Cloudbasiertes Produktionssteuerungssystem: Einblick in das Förderprojekt AllMeSa der Kontron AIS

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AllMeSa – ein Netzwerk, ein Ziel

Unter dem Motto „Technology beyond the limits”, haben sich acht Industrieunternehmen und drei Forschungseinrichtungen des regionalen Schwerpunktraumes Chemnitz-Dresden zu dem Forschungsnetzwerk AllMeSa (Mechatroncis Allicance Saxony) mit innovativem Wachstumskern zusammengefunden. Entwickelt werden Lösungen und Technologien für die Herstellung mechatronischer Produkte der Zukunft. 

Bis 2025 soll das Netzwerk zu den Top 20 der weltweit führenden Anbieter technologischer Lösungen in den Bereichen Fertigungstechnik und Montage sowie Handhabung, Messe- und Prüftechnik als auch Verbindungstechnik gehören und sich bei der Herstellung zukünftiger High-Performance-Mechatronikkomponenten für neue Antriebs- und Energiekonzepte etablieren.

Cloudbasiertes Produktionssteuerungssystem: Herausforderungen und Ziele 

Um innovative Forschung konsequent mitzugestalten, ist Kontron AIS als Anbieter industrieller Software für branchenübergreifende Automatisierungslösungen in vielen landesweiten Forschungsprojekten aktiv. Im Rahmen des AllMeSa-Projektes stand die Entwicklung einer cloudbasierten Produktionssteuerung unter Rückgriff auf Augmented-Reality-Technologie im Fokus. Die Herausforderungen und Zielstellungen waren vielseitig:

  • Datenbereitstellung in Echtzeit
  • Verarbeitung großer Datenmengen
  • Gestaltung einer cloudbasierten Systemausprägung als SaaS (Software-as-a-Service)
  • Flexible Systemintegration der Nutzer durch Verwendung von Smartphones, Tablets und Brillen mit AR
  • Langfristige Datenverfügbarkeit über die gesamte Produktlebensdauer des Produktes (>= 20 Jahre)
  • Abdeckung der gesamten Wertschöpfungskette

Für die Umsetzung galt es zudem einen Weg für eine flexible individuelle Produktion bis hin zu Losgröße 1 bei gleichzeitiger Kostenstruktur einer Massenproduktion zu finden. Dies erfordert eine IT-Struktur mit starker Verknüpfung entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Herkömmliche On-Premise-Systeme sind dafür eher ungeeignet, da die damit verbundene Schnittstellenthematik einen großen Integrationsaufwand darstellt. Cloudbasierte Systeme können dagegen punkten. Ihre Daten werden außerhalb des Unternehmens gelagert und können mit kompatiblen Schnittstellen auch mehreren beteiligten Partnern der Wertschöpfungskette jederzeit verfügbar gemacht werden. Entscheidend für die Auslegung dabei: ein mandantenfähiges Cloudsystem, das eine kollaborative Datenhaltung ermöglicht.

Mandantenfähiges Cloudsystem

Mit einem mandantenfähigen Cloudsystem, das als SaaS zur Verfügung gestellt wird, können zukünftig viele Kunden gemeinsam eine Cloudumgebung nutzen und sich die Kosten dafür teilen. Entscheidend dabei: die sensiblen Daten mittels verschiedener Kundenzugänge zu schützen. Hier stehen eine sichere und verschlüsselte Einrichtung und Übertragung im Vordergrund, um jede Einsichtnahme durch andere Kunden zu unterbinden und die Trennung der Daten sicherzustellen. 

Kontron AIS hat dies mittels Containerisierung der Datenbank gelöst, in der die Kundendaten jeweils in separaten, unabhängigen Container liegen. Die Kommunikation zwischen der Anlage des Kunden und dem Cloudsystem wurde über eine Standard-REST-API realisiert. Die Verwendung solcher Standard-Technologien bzw. Open-Source-Software ermöglicht eine hohe Datensicherheit.

Kollaborative Datenhaltung

Innerhalb eines Kundencontainers müssen die Daten für alle Beteiligten zur Verfügung gestellt werden. Daher wurde ein Datenmanagement-System integriert, dass es dem Containerbesitzer ermöglicht, Daten für andere Nutzer freizugeben und in den jeweiligen Datenbanken verfügbar zu machen. So können zukünftige Kunden zum Beispiel jederzeit verschiedene Informationen mit Lieferanten austauschen. Den Umfang der geteilten Daten kann dabei der Besitzer des Containers selbst definieren. Die hohe Sicherheit des Datenmanagement-System wurde erreicht durch:

  • eine nutzerfreundliche Domänenverwaltung
  • unterschiedliche Sichtbarkeitsebenen für verschiedene Objekte und Maschinen
  • die sichere Verwaltung von Ansichten und Rechten
  • eine moderne Datenverwaltung mit einer ORACLE-Datenbank
  • die Nutzung paralleler Container mit differenzierten Sichten für unterschiedliche Teilnehmer 

 

Um gleichzeitig eine hohe Nutzerfreundlichkeit sicherzustellen, wurde eine einfach bedienbare Administration als delegierbare Nutzerverwaltung der einzelnen Nutzer mit ihren Rechten und Sichten umgesetzt. 

AR – die Lösung für große Datenmengen?

Die zu verarbeitende Datenmenge von Maschinen und Anlagen wird immer größer. Die klassischen Darstellungen dieser Informationen in Form von Ausdrucken, Bildschirmen oder ähnlichen Anschauungsmitteln ist heute oft nicht mehr ausreichend, um die Datenkomplexität abzubilden und zu übermitteln. Daher muss eine neue, einfache Möglichkeit für die Interaktion mit Maschinenbedienern gefunden werden. Im Rahmen des Förderprojektes untersuchte Kontron AIS dazu zwei verschiedene Anwendungsmöglichkeiten für den Einsatz von Augmented Reality: AR-Brillen sowie Smartphones und Tablets. Mit deren Hilfe sollte die Datendarstellung insbesondere unter Zuhilfenahme der Position, des Blickwinkels und der Mischung mit dem Real-Bild unterstützt werden.

Während des Projektes zeigte sich, dass vor allem in der Anlagenwartung der Einsatz von AR-Brillen vorteilhaft sein kann, um Mitarbeitenden an bestimmten Stellen relevante Informationen einzublenden. Genutzt wurde dafür die HoloLens® von Microsoft®. Diese AR-Brille verfügt über ein stereoskopisches Display sowie Head-Tracking und einen Iris-Scan. Nachteil dieser Lösung sind die hohen Anschaffungskosten und die höhere Akzeptanzschwelle aufgrund der noch derzeit ungewohnten Nutzungsart.

Prinzip des AR-Dashboards
Prinzip des AR-Dashboards

Eine andere Herangehensweise wäre die Nutzung von Smartphone und Tablet, deren Kameras das Real-Bild mit AR-Elementen versehen und an der richtigen Stelle die entsprechenden Informationen auf dem Display bereitstellen kann. Die Firma Apple® stellt für die Umsetzung die Softwareplattform ARKit® zur Verfügung. Zusammen mit Unity® und C# konnten so komplexe Informationen einfach transportiert werden. In dem finalen Produktionssteuerungssystem wurde durch einen automatischen Scan von Data Matrix Codes (DMC) die Anzeige eines Status-Panels umgesetzt, was die Wartung und Reparatur von Anlagen vereinfachen soll. Dieses Panel beinhaltet Listen, Charts, Buttons und weitere Basiselemente auf seiner Oberfläche, mit der Nutzer interagieren können.

Ob Brille, Tablet oder Smartphone – die Augmented-Reality-Technologie liefert Nutzern die Daten exakt zu der gerade ausgeführten Tätigkeit im aktuellen Sichtfeld und unterstützt so deren Arbeit, ohne einen Fokuswechsel zu erfordern. Gleichzeitig können deutlich komplexere Daten übermittelt werden, da die Wahrnehmung direkt mit dem physischen Gegenstand abgeglichen werden kann. Neben der Anlagenbedienung wird so auch die Wartung oder Reparatur von Maschinen deutlich vereinfacht. Fehler oder Zusatzinformationen können an jede Stelle der Maschine direkt virtuell eingeblendet werden. Servicetechniker vor Ort können so, ohne den Blick von der Anlage zu nehmen, Daten abrufen oder mit dem System interagieren. Der Einsatz von AR-Elementen soll im zukünftigen Produktionssteuerungssystem ergänzend zu einer Weboberfläche funktionieren aber diese noch nicht komplett ersetzen. 

Beispiel-Dashboard als Hololens-App

Künstliche Intelligenz unterstützt bei der Qualitätskontrolle

Als Exkurs wurde im Rahmen des Förderprojektes von der Kontron AIS zusätzlich noch die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz bei der Qualitätskontrolle und anschließenden Datenauswertung beleuchtet. Das Ziel: Techniker unterstützen, schnell und einfach Komponenten eines Produktes zu erkennen und die notwendigen Details zur Nacharbeit aufzuzeigen! Dazu wurde eine Künstlichen Intelligenz (KI) für Bilderkennung (Computer Vision) trainiert, um Komponenten zu erkennen und die Seriennummer des Produktes anzuzeigen. Für das Training einer Objekterkennung wurde die Methode des maschinellen Lernens, Deep Neural Network, eingesetzt.  Die KI gleicht unmittelbar die erkannten Komponenten mit einer vorgegebenen Spezifikation ab und zeigt dem Techniker Abweichungen an. Unter Verwendung des Intel® Edge Insights for Industrial Framework und dem trainierten KI Modell wird die Qualitätskontrolle unterstützt und verbessert.

Bild eines Computers mit erkannten Komponenten als Ergebnis des Neuronalen Netzes

Innovative Forschung für zukünftige Produkte 

Das AllMeSa-Forschungsprojekt war für Kontron AIS eine sehr gute Möglichkeit mit Partnern aus Industrie und Forschung zusammenzuarbeiten und neue innovative Forschung zu betreiben. Das entwickelte Produktionssteuerungssystem wurde in Form eines Demonstrators an der Maschine eines Projektpartners angebunden und mit der restlichen simulierten Linie unter realen Bedingungen getestet. Diese Praxis-Tests werden die Weiterentwicklung der cloudbasierten Lösung vorantreiben. Die im Projekt gesammelten Erkenntnisse helfen zukünftig, die Produkte der Kontron AIS zu verbessern und marktreif zu gestalten. 

Mehr Informationen zum Forschungsprojekt: www.allmesa.de

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