Der im Rahmen dieses Beitrags beschriebene Ansatz adressiert insbesondere Infrastrukturen, die bereits durch eine gewisse informationstechnologische Durchdringung charakterisiert sind und den Schritt zu einer intelligenten Nutzung vorhandener Möglichkeiten zur Datenerfassung und Steuerung gehen möchten. Die gewählte Vorgehensweise bedient sich hierbei dem Paradigma intelligenter Software-Agenten, die auf Basis eines Multi-Agenten-Systems (MAS) zu einem Netzwerk intelligenter Entitäten zusammengeschlossen werden, um im Verbund Problemstellungen zu lösen [1]. Jeder dieser Agenten ist durch eine eigenständige Intelligenz charakterisiert, die zur Unterstützung bei der Optimierung laufender Prozesse genutzt werden kann. Die Intelligenz der Software-Agenten kann somit dazu verwendet werden, gerade in verteilten Systemen, wie automatisierungstechnischen Anlagen, gesammelte Daten für eine Adaption und intelligente Rekonfiguration laufender Prozessschritte gemäß aktuellen Randbedingungen zu nutzen [2].

Sowohl die Architektur eines Multi-Agenten-Systems als auch die Kommunikation von intelligenten Software-Agenten untereinander wurden zu diesem Zweck mittels des OPC UA-Standards implementiert. Die entsprechenden Software-Module wurden hierbei auf günstigen und leichtgewichtigen Raspberry Pi-Endgeräten realisiert. Dies bringt mehrere Vorteile mit sich:

• Aufgrund der starken Durchdringung bestehender Produktionsanlagen mit OPC/OPC UA-Lösungen wird eine Integration der intelligenten Softwareagenten vereinfacht, da die bestehende Kommunikationsinfrastruktur genutzt und einbezogen werden kann.
• Die intelligenten, eingebetteten Systeme (Raspberry Pi) können auf Basis einfacher Netzwerkverbindungen an bestehende Systeme (z. B. SPS) angebunden werden und verfolgen so einen „Plug-and-Produce“-Ansatz, der eine Integration von Software-Agenten in die Produktion ohne großen Migrationsaufwand ermöglicht. Verknüpfung realer Komponenten (Maschinen, Sensoren, Aktoren, Transportvorrichtungen, etc.) mit ihrem digitalen Abbild (Digital Twin oder Cyber-Twin [3]) im Sinne Cyber-Physischer Produktionssysteme (CPPS).
• Erweiterung der digitalen Abbildungen um Kontextinformationen über die angebundenen Maschinen bzw. die eingesetzte Sensorik über ein OPC UA-Informationsmodell. So wird es möglich, einen Digital Twin von Produktionsressourcen oder Produkten auf Basis von Agenten abzubilden.

Durch die Migration von intelligenten Software-Agenten und bestehenden Produktionsanlagen lassen sich Verbindungen zwischen den physikalischen Prozessen und der datengetriebenen Cyber-Welt herstellen. Bild 1 zeigt den technischen Aufbau einer derartigen Produktionsumgebung mit eingebetteten Software-Agenten.

Die Anbindung der intelligenten Software-Agenten geschieht, wie in der Abbildung visualisiert, über eine OPC/OPC UA-Schnittstelle zur SPS. Auf Basis der digitalen Abbildung der intelligenten Software-Agenten mittels eines OPC UA-Informationsmodells ist darüber hinaus ein Rückfluss von Informationen in den Shop Floor möglich, um Produktionsressourcen mit Steuerimpulsen oder wichtigen Informationen zu versorgen. Auf Basis des dargestellten Konzepts lassen sich die vorhandenen Produktionsressourcen intelligent nutzen. Die eingebundenen Software-Agenten bieten hierbei folgende Merkmale:

• Selbstrepräsentanz (Self-awareness) – Der Agent weiß auf Basis des OPC UA-Informationsmodells, welche Maschine er in der Produktion repräsentiert: „Wer bin ich?“
• Fähigkeiten (Capabilities) – Der Software-Agent kennt die Fähigkeiten seiner zugrundeliegenden Produktionsressource (Maschine): „Welche Aufgaben übernehme ich im Rahmen des Fertigungsprozesses?“
• Reaktivität (Reactivity) – Die Fähigkeit des Agenten, im Namen der Maschine auf Aktionen anderer Agenten oder auf unvorhergesehene Ereignisse zu reagieren: „Was passiert in meinem Umfeld?“
• Proaktivität (Proactiveness) – Der Software-Agent ist in der Lage, autonom sowie im Sinne des Gesamtsystems zu handeln: „Was kann ich tun, um den Produktionsprozess im Sinne ganzheitlicher Ziele zu unterstützen?“

Die Verschmelzung intelligenter Software-Agenten mit Produktionsressourcen gelingt hierbei durch die Vereinigung der Modellierungs- und Kommunikationsstandards aller beteiligten Komponenten. Sowohl die informationstechnische Modellierung der Maschinen als Produktionsressourcen, der Produkte als auch der Agenten selbst geschieht über das Meta-Modell von OPC UA, sodass sich sämtliche Komponenten in einem gemeinsamen Adressraum (OPC UA Address Space) verorten lassen. Darüber hinaus werden sämtliche Sensor- und Produktionsdaten ebenfalls über die Transportmechanismen von OPC UA versendet, sodass Informationen vom Shop Floor den Agenten unmittelbar für eine intelligente Prozessoptimierung zur Verfügung stehen. Wie in Bild 2 dargestellt, ermöglicht die Verschmelzung von Maschinen und intelligenten Software-Agenten eine autonome Kommunikation der durch die Agenten repräsentierten Maschinen untereinander sowie mit Systemen der Produktionsplanung und -steuerung (hier beispielhaft Manufacturing Execution und Enterprise Resource Planning Systems).

Unter Verwendung der dargestellten Infrastruktur wird es somit möglich, einen Produktionsprozess vollkommen autonom zu planen, zu steuern und durchzuführen. Im Zuge der Entwicklungen dieses agentenbasierten Ansatzes ist ein Demonstrator entstanden, welcher den praktischen Mehrwert der vorgestellten Ansätze aufzeigt. Der Demonstrator wurde auf der Hannovermesse 2016 ausgestellt und diente als Show Case für die intelligente Vernetzung bestehender Produktionsanlagen. Der Aufbau repräsentiert hierbei einen virtuellen Fertigungsprozess auf Basis gängiger Fertigungsmaschinen und ist in
Bild 3 dargestellt.

Der Aufbau repräsentiert eine Produktionsstraße bestehend aus einer Bohrmaschine, drei redundanten Fräsmaschinen, einer Drehmaschine, einer Montagestation sowie zwei Transportbändern. Die LEDs am Bedienpanel sowie an den Maschinen geben Auskunft über den Status der jeweiligen Produktionsressourcen, über das Bedienpanel ist es außerdem möglich, mit den Maschinen während des laufenden Prozesses und in Echtzeit zu interagieren und so den virtuellen Produktionsprozess zu beeinflussen, beispielsweise durch die Simulation eines Maschinenausfalls oder eine Adaption von Fertigungs- und Rüstdauer.

Auf Basis des Demonstrationsaufbaus findet die vollständige Simulation eines virtuellen Produktionsprozesses unter Einschluss folgender Prozessschritte statt:

• Spezifikation eines kundenspezifischen Produkts gemäß des Konzeptes „Losgröße 1“.
• Zu diesem Zweck steht eine Web-Applikation zur Verfügung (siehe Bild 4 links).
• Abgabe eines Fertigungsauftrags in das Multi-Agenten-System (ERP-Schnittstelle).
• Autonome Produktionsplanung inklusive logistischer Prozesse und Erstellung des Prozessablaufs durch das Multi-Agenten-System auf Basis eines intelligenten Algorithmus, der verschiedenste Key Performance Indikatoren (KPI) in einem „Preis“ bündelt und für jeden Produktionsschritt bereitstellt.
• Vollständige Fertigung des Produktes unter Einschluss von Transportvorgängen, welche durch Transportvorrichtungen an beiden Seiten der Maschinen kenntlich gemacht werden.
• Verfolgung des Produktionsvorgangs durch den „Kunden“ in Echtzeit sowohl auf Basis der Statusinformationen signalisiert durch LEDs als auch basierend auf einer Web-Applikation, die vielseitige Informationen zum Fortschritt der Produktion anzeigt (siehe Bild 4 rechts).

Der Mehrwert des intelligenten Verhaltens der Produktionsorganisation liegt in der autonomen Rekonfigurierbarkeit des Gesamtprozesses, die durch das Multi-Agenten-System realisiert wird. Auf Basis des vorgestellten Konzeptes ist es zum Beispiel möglich, einen Maschinenausfall zu simulieren. In der Folge findet das Multi-Agenten-System einen Weg, diesen Defekt zu kompensieren, indem das zu fertigende Produkt automatisch an eine redundante Maschine transportiert und dort finalisiert wird. Dieses autonome Prozessverständnis seitens der Softwareagenten bei gleichzeitiger durchgängiger Kommunikation, basierend auf etablierten Standards, ermöglicht nicht nur eine Realisierung von Industrie 4.0-Szenarien, sondern berücksichtigt vor allem auch die Randbedingungen bestehender automatisierungstechnischer Anlagen bei der Integration.

Durch das beschriebene Migrationskonzept lassen sich auf Basis einer strukturierten Vorgehensweise moderne Konzepte für Interoperabilität und Vernetzung in bestehende Produktionsanlagen integrieren. Die Einbindung von intelligenten Software-Agenten ermöglicht darüber hinaus eine effektive Nutzung aktueller Informationen aus dem Shop Floor in Echtzeit. Bestehende Konzepte, die durch strikte Top-Down-Steuerungsflüsse charakterisiert sind, werden somit abgelöst durch datengetriebene und prozessorientierte Ansätze der Produktionsoptimierung im laufenden Prozess.

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Schlüsselwörter:

Industrie 4.0-Ready, OPC UA, Multi-Agenten-Systeme, Künstliche Intelligenz

Literatur:

1. Wooldridge, Michael J.; Jennings, Nick (1998): Agent technology. Foundations, applications, and markets. Unter Mitarbeit von Nicholas R. Jennings, Michael J. Wooldridge (eds.). Berlin, London: Springer.
2. Barbosa, Jose; Leitao, Paulo; Adam, Emmanuel; Trentesaux, Damien: Self-Organized Holonic Multi-agent Manufacturing System: The Behavioural Perspective. In: 2013 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC 2013). Manchester, S. 3829–3834.
3. Lee, Jay; Bagheri, Behrad; Kao, Hung-An (2015): A Cyber-Physical Systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems. In: Manufacturing Letters 3, S. 18–23. DOI: 10.1016/j.mfglet.2014.12.001.