Band 69, Heft 3 - Schwerpunktheft: Entwurf komplexer Automatisierungssysteme / Christian Diedrich, Ulrich Jumar

Zusammenfassung Die bevorstehende Modernisierung des Schienenverkehrs wird sich auf die Zugsicherungs- und Signaltechnik auswirken, z. B. auf die Zugortung, die bordautonom und satellitenbasiert werden soll. Um schon in frühen Entwicklungsstadien Aussagen über die Verlässlichkeit eines solchen Systems treffen zu können, ist eine prospektive Risikoabschätzung auf funktionaler Ebene erforderlich. Durch Weiterentwicklung der PROFUND-Methode kann mithilfe einer petrinetzbasierten Modellierung und einer Monte-Carlo-Simulation eine quantitative Aussage über die Verlässlichkeit des Systems getroffen werden.

Zusammenfassung Die Verfügbarkeit einer verfahrenstechnischen Anlage kann durch die frühzeitige Auswahl geeigneter Anlagenkomponenten und die Entwicklung eines effektiven Instandhaltungskonzepts positiv beeinflusst werden. In dem vorliegenden Beitrag wird eine Methode zur Abschätzung der Anlagenverfügbarkeit für unterschiedliche Instandhaltungsstrategien in verfahrenstechnischen Anlagen aufgezeigt. Die Methode basiert auf der Kombination von Fehlermöglichkeits- und -einflussanalysen (FMEA), stochastischen Zustandsautomaten sowie Monte-Carlo-Simulationen. Aus den FMEA werden automatisiert stochastische Zustandsautomaten für die verfahrenstechnischen Anlagenkomponenten erzeugt, die in einem nachfolgenden Schritt zu einem gemeinsamen Anlagenmodell verknüpft werden. Durch die Auswahl unterschiedlicher Instandhaltungsmaßnahmen aus der FMEA lassen sich individuelle Zustandsautomaten der Anlagenkomponenten erzeugen. In einer zufallsbasierten Simulation werden die Anlagenmodelle hinsichtlich ihrer Anlagenverfügbarkeit untersucht und verschiedene Instandhaltungsstrategien miteinander verglichen.

The utilization of deep learning in the field of industrial automation is hindered by two factors: The amount and diversity of training data needed as well as the need to continuously retrain as the use case changes over time. Both problems can be addressed by industrial deep transfer learning allowing for the performant, continuous and potentially distributed training on small, dispersed datasets. As a specific example, a dual memory algorithm for computer vision problems is developed and evaluated. It shows the potential for state-of-the-art performance while being trained only on fractions of the complete ImageNet dataset at multiple locations at once.

The application of machine learning, especially of trained neural networks, requires a high level of trust in their results. A key to this trust is the network’s ability to assess the uncertainty of the computed results. This is a prerequisite for the use of such networks in closed-control loops and in automation systems. This paper describes approaches for enabling neural networks to automatically learn the uncertainties of their results.

Zusammenfassung Die Automatisierung von Fertigungsabläufen in kleinen und mittleren Unternehmen erfordert Anlagen, die sich zur Produktion kleiner Stückzahlen bis Losgröße 1 automatisch an variierende Werkstücke und Bearbeitungspositionen anpassen. Zur Bearbeitung großer Bauteile werden dabei auf externen Positioniersystemen angebrachte Industrieroboter verwendet. Die damit einhergehende kinematische Redundanz des gesamten Bewegungssystems wird genutzt, um die Bewegungen des Endeffektors optimiert bezüglich verschiedener Gütekriterien zu gestalten. Die dabei erforderliche Bewegungsoptimierung muss echtzeitfähig implementiert und online auf speicherprogrammierbaren Steuerungen ausführbar sein. Dies ermöglicht den Einsatz der Anlage als flexibles Fertigungssystem im Hinblick auf eine kundenindividuelle Variantenfertigung und gewährleistet damit die industrielle Akzeptanz. Der Beitrag stellt den Anwendungsfall des Bahnschweißens vor, in dem zuvor offline geplante Schweißbahnen mit vorgegebener Prozessgeschwindigkeit durchfahren werden sollen. Die Redundanz des Systems wird zur Vermeidung von Singularitäten genutzt. Ferner wird der Abstand zwischen robotergeführtem Werkzeug und dem Werkstück sensiert, sodass die Bewegungen entlang der Werkzeugbahn online geregelt und prozessbedingte Abweichungen kompensiert werden können.

Zusammenfassung Die aktuellen Entwicklungen in der Automation führen zu einer zunehmenden Dezentralisierung der Steuerung und Organisation der eingesetzten Maschinen bzw. Komponenten. Dies betrifft auch die an der Fertigung beteiligten Prozesse und stellt neue Ansprüche an deren Ablauforganisation in einer flexibel zusammengeschalteten Komponenten-Struktur. Der vorliegende Beitrag stellt hierzu einen Ansatz auf Basis der IEC-62264-Implementierung B2MML vor. Mittels Verwaltungsschalen wurde basierend auf diesem Ansatz innerhalb des Projektes „Funktionsnachweis der Interoperabilität von fluidtechnischen Komponenten am Beispiel von Plug-and-Produce“ die automatisierte Inbetriebnahme eines pneumatischen Handling-Systems realisiert.

Zusammenfassung Simulationsmodelle in Form nichtlinearer Prozessmodelle können in vielfältiger Weise für die modellgestützte Betriebsführung eingesetzt werden. In diesem Beitrag werden ein Entwicklungssystem und ein Laufzeitsystem für Beobachter- und Prognosemodelle, modellbasierte prädiktive Regelungen und eine virtuelle Inbetriebnahme vorgestellt und die Anwendung anhand von zwei Beispielen aus dem Kläranlagenbereich demonstriert.

Zusammenfassung Die Einbindung von mobilen Anwendungen in den Produktionsablauf von Fertigungs- und Produktionsanlagen gewinnt immer mehr an Bedeutung, um Produktionsprozesse flexibel und effizient abzubilden. Ausgehend von diesen Anforderungen wird in dieser Dissertation ein intelligenter Aktor für mobile Anwendungen entwickelt. Der Aufbau des Aktors selbst ist in drei Bereiche unterteilt. Der erste Bereich beschreibt die Datenkommunikation und Datensynchronisation zwischen den stationären und den beweglichen Kommunikationsteilnehmern. Im zweiten Teil ist der Aufbau einer Hardwareplattform für einen intelligenten Aktor und die Umsetzung einer Motorsteuerung realisiert. Der letzte Bereich zeigt die Einbindung eines prädiktiven Regelungsverfahrens im Vergleich zu einem klassischen Regelungskonzept.