Cloud- und Edge-Lösungen

Andreas Mühlbauer,

Facetten der digitalen Transformation

Die Integration von Cloud- und Edge-Lösungen in cyber-physische Produktionssysteme erschließt neue Potenziale in der Automatisierung. Die Forschung konzentriert sich unter anderem auf wirtschaftliche Lösungen für die Herausforderungen der Digitalisierung.

Schematische Darstellung der unterschiedlichen Ebenen sowie Entitäten, ihrer Topologie und kommunikativen Zusammenhänge in modernen Produktionsumgebungen. © FAPS, FAU

Globale Trends wie „Mass Customization“, Digitalisierung und künstliche Intelligenz beeinflussen die Entwicklung cyber-physischer Produktionssysteme (CPPS) massiv und formen dadurch die Produktionsanlagen und Wertschöpfungsnetzwerke der Zukunft. Insbesondere die Digitalisierung eröffnet neue Möglichkeiten in der Automatisierung, wobei die Integration von Edge- und Cloudlösungen Schwerpunktthemen darstellen.

Die Herausforderungen sind vielfältig und ziehen sich von der Hardware- über die Steuerungs- bis in die Plattformebene: Von veränderten Kommunikationsanforderungen, über die Abbildung von Entitäten in modularen Services, die Vorverarbeitung und Übertragung hoher Datenmengen für die ML-basierte Analyse, bis hin zu neuen, edge- und cloud-basierten Vorgehensweisen zur Steuerung und Regelung automatisierter Produktionsanlagen.

Der Lehrstuhl FAPS beforscht einen breiten Themenkanon, um wirtschaftliche Lösung für die Herausforderungen im Kontext der Digitalisierung zu evaluieren. Die folgenden Beispiele aus dem Forschungsbereich Automatisierte Produktionssysteme vermitteln einen Eindruck der Forschungsthemen.

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Anlagenprogrammierung meets ML

Die steigende Komplexität macht sich auch in der Inbetriebnahme von Produktionsanlagen bemerkbar. Es existieren mit IEC 61131 und IEC 61499 zwar Standards, die das Vorgehen und den Funktionsumfang definieren, allerdings halten die dort festgelegten Vorgaben nicht mit der Entwicklung moderner Programmierparadigmen Schritt.

Ein konkretes Beispiel ist die fehlende bibliotheksbasierte Bereitstellung von ML-Algorithmen, die so nicht direkt als Funktionsbausteine in die Programmierung automatisierter Produktionsanlagen integriert werden können. Automatisiert abgeleitete Prozessverbesserungen zur Laufzeit und in Echtzeit werden dadurch verhindert.

Um diese Herausforderungen zu adressieren, die sich durch Hardware- und Kommunikationseinschränkungen, veraltete Programmierparadigmen und rückständige Tool Chains ergeben, untersuchen wir Möglichkeiten zur Integration echtzeitfähiger, ereignisgesteuerter Kommunikation in CPPS, Ansätze zur Effizienzsteigerung im Kontext von ML sowie zur Erweiterung existenter Tool Chains in der Automatisierung.

Edge-basierte intelligente Produktion

Der Schlüssel, um auf die schwankende Nachfrage nach individualisierten Produkten oder auf Störungen im Shopfloor reagieren zu können, sind autonome, intelligente Produktionsanlagen. Diese können ihr Verhalten zur Laufzeit und in Echtzeit intelligent und optimal an Veränderungen in der Umgebung, der Systemziele oder des Systems anpassen, indem sie ihre Umwelt über ein umfangreiches, pervasives sensorisches System wahrnehmen, eine konsistente Repräsentation der Welt – ein Weltmodell – aufbauen und darauf basierend Aktionen zur Optimierung einer Zielfunktion initiieren. Die Implementierung ist im Wesentlichen durch drei Faktoren begrenzt: die Menge an Sensordaten, die benötigt wird, um ein Weltmodell zu erstellen, die begrenzte Rechenleistung in der Steuerungstechnik sowie die notwendigerweise sehr kurzen Reaktionszeiten in Echtzeitsystemen. In diesem Kontext untersuchen wir unter anderem Möglichkeiten, um durch die Integration von Edge-Geräten in die Automatisierungsarchitektur anfallenden Sensordaten nah am Datenentstehungsort zu aggregieren. Darüber hinaus haben wir die Rechenleistung eines CPPS stark erweitert, sodass sich rechenintensive Algorithmen schnell auswerten und Aktionen in Echtzeit auslösen lassen.

Energie- und Lastmanagement

Neben der zeit-, kosten- und qualitätsbezogenen Optimierung ist auch die Energie- und Ressourceneffizienz ein fester Bestandteil des Forschungskanons. Energie- und Lastmanagementsysteme (ELMS) stehen perspektivisch einer Explosion der Datenverfügbarkeit in Prozessechtzeit gegenüber. Dabei ist der Einsatz cloudbasierter ELMS im Produktionsumfeld durch zwei Faktoren limitiert: Einerseits ist die Menge der Daten, die von Sensorknoten gesammelt und über das Netzwerk zur Analyse gesendet werden, durch die notwendige Reaktionszeit begrenzt. Zusätzlich bilden diese Daten sicherheitskritische Prozesseigenschaften ab. Um diesen Herausforderungen zu begegnen ist eine sensornahe, intelligente Verarbeitung der anfallenden Daten in Edge-Geräten eine vielversprechende Lösung. Dabei erforschen wir, wie sich klassische Steuerungskomponenten und Edge Devices von einfachen Datensammlern und Brokern zu datenverarbeitenden Endgeräten entwickeln. Sie müssen in der Lage sein, rechenintensive ML-Algorithmen auszuführen, potenziell interessante Daten vorauszuwählen und diese in eine abstraktere, sichere Form mit höherer Informationsdichte zu transformieren. 
J. Fuchs, D. Kißkalt, Prof. Dr.-Ing. J. Franke 

Kurz erklärt: Der MHI e.V.

Die Wissenschaftliche Gesellschaft für Montage, Handhabung und Industrierobotik e.V. (MHI e.V.) ist ein Netzwerk renommierter Universitätsprofessoren – Institutsleiter und Lehrstuhlinhaber – aus dem deutschsprachigen Raum. Die Mitglieder forschen sowohl grundlagenorientiert als auch anwendungsnah in einem breiten Spektrum aktueller Themen aus dem Montage-, Handhabungs- und Industrierobotikbereich. Weitere Infos zur Gesellschaft, deren Mitgliedern und Aktivitäten: www.wgmhi.de

Kurz erklärt: FAPS

Die Zielsetzung des Lehrstuhls für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) der FAU Erlangen-Nürnberg liegt in der Vernetzung aller Teilfunktionen einer Fabrik zu einem rechnerintegrierten Gesamtkonzept. Am FAPS forschen derzeit an zwei Standorten rund 120 Mitarbeiter in den Forschungsbereichen Automatisierte Produktionssysteme, Engineering-Systeme, Biomechatronik, Elektronikproduktion, Elektromaschinenbau, Bordnetze sowie Hausautomatisierung. Prof. Jörg Franke konzentriert die Forschung auf innovative Fertigungsverfahren für mechatronische Produkte. In zwölf Technologiefeldern wird intensive interdisziplinäre Zusammenarbeit geübt. Über 80 Prozent der Forschungsarbeiten werden in Kooperation mit Partnern aus der Industrie durchgeführt.

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