Intelligente Produktionssteuerung und Automatisierung
Semantische Kommunikation in Multi-Agenten-Systemen auf Basis von OPC UA

Max Hoffmann, Jouni Aro, Christian Büscher und Tobias Meisen

Im Zentrum der Bestrebungen im Rahmen von Industrie 4.0 steht die intelligente Vernetzung von Maschinen, Produkten und Planungssystemen. In diesem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, bestehende Produktionsressourcen auf Basis intelligenter Software-Agenten mit einer Selbstrepräsentanz auszustatten. Zu diesem Zweck wird eine Methodik beschrieben, Multi-Agenten-Systeme auf Basis des Schnittstellenstandards OPC UA zu modellieren und die Kommunikation zwischen Software-Agenten mittels eines durchgehenden Informationsmodells zu formalisieren.

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Produktionsintegrierte Qualitätssicherung für die Industrie 4.0
Mit Scannereinsatz und Bild-basierter Roboterführung zur autonomen Fertigung und zur Qualität 4.0

Markus Glück und Jürgen Wolf

Die vierte industrielle Revolution steht für einen Paradigmenwechsel im Produktionsmanagement: von hierarchisch konzipierten Steuerungssystemen zu einem sich selbst organisierenden und optimierenden flexibel automatisierten Produktionsfluss. Aber auch die Veränderungen im Qualitätsmanagement sind revolutionär. Eine zentrale Herausforderung ist es beste Prozessqualität sowie eine lückenlose Rückverfolgbarkeit in einem sich selbst organisierenden Produktionsumfeld sicherzustellen.

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Mobile IIoT-Technologien in hybriden Lernfabriken
Szenariobasierte Entwicklung von Prozessverständnis als Basis für Handlungskompetenz im Anwendungszentrum Industrie 4.0

Malte Teichmann, André Ullrich, Benedict Bender und Norbert Gronau, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Prozesse und Systeme, Potsdam

Der Wandel zur automatisierten Produktion, die fortschreitende Digitalisierung der Wertschöpfungsprozesse sowie die stetige Implementierung von mobilen Industrial Internet of Things-Technologien (IIoT) in diese zur Unterstützung der Mitarbeiter stellen betriebliche Weiterbildung vor Herausforderungen. Komplexere Anforderungen und veränderte Tätigkeitsprofile erfordern Handlungskompetenzen bei Mitarbeitern im Sinne der Fähigkeit, in unbekannten Situationen auf Basis eigenen Könnens handlungsfähig zu bleiben [1]. Jene sowie dafür notwendiges umfassendes Verständnis gegenüber digitalisierten Produktionsprozessen [2] kann jedoch durch konventionelle Lehrmethoden nicht realisiert werden, da diese der erhöhten Anforderungskomplexität und den komplexen Rückkopplungen im Rahmen der Steuer- und Regelkreise nicht gerecht werden können. Diese Aspekte aufgreifend wird im Folgenden ein szenariobasierter Weiterbildungsansatz für eine Lernfabrik vorgestellt, der insbesondere die Potenziale mobiler IIoT-Technologien zur Ausgestaltung dieser in den Blick nimmt.

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Der Beitrag von Lernfabriken zu Industrie 4.0
Ein Baustein zur vierten industriellen Revolution bei kleinen und mittelständischen Unternehmen

Mario Kleindienst und Christian Ramsauer, TU Graz

Der Begriff ‚Industrie 4.0‘ hat mittlerweile den Schritt vom Modethema hin zum ernsthaften Forschungs- und Zukunftsbereich in der industriellen Produktion geschafft. Forschungseinrichtungen arbeiten an Technologien und Umsetzungskonzepten dieser vierten industriellen Revolution und erste Vorzeigefabriken werden ausgezeichnet. Dennoch können viele Unternehmen mit dem Begriff ‚Industrie 4.0‘ und den absehbaren Auswirkungen auf das eigene Geschäft wenig anfangen. Speziell KMU haben die Vorteile für sich noch nicht erkannt. Aus diesem Grund wird an der TU Graz aktuell die bestehende Lernfabrik des Instituts für Industriebetriebslehre und Innovationsforschung zu einer Industrie 4.0- Lernfabrik erweitert. Das Konzept dahinter ist Gegenstand dieses Beitrags.

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Technisches Schutzkonzept gegen Produktpiraterie
Erhöhte Sicherheit durch Nutzung inhärenter Komponenten als Schutz gegen Produktpiraterie

Eberhard Abele, Eugenia Gossen, Leonardo Gerardi, Christian Kegele

Das Zeitalter der Globalisierung und Digitalisierung birgt einerseits enorme Potenziale, Wissen zu teilen und gezielt zu nutzen, bringt andererseits jedoch die Herausforderung mit sich, diese Datenmengen auch zu beherrschen und zu schützen [1]. Um die volle Innovationsrente auszuschöpfen, müssen Originalhersteller ihr Wissen und ihre Produkte sichern und können das Risiko der Produktpiraterie nicht länger ignorieren. Heutzutage reicht es nicht mehr, nur die Innovationszyklen stärker zu verkürzen. Vielmehr müssen internationale Unternehmen in den Schutz ihres Know-hows investieren, um den eigenen Wettbewerbsvorteil lokal, regional und international zu sichern. Anforderungen in Bezug auf Sicherheit und Effizienz technischer Schutzkonzepte und die Entwicklung eines solchen sind Gegenstand dieses Beitrags.

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Lean und Industrie 4.0 in der Intralogistik
Effizienzsteigerung durch Kombination der beiden Ansätze

Stefan Kaspar und Markus Schneider

Die Prinzipien einer Lean Production gelten als Best-Practice für moderne Produktionssysteme. Im Zuge der aktuellen Diskussion um das Thema Industrie 4.0 stellt sich die Frage, ob und wie diese beiden Ansätze vereinbar sind. Der vorliegende Beitrag zeigt, dass die beiden Konzepte zwar verschiedene Werkzeuge einsetzen, im Grunde aber sehr ähnliche Ziele verfolgen und sich trotz mancher Widersprüche gut ergänzen. Ein Praxisbeispiel aus der Intralogistik stellt dar, wie innovative Technologie aus dem Umfeld der Industrie 4.0 als Enabler dient, um nach Lean Prinzipien gestaltete Prozesse noch weiter zu optimieren.

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Smarte Anpassung von Presslinienparametern
Bildgebende Sensorik und maschinelles Lernen für robustere Blechumformprozesse im Automobilbau

Jens Heger, Thomas Voß, Leuphana Universität Lüneburg und Michael Selent, SELMATEC Systems GmbH

Presslinien führen einen mehrstufigen Umformprozess durch, der in der Praxis weitestgehend als Blackbox betrieben wird. Erst am Ende der Linie findet eine Qualitätskontrolle und gegebenenfalls eine Anpassung der Anlagenparameter statt, sollte ein Fehler aufgetreten sein. Im Forschungsprojekt SmartPress wird ein System entwickelt, das mithilfe bildgebender Sensorik Informationen über die aktuelle Platine aus den einzelnen Prozessstufen extrahiert. So werden z. B. Daten über Ziehränder mit dem Wissen über den aktuellen Systemzustand (z. B. aktuelle Haltekräfte) kombiniert. Ein neuronales Netz bildet die hochkomplexen Zusammenhänge zwischen Anlagenparametern und Produkteigenschaften ab. Auftretende Veränderungen an den Platinen werden so im laufenden Prozess erkannt und Anlagenparameter entsprechend produktindividuell angepasst.

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Intuitive Roboterprogrammierung
Automatisierung gering standardisierter, logistischer Aufgabenstellungen mittels Industrierobotern

Moritz Rohde, Stefan Kunaschk und Ann-Kathrin Pallasch, Universität Bremen

Die global verteilte Herstellung von Gütern führt zu einem wachsenden, die Welt umspannenden logistischen Netz. Um den Herausforderungen gerecht zu werden gilt es, die Effizienz der Logistikkette und der Teilprozesse innerhalb der logistischen Kette stetig zu verbessern. Der Einsatz von Automatisierungstechnologien, wie z.B. Industrierobotern, gilt hierfür als ein möglicher Ansatz. Logistische Prozesse unterliegen zumeist einer hohen Varianz, was die Programmierung von Industrierobotern zur Erfüllung komplexer Aufgabenstellungen zeit- und kostenaufwendig macht. Besonders die Entwicklung von Systemen, die sich auf wandelbare Rahmenbedingungen anpassen können, ist mit hohen Aufwänden verbunden. Am BIBA wurde eine Strategie zur intuitiven und flexiblen Roboterprogrammierung und -steuerung entwickelt und in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen EASY-ROB auf der CeMAT 2011 anhand eines Demonstrators präsentiert.

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Rekonfigurierbare Datenflussarchitekturen in der Robotik
Zukünftige robotische Systeme benötigen dezentrale und verteilte Rechenarchitekturen für Intelligenz und Autonomie

Hendrik Wöhrle und Frank Kirchner

Intelligente und autonome Roboter sind für die Entwicklung der Industrie 4.0 von essentieller Bedeutung. Sie werden als direkte Interaktionspartner gemeinsam mit dem Mensch Aufgaben lösen und Arbeiten verrichten, die wesentlich komplexer als die heutigen Aufgaben typischer Industrieroboter sind. Dabei müssen sie sich in einer unübersichtlichen und unvorhersehbaren Umwelt zurechtfinden und auf Ereignisse sofort reagieren können. Um diese Umwelt erfassen zu können und Handlungen zu planen, ist die Echtzeitverarbeitung komplexer Sensorinformationen notwendig. Herkömmliche Rechnerarchitekturen stellen sich hierbei als unzureichend heraus. Daher werden am DFKI RIC Hardware-Beschleuniger für die Robotik auf Basis des Datenflussparadigmas entwickelt.

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Kolumne

Big Data hat auch die Materialwirtschaft erreicht

Götz-Andreas Kemmner

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