellvorgehen bleibt<br />
verhältnismäßig einfach: Zunächst wird der P/PI-Lageregler<br />
eingestellt, womit die Achse lauffähig ist. Parameteridentifikationsmethoden<br />
und <strong>automatisch</strong>e Optimierungsalgorithmen<br />
ermitteln die geeigneten Zustandsrückführungen.<br />
Schließlich werden die zusätzlichen<br />
Zustandsrückführungen über einen<br />
gemeinsamen Tuning-Faktor auf die Stellgröße aufgeschaltet.<br />
Der Tuning-Faktor wird von 0% beginnend<br />
langsam erhöht (idealerweise auf 100%), bis die gewünschte<br />
Regelgüte erreicht ist.<br />
Für Servoantriebe an Werkzeugmaschinen und Robotern<br />
ist die erreichbare Regelgüte im Sinn der Anregelgeschwindigkeit<br />
eigentlich ausreichend. Auch die<br />
Stellgrößengenerierung ist fast immer schnell genug.<br />
Dafür sollte die Dämpfung, die vom Geschwindigkeitsregelkreis<br />
des Servoantriebs in die elastische Struktur<br />
eingebracht wird, verbessert werden.<br />
Damit genügt es, nur zwei der vier im Ansatz von [4]<br />
zurückgeführten Zustände zu berücksichtigen. Daraus<br />
ergibt sich die in Bild 9 dargestellte Zustandsreglerergänzung<br />
(state space control extension, SSEx [7]), die<br />
den die dominante Elastizität beschreibenden Zustand<br />
und dessen zeitliche Ableitung zum Stellgrößenausgang<br />
des Geschwindigkeitsreglers zurückführt.<br />
Für die elastisch angekoppelte Last (Fall 1 in Bild 2)<br />
ist dies wie beim Ansatz von [4] die skalierte Abweichung<br />
zwischen Motor und Last – also die Dehnung<br />
der Elastizität.<br />
Die in Bild 9 dargestellten Regelstrecken lassen sich<br />
durch folgende Zustandsraumdarstellung beschreiben:<br />
mit dem Zustandsvektor<br />
(15)<br />
und der Stellgröße (Motormoment oder -kraft).<br />
Dies ermöglicht eine Zustandsreglerergänzung für alle<br />
Fälle in Bild 9. Für die elastische Basis (Fall 2 in Bild 2)<br />
muss die Basisposition als Zustand erfasst werden –<br />
ebenfalls recht anschaulich mit der Dehnung der Basiselastizität<br />
als dominanter Elastizität verkoppelt [7]. In<br />
Fall 3 ist die dominante Elastizität aus der Orientierungsänderung<br />
der exzentrisch angetriebenen Linearachse<br />
und damit mit der Einfederung in die elastische Führung<br />
verbunden. Ebenso in Fall 4, wo die Dehnung der Lagerung<br />
als dominante Elastizität bewertet wird [1].<br />
Da bei Werkzeugmaschinen und Robotern die Verbesserung<br />
der Dämpfung im Geschwindigkeitsregelkreis im<br />
Vordergrund steht, kann die Vorgabe der zusätzlichen<br />
Rückführparameter und im Sinne einer einfachen<br />
Inbetriebnahme weitgehend automatisiert werden.<br />
Zunächst werden die Streckenparameter , und<br />
anhand des antriebsseitigen Frequenzgangs (Bild 3 beziehungsweise<br />
Gleichung (1)) identifiziert. Mit Gleichung<br />
(4) wird der Geschwindigkeitsregelkreis dämpfungsoptimal<br />
eingestellt. Die in Bild 10 dargestellte Lage der Pole<br />
(+) des so eingestellten Geschwindigkeitsregelkreises<br />
(hier der Übersichtlichkeit halber nur P-geregelt) verdeutlicht,<br />
wie bescheiden die erreichbare Dämpfung ist.<br />
Mit dem Rückführvektor<br />
(16)<br />
können die Pole des Geschwindigkeitsregelkreises<br />
(analog zum APC in Abschnitt 3) mit weit besserer<br />
Dämpfung vorgegeben werden, siehe Bild 10.<br />
Der Koeffizientenvergleich mit dem charakteristischen<br />
Polynom des Geschwindigkeitszustandsregelkreises<br />
(17)<br />
und dem Sollpolynom in Gleichung (10) ergibt für die<br />
zusätzlichen Rückführfaktoren:<br />
(18)<br />
(19)<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong><br />
4 / 2014<br />
69
HAUPTBEITRAG<br />
Der Koeffizientenvergleich liefert weiterhin für die<br />
Pollage aufgrund des eingestellten Motorgeschwindigkeitsreglers:<br />
beziehungsweise<br />
(20)<br />
Im Gegensatz zum APC-Ansatz im vorherigen Abschnitt<br />
ist es jetzt möglich, die Rückführfaktoren<br />
und mit einem gemeinsamen Tuning-Faktor zu<br />
bewerten. Bild 10 zeigt anschaulich, wie die Pole des<br />
P-motorgeschwindigkeitsgeregelten Antriebs für steigende<br />
Tuningfaktoren gegen die besser gedämpften 60°-<br />
Pole wandern.<br />
Der Tuning-Faktor stellt somit eine leicht bedienbare<br />
Möglichkeit dar, die Zustandsreglerergänzung<br />
bei nicht idealer Zustandserfassung, träger Stellgrößengenerierung<br />
und höheren Eigenschwingungsformen,<br />
die bei vollständiger Zustandsregelung angeregt<br />
würden, im Sinne besserer Lastvibrationsdämpfung<br />
anzuwenden. Ein Tuning-Faktor von 0,2 bis 0,5<br />
führt meist bereits zu einer spürbar besseren lastseitigen<br />
Dämpfung. Auch kann die zuvor eingestellte<br />
Nachstellzeit im PI-Geschwindigkeitsregler unverändert<br />
belassen werden.<br />
Ein weiterer Vorteil der SSEx-Topologie ist die Möglichkeit,<br />
den zusätzlichen Zustand mittels Beschleunigungsaufnehmer<br />
zu erfassen [7], siehe auch Bild 3. Die<br />
gemessene Beschleunigung einer Servoachse ist auf<br />
den ersten Blick kein Zustand, der die potenzielle oder<br />
kinetische Energie eines Systems repräsentiert. Für das<br />
Zweimassen-Feder-System, Fall 1 in Bild 9, kann der<br />
die dominante Elastizität wiedergebende Zustand<br />
des allgemeinen Strukturmodells entweder als Differenz<br />
zwischen Motor- und Lastposition oder in Abhängigkeit<br />
von der Lastbeschleunigung beschrieben werden,<br />
wenn die Reibung vernachlässigbar ist:<br />
(21)<br />
Damit repräsentiert die Lastbeschleunigung einen<br />
physikalischen Zustand, der die potenzielle Energie der<br />
Elastizität wiedergibt. Durch geeignete Platzierung des<br />
Beschleunigungsaufnehmers in der Struktur können<br />
die Fälle 2 – 4 in Bild 7 ebenfalls mit einer wirkungsvollen<br />
Zustandsreglerergänzung versehen werden [6, 7].<br />
Bild 11 zeigt die auf der gemessenen Beschleunigung<br />
am Werkstück-Dummy in Bild 4 erreichte Regelgüte<br />
beim 5°-Positioniervorgang. Durch die nur<br />
BILD 10: Polvorgabestrategie im Geschwindigkeitsregelkreis<br />
mit APC und SSEx<br />
BILD 11: Positionier vorgang am Prüfstand gemäß Bild 4<br />
mit SSEx und 50%-Tuning-Faktor<br />
BILD 12: Beispielhafter Verlauf der<br />
Wurzelortskurve gemäß Gleichung (22)<br />
bei Zustandsreglerergänzung und<br />
verzögerter Stellgrößengenerierung<br />
(Ersatzzeitkonstante hier = (0,3 – 1,0)/ )<br />
70<br />
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4 / 2014
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teilweise Aufschaltung (Tuning-Faktor = 0,6)<br />
wird die dominierende Eigenschwingungsform<br />
wirksam bedämpft und die zweite Eigenschwingungsform<br />
weniger stark angeregt, als dies bei<br />
APC (Bild 8) der Fall war.<br />
5. ANFORDERUNGEN AN DIE STELLGRÖSSEN<br />
GENERIERUNG<br />
Bei einschleifiger Geschwindigkeitsregelung ist<br />
die Begrenzung der Regelgüte durch die niederfrequenten<br />
Elastizitäten gemäß Gleichung (4) so maßgeblich,<br />
dass die typischen Ersatzzeitkonstanten<br />
der Stellgrößengenerierung (Stromregelkreis,<br />
Stellgrößenfilter) im Bereich von = 2 - 3 ms keine<br />
Rolle spielen. Praktische Versuche zeigen, dass die<br />
verzögerte Stellgrößengenerierung bei Zustandsreglerergänzung<br />
wieder eine Begrenzung darstellt.<br />
Wird das Regelgesetz in Gleichung (8) durch ein<br />
Übertragungsglied erster Ordnung ergänzt, so ergibt<br />
sich für das Nennerpolynom der Übertragungsfunktion<br />
in Gleichung (9) mit den Einstellwerten<br />
gemäß Gleichung (11-13):<br />
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REFERENZEN<br />
[1] Zirn, O.: Machine Tool Analysis – Modelling,<br />
Simulation and Control of Machine Tool Manipulators,<br />
Habilitationsschrift, Department Maschinenbau<br />
und Verfahrenstechnik, ETH Zürich, 2008<br />
http://e-collection.ethbib.ethz.ch/eserv/eth:41862/<br />
eth-41862-01.pdf<br />
[2] Fink, A., Zirn, O.: Master-Slave State Space Control<br />
for Large Milling Rotary Tables. In: Proc. PCIM’09,<br />
S. 848-853, VDE Verlag 2009<br />
[3] Schröder, D.: Elektrische Antriebe Bd 2 Regelung<br />
von Antrieben. Springer 1995<br />
[4] Beck, H.-P., Turschner, D.: Commissioning of a<br />
State-Controlled High-Powered Electrical Drive<br />
Using Evolutionary Algorithms. IEEE/ASME<br />
Transactions on Mechatronics 6(2), S.149-154, 2001<br />
[5] Siemens: Sinumerik 840D – Das digitale CNC-<br />
System für komplexe Aufgaben. Siemens AG Automation<br />
and Drives, www.siemens.de/sinumerik<br />
[6] Zirn, O., Vetter, C., Sauermann, K.-H.:<br />
Automatisierungstechnik im Maschineningenieurwesen.<br />
Papierflieger-Verlag 2011<br />
[7] Jaeger, C.: Entwurf von Zustandsregelungen für<br />
hochdynamische Werkzeugmaschinen, Dissertation<br />
ETH Zürich, 2010. http://e-collection.ethbib.ethz.ch/<br />
show?type=diss&nr=19343<br />
[8] Weber, W., Koch, H.: Zustandsregler für Achsen mit<br />
Nachgiebigkeiten – ReDuS+ unterstützt Anlagenpersonal.<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong> – Automatisierungstechnische<br />
Praxis <strong>edition</strong> 52(4), S. 20-24, 2010<br />
<strong>atp</strong> <strong>edition</strong> erscheint in der DIV Deutscher Industrieverlag GmbH, Arnulfstr. 124, 80636 München
HAUPTBEITRAG<br />
DANKSAGUNG<br />
(22)<br />
Für den in Abschnitt 4 behandelten alternativen Ansatz<br />
ergibt sich dieselbe charakteristische Gleichung. Der<br />
Verlauf der WOK ist beispielhaft in Bild 12 dargestellt.<br />
Die analytische Lösung für gleiche relative Dämpfung<br />
beider Polpaare lautet:<br />
(23)<br />
Für größere Pollagen wird die relative Dämpfung des<br />
aus der negativ reellen Achse herausgewachsenen Polpaars<br />
stark gegenüber dem 60°-Polpaar verschlechtert.<br />
Dies bedeutet, dass Zustandsreglerergänzung nur dann<br />
einen spürbaren Dämpfungsgewinn bringen kann,<br />
wenn die Ersatzzeitkonstante T der Stellgrößengenerierung<br />
ausreichend schnell ist:<br />
(24)<br />
Die dargestellten Ergebnisse wurden im Rahmen des Projektes<br />
ZI 1301/1-1 der Deutschen Forschungsgemeinschaft in Zusammenarbeit<br />
mit der Arbeitsgruppe Diskrete Mathematik von<br />
Prof. Dr. Volkmar Welker, Universität Marburg, erarbeitet. Die<br />
Verfasser danken den Industriepartnern Rückle Werkzeugfabrik<br />
GmbH, Römerstein, und Faulhaber GmbH, Schönaich, sowie<br />
dem Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigung der ETH<br />
Zürich für die umfangreiche Unterstützung.<br />
Damit lässt sich analytisch abschätzen, ob eine Zustandsreglerergänzung<br />
noch gewinnbringend einsetzbar<br />
ist. Für die an Servoantrieben typischen Ersatzzeitkonstanten<br />
im Bereich von = 2 - 3 ms ist eine spürbare Verbesserung<br />
der Lastvibrationsdämpfung durch Zustandsreglerergänzungen<br />
bis etwa 30 Hz möglich. Höherfrequentere<br />
Struktureigenschwingungen erfordern eine deutlich<br />
schnellere Stellgrößengenerierung, was heute nur bei<br />
Klein-Servo- und Miniaturantrieben erreicht wird.<br />
ZUSAMMENFASSUNG<br />
Die Regelgüte moderner Servoachsen wird wesentlich<br />
durch Strukturelastizitäten und flexible Übertragungsglieder<br />
begrenzt. Für P/PI-Servoregler können analytische<br />
Einstellregeln für optimale Vibrationsdämpfung angewandt<br />
werden. Die Rückführung zusätzlicher lastseitiger<br />
Zustände kann niederfrequente Lastvibrationen effektiv<br />
bedämpfen. Eine solche Zustandsreglerergänzung wurde<br />
von einem führenden Hersteller von Automatisierungskomponenten<br />
unter dem Namen APC für elastische Antriebsketten<br />
eingeführt. Damit kann eine Inbetriebnahme<br />
<strong>automatisch</strong> erfolgen, wenn zuvor die wesentlichen Streckenparameter<br />
(Eigenfrequenz, Trägheit und Trägheitsverhältnis)<br />
identifiziert wurden. Für andere Fälle dominanter<br />
Strukturelastizitäten kann eine allgemeinere Zustandsreglerergänzung<br />
eingesetzt werden. Alle diese<br />
Ansätze erfordern eine ausreichend schnelle Stellgrößengenerierung.<br />
MANUSKRIPTEINGANG<br />
30.09.2013<br />
Im Peer-Review-Verfahren begutachtet<br />
AUTOREN<br />
Prof. Dr. habil.<br />
OLIVER ZIRN<br />
(geb. 1968) lehrt<br />
Werkzeugmaschinenmechatronik<br />
an der Hochschule<br />
Pforzheim und an<br />
der ETH Zürich.<br />
Nach mehrjährigem<br />
Engagement in der Werkzeugmaschinenindustrie<br />
wechselte er an<br />
die Hochschule/Universität und<br />
leitet mehrere Forschungsprojekte zur<br />
angewandten Regelung.<br />
Hochschule Pforzheim, Fakultät Technik,<br />
Tiefenbronner Straße 65,<br />
D-75175 Pforzheim,<br />
Tel. +49 (0) 7231 28 64 74,<br />
E-Mail: oliver.zirn@hs-pforzheim.de<br />
Dr. LUKAS<br />
KATTHÄN<br />
(geb. 1985) ist<br />
Mathematiker und<br />
arbeitet als<br />
wissenschaftlicher<br />
Mitarbeiter<br />
im DFG-Projekt ZI<br />
1301/1-1 an der<br />
Universität Marburg sowie an der<br />
Hochschule Pforzheim.<br />
Universität Marburg,<br />
Arbeitsgruppe Diskrete Mathematik,<br />
FB 12, Universität Marburg,<br />
Hans-Meerwein-Straße,<br />
D-35032 Marburg,<br />
Tel. +49 (0) 6421 282 66 11,<br />
E-Mail:<br />
katthän@mathematik.uni-marburg.de<br />
MICHAEL<br />
KREUTZER<br />
(geb. 1982), MSc,<br />
ist Informatiker<br />
und arbeitet als<br />
wissenschaftlicher<br />
Mitarbeiter<br />
im DFG-Projekt<br />
ZI 1301/1-1 an<br />
der Technischen Hochschule Mittelhessen<br />
sowie an der Hochschule<br />
Pforzheim.<br />
Technische Hochschule Mittelhessen,<br />
Institut für Technik und Informatik,<br />
Wiesenstraße 14,<br />
D-35390 Gießen,<br />
Tel. +49 (0) 641 309 24 28,<br />
E-Mail: kreutzer@mni.fh-giessen.de<br />
72<br />
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IMPRESSUM / VORSCHAU<br />
IMPRESSUM<br />
VORSCHAU<br />
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Geschäftsführer:<br />
Carsten Augsburger, Jürgen Franke<br />
Verlagsleiterin:<br />
Kirstin Sommer<br />
Spartenleiterin:<br />
Anne Purschwitz geb. Hütter<br />
Herausgeber:<br />
Dr.rer.nat. Thomas Albers<br />
Dr. Gunther Kegel<br />
Dipl.-Ing. Hans-Georg Kumpfmüller<br />
Dr.-Ing. Wilhelm Otten<br />
Beirat:<br />
Dr.-Ing. Kurt Dirk Bettenhausen<br />
Prof. Dr.-Ing. Christian Diedrich<br />
Prof. Dr.-Ing. Ulrich Epple<br />
Prof. Dr.-Ing. Alexander Fay<br />
Prof. Dr.-Ing. Michael Felleisen<br />
Prof. Dr.-Ing. Georg Frey<br />
Dipl.-Ing. Thomas Grein<br />
Prof. Dr.-Ing. Hartmut Haehnel<br />
Tim Henrichs<br />
Dr.-Ing. Jörg Kiesbauer<br />
Dipl.-Ing. Gerald Mayr<br />
Dr.-Ing. Josef Papenfort<br />
Igor Stolz<br />
Dr. Andreas Wernsdörfer<br />
Dipl.-Ing. Dieter Westerkamp<br />
Prof. Dr.-Ing. Michael Weyrich<br />
Dr.rer.nat. Christian Zeidler<br />
Organschaft:<br />
Organ der GMA<br />
(VDI/VDE-Gesell schaft Messund<br />
Automatisierungs technik)<br />
und der NAMUR (Interessengemeinschaft<br />
Automatisierungstechnik<br />
der Prozessindustrie).<br />
Redaktion:<br />
Anne Purschwitz geb. Hütter (ahü)<br />
(verantwortlich)<br />
Telefon + 49 (0) 89 203 53 66 58<br />
E-Mail: purschwitz@di-verlag.de<br />
Aljona Hartstock (aha)<br />
Telefon + 49 (0) 89 203 53 66 78<br />
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Einreichung von Hauptbeiträgen:<br />
Prof. Dr.-Ing. Leon Urbas<br />
(Chefredakteur, verantwortlich<br />
für die Hauptbeiträge)<br />
Technische Universität Dresden<br />
Fakultät Elektrotechnik<br />
und Informationstechnik<br />
Professur für Prozessleittechnik<br />
D-01062 Dresden<br />
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E-Mail: urbas@di-verlag.de<br />
Fachredaktion:<br />
Dr.-Ing. Michael Blum<br />
Dipl.-Ing. Heinrich Engelhard<br />
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite<br />
Dr.-Ing. Bernhard Kausler<br />
Dr.-Ing. Niels Kiupel<br />
Prof. Dr.-Ing. Gerrit Meixner<br />
Dr.-Ing. Jörg Neidig<br />
Dipl.-Ing. Ingo Rolle<br />
Dr.-Ing. Stefan Runde<br />
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