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Mr Dr.-Ing. Frank Hilbert
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Das zentrale Element in der Entwicklung von Industrie 4.0 ist die Modellierung der Verwaltungsschale (engl. Asset Administration Shell, kurz AAS), mit beliebig vielen Submodellen. Dabei muss das AAS (Meta-)Modell genutzt werden. Existierenden Realisierungen, in XML oder JSON, fehlt jedoch die Möglichkeit komplexe Aspekte vollständig darzustellen und komplizierte Zusammenhänge auszudrücken. Aus diesem Grund muss die Modellierung der AAS in ausdrucksstärkeren Konzepten oder höheren Sprachebenen erfolgen. Ein Ansatz könnte die Abbildungen in Ontologien, DSLs oder Metasprachen sein.
Aufgabe:
- Beschreibung der Möglichkeiten zur (Meta-)Modellierung abseits der bestehenden Formate
- Erfassen, erweitern und überprüfen des AAS Metamodells in semantisch ausdrucksstarker Sprache
- Modellierung der Funktionalität zur Verwaltung der Assets
- Realisieren der Funktionalität zur Verwaltung der Assets aus der Modellierung am Prototyp
- Ableitung eines Prototyps aus der erstellten Ontologie
In Zukunft werden moderne Industrieanlagen mit deutlich mehr Sensoren und Aktoren ausgestattet werden. Die so entstehenden Systeme werden zunehmend verteilter und komplexer, müssen jedoch weiterhin im Bereich Security und Safety den hohen Anforderungen in der Industrie gerecht werden. Die Fehleranalyse und Reaktion auf Ausnahmesituationen können angesichts der Komplexität und der Flexibilität nicht mehr manuell erfolgen. Daher müssen künftig im System selbst geeignete Maßnahmen zur Erkennung, Vorhersage und Reaktion auf Fehlerfälle realisiert werden.
Ziel dieser Arbeit ist das Aufzeigen solcher Maßnahmen und die prototypische Implementierung an einem geeigneten Beispiel.
Aufgabe:
- Erheben von Arten der von der “Normalität” abweichenden Verhalten
- Möglichkeiten zur Beschreibung von Anomalien und Fehlern
- Analyse von Verfahren zur Anomalieerkennung
- Erfassen der Voraussetzungen für das Erkennen von fehlerhaften Verhalten
- Aufzeigen verschiedener Verfahren zur Überwachung von Geräten und Anlagen
Für einen flexiblen und strukturierten Systementwurf wird die Modellierung im Bereich Industrial IoT und Industrie 4.0 immer wichtiger. Dabei kommen unterschiedliche Arten der Modellbildung wie funktionale Modellierung, Daten- und Informationsmodellbildung oder Metamodellierung zum Einsatz. Mit einer zunehmenden Anzahl an aufkommender Modelle werden Methoden für die Generierung, Transformation und Verknüpfung dieser Modelle immer relevanter.
Im Rahmen der Arbeit sind verschiedene in Industrie 4.0 und Industrial IoT aktuell verbreitete Modelle zu analysieren sowie unterschiedliche Verfahren zur Modellverarbeitung zusammenzustellen und zu erläutern. Darüber hinaus ist die Anwendung exemplarisch an einem Beispiel zu zeigen.
Aufgabe:
- Verschiedene Arten zur Modellbildung vorstellen
- Verbreitete Meta-/Informationsmodelle im Bereich Industrie I4.0 und IIoT vorstellen
- Verfahren zur Verknüpfung bzw. Umwandlung von Modellen vorstellen
- Exemplarische Anwendung eines Verfahrens am geeigneten Beispiel
Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) bilden eine wesentliche gerätetechnische Basis für die Automatisierung industrieller Prozesse. Dabei sind diese SPS-Steuerungen typischerweise als proprietäre Gerätesysteme ausgelegt, die unter Echtzeit-Bedingungen lokal betrieben werden. Im Zeitalter von Industrie 4.0 geht die Entwicklung allerdings in Richtung hochgradig vernetzter Produktionssysteme auf Basis von Cyberphysischen Produktionssystemen (CPPS).
Um eine klassische SPS-Steuerung zu einer CPPS-Komponente zu qualifizieren, muss die Kapselung der Steuerungsfunktionalität aufgehoben und die Steuerungs-funktionen zu (flexiblen) Software-Objekten umgewandelt werden. Zusätzlich muss sichergestellt werden, dass die SPS weiterhin online in den prozessnahen Ebenen eingreifen kann. Eine solchermaßen virtualisierte SPS-Steuerung lässt sich als Software-Instanz in einer Cloud betreiben.
Kernziel der Arbeit ist die Analyse möglicher Technologien zur Realisierung einer solchen Cloudbasierten Steuerung und die exemplarische Implementierung mit ausgewählten geeigneten Technologien. Bei Entwurf und Implementierung sowie bei der Aufsetzung einer passenden Testumgebung ist auf das Verwenden geeigneter Software, Frameworks und Techniken zu achten. Zusätzlich soll betrachtet werden, inwieweit künftig auch zeit- und einsatzkritische Funktionen in eine solche Industrial Cloud ausgelagert werden können. Die Ergebnisse der Arbeit sind in geeigneter Weise zu evaluieren und umfassend zu dokumentieren..
Voraussetzungen: Erfahrung mit C#, Python oder C++, Grundlagenwissen in der Automation, der Besuch einer oder mehrerer Vorlesungen zu diesem Themengebiet an unserem Lehrstuhl wäre vorteilhaft
Dieses Thema eignet sich sowohl für eine Studien-, als auch für eine Bachelorarbeit, als auch Diplomarbeit.
Damit Assets in zukünftigen Industrie 4.0-Systemen verwendet werden können, müssen sie als I4.0-Komponente abgebildet werden. Dies wird über die I4.0 Verwaltungsschale realisiert. Jedoch können Leistung und Verbindungseigenschaften von I4.0 Assets unterschiedlichen Beschränkungen unterliegen. Daher bietet es sich an, verschiedene Teile der Verwaltungsschale in unterschiedlichen Systembestandteilen zu realisieren.
Dabei ist der jeweilige Aspekt des Assets und deren Verwendung zu berücksichtigen.
Dynamische Aspekte müssen in direkter Nähe des Assets realisiert werden, während aufwendigere Operationen an rechentechnisch mächtigere Komponenten, wie z.B. die Cloud ausgelagert werden können. In dieser Arbeit sollen verteilte Ansätze zur Bereitstellung und Ausführung von I4.0 Verwaltungsschalen für I4.0 Assets untersucht werden.
Aufgabe:
- Analyse der unterschiedlichen Aspekte der Assets
- Analyse der Industrie 4.0-Verwaltungsschale
- Entwurf eines Konzepts für verteilte Verwaltungsschalen
- Implementierung eines Prototyps
Die erarbeiteten Ergebnisse sind umfassend zu dokumentieren und innerhalb eines Kolloquiums zu präsentieren.
In der Industrie 4.0 werden zunehmend eigenständig und kooperativ handelnde Assets verwendet, welche ihre Fähigkeiten über Dienste anbieten und fremde Dienste nutzen. Damit solche Assets in Industrie 4.0-Systemen verwendet werden können, müssen sie als I4.0-Komponente über digitale Zwillinge in Form einer Industrie 4.0 Verwaltungsschale abbilden. Zur Realisierung dieser Eigenständigkeit wird eine proaktive Verwaltungsschale benötigt, welche wiederum eine Laufzeitumgebung erfordert, um mit anderen Assets interagieren und kooperieren zu können. Diese Laufzeitumgebung bieten ihre Dienste über I4.0 konforme APIs an. Diese werden in “Details of the Asset Administration Shell Part 2 – Interoperability at Runtime – Exchanging Information via Application Programming Interfaces” spezifiziert. Nach bisherigem Stand der Technik sind technisch neutral Grundprinzipien und eine technologiespezifische für HTTP/REST definiert. Für die Ermittlung der Fähigkeiten des Assets bzw. der Ausführung funktionaler Aspekte wird jedoch ein vielfältiges Spektrum an APIs benötigt. Eine Streaming API für RPCs bzw. Query API für Capabilities wäre hierfür nötig. Diese zwei APIs sollen auf Grundlage der existierenden API Definition erstellt und dokumentiert werden. Darüber hinaus soll ein Entwurf für eine derartige API erfolgen und prototypisch eine Implementierung an einem geeigneten Beispiel demonstriert werden. Die Ergebnisse der Arbeit sind in geeigneter Weise zu evaluieren und umfassend zu dokumentieren.
Aufgaben:
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Analyse der spezifizierten APIs für I4.0 Digital Twin (AAS) z.B.: HTTP REST
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Recherche von Interface Beschreibungssprachen z.B. Protocol Buffers, GraphQL SDL
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Aufbereiten einer intermediaten Repräsentation und Umsetzung der Modelltransformation
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Erzeugen einer geeigneten API für Streaming & Query der AAS z.B. gRPC, GraphQL
Weitere Themen in Absprache möglich.