Im Forschungsvorhaben ‚Emilie‘ (Embedding Machine Intelligence Logic and IT Security into Edge Devices) entwickeln Real-Time Systems, Fraunhofer ITWM, Mobotix, Gebr. Pfeiffer, Magnetic Sense und die Hochschule Bremen gemeinsam Lösungen auf Basis intelligenter Edge-Elektronik. Ziel ist es, Daten auf Edge-Geräten sicher und robust zu erfassen und basierend auf einer Künstlichen Intelligenz (KI) zu verarbeiten, um mit den resultierenden Informationen im Schaltschrank optimal die Produktionsprozesse steuern und überwachen zu können. In ‚Emilie‘ wird die Brücke zwischen OT und IT über ein IoT-Gateway abgesichert. An diesem Gateway bündeln sich die von unterschiedlichen Sensoren erfassten und durch KI-Verfahren verdichteten Informationen aus Produktions- und Zustandsdaten und können zum Beispiel der SPS als weitere Eingangsgröße übermittelt werden.

Smarte Sensorik und KI für eine effizientere Produktion

Das Potenzial von intelligentem Edge Computing wird an zwei unterschiedlichen Prozessen aus der Praxis verdeutlicht: Zum einen an Zementmühlen der Firma Gebr. Pfeiffer, zum anderen an von HIMA betreuten Turbosätzen. Die Zielsetzung umfasst messbare Verbesserungen im Durchsatz, höhere Energieeffizienz und die effektivere Abschätzung des verbleibenden Abnutzungsvorrats. Die Integration von KI-Verfahren in signalverarbeitende Analysen innerhalb der OT ermöglicht einerseits die sichere Überwachung von Betriebszuständen mit ressourcenschonender rädiktiver Instandhaltung zur Minimierung geplanter und ungeplanter Ausfälle; andererseits auch die automatisierte, zustandsbasierte Prozesssteuerung des Betriebsmodus energieintensiver Anlagen in energieoptimierte beziehungsweise effizientere Bereiche. Um auf sensorischer Ebene die dafür erforderliche sichere, robuste und echtzeitnahe Überwachung (von Schwingungen) im Produktionsprozess zu gewährleisten, wird die Elektronik folgender Sensoren und Edge-Geräte zur Ausführung intelligenter Datenverarbeitungen weiterentwickelt:

• Zur Verbesserung von Abstands- und Temperaturkompensation wird ein magnetostriktiver Sensor zur Kraftmessung von Magnetic Sense erweitert. Für die Sensorplatine werden intelligentere Algorithmen entwickelt, die neben Temperatur und Drehmoment auch Drehzahl und Drehwinkel der Welle berechnen, an der der Sensor angebracht wurde.
• Eine hochauflösende Industriekamera zur Vibrationsüberwachung von Mobotix wird hard- und softwaretechnisch weiterentwickelt, um auf der Kamera direkt Gehäuseschwingungen von frei konfigurierten Bildpunkten zu extrahieren und die Amplituden als Wegsignale kanalbasiert zu jedem Punkt weiterzugeben.
• Das IoT-Gateway ‚Arendar‘ von Real-Time Systems wird über geeignete Co-Prozessorkarten erweitert, die es erlauben, passend zur angebundenen Sensorik multivariate Analysen über mehrere Sensorkanäle zu bündeln, so dass umfassende Merkmale zur Ma- schinendynamik angeboten werden können. Auf dieser Basis bildet das Gateway die Grundlage für Anwendungen über Monitoring, Diagnose, Prognose und Optimierung.

Analysiert werden die Daten auf den Edge-Geräten. Für rechenintensivere Analysen können leistungsfähigere Industrie-PCs im Schaltschrank auf die Hutschiene montiert werden. Aufgrund der zunehmenden Anforderungen an Miniaturisierung und Wärmetransport nimmt die Rechenkapazität mit der Nähe zu Produktionsprozessen ab.

Kurze Wege im Schaltschrank

Zusammenspiel und Querschnittsthemen des intelligenten Edge Computings in Produktionsprozessen: Das IOT Gateway ermöglicht hierbei eine Art galvanischer Trennung zwischen OT und IT.

© Fraunhofer ITWM

Im Gegensatz zu den stark beworbenen IoT-Cloud-Lösungen bietet das Edge Computing vier signifikante Vorteile, die sowohl Hardware, Aufwände und Risiken reduzieren:

• Kurze Wege: Die Datenhaltung skaliert auch bei hohen Abtastrasten (im kHz-Bereich), da Rohdaten lokal verbleiben und lokal durch die intelligenten Datenvorverarbeitungseinheiten innerhalb der Sensoren und Edge-Gateways oder IPC innerhalb des Schaltschranks angereichert werden.
• Rechnen am Ort des Geschehens: Am Edge-Device werden die Ereignisse erfasster Anlagensituationen ermittelt und bewertet. KI-Verfahren zur Zustandsüberwachung, prädiktiven Instandhaltung und Regelung erkennen Zustandsmuster echtzeitnah und steuern die Anlagen mit Hinzunahme der SPS ressourceneffizient innerhalb des Schaltschranks ohne direkte IT-beziehungsweise Internet-Anbindung.
• Wenig Kommunikationsaufwand: Das Edge Computing ermöglicht die ressourceneffiziente, digitale Weitergabe von gesicherten Informationen und relevanten Historien zu erkannten Ereignissen an die IT ohne Übermittlung von Rohdaten. Lokale Datenverarbeitung reduziert Kommunikationsanforderungen an Bandbreite, Durchsatz und Reaktionszeiten; eine Echtzeitanlagenüberwachung bei verfügbarer Leistungselektronik wird vereinfacht.
• Vertrauen schafft Sicherheit: Die Vertrauenswürdigkeit (Trusted Computing) der beteiligten Recheneinheiten (Sensoren, Gateways, IPCs, IoT Cloud) innerhalb der Verarbeitungskette wird durch Einsatz von ‚Kryptochips‘ abgesichert. Auf Basis dieses Vertrauensankers kann die Plattformintegrität durch Root-of-Trust sichergestellt werden. Zudem ermöglichen Hardwarevertrauensanker, Prinzipien von ‚Remote Attestation‘ umzusetzen und damit aus der Ferne die Integrität eines Gerätes sicher abzufragen. Analysen zur Zustandsüberwachung finden weitestgehend autonom lokal an der Anlage statt, so dass Betriebsgeheimnisse gewahrt bleiben.

Blick von außen hilft

Bildgebende Verfahren auf Basis hochauflösender High-Speed-Kameras ermöglichen die globale Überwachung von erregten Vibrationen an beliebigen Punkten der Anlage. Im Gegensatz zu Beschleunigungs- oder wegmessenden Sensoren wird dieser bildgebende Ansatz nicht direkt an der Maschine, sondern auf einem definierten Abstand eingesetzt. Hierdurch ist dieser Ansatz weniger empfänglich für schwierige Umgebungsbedingungen und bietet dadurch eine ideale Ergänzung. Im Rahmen des Projektes wird eine Mobotix-Kamera weiterentwickelt. Sie soll als Edge-Device zur Auswertung der Bilddaten genutzt werden. Hierzu werden die Hardware-Module der Kamera mit Bildverarbeitungssoftware und KI-Funktionalitäten zur intelligenten Datenverarbeitung erweitert. Dazu wird das Bildverarbeitungstool ‚ToolIP‘, das schon auf ARM-Architekturen verfügbar ist, auf die Kamera-Hardware portiert.

Energieeffiziente Steuerung

Die Prozesse zur Fertigung von Zement sind hochkomplex und verursachen Angaben des Vereins Deutscher Zementwerke (VDZ) zufolge 6 bis 8 % der weltweiten CO2-Emission. Eine mittelgroße Zementmühle braucht für das Aufmahlen des Zementklinkers jährlich etwa 20 GWh Energie. Darin liegt riesiges Optimierungspotenzial.

Kalksteinmahlwerke werden nahe an Kalksteinbrüchen betrieben, die oft in entlegenen Gebieten sind. Dementsprechend ist eine lokale Datenverarbeitung zur effektiven Betriebsautomatisierung unumgänglich. Im Projekt ‚Emilie‘ werden Mahlwerke der Firma Gebr. Pfeiffer um smarte Edge Devices erweitert, damit automatisiert energieeffiziente Betriebspunkte erreicht werden können. Erste Tests an einer Versuchsmühle laufen im Technikum in Kaiserslautern.