Steuerungslösungen der Industrie 4.0 für die intelligente Fertigung

In den letzten Jahrzehnten hat sich eine vierte industrielle Revolution den Weg gebahnt, die als Industrie 4.0 bezeichnet wird. Diese Revolution hat mithilfe der Interkonnektivität über das Internet der Dinge (IoT), der Grundlage von cyberphysischen Systemen und des Datenzugriffs in Echtzeit, die digitale Technologie auf eine völlig neue Ebene gehoben.

Industrie 4.0 bietet eine vernetzte, umfassende und ganzheitliche Perspektive für die Fertigung. Sie verbindet die physische mit der digitalen Welt und ermöglicht einen besseren Zugang und eine bessere Zusammenarbeit über Abteilungen, Mitarbeiter, Partner, Anbieter und Produkte hinweg. Industrie 4.0 hilft Geschäftsinhabern, alle betrieblichen Aspekte genau zu erfassen, und liefert dem Management die Ist-Daten, die es benötigt, um die Produktivität zu steigern, das Wachstum zu fördern und Prozesse zu verbessern.

Architektur für die intelligente Fertigung

Die intelligente Fertigung ist das Ergebnis von drei wesentlichen Entwicklungen: Integration durch Digitalisierung, Einsatz von Strategien (Szenarien) und flexiblen Strukturen sowie Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) (auch bekannt als Smart Solution). Ressourcen, Systemsteuerung und Materialien können vernetzt werden, um intelligente Netzwerke entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu schaffen, die zu besseren Echtzeit- und wechselseitig autonomen Steuerungsentscheidungen führen.

Die in Abb. 1 dargestellte Architektur für die intelligente Fertigung umfasst vier Schichten, nämlich die physische Ressourcenschicht, die Netzwerkschicht, die Cloud-Anwendungsschicht und die Endgeräteschicht. Um eine moderne Fertigungsstätte in eine intelligente Fertigungsstätte zu verwandeln, müssen Schlüsseltechnologien, die alle vier Schichten betreffen, im Detail berücksichtigt werden.

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Abbildung 1: Architektur für die intelligente Fertigung

Physische Ressourcenschicht

Diese Schicht umfasst alle Ressourcen, die für den gesamten Lebenszyklus der Fertigung erforderlich sind, und bildet die Grundlage für die Einrichtung einer intelligenten Fertigung. Die effiziente Herstellung kundenspezifischer Produkte stellt neue Anforderungen an Fertigungsanlagen, Datenerfassung und Produktionslinien. Um den Anforderungen der intelligenten Fertigung gerecht zu werden, müssen also die wichtigen technologischen Probleme von heute gelöst werden.

A. Rekonfigurierbare Fertigungseinheit

Diese modularisierte Fertigungseinheit (mit Modularisierung durch Industrieroboter, Bearbeitungszentrum und mechanischen Arm) verbessert das dynamische Scheduling. Die rekonfigurierbare Steuerung bietet eine Funktionserweiterung der Fertigungsanlagen.

B. Intelligente Datenerfassung

In der intelligenten Fertigung werden drahtlose Sensornetzwerke (WSNs) zur Überwachung, Protokollierung und Erfassung von Daten verwendet. Die auf der Datenanalyse basierende Struktur der Fertigungsausführung nutzt intelligente Geräte für die ordnungsgemäße Ausführung von Produktionsplänen. Beliebte drahtlose Sensornetzwerke nutzen unter anderem Bluetooth, Radio Frequency Identification (RFID) und ZigBee. Die Nahfeldkommunikation (NFC) kann auch für Verbindungen zu Fertigungsressourcen genutzt werden. Sowohl Bluetooth als auch ZigBee erfüllen die Anforderungen an die industriellen Automatisierungskosten für drahtlose Kommunikationstechnologien (geringer Energieverbrauch und niedriger Preis). Das PAN1780 ist ein Bluetooth 5 Low Energy-Modul (LE-Modul), das auf dem Einzelchip-Controller nRF52840 von Nordic basiert. Das Bluetooth 5 bietet zusätzlich eine höhere Bitrate von 2 MBit/s mit dem High-Speed-LE 2M PHY oder eine deutlich größere Reichweite mit dem LE Coded PHY bei 500 kBit/s oder 125 kBit/s. Der neue Kanalauswahlalgorithmus (CSA 2) verbessert die Leistung in Umgebungen mit starken Störungen.

Mehrere Spezialsensoren sammeln Daten im Fertigungsbereich. Die von den Sensoren gesammelten Daten sind von unterschiedlicher Qualität und Art. Daher sollte die Kommunikationsschnittstelle von intelligenten Geräten mit einer Reihe von Kommunikationsprotokollen kompatibel sein. So sollte sie beispielsweise mit OPC, Open Database Connectivity (ODBC), RS232, Dynamic Data Exchange (DDE) und anderen kompatibel sein, die zur Kommunikation mit Steuerungssystemen wie SCADA-Systemen (Supervisory Control and Data Acquisition), verteilten Steuerungssystemen (DCS) und Prozesssteuerungssystemen (PCS)verwendet werden. Außerdem sollten die Datenerfassungsgeräte leicht einzurichten und ihre Schnittstellen flexibel und skalierbar sein. Die Fertigungsressourcen sollten ein feinkörniges System zur prozessinternen Datenerfassung unterstützen. Ein derartig granularer Ansatz hilft bei der Analyse und löst zahlreiche komplexe Probleme wie die Kennzeichnung und Datenerfassung. Sie wird auch beim maschinellen Lernen (ML) zur Erkennung und Identifizierung eingesetzt.

Netzwerkschicht

Industrielle Netzwerke integrieren mehrere Netzwerktechnologien wie Sensornetzwerke und den Feldbus. Die Netzwerkschicht, die sich durch Steuerung und Wahrnehmung auszeichnet, spielt eine wichtige Rolle in der intelligenten Fertigung. Die Datenübertragung erfordert Verbesserungen bei der Cloud Computing-Technologie, bei zuverlässigen und Echtzeit-Netzwerktechniken, bei der Cloud-Plattform für die Fertigung und beim Informationsaustausch zwischen intelligenten Geräten. Fortschrittliche Informationstechnologien (z. B. Feldbusse und IWSNs) und damit verbundene Maschinen bieten eine Methode, um die genannten Anforderungen zu erfüllen. Feldbusse (wie Foundation Fieldbus, Hart und Profibus) erfüllen die Anforderungen von Unternehmen an offene, kompatible und universelle Netzwerke. Die meisten davon sind bereits standardisiert. Kommen wir nun zu den erforderlichen Technologien für intelligente Fertigungen wie IWSNs.

OPC UA-basierte Interaktion in Multiagentensystemen

Die OPC Unified Architecture (OPC UA) ist ein Maschine-zu-Maschine-Kommunikationsprotokoll (M2M) für die industrielle Automatisierung. Sie ist eine Schöpfung der OPC Foundation. Die M2M-PICtail-Tochterplatine (AC320011) basiert auf U-blox-GPS- und GSM/GPRS-Modulen und ermöglicht die einfache Entwicklung von kostengünstigen M2M-Anwendungen mit Standorterkennungsfunktionen. Die Tochterplatine kann mit einer Multimedia-Erweiterungsplatine (DM320005) und einem PIC32-Starterkit (DM320003-2) verbunden werden, um Entwicklern als schlüsselfertige Plattform für den Einstieg in Apps wie SMS, E-Mail und GPS zu dienen.

Ein intelligentes Fertigungssystem ist im Wesentlichen ein Multiagentensystem. Es besteht aus aufgabengesteuerten intelligenten Geräten, wobei der Agent sich durch Autonomie, Dezentralisierung und Heterogenität auszeichnet. Das Multiagentensystem ist ein koordiniertes System zur Lösung komplizierter Probleme mit großem Umfang. Jeder Agent arbeitet an der Lösung des Problems mit. Die OPC UA wird neben der Datenübertragung auch zur Konsolidierung von Produktionsdaten mit der Fertigung verwendet und jeder Agent hat Zugang zu semantischen Annotationen. Semantische Einheiten (stellen Sie sich das als eine Brücke vor), Wissen (Konzepte aus der realen Welt) und sprachlicher Input. Eine semantische Informationssammlung ist eine nützliche Ressource, um Wissen aus der realen Welt zu gewinnen. Bei diesem Informationspool handelt es sich um eine halbstrukturierte Datenbank, die ausführliche Informationen über das menschliche Wissen, die Konzepte und die Beziehungen zwischen ihnen bietet. Die semantische Annotation beschreibt das Verfahren zur Kennzeichnung von Dokumenten mit entsprechenden Konzepten. Diese Dokumente sind mit Metadaten gesättigt, die Verweise enthalten, welche den Inhalt mit Konzepten verbinden, wie sie in einem Wissensgraphen ausgearbeitet sind. Unstrukturierter Inhalt ist daher leichter zu finden und zu interpretieren. Dieser Inhalt kann auch wiederverwendet werden. Die OPC UA-basierte Interaktion in Multiagentensystemen sorgt dafür, dass alle Agenten sich gegenseitig koordinieren, um Probleme parallel zu lösen, was die Effizienz der Problemlösung effektiv erhöht. Redundanz ist für die OPC UA wichtig und sie verfügt über automatische Korrektur-, anpassbare Überfälligkeitseinstellungs- und Fehlererkennungsfunktionen. Mit den Kommunikationswerkzeugen nach OPC UA-Standard lassen sich Kommunikationsfehler einfach verarbeiten.

Software-definierte industrielle Netzwerke

Die Netzwerktechnologie integriert die externen und internen Ressourcen einer intelligenten Fertigung, um eine hochgradig abgedeckte, umfassende und einheitliche Produktionsressource zu bilden. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, eine adaptive Übertragung und die Skalierbarkeit des Netzwerks zu erreichen. Fachleute bevorzugen eine flexible Netzwerkkonfiguration. Die SDNs vereinfachen die gesamte Hardware bei zentraler Steuerung. Dies wird durch Software erreicht, welche die Netzwerkverwaltung beschleunigt und den dynamischen Netzwerkanforderungen für die intelligente Fertigung gerecht wird. Angesichts der Fortschritte beim IIoT wird das Netzwerk unweigerlich überlastet. Dies ist auf eine große Anzahl von Verbindungen zwischen heterogenen Geräten zurückzuführen.

Kommunikation zwischen Geräten

Die Unstimmigkeiten innerhalb einer intelligenten Fertigung zwischen begrenzter Bandbreite und schneller Zunahme der intelligenten Geräte in industriellen Netzwerken werden immer deutlicher. Bei der „D2D-Kommunikation“ tauschen kommunikationsgesteuerte Geräte Informationen mit ihren Nachbarn direkt aus. Intelligente Geräte in Standard-Funknetzwerken kommunizieren direkt mithilfe der D2D-Kommunikationstechnologie für Direktverbindungen über eine isotrope Antenne an jeder Basisstation. Diese Technologie bietet einen neuen Weg für die Übertragung großer Datenmengen, den Datenaustausch mit geringer Latenz und den massiven Zugang zu einem mobilen Endgerät. Im Gegensatz dazu eröffnet die 5G-Kommunikationstechnologie neue Möglichkeiten für eine vollautomatisierte drahtlose Kommunikationstechnologie.

Edge Computing

Edge Computing bezeichnet eine offene Plattform mit mehreren Funktionen wie Vernetzung, Anwendungen, Datenverarbeitung und Speicherung. Edge Computing wird an einer Datenquelle oder am Netzwerkrand in der Nähe des Geräts ausgeführt. Edge Computing bietet intelligente Dienste, die wichtige Bedürfnisse der intelligenten Fertigung abdecken, wie flexible Verbindung, Datenschutz, Verarbeitung in Echtzeit und Datenbereinigung.

Das SmartEdge Agile-Gerät ist eine zertifizierte Hardware-Lösung, in der ein vollständiger Software-Stack mit Edge Intelligence integriert ist. Die Lösung läuft auf drei Ebenen – Gerät, Gateway und Cloud.

• Sensorgerät – autonomes Gerät ohne IP mit geringer Leistung und mit BLE-Schnittstelle, das Zugriff auf Sensoren und Edge-Datenverarbeitung ermöglicht
• Gateway – Android, iOS, Raspberry Pi oder andere IP-Geräte, die Cloud-Zugriff auf Sensorgeräte bieten
• Cloud – Komplex aus AWS, MS Azure und benutzerdefinierten Backend- und Frontend-Lösungen für den Zugriff auf Sensordaten und die Verwaltung von Sensorgeräten und Gateways

Datenanwendungsschicht

In dieser Schicht werden Managementaufgaben und Anwendungsdienste verwaltet. Die Datenanwendungsschicht bietet einfachen Zugang und entsprechende Sicherheit für mehrere Datenspeicherdienste. Zur Sicherheit und zum Schutz der Privatsphäre der Endbenutzer von Daten und Systemen werden alle branchenüblichen Protokolle verwendet. Dabei soll sichergestellt werden, dass alle laufenden Anwendungen frei von Malware sind und den Benutzern korrekte Informationen liefern. Außerdem haben die Datenbenutzer vollständigen Zugang zu den von den Geräten in der Fertigungsstätte gesammelten Echtzeitdaten. Diese Anwendungsschicht bietet eine Plattform, um nützliche Muster aus großen Mengen von Industriedaten abzuleiten und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, die für künftige Verbesserungen, neue Geschäftsmöglichkeiten, eine ordnungsgemäße Funktionsweise, frühzeitige und bessere Entscheidungsfindung genutzt werden können. Die durch Industriedaten erzeugten Informationen werden den Endbenutzern in Form einer Reihe von Diensten bereitgestellt, z. B. Produktlebenszyklusmanagement (PLM), Lieferketten-Management (SCM), Qualitätsmanagementsystem (QMS), Unternehmenssystem zur Ressourcenplanung (ERP), Fertigungsausführungssystem (MES) und Lagerverwaltungssystem (WMS). Verschiedene ML- und Deep Learning-Methoden (DL) wie künstliche neuronale Netze, rekurrente neuronale Netze, Random Forest, Support Vector Machine, Auto-Encoder, logistische Regression, Convolutional Neural Network und Restricted Boltzmann Machine können auf industrielle Daten für zahlreiche Echtzeit- und IIoT-Anwendungen angewendet werden. Darüber hinaus haben die DL-Modelle überragende Ergebnisse in verschiedenen Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie Texterkennung, Spiele und Bilderkennung erzielt. DL stellt dank automatischer Merkmalsextraktions- und Modellierungsfunktionen für große Datenmengen ein innovatives, intelligentes Werkzeug für die Fertigungsanalyse, insbesondere im Zeitalter von Big Data, dar.

Big Data-Anwendungen in der Fertigung

Echtzeit-Sensordaten, Fertigungsprozessdaten und Maschinenprotokolle bilden den Großteil des Big Data-Bestands in der intelligenten Fertigung. Die Daten des Fertigungsprozesses stammen aus vielen Quellen; sie haben einen Restwert und ein großes Volumen. Die Optimierung der industriellen Lieferkette fördert Big Data-Anwendungen, die durch Analyse, aktive Wartung und Produktqualitätskontrolle im Rahmen der intelligenten Fertigung ergänzt werden.