Das IAS forscht an Industrie 4.0

Demonstratoren zur Erprobung von Industrie-4.0-Konzepten für die Produktion

Mithilfe des Demonstrators einer vernetzten Industrie-4.0-Produktion veranschaulicht und forscht das IAS an Themen wie Ad-hoc-Vernetzung, Plug & Produce, Self-X, sowie Smarten Komponenten für die Fabrik der Zukunft.

Übersichtsbild der Industrie-4.0-Autoproduktion Vernetzte Industrie-4.0-Produktion von Modellautos zur Erforschung und Erprobung informationstechnischer Konzepte. Bei Klick auf die Kreise erscheinen Hinweistexte zu den Cyber-Konzepten (blau) und physischen Komponenten (rot) der Anlage.
Cyber
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Physisch
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Das Intelligente Produkt

Das intelligente Produkt auf seinem Weg durch die Fabrik

Vertreten von einem Produktagenten sucht sich das Werkstück selbständig seinen Weg durch die Fabrik. Dieses stimmt sich mit den vorhandenen Industrie-4.0-Komponenten (d.h. Arbeitsstationen und Transportsystemen) über die jeweils nächsten Produktionsschritte ab. Zur Kommunikation werden zum Teil standardisierte Datenformate verwendet, zum Teil auch Ontologien, die die Semantik der Nachrichten für unterschiedliche Teilnehmer verständlich machen.

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Ad-hoc-Vernetzung / Plug & Produce

Ad-hoc-Vernetzung / Plug & Produce

Arbeitsstationen können an unterschiedlichen Positionen am Transportsystem platziert werden. Der Fertigungsablauf passt sich durch Plug & Produce bzw. Self-X automatisch an. Arbeitsstationen melden sich in den „Gelben Seiten“ des Produktionssystems an und bieten den Intelligenten Produkten ihre Dienste an. Die Interoperabilität aller Arbeitsstationen wird durch einen Industrie-4.0-Konnektor sichergestellt.

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Press-Station

Press-Station

Zuvor platzierte Legosteine werden in der Press-Station auf die Grundplatte gepresst. Auch das Schichten von Legosteinen in mehreren Lagen ist möglich.

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Mensch-Maschine-Schnittstelle

Appbasiertes Assistenzsystem zur Konfiguration des gewünschten Fahrzeugs

Im Rahmen des Demonstrators werden benutzungsfreundliche Konzepte der Mensch-Maschine-Interaktion erprobt, beispielsweise die kundenindividuelle Konfiguration des gewünschten Produkts in einem appbasierten Assistenzsystem.

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Platzier-Station

Platzier-Station

Verschiedene Legosteine können von der Platzierstation auf dem Werkstückträger platziert werden. Diese ermöglicht auch das Drehen und direkte Nebeneinanderplatzieren von Legosteinen.

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Lager-Station

Lager-Station

Im Lager werden unterschiedliche Bausteine zur Fertigung eines Lego-Autos bereitgehalten. Je nach Fertigungsplan des Fahrzeugs werden die entsprechenden Bauteile ausgewählt und auf dem Werkstückträger platziert.

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Flexibles Transportsystem

Flexibles Transportsystem

Das flexible Transportsystem sorgt für den Materialfluss zwischen den Arbeitsstationen und erlaubt die Priorisierung von Produktionsaufträgen mittels eines dynamischen, dezentral verhandelten Scheduling-Plans. Zur Verbindung mehrerer Fertigungsinseln werden autonome Mindstorm-Roboter verwendet, die sich automatisiert den Weg zur anderen Fertigungsinsel suchen.

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Scheduling mit Broker

Scheduling mit Broker

Über einen Broker werden die dezentral (in den Arbeitsstationen) ermittelten, dynamischen Kosten pro Arbeitsstation an das Produkt kommuniziert. Dies erlaubt eine Priorisierung von Aufträgen noch während der eigentlichen Fertigung. Die Kosten der Arbeitsstation werden dabei beispielsweise von der aktuellen Auslastung beeinflusst. Jedem Produkt kann ein gewisses Budget zugewiesen werden, mit dem es in die Verhandlung mit den Arbeitsstationen eintreten kann.


Die Anlage zeigt die informationstechnische Kopplung unterschiedlichster Industrie-4.0-Systeme und Komponenten sowie Algorithmen zur Produktionsplanung und -steuerung von vernetzten Systemen der Produktionsautomatisierung. Auch können Testverfahren für Plug-and-produce-Systeme und -Komponenten demonstriert werden.




Forschungsaktivitäten des IAS auf dem Gebiet von Industrie 4.0

Im Umfeld von Industrie 4.0 und Cyber-physischen Systemen beschäftigt sich das IAS mit dem Engineering, der Bewertung von Flexibilität, der Simulation sowie mit IT-Architekturen von Automatisierungssystemen für die Produktion.

Auszug aus dem Forschungsportfolio des IAS zu „Industrie 4.0“ Auszug aus dem Forschungsportfolio des IAS zu „Industrie 4.0“

Zur Demonstration von Industrie-4.0-Konzepten werden am IAS Modellprozesse eingesetzt, um diese Technologien darzustellen und begreifbar zu machen. Diese Modellprozesse werden in der digitalen Welt durch virtuelle Stellvertreter (Digitaler Zwilling) abstrahiert und informationstechnisch repräsentiert.

Hierzu kommen Methoden der Modellierung von Automatiserungsanlagen und -komponenten, Verfahren der modellgetriebenen Entwicklung und verteilten Steuerung zum Einsatz.

Das IAS konzentriert sich dabei auf den Einsatz von Assistenzsystemen im Lebenszyklus von automatisierten Anlagen. Diese Assistenzsysteme sollen mithilfe der digitalen Modelle den Benutzer bei wissensorientierten Tätigkeiten bei seinen Aufgaben unterstützen. Assistenzsysteme kommen dabei beispielsweise zum System- und Komponententest, der Durchführung von Retrofits oder beim Engineering von automatisierten Systemen zum Einsatz.

Zur informationstechnischen Realisierung werden unterschiedliche Paradigmen wie SOA, Agentensysteme, Ontologien oder verteilte Steuerungen eingesetzt. Zur informationstechnischen Verbindung heterogener Systeme wurde ein Industrie-4.0-Konnektor am IAS entwickelt, der die Interoperabilität der Teilsysteme sicherstellt.

Auf Basis von standardisierten Datenformaten zum Austausch von Produktbeschreibungen wird ein digitaler Produktionsmarktplatz demonstriert. Dort werden Produktionsanfragen direkt mit den ausführenden Ressourcen (Industrie-4.0-Komponenten) verhandelt, die ihre Dienste über „Gelbe Seiten“ anbieten. Durch diese Daten- bzw. Informationsverarbeitung wird eine Austauschbarkeit von Produktionsdienstleistungen und damit eine neue Form des Produktionsschedulings ermöglicht.

Weitere Forschungen beschäftigen sich mit Fragestellungen zum Digitalen Zwilling. Wie lässt sich die Flexibilität einer Industrie-4.0-Komponente z.B. durch Eigenschaften der Autoadaption oder vorausschauenden Simulation verbessern?