Bd. 63 Nr. 4 (2022): atp magazin 4/2022

atp magazin 4/2022

Die Virtualisierung in der produzierenden Industrie wird mehr und mehr zur Commodity. Extended-Reality-Technologien augmentieren die reale Welt und helfen uns dabei, unsere industriellen Prozesse zu optimieren. Ob in der täglichen Betriebsroutine oder bei Wartungs- und Instandhaltungsarbeiten, das Potenzial von Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) wird immer deutlicher.

Aus den ehemaligen Gaming-Technologien sind inzwischen echte Enabler geworden, die auch den industriellen Alltag immer weiter „gamifizieren“. Das Metaverse ist die logische Fortsetzung dieses Trends, der aus der Consumer-Welt hinaus auch den Weg in die produzierende Industrie findet.

Von Prof. Dr. Frank Piller, RWTH Aachen, im Interview als „die nächste Generation des Internets“ bezeichnet, ist jedoch bis heute unklar, was das Metaversum als „Digitaler Zwilling der Welt“ eigentlich wirklich ist.

Im atp magazin 4/2022 tauchen wir tief in digitale Welten ein, um genau dies herauszufinden. Das Heft zeigt, welchen Nutzen AR und VR heute auch in der Prozess- und Verfahrenstechnik bereits bringen können. Gleichzeitig blicken wir in die Zukunft und leuchten aus, wie das Metaverse den Industrial Workplace verändern wird.

Die Interview-Highlights:

"Das Metaverse ist der Digitale Zwilling der Welt"
Die digitale Erweiterung unserer realen Welt über Augmented und Virtual Reality wird zusehends zur Commodity, die auch in der produzierenden Industrie immer mehr Anwendungsfelder erschließt. Mit dem Metaverse kommt nun ein neuer Trend hinzu, der das Zeug hat, den Industrial Workplace tiefgreifend zu verändern, wie Prof. Dr. Frank Piller, Inhaber des Lehrstuhls für Technologie- und Innovationsmanagement an der RWTH Aachen, Prof. Wolfgang Prinz, PhD, stellvertretender Institutsleiter des Fraunhofer FIT, und Christian Gülpen, Bereichsleiter Digitalisierung und Industrie 4.0 an der RWTH Aachen, im Interview deutlich machen.

„Agiles Arbeiten erfordert ein neues Denken“
Die rasant zunehmende Innovationsgeschwindigkeit unserer digitalisierten Welt fördert die kooperative und kollaborative Entwicklung neuer Produkte immens und macht eine neue Form der Zusammenarbeit notwendig. Warum die agile Produktentwicklung dabei das Mittel der Wahl ist und wie sie am besten eingeführt wird erklären Prof. Dr.-Ing. Kristin Paetzold, Professorin für Virtuelle Produktentwicklung an der TU Dresden, Prof. Dr.-Ing. Werner Engeln, Professor für  Produktentwicklung an der Hochschule Pforzheim, und David Vierbacher, Entwicklungsingenieur
bei der Voith Group, im Interview.

Die peer-reviewten Hauptbeiträge:

KI-basierte Identifikation von Steckverbindern
Es klingt wie ein Traum: Um einen Ersatz-Steckverbinder zu bestellen, schickt der Kunde ein Foto des alten Steckers, den Rest macht die Künstliche Intelligenz. Genau diese Lösung präsentiert der Beitrag. Durch Deep-Learning-Algorithmen wird das Bild in seine Module zerlegt: Gehäuse, Rahmen, Einsatz, Kontakt. Diese Module werden dann mit der Komponentendatenbank abgeglichen – und damit ist der Digitale Zwilling des Steckverbinders vollständig. Alle Daten stehen für Angebot, Bestellung und  Produktion zur Verfügung. So geht Digitalisierung!

Industrial Edge Cloud für die Smart Factory
Generell ist es sinnvoll, Berechnungen so nah wie möglich an der Feldebene durchzuführen, denn das spart Ressourcen und erlaubt Reaktionen im Millisekundenbereich. Der Beitrag beschreibt hier für eine Industrial-Edge-Cloud-Lösung. Die vorgeschlagene Architektur erlaubt Skalierbarkeit, Echtzeitfähigkeit, Failover (schnelle Umschaltung auf Standby-Systeme) und stellt die IT-Security sicher. Anhand von zwei Use Cases der SmartFactory-KL wird das Zusammenspiel von Steuerungen, Robotern, Edge Cloud und Regionaler Cloud dargestellt.

Modular Engineering of Conventional Plants
Häufig wird gesagt: „Module, das ist doch nur was für kleine, flexible Anlagen!“ Doch das ist das falsch. Auch in konventionell gebauten, unflexiblen Anlagen gibt es Gruppen von Funktionen, die mehrfach verwendet werden. Damit man sie nicht auch mehrfach planen und programmieren muss, schlägt der Beitrag Funktions-Module (FMs) vor. Diese werden als Typen programmiert, in einem MTP beschrieben und stehen dann per Plug-and-play für die Integration in die Automatisierung zur Verfügung. Egal, ob auf eigenen Controllern oder im Prozessleitsystem, wie das Anwendungsbeispiel zeigt.

Eine einfache Methode zur Störgrößenkompensation in geregelten Systemen
Regelstrecken werden normalerweise durch Störgrößen und Messfehler beeinträchtigt. Dieser Beitrag schlägteine innovative Nutzung von vorhandenen Simulationsmodellen vor: Durch ein parallel zum Prozess laufendes Modell lassen sich sowohl Störungen als auch Messfehler in Echtzeit schätzen. Dann kann man sie durch eine sehr schnelle Störgrößenkompensation ausregeln – viel schneller, als wenn  dies der eigentliche Regler machen müsste. Die geregelte Größe wird dadurch viel stabiler.

Das AutomationML-Komponentenmodell
Automatisierungskomponenten haben viele verschiedene Informationen, die im Engineering benötigt  oder erzeugt werden: Technische Daten, Dokumente, CAD- und kinematische Modelle und  Schnittstellen. Diese Daten werden bisher in verschiedenen Systemen erzeugt und gespeichert. Der Beitrag schlägt ein AutomationML-Komponentenmodell vor, in dem diese Daten strukturiert zusammengeführt werden. Dieses Komponentenmodell kann auf die Verwaltungsschale abgebildet  werden.

Veröffentlicht: 28.04.2022

Hauptbeitrag / Peer-Review