Kosten-Nutzen-Analyse

Die Investitionskosten von CPPS machen eine vorherige Kosten-Nutzen-Abschätzung notwendig. Dabei gilt es auch verschiedene Szenarien miteinander zu vergleichen und den für den konkreten vorliegen Fall besten Grad an dezentraler Steuerung zu ermitteln. Für solche Analysen sind in den vergangenen Jahren zahlreiche Test-Beds entstanden. So auch das Anwendungszentrum Industrie 4.0 [4] in Potsdam, dass aus dem Forschungsprojekt LUPO (Leistungsfähigkeitsbeurteilung unabhängiger Produktionsobjekte) des 2010 gestarteten BMWi-Technologieprogrammes Autonomik hervorgegangen ist. Grundgedanke der simulationsbasierten Validierung von CPS ist die Modellierung des Ist-Zustands, d. h. der Abbildung real existierender Produktionsobjekte und des Produktionssystems in das Simulationsmodell und deren Erweiterung zu CPS im Rahmen von Soll-Szenarien. Das Anwendungszentrum Industrie 4.0 bietet mit seinem hybriden Charakter die Möglichkeit, schnell und effizient nahezu jede Art von Prozessen realitätsnah abzubilden, zu simulieren und zu testen. Mobile und stationäre Einheiten können mit beliebigen Industrie 4.0-Funktionen ausgestattet und mit beliebigen Eigenschaften von Produkten bzw. Maschinen/Fertigungsverfahren versehen werden. Über ein flexibles Prozesslayout können Praxissituationen in der Fabrik und in der Logistik zwischen verschiedenen Standorten abgebildet werden. Anwendungsszenarien sind neben der Prozess-
analyse, die Nutzung der Einreichung als Evaluationsplattform für Soft- und Hardware und die Durchführung von Mitarbeiterschulungen.

CPS-Befähigung vorhandener Industrieobjekte

Nach der simulationsbasierten Feststellung der Vorteilhaftigkeit von CPPS für konkrete Anwendungsfälle im Unternehmen stellt sich die Frage nach der Realisierung der Ergebnisse in die reale Produktionsumgebung. Insbesondere ist vor der Prämisse der Nutzung bestehender Maschinen und Anlagen deren Erweiterung zu CPS eine notwendige Aufgabe. Wie beschrieben, sind die Basis demnach vorhanden Systeme, eine komplette Neuausstattung ist wirtschaftlich weniger sinnvoll. Daher ist es notwendig, dass ein Verfahren entwickelt wird, mit dem vorhandene Maschinen und Anlagen CPS-Fähigkeiten erhalten und so in ein CPPS integriert werden können. Für die angestrebte Komplexitätsreduzierung sollte aus externer Sicht vollständig transparent sein, wie das Element die CPS-Fähigkeiten bereitgestellt. Insbesondere besitzt dies eine hohe Relevanz bei der Integration eben jener  Komponenten, die zwecks Einbindung eines Zusatzes bedürfen.

Für die adäquate Berücksichtigung dieser Herausforderung wurde im Anwendungszentrum Industrie 4.0 die Industrie 4.0 Box (siehe Bild 1)
entwickelt. Sie ermöglicht, dass Maschinen und Anlagen, welche bislang nicht CPS-fähig waren, fortan als CPS agieren und somit Bestandteil eines CPPS werden können. Ähnlich einem Treiber stellt sie eine Abstraktion von technischen Details und Funktionen in dar, die durch das Element in externer Richtung bereitstellt werden.

Die Industrie 4.0 Box folgt dahingehend dem Grundprinzip der Konnektierung der verbauten Sensoren einer Anlage per diskreter Verkabelung. Mittels Feldbus über die Steuerung/SPS oder alternativ über zusätzliche Sensoren, die an geeigneter Stelle installiert werden, erhält sie Zugriff auf die eingebauten Sensoren in der Maschine bzw. der Anlage und damit deren Umweltsituation. Aktoren werden über Feldbus oder über direkte Verkabelung zur Steuerung als diskretes Signal angesteuert. Bild 2 skizziert das Wirkprinzip der Industrie 4.0 Box.

Betriebsssoftware der Industrie-4.0-Box

Das Fabrikbetriebssystem (FaBS) bildet den Kern der Betriebssoftware der Industrie 4.0 Box. Es enthält die in Bild 3 im Überblick dargestellten Komponenten und Werkzeuge. Wesentliche Elemente des FaBS sind u. a. die Laufzeitumgebung und der Connection-Service, die im Folgenden näher erläutert werden.

Die Laufzeitumgebung teilt sich in die zwei Funktionsbereiche Low-Level-Runtime-System (LLR) und High-Level-Runtime-System (HLR). Das LLR ermöglicht die Umsetzung echtzeitkritischer Funktionen. Die Realisierung geschieht per Speicherprogrammierbarer Steuerung (SPS) oder per echtzeitfähigem Mikrocontroller, deren Programmierung mittels automatisierungstypischer Entwicklungsumgebung (beispielsweise CODESYS) erfolgt.

Die praktische Umsetzung zeigte, dass eine vollständig dieser Art folgende Entwicklung bei der Implementierung komplexer Algorithmen an ihre Grenzen stößt. Die Gestaltung eines frei konfigurierbaren Transportsystems mittels zentraler SPS als steuernde Instanz erwies sich mit der klassischen Schrittketten-Programmierweise zudem als schwer handhabbar. Sie wirkt damit nicht im Sinne der Forderung nach aufwandsarmer Umsetzung. Deshalb sieht das Konzept mit dem High-Level-Runtime-System eine weitere Möglichkeit der Implementierung vor. Es gestattet die Nutzung höherer Programmiersprachen und -paradigmen und begünstigt so die Implementierung komplexer, nicht Echtzeit-kritischer Algorithmen für die Umsetzung der Autonomieparadigmen: Informationsverarbeitung, Entscheidungsfindung und Entscheidungsausführung [5]. Je nach Produktionsobjekt und Bedarf resultiert das Verhalten aus der LLR- oder HLR-Umsetzung oder der Kombination von beiden.

Ein weiterer wesentlicher Baustein des FaBS ist der ConnectionService. Dieser realisiert die Kommunikation mit den externer Komponenten (beispielsweise MES oder Industrie-Roboter). Er bietet die Möglichkeit der Implementierung einer Schnittstelle zwischen der internen Kommunikation der Systemkomponenten der Produktionsobjekten und dem jeweiligen Protokoll der externen Software. Dies kann unter Nutzung von Standards (wie OPC-UA) oder mittels durch den Anbieter spezifisch definierter Art und Weise geschehen.

Daraus resultiert, dass der ConnectionService jeweils die Rolle der Endpunkte der zu untersuchenden Kommunikationsverbindung einnimmt, die zur internen Kommunikation konnektiert sind. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn die Simulationsläufe zur Leistungsbeurteilung möglicher Kommunikationsprotokolle dienen. Die Differenzierung der Service-Verknüpfungen adressiert die Flexibilität der Art der technischen Anbindung.

Anwendungsbeispiel

Das beschriebene Konzept findet innerhalb einer prototypischen Implementierung Verwendung, welche ein konventionelles Rollenbahnensystem – bestehend aus unterschiedlichen Modulen – gemäß des CPS-Ansatzes ausstattet und eine dezentrale Anlagenkoordination mit intelligenten Elementen erlaubt. Ziel dieses Anwendungsfalles ist insbesondere die Komplexitätsreduzierung und die Möglichkeit der schnellen Rekonfiguration.

Dahingehend teilt sich das Gesamtsystem in Segmente auf, die jeweils eine geringe Anzahl von Modulen mit Hilfe der Industrie 4.0 Box anbinden. Alle Signale (Lichtschranken, Hallsensoren sowie Motoransteuerung) sind direkt mit dem Interface-Baustein der Box konnektiert.

Auf der LLR werden deren Basisfunktionen abgewickelt (z. B. Motor an bis die Lichstschranke auslöst). Die HLR sorgt für die Abstraktion dieser Elementarabläufe zu Funktionsaufrufen (wie Durchfahrt) und stellt sie dem externen Zugriff zur Verfügung. Weiterhin löst die HLR – gegebenenfalls im Zusammenspiel mit anderen Boxen – komplexe Aufgaben, wie Routenwahl und Konfliktlösungen.

Ausblick

Es wurde gezeigt, wie mithilfe der Industrie 4.0 Box CPPS im Brownfield-Szenario realisiert werden können. Unternehmen, insbesondere auch KMU, bietet sich die Möglichkeit der Ausstattung vorhandener Maschinen und Anlagen mit Intelligenz und Kommunikationsfähigkeit und deren dadurch resultierende mögliche Integration in neue, vernetzte Produktionssysteme. Umsetzungskosten von CPPS können deutlich reduziert werden. Derzeit wird die Anwendung der Industrie 4.0-Box bei ersten Praxisunternehmen getestet.

Schlüsselwörter:

Cyber-Physische Systeme, Cyber-Physische Produktionssysteme, CPS, CPPS, Brownfield, Industrie 4.0 Box, Integration von Altsystemen

Literatur:

[1] Lee, E. A. (2008): Cyber physical systems: Design challenges. In: Object Oriented Real-Time Distributed Computing (ISORC), 2008 11th IEEE International Symposium on IEEE, 2008, S. 363–369.
[2] Kühn, W.: Digitale Fabrik. Hanser Müchen, 2006, S. 5.
[3] Gronau, N.: Der Einfluss von Cyber-Physical Systems auf die Gestaltung von Produktionssystemen. In: Kersten, Wolfgang (Hrsg.); Koller, Hans (Hrsg.); Lödding, Hermann (Hrsg.): Industrie 4.0 – Wie intelligente Vernetzung und kognitive Systeme unsere Arbeit verändern. Schriftenreihe der Hochschulgruppe für Arbeits- und Betriebsorganisation e.V. (HAB). GITO Verlag Berlin, 2014, S. 279–295.
[4] www.industrie40-live.de
[5] Scholz-Reiter, B.; Philipp, T.; de Beer, C.; Windt, K.; Freitag, M. (2006): Einfluss der strukturellen Komplexität auf den Einsatz von selbststeuernden logistischen Prozessen, in: Pfohl, H.-C.; Wimmer, T. (Hrsg.): Steuerung von Logistiksystemen – auf dem Weg zur Selbststeuerung. Konferenzband zum 3. BVL-Wissenschaftssymposium Logistik, Deutscher Verkehrs-Verlag, Hamburg, S. 11-25.