Die digitale Transformation der produzierenden Industrie geht mit tiefgreifenden Veränderungen einher. Neue Technologien und Konzepte wie die NAMUR Open Architecture, das Module Type Package, aber auch der Advanced Physical Layer oder OPC UA greifen tief in die DNA der Prozessund Verfahrensindustrie ein und bilden ein neues Fundament für die Smart Plants der Zukunft.
Der Beginn dieses „Digital Engineering“ der Prozessindustrie ist auf dem Shopfloor schon heute zu spüren. Bereits einfache Feldgeräte sind dank implementierter Intelligenz in der Lage zu kommunizieren und Aufgaben autonom zu bewältigen. Das weltumspannende Internet of Things (IoT) schließt damit auch die maßgeblichen Datenaggregatoren für Industrie-4.0-konforme Services ein.
Im atp magazin 9/2019 erfahren Sie, wie weit die Entwicklungen der smarten Sensoren und Aktoren bereits fortgeschritten ist und wie Sie die Devices durchgängig mit dem IoT vernetzen. Hier geht’s zum Inhaltsverzeichnis! Die Interview-Highlights:
Michael Pelz: "Wir dürfen nicht vergessen, wer die Anlagen im Feld pflegt"
Die NAMUR treibt mit dem Module Type Package und der NAMUR Open Architecture die wohl wichtigsten Technologien für die Digitalisierung der Prozessindustrie voran, steckt aber gleichzeitig ebenfalls mitten in der Transformation. Im atp- Interview verrät der stellvertretende NAMUR-Vorsitzende Michael Pelz, dass auch für die Interessengemeinschaft ein Umdenken notwendig ist, um für die Zukunft gut aufgestellt zu sein. Hier geht’s zur Vorschau! Dr. Jan-Henning Fabian und Dr. Marco Ulrich: "Immer einen Schritt voraus"
Die immer kürzeren Innovationszyklen der digitalen Transformation lassen beständig neue Technologien entstehen, die versprechen, der entscheidende Game Changer zu sein. Um dieser Innovationsflut Herr zu werden, kommt dem ABB Forschungszentrum Deutschland in Ladenburg eine entscheidende Rolle zu, wie Dr. Jan-Henning Fabian, Leiter des deutschen Forschungszentrums, und Dr. Marco Ulrich, Abteilungsleiter Software Technologies, im atp-Interview deutlich machen. Hier geht’s zur Vorschau! Die Hauptbeiträge zu den Themen: Engineering, Fähigkeitsmodell, Rekonfiguration, AutomationML, Remote Automation, Semantik, Autonomes Fahren, KI
Der erste Beitrag zeigt am Beispiel der Systeme Eclipse 4diac und ACPLT/RTE, wie die Interaktion zwischen unterschiedlichen Systemen funktionieren kann. Die auf den grafischen Sprachen der IEC 61131 und IEC 61499 sowie der NE 160 aufsetzende Basis bildet ein Metamodell (Prozedur-, Zustands- und Ausführungsmodell) zur Beschreibung von Softwareapplikationen, das die domänenspezifische Implementierung abstrahiert.
Der zweite Beitrag beschreibt die Konzeption und prototypische Implementierung von sogenannten Fähigkeitsmodellen. Diese, für die jeweilige Produktionsressource entwickelten Modelle, lassen eine Prüfung der Herstellbarkeit zu und ermöglichen die Generierung von dazu passenden Konfigurationen. Der auf AutomationML basierende Prototyp wird im Beitrag anhand eines automatisierten Nietsystems bei Airbus vorgestellt.
Die Notwendigkeit IT-Security bei der Entwicklung und dem Betrieb von Automatisierungslösungen (Operational Technology, OT) einzubeziehen, ist nicht zuletzt seit den öffentlich gewordenen Angriffen wie Stuxnet bekannt. Doch nicht nur Steuerungssysteme, sondern zunehmend auch Sensoren und IoT-Devices kommunizieren direkt mit der Cloud. Hierfür werden Verschlüsselungen und Anmeldungen notwendig, für die unterschiedliche Techniken existieren. Der Beitrag diskutiert die hierfür bestehende Technologien TLS (Transport Layer Security) und PKI (Public Key Infrastructure) und führt diese in dem Ansatz der Symbiotic Security zusammen.
Der vierte Beitrag beschreibt einen didaktischen Ansatz, um Maschinelles Lernen für autonome Fahrsysteme mit künstlichen neuronalen Netzen zu realisieren. Nach der Anlernphase wird ebenfalls die Optimierung der sogenannten Hyperparameter des Netzes vorgestellt. Die Autoren benennen dabei sowohl die Chancen, aber auch die Herausforderungen in Bezug auf den Einsatz in der Automatisierungstechnik.
Sprachassistenten wie Alexa, Google, Siri oder Cortana erleichtern Millionen von Menschen das alltägliche Leben. Was sich so einfach anfühlt, ist in Bezug auf die Bedeutung von Fragen oder Aussagen jedoch keinesfalls trivial. Im Beitrag überführen die Autoren bestehende Lösungen des sogenannten Semantic Webs auf industrielle Engineering- Systeme. Mithilfe von SPARQL werden Objekte eines CAE-Planungssystems abgefragt und in den Kontext unterschiedlicher Modellierungs- und Implementierungsvarianten gesetzt. Nach einer Implementierung diskutieren die Autoren Möglichkeiten, die durch die Anbindung weiterer Engineering-Tools an das Semantic Web entstehen.
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