An OPC UA-based industrial Big Data architecture

Industry 4.0 factories are complex and data-driven. Data is yielded from many sources, including sensors, PLCs, and other devices, but also from IT, like ERP or CRM systems. We ask how to collect and process this data in a way, such that it includes metadata and can be used for industrial analytics or to derive intelligent support systems. This paper describes a new, query model based approach, which uses a big data architecture to capture data from various sources using OPC UA as a foundation. It buffers and preprocesses the information for the purpose of harmonizing and providing a holistic state space of a factory, as well as mappings to the current state of a production site. That information can be made available to multiple processing sinks, decoupled from the data sources, which enables them to work with the information without interfering with devices of the production, disturbing the network devices they are working in, or influencing the production process negatively. Metadata and connected semantic information is kept throughout the process, allowing to feed algorithms with meaningful data, so that it can be accessed in its entirety to perform time series analysis, machine learning or similar evaluations as well as replaying the data from the buffer for repeatable simulations

A coupled material flow model for continuous development support of material flow controls

Innerbetriebliche Materialflusssysteme beeinflussen unmittelbar die Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens. Die Anforderungen an die Materialflusssteuerung haben zugleich ein hohes Ausmaß an Komplexität erreicht. Die Eintrittswahrscheinlichkeit und das Schadensausmaß von Ausfällen der Steuerungstechnik durch Softwarefehler stellen ein dominierendes Problem im innerbetrieblichen Materialfluss dar. Deshalb werden je nach Entwicklungsphase und Zielsetzung neue individuelle und problemspezifische Materialflusssimulationen entworfen, um die Entwicklung des innerbetrieblichen Materialflusssystems abzusichern. Die Kosten, die aufgrund des zusätzlichen Zeitaufwandes für die Erstellung der Simulation entstehen, und diejenigen für die Simulationssoftware amortisieren sich schon nach dem einmaligen Einsatz. Dennoch ist die Erstellung der individuellen und problemspezifischen Simulationen in den Entwicklungsphasen immer noch sehr zeitaufwändig. Für jede Modellerstellung wird speziell ausgebildetes Fachpersonal benötigt. Ferner können die jeweiligen Simulationsergebnisse nicht direkt für die Entwicklungsunterstützung von Materialflusssteuerungen verwendet werden. Die Modellvalidität - also die Richtigkeit der Simulation für den Einsatzzweck - geht zwischen den jeweiligen Simulationsläufen in den Entwicklungsphasen wegen der neu erstellten Modelle verloren und muss jedes Mal erneut nachgewiesen werden. Ziel dieser Arbeit ist es deshalb, die unterschiedlichen Materialflussmodelle in einem Materialflussmodell zu koppeln. Die Entwicklung der Materialflusssteuerung kann dann mit einem einzigen Simulationsmodell und gezielten Simulationsläufen unterstützt werden. Dadurch reduziert sich der Modellerstellungsaufwand erheblich. Außerdem können doppelte Schritte bei der Modellerstellung vermieden werden und die Modellvalidität für bereits erstellte Modelle bleibt erhalten.Internal material flow systems immediately influence a company’s economic efficiency and contestability. At the same time, the requirements of a material flow control have reached a high level of complexity. The probability of occurrence as well as the severity of failure in control engineering through software errors represents a dominant problem within the internal material flow. Therefore, new individual, problem specific material flow simulations are designed to ensure the development of the internal material flow system. The costs incurred from the additional time spent on the creation of the simulation, and those for the simulation software amortize already after the first use. However, the creation of individual and problem specific simulations during the development phases is still very time consuming. For each modelling process specifically trained experts are needed. Furthermore, the particular results of the simulation cannot be used directly as an aid to develop material flow controls. In the development phase, the model validity - i.e. the accuracy of the simulation for its purpose of application - is lost after each simulation run because of the newly created models and has to be verified every time. The aim of the thesis therefore is to couple the different material flow models into one. Thus, the development of a material flow control can be supported with one single simulation model and selective simulation runs. Thereby the efforts for the creation of new models reduces tremendously. Additionally, doublings in the course of the model creation can be avoided and the model validity for already created models is preserved

Ein gekoppeltes Materialflussmodell zur durchgängigen Entwicklungsunterstützung von Materialflusssteuerungen

Innerbetriebliche Materialflusssysteme beeinflussen unmittelbar die Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens. Die Anforderungen an die Materialflusssteuerung haben zugleich ein hohes Ausmaß an Komplexität erreicht. Die Eintrittswahrscheinlichkeit und das Schadensausmaß von Ausfällen der Steuerungstechnik durch Softwarefehler stellen ein dominierendes Problem im innerbetrieblichen Materialfluss dar. Deshalb werden je nach Entwicklungsphase und Zielsetzung neue individuelle und problemspezifische Materialflusssimulationen entworfen, um die Entwicklung des innerbetrieblichen Materialflusssystems abzusichern. Ziel dieser Arbeit ist es, die unterschiedlichen Materialflussmodelle in einem Materialflussmodell zu koppeln. Die Entwicklung der Materialflusssteuerung kann dann mit einem einzigen Simulationsmodell und gezielten Simulationsläufen unterstützt werden. Dadurch reduziert sich der Modellerstellungsaufwand erheblich. Außerdem können doppelte Schritte bei der Modellerstellung vermieden werden und die Modellvalidität für bereits erstellte Modelle bleibt erhalten

Salzburg Smart Factory Bootcamp

Wissen über Digitalisierung, Automatisierung und über „smarte“ Technologien sind Schlüssel für einen stabilen und nachhaltigen Erfolg von Klein- und Mittelunternehmen in der Region Salzburg. Die Fachhochschule Salzburg beantragte aus diesem Grund die Initiative Salzburg Smart Factory Bootcamp. Moderne und mobile Industrierobotik, kommunikative Software-Architekturen und OT-Sicherheit bilden die Basis für die Umsetzung aktueller Smart-Factory-Technologien und deren Potentiale in Unternehmen. Ziel des Bootcamps ist die gezielte Weiterqualifizierung mit modernsten Smart-Factory-Technologien von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der beteiligten Unternehmen. Zusätzlich kann langfristig, auch über die beantragte Projektlaufzeit hinaus, die Zusammenarbeit zwischen Hochschule und Salzburger Unternehmen etabliert und weitergeführt werden

Salzburg Smart Factory Bootcamp

Wissen über Digitalisierung, Automatisierung und über „smarte“ Technologien sind Schlüssel für einen stabilen und nachhaltigen Erfolg von Klein- und Mittelunternehmen in der Region Salzburg. Die Fachhochschule Salzburg beantragte aus diesem Grund die Initiative Salzburg Smart Factory Bootcamp. Moderne und mobile Industrierobotik, kommunikative Software-Architekturen und OT-Sicherheit bilden die Basis für die Umsetzung aktueller Smart-Factory-Technologien und deren Potentiale in Unternehmen. Ziel des Bootcamps ist die gezielte Weiterqualifizierung mit modernsten Smart-Factory-Technologien von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der beteiligten Unternehmen. Zusätzlich kann langfristig, auch über die beantragte Projektlaufzeit hinaus, die Zusammenarbeit zwischen Hochschule und Salzburger Unternehmen etabliert und weitergeführt werden

Der Weg zu Industrie 4.0 in der Produktion. BMBF Zukunftsprojekt RobIN 4.0 – Robustheit durch Integration, Interaktion, Interpretation und Intelligenz

Unter dem Begriff „Industrie 4.0“ wird die vierte industrielle Revolution verstanden. Sie folgt auf die Industrialisierung, Mechanisierung und Automatisierung. Dabei steht jede Revolution auch für eine Verknüpfung zwischen verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen. Gegen Ende des 18. Jahrhunderts führt das Zusammenführen von Mechanik und Thermodynamik zum Bau und anschließender kommerzieller Nutzung der Dampfmaschine zur ersten industriellen Re-volution. Als zweite Revolution kann die Verknüpfung zwischen der Mechanik und der Be-triebswirtschaftslehre sowie der Arbeitswissenschaft zum Beginn des 20. Jahrhunderts festgehalten werden. Ergebnis dieser Revolution ist die Teilung der Arbeit in kleine Einheiten sowie die dadurch ermöglichte Massenproduktion. Zu Beginn der 1970er Jahre wird zeitlich die dritte Revolution eingeordnet. Hierbei wird die Verbindung zwischen der Mechanik und der Elektronik bzw. Steuerung industriell umgesetzt. Durch die Entwicklung der ersten speicher-programmierbaren Steuerungen sowie Feldbussystemen, kann basierend auf den Sensor-, Ak-tor- sowie Steuerungs- und Kommunikationstechnologien die Automatisierung in die Indust-rie Einzug halten. Durch die bis heute anhaltende Steigerung der Komplexität von Produkti-onsprozessen wird zu Beginn des 21. Jahrhunderts die vierte industrielle Revolution ange-schoben. Ziel ist es, die Komplexität an Produkten zu bewältigen und Produktionsprozesse flexibel und handhabbar zu gestalten. Hierbei ist die Verknüpfung von fortschrittlichen Pro-duktionstechnologien mit Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) der Kernas-pekt der vierten Revolution. Um einerseits die anfallenden Informationen aus hochdynami-schen Prozessen zu erfassen und gleichzeitig eine Auswertung der Daten zu realisieren, gilt es, moderne IKT auf der Produktionsebene zu etablieren. Grundlage hierfür bildet die stark steigende Anzahl an sensorischen Elementen und Aktoren in Produktionsprozessen. Durch Industrie 4.0 rückt, im globalen und nationalen Wettbewerb von Wirtschaftsunterneh-men, die Digitalisierung der Produktion in den Fokus. Mit ihr sollen eine effizientere Nutzung von Ressourcen und eine Erhöhung der Produktivität für in Deutschland ansässige Produkti-onsunternehmen erzielbar sein. Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, müssen Produktionsprozesse hinsichtlich ihrer Qualität, Geschwindigkeit und Flexibilität optimiert werden. Zur Beantwortung der mit Industrie 4.0 verbundenen Fragestellungen im Bereich der Umformtechnik werden im Rahmen der Ausschreibung des BMBF „Intelligente Vernetzung in der Produktion – Ein Beitrag zum Zukunftsprojekt Industrie 4.0“ verschiedene Projekte auf der Produktionsebene gefördert. Das vorliegende Buch soll die gewonnenen Erkenntnisse aus dem Verbundprojekt „RobIN 4.0“ zusammenfassen und Chancen für die Umformtechnik durch Industrie 4.0 aufzeigen. Für die Durchführung des Projektes hat sich ein Konsortium aus Mitgliedern von universitären Forschungseinrichtungen, Schulungsbetrieben, Maschinen-herstellern, Werkzeugbauern, Ingenieurbüros und Anbietern von Prozessüberwachungstech-nik sowie Umformbetrieben im Verbundprojekt „RobIN 4.0“ zusammengefunden. Das Akro-nym „RobIN 4.0“ bildet sich aus den unterschiedlichen Forschungsschwerpunkten und soll die Robustheit von Produktionsprozessen durch die Integration von Sensoren und Aktoren, die Interaktion zwischen verschiedenen an der Produktion beteiligten Elementen, die Interpre-tation von anfallenden Informationen und die Intelligenz von Regelungssystemen erhöhen