Steuerungsebene
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite
Alter Wein in neuen
Schläuchen?
Seit einiger Zeit tauchen immer
wieder neue Begrifflichkeiten
auf, wie beispielsweise Industrie
4.0, Manufacturing 2.0, Cyberphysikalische Systeme (CPS)
oder das Internet der Dinge. Die
Einordnung und Abgrenzung
fällt schwer. Handelt es sich
hierbei nur um neue Schlag­
worte für bereits bekannte
Handlungsfelder oder steckt
wirklich etwas Neuartiges
dahinter?
U
m die Vielzahl der Begrifflichkeiten
einordnen zu können, die derzeit
durch die Automatisierungstechnik
„schwirren“ und den Übergang hin zu
intelligenten technischen Systemen be­
schreiben, ist es vorteilhaft sich mit deren
zeitlichem Ursprung und ihrer Herkunft
zu beschäftigen. Schon 1966 schrieb der
deutsche Kybernetiker Karl Steinbuch in
seinem Buch „Die informierte Gesell­
schaft“: Es wird in wenigen Jahrzehnten
kaum mehr Industrieprodukte geben, in
welche die Computer nicht hineingewo­
ben sind. Drei Jahre später führte das ja­
panische Unternehmen Yaskawa Electric
erstmalig den noch heute wichtigen Be­
griff der Mechatronik ein – zu diesem
Zeitpunkt jedoch noch nicht unter Ein­
beziehung der heute berücksichtigten
Informationsverarbeitung.
Anfang der 90er Jahre wurde der ameri­
kanische Informatiker Mark Weiser vom
Palo Alto Research Center (PARC) mit
seiner in dem Aufsatz „The Computer for
the 21st Century“ mit „Ubiquitous Com­
puting“ bezeichneten Vorstellung einer
umfassenden Informatisierung und Ver­
netzung der Welt und ihrer vielen Gegen­
stände bekannt.
Den Begriff „Internet der Dinge“ (IOT
– Internet of things) verwendete erstmalig
im Jahr 1999 Kevin Ashton, zu diesem
Zeitpunkt Mitarbeiter bei Procter and
Gamble (USA). Die technologischen
Wurzeln von IOT liegen im Auto-ID-Cen­
ter des Massachusetts Institute of Technology (MIT), wo sich zum gleichen Zeit­
punkt eine von Ashton mitgegründete
Arbeitsgruppe mit RF-ID und Sensor­
12/12 . www.computer-automation.de
(Bilder: inIT/Fraunhofer IOSB-INA)
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Steuerungsebene
technologien beschäftigte. Das IOT stellt
eine umfassende Erweiterung des klassi­
schen Internets dar: Während das Internet
auf den Austausch von Daten und Doku­
menten verschiedener Medientypen be­
schränkt ist, adressiert das Internet der
Dinge die Vernetzung von und mit All­
tagsgegenständen. Damit hebt es die
Trennung zwischen virtueller und realer
Welt weitestgehend auf. Mit anderen
Worten: Eindeutig identifizierbare physi­
sche Objekte (things) werden mit einge­
betteten Systemen ausgestattet, erhalten
eine virtuelle Repräsentation und kom­
munizieren über das Internet.
Im Jahr 2006 gebrauchte schließlich
Helen Gill von der National Science
Foundation (NSF), der US-amerikani­
schen Forschungsgesellschaft, erstmalig
den Begriff „Cyber-Physical Systems“
(CPS). Dabei definierte sie mit dem Be­
griff „Cyber“ solche Systeme, die zur dis­
kreten Verarbeitung und Kommunikation
von Informationen genutzt werden, wäh­
rend mit „physical“ die natürlichen und
vom Menschen geschaffenen technischen
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Nicht immer leicht zu durchschauen: die Begrifflichkeiten mit Bezug zur Automation auf
dem Weg hin zu intelligenten technischen Systemen.
Systeme gemeint sind, welche – be­
schreibbar durch die Gesetze der Physik
– zeitkontinuierlich arbeiten. Nach Helen
Gill sind Cyber-Physical Systems dem­
nach Systeme, in denen die Cyber- und
physischen Systemen auf allen Ebenen
eng miteinander verbunden sind.
Die Informationsverarbeitung kann
dabei tief in die physikalischen Kom­
ponenten (embedded systems) und gege­
benenfalls sogar in die Materialien in­
tegriert sein. Beispiele hierfür sind in
Kleidung integrierte Sensoren und Ak­
toren oder der miniaturisierte, energieautarke Datenlogger FuLog, der am inIT
zur Integration in Werkstücke entwickelt
wurde. Die Informationsverarbeitung
kann ferner geografisch weit verteilt und
vernetzt sein. In der Regel wird sie dabei
von einem eingebetteten System – häufig
verteilt und in Echtzeit – erbracht. Ein
CPS ist also letztendlich die Verschmel­
zung der Informationsverarbeitung mit
dem physikalischen Prozess. Im Jahr
2. Elektronik wireless power congress
2. - 4. JULI 2013 IM KONFERENZZENTRUM MÜNCHEN
Bitte senden Sie mir
Informationen zu Ausstellung & Sponsoring
Call for Papers & Workshops
Informationen zum Programm
Der 2. Elektronik wireless power congress, ein Fachkongress mit begleitender Fachausstellung,
wendet sich an Entwickler, die Geräte und Systeme zur kontaktlosen Energieübertragung
entwickeln oder implementieren, z.B. zum Laden von Akkus in mobilen Geräten und
Fahrzeugen oder zur direkten Versorgung von ID-Karten und -Labeln.
Firma
Hauptthemen des 2. Elektronik wireless power congress werden die gebräuchlichen
Übertragungsverfahren (induktiv, kapazitiv, elektromagnetisch), das Schaltungs- und
Systemdesign sowie EMV und Sicherheit sein.
Vorname, Name
Der 2. Elektronik wireless power congress konzentriert sich auf die Themen:
❚ Qi-Standard
❚ Übertrager-, Koppler- und Antennendesign
❚ Schaltungstechnik (Wandlerdesign, Leistungsregelung, Energieeffizienz)
❚ Übertragungsverfahren und Kopplung (induktiv, kapazitiv, elektromagnetisch)
❚ Datenübertragung und Authentifizierung
❚ Sicherheit und EMV
❚ Normen und Gesetze
❚ Systemdesign und Systemintegration
❚ Spezifische Systemanforderungen in Elektrofahrzeugen
Einsendeschluss für Vortragsvorschläge ist der 8. Februar 2013.
www.computer-automation.de
Detaillierte
Informationen finden Sie. 12/12
unter:
www.wireless-power-congress.de
Straße
PLZ, Ort, Land
Telefon, Fax
E-Mail
Jetzt anfordern: Fax +49 (0) 89 - 25556 0725
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Steuerungsebene
Intelligente
tech­nische
Systeme sind über
das Internet
vernetzte Automatisierungssysteme
mit kognitiver
Informationsverarbeitung. Sie bilden
die technische
Grundlage für
künftige intelligente Fabriken
(Smart Factory),
Energienetze
(Smart Grids) oder
Städte (Smart
Cities).
2009 wurde von der NSF im Bereich
CPS ein gleichnamiges Forschungspro­
gramm eingerichtet, in dem bis heute
über 100 Projekte gefördert wurden.
Zudem wurde dieses Feld als eine
Schlüsseltechnologie für die Forschung
in den USA identifiziert.
Mit einem gewissen Schleppabstand hat
der Begriff CPS auch Deutschland erreicht
und entsprechende Aktivitäten initiiert,
unter anderem in Form der Ende 2010
von der Bundesregierung gestarteten „For­
schungsagenda CPS“ oder der Einrichtung
ent­sprechender Fachausschüsse, etwa in
der Gesellschaft für Mess- und Automa­
tisierungstechnik (GMA) des VDI/VDE.
Bei der Eröffnung der Hannover Messe
2011 tauchte mit „Industrie 4.0“ der vorerst
neueste Begriff mit Bezug zur Automation
auf. Unter „Industrie 4.0“ wird die durch
das Internet getriebene vierte industrielle
Revolution verstanden. Sie umschreibt den
technologischen Wandel heutiger Produk­
tionstechnik hin zu Cyber-physischen Pro­
duktionssystemen (Smart Factory). Sicher­
lich hat sich der ein oder andere gefragt,
was denn die anderen Revolutionen in der
Industrie gewesen sind? – Die erste indust­
rielle Revolution bestand in der Mechani­
sierung, darauf folgten die Massenferti­
gung und daran anschließend der Einsatz
von Elektronik zur Automatisierung der
Produktion.
Zunächst kaum beachtet, hat die Bun­
desregierung Industrie 4.0 zwischenzeit­
lich als eines von zehn Zukunftsprojekten
in den Aktionsplan zur High-Tech-Strate­
gie aufgenommen. Jüngst wurden der
Bundesregierung zudem Handlungsemp­
fehlungen für Industrie 4.0 von der For­
2. Elektronik energy harvesting congress
2. - 4. JULI 2013 IM KONFERENZZENTRUM MÜNCHEN
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Kein Kabel, keine Batterie. Der 2. Elektronik energy harvesting congress, ein Fachkongress mit begleitender
Fachausstellung, zeigt Entwicklern und industriellen Anwendern worauf es ankommt, wenn sich ein System
selbst mit elektrischer Energie versorgen soll.
Die Energy Harvester genannten Mini- und Mikro-Generatoren erzeugen weder eine zum Betrieb
von elektronischen Schaltungen direkt nutzbare Spannung noch reicht ihre Leistung dafür aus. Ohne
Spannungswandler und Energiemanagement geht nichts. Bei der Entwicklung von energy-harvestingSystemen müssen die Gewinnung der elektrischen Energie, ihre Speicherung und Nutzung genau aufeinander
abgestimmt werden. Die erfolgreiche Entwicklung eines energieautarken Systems hängt aber nicht nur von
der richtigen Auswahl geeigneter Komponenten ab – Mikrogeneratoren, DC/DC-Wandler, Speicher, Controller,
Sensoren, Aktoren und Funk-Module. Ganz wesentlich ist die optimale Betriebsweise und das dazu passende
Energiemanagement – damit immer ausreichend Leistung zur Verfügung steht, wenn sie gebraucht wird.
Neue Powermanagementverfahren „lernen“ sogar, wieviel Energie sie sammeln können, erstellen eine
Energiesammelprognose und passen ihre Betriebsweise an.
Firma
Vorname, Name
Straße
Vom Einzelteil bis zum fertigen System beleuchtet der 2. Elektronik energy harvesting congress alle Aspekte
energieautarker Systeme. Insbesondere:
❚ Mikrogeneratoren (PV-Zellen, elektrodynamische, piezoelektrische und thermodynamische Wandler, Antennen)
❚ Energiespeicher (Kondensatoren, Akkumulatoren) ❚ Energie- und Powermanagement (Spannungswandler,
Power- und Energiemanagement-Controller) ❚ ultra low-power Mikrocontroller ❚ energieeffiziente Codierung
und Codeoptimierung ❚ energieoptimierte Betriebsweisen und prediktives Powermanagement ❚ ultra lowpower Komponenten, Sensoren und Aktoren ❚ ultra low-power Funk-Sender und Funkstandards
❚ Systemintegration und Optimierung, Zuverlässigkeit ❚ Energieautarke Sensornetze ❚ Messtechnik und
Designwerkzeuge ❚ Modellierung und Simulation energy-harvesting basierter Systeme
Einsendeschluss für Vortragsvorschläge ist der 8. Februar 2013.
Detaillierte Informationen finden Sie unter:
www.energy-harvesting-congress.de
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Steuerungsebene
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schungsunion Wirtschaft und Wissenschaft übergeben, die helfen sol­
len, dass Deutschland zu einem Leitmarkt und zum Leitanbieter von
intelligenten technischen Systemen wird. Im Prinzip ist Industrie 4.0 die
Fortführung des bereits in den 1970er Jahren eingeführten Konzeptes
der computerintegrierten Fertigung (CIM) auf der Basis nun verfügba­
rer moderner Informations- und Kommunikationstechnologien.
Einfach. Mehr. Freiheit.
JetSym STX – Automatisierung in Hochsprache
Der gemeinsame Nenner
Die Ausführungen machen deutlich, dass die Begriffe nicht scharf defi­
niert und voneinander abgrenzbar sind. All diesen Begriffen ist jedoch
gemeinsam, dass es sich um Handlungsfelder handelt, bei denen eine
zunehmende Informatisierung im Vordergrund steht. Das führt letztend­
lich zu intelligenten technischen Systemen, die sich dadurch auszeich­
nen, dass sie adaptiv sind, mit ihrem Umfeld interagieren und sich die­
sem durch Lernen anpassen können.
Dahinter verbirgt sich eine in der Automation wohl bekannte
Grundstruktur: Die geschlossene Wirkungskette, ausgehend vom
physikalischen Prozess über die Sensorik (erfassen), die Informati­
onsverarbeitung (analysieren und entscheiden) bis hin zur Aktorik
(handeln). Die Intelligenz ist in erster Näherung in der Art und Weise
der Informationsverarbeitung zu finden. Aufgrund der physikalischen
Prozesse verfügen die meisten Steuerungen heute in ihrer Software
über eine rein reaktive und starre Kopplung zwischen der Sensorik
und Aktorik. Intelligente technische Systeme hingegen können diese
starre informationstechnische Kopplung aufbrechen und gezielt mo­
difizieren. Mit Hilfe der kognitiven Informationsverarbeitung lässt
sich das Systemverhalten verändern – entweder auf Basis von vorhan­
denem oder durch Lernen von neu generiertem Wissen. Damit erhält
ein technisches System Fähigkeiten der Selbstoptimierung, der Selbst­
konfiguration und der Selbstdiagnose. Darüber hinaus ist ein intelli­
gentes technisches System in der Regel mit weiteren Systemen ver­
netzt und kann von oder mit diesen Dienste gemeinsam erbringen,
oder von diesen in Anspruch nehmen.
Anhand zweier Forschungsprojekte, die derzeit am inIT und dem
Fraunhofer-Anwendungszentrum in Lemgo zusammen mit Unter­
nehmen bearbeitet werden, soll verdeutlicht werden, dass intelligente
technische Systeme signifikant über den Stand der heutigen Automa­
tion hinausgehen.
Der erste Bereich ist die Diagnose zur Steigerung der Zuverlässig­
keit von Maschinen – ein immerwährendes Thema in der Automation.
Denn ein Produktionsausfall durch Anlagenstillstände führt schnell
zu hohen Kosten. Heute ist die Fehlersuche gerade in vernetzten Au­
tomatisierungssystemen bereits sehr aufwendig, da der Ort eines
Fehlersymptoms häufig nicht dem Ort der Fehlerursache entspricht.
Der Anlagenbediener oder der Instandhalter steht daher bei eingetre­
tenen Fehlern unter hohem Zeit- und Erfolgsdruck, um die Anlage
wieder anzufahren.
Intelligente Diagnose-Assistenten können dem Benutzer bei der frü­
hen Erkennung von Problemen und von Verschleiß (Erkennung von
Anomalien), bei der Identifikation von Fehlerursachen (Diagnose) und
bei der Anlagenreparatur helfen. Für einen Diagnose-Assistenten ist
Wissen in Form eines Computermodells über den automatisierten Pro­
duktionsprozess notwendig. Allerdings kommen Diagnose-Assistenten
in der Industrie bislang kaum zum Einsatz. Auf der einen Seite ist die
Modell-Erstellung arbeitsintensiv und nur von Experten ausführbar, die
die Anlage sehr gut kennen. Zum anderen verändern sich Anlagen häu­
fig, zum Beispiel durch Verschleißprozesse, Umwelteinflüsse oder Um­
bauten.
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Steuerungsebene
Das inIT der Hochschule OWL und das Fraunhofer IOSB-INA in Lemgo untersuchen,
erproben und demonstrieren in der Lemgoer Modellfabrik die Integration von geeigneten Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) für die Automation
wandlungsfähiger, rekonfigurierbarer und energieeffizienter Produktionssysteme.
Hier bietet das maschinelle Lernen aus
der Informatik einen Ausweg: Durch Be­
obachtung des Prozesses in Echtzeit kann
das Computermodell und damit das not­
wendige Diagnosewissen selbstständig er­
lernt werden. Grundlage hierfür ist die Ver­
fügbarkeit der Prozessdaten, die zum
Betriebszeitpunkt in ausreichender Menge
erfassbar sind. Mittels dieses gelernten
Wissens analysiert der Diagnose-Assistent
nun das Anlagenverhalten im Betrieb und
erkennt Anomalien durch Soll-/Ist-Ver­
gleiche, die dann dem Fachpersonal
über geeignete Mensch-Maschine-Inter­
aktionstechnologien (Leitsysteme, mobile
Plattformen) mitgeteilt werden. In einem
nächsten Schritt werden anhand der erlern­
ten Wirkzusammenhänge Fehlerursachen
ermittelt, die die Anomalien erklären
können. Beispiele für Anomalien sind ein
falsches Zeitverhalten aufgrund von Ver­
schleiß, suboptimale Energieverbräuche
oder unerwartete Sensorsignale.
Ein anderes Feld für intelligente techni­
sche Systeme ist der ressourcenoptimierte
Betrieb von Maschinen und Anlagen. In­
telligente Optimierungsassistenten helfen
dem Benutzer, die Anlagenleistung und
Effizienz kontinuierlich zu analysieren, zu
verbessern und einen möglichst optimalen
Arbeitspunkt anzustreben. Ein aktueller
Anwendungsfall ist die Optimierung des
Energieverbrauchs von produktionstechni­
schen Anlagen: In Industrieanlagen entfal­
len knapp 70 % des elektrischen Energie­
bedarfs auf Antriebe. Der ZVEI sieht in
diesem Bereich alleine in Deutschland ein
Einsparpotenzial von 38 TWh pro Jahr.
Zur Erschließung dieses Potenzials ist ne­
ben dem Einsatz moderner Antriebstechnik
ein enormer Aufwand in die Auslegung
und Optimierung der Anlage zu investieren.
Ein praktisches Beispiel dafür ist das Einund Auslagern von Waren in einem auto­
matisierten Hochregallager, das eine Viel­
zahl von Verfahrachsen mit elektrischen
Antrieben aufweist. Um neben dieser
Grundfunktion eine energieoptimierte Be­
triebsführung durchführen zu können, muss
– wie bei dem Diagnose-Assistenten auch
– ein Computermodell der Anwendung aus
energie- und automatisierungstechnischer
Sicht vorhanden sein. Algorithmen der
Selbstoptimierung übernehmen nun auf
Basis dieses Modells wiederkehrend und in
Echtzeit Aufgaben des SPS-Programmie­
rers, in dem sie das Ablaufverhalten der
Verfahr­achsen kontinuierlich derart anpas­
sen, dass zum einen die Grundfunktion ge­
währleistet bleibt und zum anderen gleich­
zeitig die gesetzten Energieziele möglichst
gut erfüllt werden können.
Technische Grundlage der vorgestellten
Intelligenz sind neben einer durchgängigen
Vernetzung die explizite, rechnerverarbeit­
bare Modellierung des Wissens der auto­
matisierten Prozesse sowie entsprechende
wissensbasierte Algorithmen zur Selbstdiagnose und Selbstoptimierung. Derzeit feh­
len aber noch geeignete Modellformalis­
men und Semantik-Informationen, die das
Lernen der Modelle unterstützen und eine
Prognose des Systemverhaltens erlauben.
Um auf die Ausgangsfrage zurückzu­
kommen: Handelt es sich bei Industrie 4.0
& Co. nun um alten Wein in neuen Schläu­
chen? Bezogen auf die vielen Begrifflich­
keiten lautet die klare Antwort: Ja! Sicher­
lich sind viele Einzelelemente intelligenter
technischer Systeme schon vorhanden und
damit nicht neu. Auch ist die IKT-Integra­
tion in die Automation kein wirklich neues
Thema. So ist beispielsweise die PC-ba­
sierte Automation heute Stand der Technik
oder die Einführung von Echtzeit-Ethernet
und Wireless in vollem Gange.
Bezogen auf intelligente technische Sys­
teme ist es aber alles andere als alter Wein
in neuen Schläuchen! Künftige Automati­
sierungssysteme müssen sich selbstständig
vernetzen, diagnostizieren und optimal an­
passen. Hierfür existieren derzeit viele
Teil-, aber noch keine ganzheitlichen Lö­
sungen in der Automation.
Zusammenfassend lässt sich demnach
festhalten: Die in der Automation einge­
setzten Technologien werden zunehmend
durch die Möglichkeiten der Informatik
und der Informations- und Kommunikati­
onstechnologien bestimmt. Viele dieser
Schlüsseltechnologien kommen aus den
USA oder Asien. Für Deutschland gilt es,
das Potenzial an der Schnittstelle zwischen
den Ingenieurwissenschaften und der In­
formatik noch intensiver zu nutzen. Ein
Beispiel hierfür ist der BMBF-Spitzenclus­
ter „Intelligente technische Systeme Ost­
westfalen-Lippe – It’s OWL“, in dem 174
Partner aus Industrie und Wissenschaft in­
tensiv zusammenarbeiten, um den Über­
gang von der Mechatronik hin zu Syste­
men mit inhärenter Teilintelligenz zu
vollziehen.
gh
Prof. Dr.-Ing.
Jürgen Jasperneite
leitet das Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial
Automation und das inIT der
Hochschule OstwestfalenLippe in Lemgo.
12/12 . www.computer-automation.de