An FPGA Based FIFO with Efficient Memory Management

In this paper, an FPGA based FIFO with efficient memory management is proposed, which allows fast forwarding of real-time Ethernet frames. There are two main drawbacks of the existing FIFO implementations with respect to the buffering of Ethernet frames. Currentness of data is not guaranteed in case of buffer overflow because the new frames are dropped in this case. Furthermore, exhaustive resources are required for traffic priorization because an individual FIFO is required for each priority level. The proposed FIFO incorporates efficient strategies for both frame dropping and traffic priorization. The approach is based on a small ring buffer for meta data of individual frames and a page table that maps the frames to pages in RAM where the data bits of the frame are stored. The FIFO has been implemented on a low-cost Xilinx Spartan 6 FPGA. The solution requires little overhead for page table and ring buffer. Compared to an implementation with standard FIFOs that incorporates traffic priorization and frame dropping, RAM size is decreased from 44 kbytes to 2.7 kbytes

Information retrieval in industrial production environments

The complexity of industrial production systems is steadily growing. Hence, the plant stuff has to search in an increasing number of documents within the daily work routine, e.g. in manuals, commissioning instructions, service notes, shift books, process data, repair instructions, data sheets, R/I flow charts, CAD drawings etc. To support the plant stuff, an intelligent search engine for industrial production environments is proposed in this paper. Characteristics of the developed search engine with respect to the domain of industrial production environments, e.g. tailored synonym replacements and document classifications, are outlined. Particularly, two methods for document classifications, a k-nearest-neighbor classifier and a Naive Bayes classifier, are evaluated with documents from industrial production environments

Selbstdiagnose und Selbstoptimierung technischer Systeme auf Basis datenbasierter Prozessmodelle: Vortrag gehalten bei dem Wissenschafts- und Industrieforum Intelligente Technische Systeme (WInTeSys 2015); 23. - 24. April 2015, Paderborn

Industrielle Automatisierungssysteme werden aufgrund zunehmender Vernetzung und steigender Rechenleistung immer komplexer. Dadurch wird es für das Anlagenpersonal immer komplizierter, Prozessabläufe zu überwachen und zu optimieren. Eine Lösung für diese Problematik stellen intelligente Assistenzsysteme dar, die die Selbstdiagnose und -optimierung technischer Systeme ermöglichen. In diesem Artikel werden verschiedene Assistenzfunktionen dargestellt, die in Form der Toolbox proKNOWS schon heute in industriellen Anwendungen eingesetzt werden. Eine datengetriebene Prozessmodellierung ermöglicht den flexiblen Einsatz der betrachteten Assistenzsysteme in komplexen Automatisierungssystemen. In diesem Ansatz werden Modelle diskreter und kontinuierlicher Prozessanteile, die zur Diagnose und Optimierung verwendet werden, aus Prozessdaten gelernt. Bei großen historischen Datenmengen ermöglicht die MapReduce-Technologie ein effizientes Lernen der Modelle. Zur Erfassung der Daten kommen verschiedene Konnektoren für proprietäre Protokolle und Datenbanken zum Einsatz, die entweder direkt oder über OPC UA an die Analyse-software angebunden werden können. Die Prozessüberwachung und Fehlerdetektion basiert auf dem Vergleich des mittels der gelernten Prozessmodelle prädizierten Prozessverhaltens mit Beobachtungen des tat-sächlichen Prozessverlaufs. Separationsansätze ermöglichen zudem die Zuordnung erkannter Fehler zu einzelnen Systemkomponenten und damit eine genauere Fehlerdiagnose. Darüber hinaus werden die gelernten Prozessmodelle zur Selbstoptimierung technischer Systeme eingesetzt – beispielsweise zur Optimierung industrieller Automatisierungssysteme in Hinblick auf einen energieeffizienten Betrieb. Die beschriebenen Assistenzfunktionen wurden bereits erfolgreich in Automatisierungssystemen der Lemgoer Smart Factory sowie in mehreren Industrieprojekten erprobt

Model-based routing in flexible manufacturing systems

In dem Artikel wird ein Modell-basierter Routing-Ansatz für flexible Fertigungssysteme (FMS) eingeführt. Die Herausforderung besteht darin, dass für jedes in dem FMS hergestellte Werkstück ein spezifischer Auftrag abgearbeitet werden soll, welcher aus mehreren Verarbeitungsschritten besteht. Ein entsprechender Verarbeitungsschritt kann alternativ auf einem von mehreren Modulen des FMS abgearbeitet werden. Die vorgeschlagene Routing-Methode verwendet ein Modell des Transportsystems, welches auf einem gerichteten Graph basiert, um für die einzelnen Werkstücke energieeffiziente und schnelle Wege durch das FMS zu ermitteln. Durch die Anpassung anwendungsspezifischer Parameter ist es möglich, das zugrunde liegende Modell für unterschiedliche FMS anzuwenden. Die effiziente Berechnung des kürzesten Weges erfolgt mittels dynamischer Programmierung. Die weitere Berücksichtigung des Energieverbrauchs bei der Ermittlung des optimalen Weges führt auf ein gemischt-ganzzahliges Optimierungsproblem, welches in den Ansatz der dynamischen Programmierung integriert werden kann. Für ein typisches Anwendungsszenario konnte mittels der vorgeschlagenen Routing-Methode eine durchschnittliche Reduktion des Energieverbrauchs um 20 % erzielt werden

A HMM-based fault detection method for piecewise stationary industrial processes

In this paper, fault detection in piecewise stationary industrial processes is investigated. Such processes can be modeled as sequences of distinct system modes in which the respective expectation values and variances of process variables do not change. In particular, piecewise stationary processes with autonomous transitions between system modes are considered in this work, i.e. processes without observable trigger events such as on/off signals. A Hidden Markov Model (HMM) is employed as underlying system model for such processes. System modes are modeled as hidden state variables with given transition probabilities. Continuous process variables are assumed to be Gaussian distributed with constant second order statistics in each system mode. A novel HMM-based fault detection method is proposed which incorporates the Viterbi algorithm into a fault detection method for hybrid industrial processes. Experimental results for the proposed fault detection method are presented for a module of the Lemgo Smart Factory

A Stochastic Method for the Detection of Anomalous Energy Consumption in Hybrid Industrial Systems

In the presented work, the detection of anomalous energy consumption in hybrid industrial production systems is investigated. A model-based approach with a timed hybrid automaton as overall system model is employed for anomaly detection. The approach is based on the assumption of several system modes, i.e. phases with continuous system behavior. Transitions between the modes are attributed to discrete control events such as on/off signals. The underlying discrete event system which comprises both system modes and transitions is modeled as finite state machine. The focus of this paper is set on the modeling of the energy consumption in the particular system modes. Sequences of stochastic state space models are employed for this purpose. Model learning and anomaly detection for this approach are considered. The proposed approach is further evaluated in a small model factory. The experimental results show significant improvements compared to existing approaches to anomaly detection in hybrid industrial systems