System architectures for Industrie 4.0 applications

Industrie 4.0 principles demand increasing flexibility and modularity for automated production systems. Current system architectures provide an isolated view of specific applications and use cases, but lack a global, more generic approach. Based on the specific architectures of two EU projects and one German Industrie 4.0 project, a generic system architecture is proposed. This system architecture features the strengths of the three isolated proposals, such as cross-enterprise data sharing, service orchestration, and real-time capabilities, and can be applied to a wide field of applications. Future research should be directed towards considering the applicability of the architecture to other equal applications.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Systemarchitekturen für Smart Data Ansätze - Aggregiertes Konzept aus mehreren Projekten

Die Anwendung von Big Data-Technologien im Bereich der Fertigung ist derzeit aufgrund der Vielzahl von Protokollen und Datenformaten, die von bestehenden System verwendet werden, stark eingeschränkt. Die manuelle Datenerfassung aus einem geschlossenen, proprietären System und die anschließende Integration der Daten durch Experten sind oft die einzige Möglichkeit, auf die große Menge an Messdaten zuzugreifen. Es besteht jedoch die Notwendigkeit, diese Daten automatisch verfügbar zu machen, um daraus Informationen zu gewinnen, insbesondere mit dem Aufkommen der Ideen des IIoT und der Industrie 4.0. Für CPS und CPPS spielen die Transparenz von Informationen sowie die Big Data-Analyse eine große Rolle. Neue, flexible Architekturen sind notwendig, um diese Informationen zugänglich zu machen und große Datenmengen im Bereich der Automatisierung einzusetzen. Dieser Beitrag stellt eine konzeptionelle Industrie 4.0-Architektur für die Datenerfassung, Integration und Handhabung von der Feldgeräteschicht bis hin zu Geschäftsanwendungen vor. Sie bietet Mechanismen für die vertikale und horizontale Integration. Die Vereinheitlichung von Datenzugriff und -transport zur Abstraktion der Komplexität der beteiligten Systeme ist ein zentraler Bestandteil des Ansatzes. Referenzmodelle für IIoT, wie das deutsche RAMI4.0 oder das amerikanische IIRA, legen den Grundstein für eine solche Architektur, erfassen aber aufgrund ihrer generischen Natur keine anwendungsspezifischen Aspekte. Bestehende Konzepte zur Datenerfassung und -integration im Bereich der Automatisierung lassen oft die Berücksichtigung eines unternehmensübergreifenden Datenaustausches für die Zusammenarbeit und Offenheit der Schnittstellen vermissen. Die konzeptualisierte Architektur verwendet einen Middleware-Ansatz, um die Daten verfügbar zu machen und die Anzahl der Datentransformationen zwischen den angebundenen Systemen zu minimieren, indem sie die Verwendung eines gemeinsamen Informationsmodells vorschlägt. Am Beispiel einer Laboranlage wird gezeigt, dass die Architektur prototypisch implementiert werden kann und in der Lage ist, Daten aus heterogenen Quellen zu übertragen und zu verarbeiten. Als Middleware-Komponente erhielt der Open Source Message Broker RabbitMQ Dateneingaben von MQTT und OPC UA Quellen, die über Adapter in ein gemeinsames Informationsmodell übertragen wurden. Sowohl der Zugriff auf übertragene Live-Daten, als auch auf historische Daten, konnte demonstriert und neue Möglichkeiten der Datenanalyse konnten eröffnet werden. Um die Eignung für reale Produktionsumgebungen nachzuweisen, sind weitere Tests mit größeren Prototypen und mehr Datenquellen erforderlich. Besonderes Augenmerk muss auf die Formulierung eines Informationsmodells gelegt werden, das für generische Anwendungsfälle geeignet ist und die Übertragung aus verschiedenen Datenformaten ermöglicht. Andere Technologien für die Middleware, wie z.B. Apache Kafka, OPC UA oder DDS-Systeme, sollten ebenfalls evaluiert und ihre Eignung für den Einsatz in der Praxis verglichen werden. Noch wichtiger ist die reale Analyse der Daten und die Nutzung des neu gewonnenen Wissens

Visual Leakage Inspection in Chemical Process Plants Using Thermographic Videos and Motion Pattern Detection

Liquid leakage from pipelines is a critical issue in large-scale chemical process plants since it can affect the normal operation of the plant and pose unsafe and hazardous situations. Therefore, leakage detection in the early stages can prevent serious damage. Developing a vision-based inspection system by means of IR imaging can be a promising approach for accurate leakage detection. IR cameras can capture the effect of leaking drops if they have higher (or lower) temperature than their surroundings. Since the leaking drops can be observed in an IR video as a repetitive phenomenon with specific patterns, motion pattern detection methods can be utilized for leakage detection. In this paper, an approach based on the Kalman filter is proposed to track the motion of leaking drops and differentiate them from noise. The motion patterns are learned from the training data and applied to the test data to evaluate the accuracy of the method. For this purpose, a laboratory demonstrator plant is assembled to simulate the leakages from pipelines, and to generate training and test videos. The results show that the proposed method can detect the leaking drops by tracking them based on obtained motion patterns. Furthermore, the possibilities and conditions for applying the proposed method in a real industrial chemical plant are discussed at the end