Industrielle Automation 3/2017

INDUSTRIELLE KOMMUNIKATION I STATEMENT
Verändern Embedded Systeme die
Zukunft der industriellen Produktion?
Ein Kommentar von Philipp Wallner, Industrial Automation & Machinery
Industry Manager bei Mathworks
Im Bereich der Embedded Systeme hat sich in den letzten Jahren ein enormer Wandel hin
zur Smart Industry vollzogen. Produktionsmaschinen und Geräte von heute sind zu hoch
integrierten mechatronischen Systemen geworden. Der Anteil an Embedded Software ist
dabei groß. Und das wird den industriellen Fertigungsprozess maßgeblich verändern.
„Bei dem Stichwort «Smart Industry»
denken die meisten zu aller erst an Big
Data. Nicht zu Unrecht, denn die wachsende
Menge an Daten hat den Wandel zum
Industrial Internet of Things erst möglich
gemacht“, meint Philipp Wallner. „Optische
Sensoren, elektronische und hydraulische
Antriebe, Produktionsmaschinen,
Kraftwerke usw. Sie alle produzieren
während des Betriebs Daten. Diese zu
analysieren und sinnvolle, zielgerichtete
Erkenntnisse daraus zu ziehen, ist die
große Kunst.“ Produktqualität, Energieverbrauch,
Maschinenstatus und andere
relevante Parameter können durch eine
Optimierung große wirtschaftliche Vorteile
bringen. Einen Schritt weiter geht das
Prinzip der vorausschauenden Wartung
oder „Predictive Maintenance“. Dabei
werden mathematische Modelle verwendet,
um auf Basis der laufend eingelesenen
Maschinen- und Produktionsdaten
Voraussagen über den Zustand der
Anlage abzuleiten. Diese werden
dann in der Regel genutzt, um
Serviceintervalle optimal zu planen,
Produktionsausfälle zu vermeiden
oder zu minimieren und um den
Produktionsumsatz zu maximieren.
Die Rolle von
Embedded Software
Mit der Weiterentwicklung
der Smart Industry
nehmen Software-
Komponenten einen
immer höheren
Stellenwert in der
Wertschöpfungskette
von Maschinen und
Produktionsstätten
ein. Embedded
Software, die auf PLCs,
industriellen Computern oder FPGAs
läuft, verwendet Reglungsfunktionen,
die einerseits die Produktionsqualität
sicherstellen und andererseits mithilfe
von Algorithmen die Wartung vereinfachen
und für längere Produktionszeiten
ohne technischen Support sorgen. Sie
ermöglicht den Einsatz von Supervisory
Logic für das Behandeln von Fehlern und
die automatische Erstellung von optimierten
Maschinenbewegungsbahnen.
Embedded Software bietet auf diese
Weise immer mehr Möglichkeiten, um
die Produktion effizienter zu gestalten.
Komplexität als Herausforderung
sehen und meistern
Anhaltende Trends wie mehr Modularität,
mehr Unabhängigkeit von der Hardware
und mehr Abbildung von Funktionalität
in der Software, die den
Anteil und die Komplexität des
Codes in Produktionsmaschinen
erhöhen, sind eine
Herausforderung für
klassische Maschinenbauer.
So erklärt Philipp Wallner: „In
der Regel ist der Maschinenbau
es gewohnt, mit aufwendigen
Workflows und
Toolchains für
mechanische
Konstruktionen
zu arbeiten.
Wenn es jedoch
um Software geht,
verlassen sich
Maschinenbauer
oft auf traditionelle
Methoden für das
Programmieren und
Testen und nutzen
Verfahren wie Modell-
bildung, Simulation, Automatisches Testen
oder Code-Generierung noch deutlich
seltener als ihre Kollegen aus der Luftfahrt
oder der Automobilindustrie.“
Während es für Maschinenbau-Ingenieure
selbstverständlich ist, ein CAD-Tool
anzuwenden und Simulationen durchzuführen,
bevor sie die mechanische Struktur
der Maschine bauen, ist diese Selbstverständlichkeit
im Bereich der Software noch
nicht vorhanden. Der Großteil der Software
wird noch immer manuell programmiert
und erst dann umfangreich getestet, wenn
die Maschine schon bereitsteht.
Um jedoch den Anforderungen der Systeme
der neuesten Generation gewachsen zu sein,
ist ein anderer, besser integrierter Ansatz
nötig, wie Philipp Wallner betont: „In der
Smart Industry werden Ingenieure aus allen
drei mechatronischen Fachrichtungen
gebraucht – mechanisches, elek trisches und
Software-Ingenieurswesen. Erst wenn diese
drei Disziplinen ineinandergreifen, finden
sie neue Wege, um das Design, das Testen
und die Verifikation von Maschinensoftware
so zu entwickeln, dass neue Stufen von
Funktionalität und Qualität erreicht werden
können.
Auch wenn Maschinenbauer heute meist
keine Experten für Software Engineering
sind, können sie dennoch mit Tools für
Model-Based Design wie Matlab und
Simulink die Produktivität und Zuverlässigkeit
ihrer Systeme steigern. Diese Programme
erleichtern das modulare Entwickeln und
Testen von Automatisierungskomponenten
und die automatische Code-Generierung,
die mit einem Klick Algorithmen für
spezifische Hardware-Plattformen
implementiert.“
Fotos: Aufmacher Fotolia, sonstige MathWorks
www.mathworks.de
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