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26. Oktober 2022, 12:46 Uhr | Matthias Riedl, Anja Fischer, Giuliano Persico, Julian Lategahn
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© Demag Cranes & Components

Wie können Mensch und Maschine in der Produktion besser kooperieren? Mit dem ITEA-Projekt Optimum hat ein Forschungsverbund nun notwendige Entwicklungsziele formuliert und umgesetzt. – Artikel 1 von 2.

Die Komponenten des Material-Handling-Segments wandeln sich zusehends hin zu modularen Einheiten. Der internationale Wettbewerbsdruck führt weiterhin dazu, dass neue Anforderungen wie beispielsweise die bessere Einbindung des Bedienenden bei gleichzeitiger Erhöhung der funktionalen Sicherheit, entscheidende Faktoren für die Akzeptanz der Lösungen am Markt darstellen.

Eine Herausforderung stellt die heutige hohe Varianz der Steuerungsausführung und der unterschiedlichen Schnittstellen dar. Um die Anforderungen der Zukunft zu erfüllen, müssen die Hardware-Diversität der Maschinensteuerungen gesenkt und die Datenprotokolle standardisiert werden. Auch innerbetriebliche Prozesse müssen entsprechend weiterentwickelt und an die neuen Gegebenheiten angepasst werden. Viele innovative Maschinenfunktionen werden zukünftig durch Software bestimmt, so dass sich auch der Vertrieb zukünftig weniger mit dem Bewerben von rein mechanischen, sondern viel mehr mit intelligenten Maschinenfunktionen und Vernetzungsmöglichkeiten beschäftigen wird.

Die Forschungs- und Entwicklungsziele

Oben genannte Herausforderungen sollen zukünftig durch Assistenzfunktionen gelöst werden, die auf unterschiedlichen Gerätetypen wie Smartphone, Tablet, klassischen SCADA-Systemen oder Steuerungskomponenten nutzbar sind. Dies bedingt beispielsweise bei der Auslegung erweiterte Entwicklungswerkzeuge, um direkt aus der 3D-Planung heraus Steuerungsprogramme mit geometrischen Daten zu konfigurieren oder das Engineering verteilter Anwendungen zu vereinfachen. Ziel des Vorgehens ist es, die gesamte Applikation zu entwerfen und ressourcen-orientiert die Funktionen zu verteilen, wobei die sich ergebende Kommunikation zwischen den Teilapplikationen implizit durch die Engineering-Werkzeuge oder durch die Laufzeitumgebung aufgebaut wird und keine zentrale Koordinierungsinstanz mehr nötig ist.

Die Nutzung funkbasierter Kommunikationssysteme wie 5G verlangt natürlich nach Absicherung, so dass hierfür praktikable Lösungen zu generieren sind, um widerstandsfähige Netzwerke mit verteilten Sicherheitsmitteln zu schaffen. Die enge Einbeziehung der Bedienenden erfordert bei der produktionsnahen Logistik auch die Lokalisierung sowohl der Bedienenden selbst als auch der beweglichen und statischen Komponenten. Insbesondere der automatisierte Einsatz von Kranen erfordert die Berücksichtigung von Gebieten, die nicht überfahren werden dürfen. Auch hierfür soll es eine einfache Möglichkeit geben, diese Gebiete in 3D-Planungswerkzeugen zu definieren und über standardisierte Schnittstellen oder Austauschformate an die Steuerungen zu übergeben.

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Verteiltes Steuerungssystem

Gegenüber den zur Ausgangssituation etablierten zentralen und hierarchisch gegliederten Steuerungs- und Anwendungsprozessen erfordern die avisierten innovativen Assistenzfunktionen das Zusammenwirken mehrerer Steuerungskomponenten in den beteiligten Maschinen. Diese komponentenbasierte und „kollaborative Automatisierung“ erfordert verteilte und modulare Funktionalitäten. Kern des erarbeiteten Konzepts sind Geräte, die vorwiegend im industriellen Umfeld Einsatz finden und verschiedene Aufgaben übernehmen können. Sie laufen autark und sind direkt in Maschinen eingebettet. Speziell für die Erfüllung der Steuerungsaufgaben ist auf den Geräten eine portable Komponente „Distributed Control Platform“ (DCP) vorgesehen.

Sie basiert auf dem Distributed Object Model Environment (DOME) und erlaubt die Kooperation einer beliebigen Anzahl von Geräten und Maschinen, um gemeinsam etwa Transportaufgaben zu lösen. Wie jedes herkömmliche Steuerungsgerät verarbeitet das DCP Sensordaten und erzeugt Aktuator-Informationen, die über geeignete Schnittstellen mit der Peripherie ihren Austausch finden. Steuerungsinformationen zwischen DCP-Instanzen werden über ein effizientes Kommunikationsprotokoll ausgetauscht, welches bei der Nutzung von IP-Kommunikation auch gesichert erfolgen kann.

Das Architekturkonzept eines industriellen Gerätes sieht vor, dass neben den reinen Steuerungskomponenten auch weitere Komponenten – anwendungsspezifisch – vorhanden sein können. Wichtig ist es hervorzuheben, dass dynamische Konfigurationsaufgaben über die Industrial IoT-Komponente vorgenommen werden und keine zentrale Koordinierung der Steuerungsaufgaben nötig ist. Die DCP-Komponenten bauen eigenständig die Kommunikation untereinander auf, wenn es applikative Beziehungen untereinander gibt.

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Die DCP-Anwendung: Ein Steuerungsprogramm setzt sich aus den Control Application Objects zusammen.
© Ifak

Ein Steuerungsprogramm in der DCP ist keine monolithisch entwickelte Anwendung, sondern setzt sich aus Control Application Objects (CAO) zusammen, die über vom Entwickelnden festgelegte Verbindungspunkte, den Ports, miteinander Daten und Steuerungsflüsse austauschen. Sie bilden Funktionsbausteine der IEC 61131-3 in die objektorientierte Welt für die Hochsprachenprogrammierung ab und erlauben eine Low-Code Applikationsentwicklung.
Bild 2 zeigt den Aufbau solch einer Anwendung. Die vorgefertigten CAO liegen in einer Bibliothek bereit und lassen sich durch den Applikationsentwickler in der Anwendung instantiieren und verschalten. Das Entwicklungswerkzeug generiert die für die Teilprozesse notwendigen Konfhgurationsdateien. und die Laufzeitumgebung selbst erstellt die Prozesse, CAO die Objektverbindungen.

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Der konzeptuelle Informationsfluss zwischen den Komponenten: Der geräteinterne Datenaustausch findet über MQTT statt.
© Optimum Konsortium

Um Steuerungsaufgaben von Nicht-steueraufgaben zu entkoppeln, kommt das einfach einzusetzende Messa Queuing Telemetry Transport (MQTT) zum Einsatz. MQTT-Nachrichten können von den COA-Steuerungsobjekten sowohl erzeugt als auch konsumiert werden. Auch die weiteren auf dem eingebetteten industriellen Gerät vorhandenen Komponenten nutzen MQTT zum geräteinternen Datenaustausch. Je nach Geräteauslegung werden beispielsweise die Kontext- oder Lokalisierungsinformationen direkt im DCP aufgenommen, verarbeitet und weitergereicht oder über MQTT auf der IIoT-Plattform verarbeitet.

Die IIoT-Plattform

Die IIoT-Plattform ermöglicht komplexe Kommunikationsmuster in einem heterogenen Geräteumfeld. Sie ist die zentrale Instanz für die vertikale Kommunikation und verantwortlich für den Austausch von Systemparametern und Gerätedaten. Zur Kopplung der geräteinternen Kommunikation über MQTT und der externen Kommunikation über OPC UA dient ein speziell entwickeltes Informationsmodell. Diese Kopplung folgt zunächst den Empfehlungen des OPC UA Standards zur Kopplung von OPC UA und MQTT, geht aber darüber hinaus, da Daten über MQTT abonniert werden können.

Die IIoT-Plattform lässt sich als universell einsetzbare Instanz betrachten, die ältere Geräte und Maschinen via Plug&Play-Technologie in Industrie 4.0-Szenarien integrieren kann. In dem in Bild 3 dargestellten Beispiel findet die IIoT-Plattform neben der Geräte-zu-Geräte-Kommunikation aucn Verwendung, um Daten mit den nachfolgend aufgezählten Komponenten auszutauschen:

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Die grafische Bedienoberfläche: Stellt die Schnittstelle zwischen Bediener und DCP her.
© Demag Cranes & Components
  • Context Awareness Service (CAS): Ermöglicht die Verarbeitung und Speicherung von Kontextinformationen im Industriegerät.
     
  • Localization (LOC): Verarbeitet die Standortinformationen des Gerätes in Echtzeit und stellt sie der DCP zur Verfügung.
     
  • DCP: Steuert Geräte in Echtzeit mit Kontext- und Standortinformationen und liefert bei Bedarf Informationen an andere Geräte und externe Komponenten über die llOT-Plattform. Sie steuert das lokale Gerät unter Verwendung der Zustandsinformationen anderer Geräte (Nutzerschnittstelle, 3D-VS)
     
  • Nutzerschnittstelle: Liefert Steuerbefehle und die Stand- ortinformationen der Bedienenden (bereitgestellt durch separates Gerät Wearable") an die DCP und führt bei Bedarf die Zusammenarbeit zwischen dem Bedienenden und dem Gerät durch, indem es die Statusinformationen des Geräts von der DCP erhält.
     
  • 3D-Visualisierung (3D-VS): Verfügt über die notwendigen Informationen zur Uberwachung und Visualisierung des Arbeitsstatus und des Standorts des Gerätes.
     
  • CLOUD: Führt die Anfrage/Antwort aus, die erforderlich ist, um die in der unteren Schicht erzeugten Daten an die obere Schicht zu übertragen.

Das gesamte Deployment aller auf den Geräten eingesetzten Komponenten folgt dem Container-Konzept mittels Docker. Dadurch lassen sich verschiedene Versionen leichter pflegen und handhaben.

Das Itea-Projekt Optimum

Am Projekt Optimum nahmen Konsortien aus der Türkei, Rumänien, Großbritannien, Spanien und Deutschland, sowie als assoziiertes Land Südkorea, teil. Geleitet wurde das Projekt vom deutschen Partner Demag Cranes & Components, wobei die deutschen Partner vom Bundesministerium für Bildung und Forschung Förderung erfuhren. Das Projekt stand unter der Schirmherrschaft des europäischen Forschungsclusters ITEA.

Die Autoren: 

  • Matthias Riedl, Leiter des Geschäftsfelds IKT & Automation am Ifak.

  • Anja Fischer, Projektleiterin für Research-Projekte bei Demag Cranes & Components.

  • Giuliano Persico, Manager der Research Abteilung der Demag Cranes & Components.

  • Julian Lategahn, R & D Engineer der Comnovo GmbH.


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