Digitalisierung in der Produktion – So steht dem Einsatz von KI nichts mehr im Weg

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In diesem Artikel geht es nicht um den Einsatz von KI, sondern um die Digitalisierung als Grundlage von KI und um Edge-Lösungen als Grundlage von Digitalisierung. Er beantwortet damit Fragen, die viele Unternehmen bewegen sollten.

KI bietet zahlreiche Vorteile – jedoch sind vor ihrer Anwendung zunächst die Herausforderungen der digitalen Transformation zu meistern. Die häufigsten Hürden ergeben sich dabei aus der Komplexität, die die Beteiligten zunächst durchdringen sollten. Nicht zuletzt offene Fragen zur Sicherheit halten Unternehmen von Digitalisierung ab: Wie kann man etwa, trotz umfassender Vernetzung, ungewollten, externen Zugriff auf die Anlage unterbinden? Wie die Aktualität der Softwarelösungen sicherstellen, ohne den Betrieb der Anlage zu gefährden? Wo die Maschinendaten speichern? Also On-Premise oder in der Cloud?

Werden Bestandsanlagen nachträglich digitalisiert, ist eine Anpassung der Steuerung und/oder ein Update der Schnittstellen oft unverhältnismäßig teuer. Das liegt auch daran, dass der Anlagenhersteller die Unterstützung bereits abgekündigt hat beziehungsweise eine lange Downtime für die Umrüstung die Produktion unter hohen Kosten lahmlegen würde. Zudem erhöhen neue Sensoren, die nicht in eine Steuerung eingebunden sind, aber mit den Anlagendaten synchronisiert abgelegt werden sollen, den Aufwand mitunter erheblich.

Digitalisierung in der Produktion – Eine grundlegende Architektur

Ausgehend von diesen Herausforderungen haben die Wissenschaftler des Fraunhofer Instituts für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV eine generische Architektur erarbeitet (Bild 2). Sie beantwortet die obigen Fragen und vereinfacht damit Aufbau sowie Administration einer Lösung für die Anlagendigitalisierung. Zentrales Element sind Edge-Devices als Gateways, die die Anlagen und Maschinen mit externen Anwendungen vernetzen.

Edge Devices

Die Leistung der Edge Devices reicht von der einfachen Datenübertragung bis hin zur Ausführung komplexer Applikationen wie Bildverarbeitungen oder KI. Bei der Sicherheit bieten durchdachte Edge-Strukturen erhebliche Vorteile gegenüber klassischer Hardware, da eine Entkopplung von Maschinensteuerung und Internet einfach umsetzbar ist. Trotzdem lassen sich die auf dem Edge-Device laufenden Anwendungen remote-Update-fähig gestalten, was schnelle Funktionserweiterungen erlaubt und Sicherheitslücken zeitlich gesteuert, automatisiert schließt. Zudem erhalten nur solche Anwendungen Zugriffsrechte auf gesammelte Daten, die die Administration explizit dazu befähigt haben.

Digitalisierung in der Produktion: Daten mittels Edge synchronisieren

Ein nicht zu unterschätzendes Problem ist die Synchronisation der Daten, um daraus relevante Informationen zu generieren. Die Vervollständigung eines Datensatzes erfordert die Anbindung der Datenquellen, ein Mapping der Daten auf die gewünschte Datenstruktur und eine Synchronisation der aus unterschiedlichen Quellen erfassten Daten. Edge-Devices erledigen diese Aufgabe unter anderem mittels Zuweisungs- und Zugriffsregeln. Die Hersteller der Edge-Devices liefern dafür Konnektoren, die die Einbindung bestehender Steuerungen und Protokolle deutlich vereinfachen. Zudem können Anwender relativ einfach eigene Konnektoren entwickeln, um kundenspezifische Protokolle einzubinden.

Virtuelle Edge-Lösungen

Andere Vorteile bieten virtuelle Edge-Lösungen, die mittels Software die Hardware-Lösungen nachbilden und dabei jedoch besser skalieren. Lauffähig auf entsprechender Hardware bieten sie unter anderem den Vorteil, dass der Software-Provider die Aktualität der Softwarelösungen garantiert. Weiterhin erhöhen die virtuellen Lösungen auch die Unabhängigkeit von Edge-Hardware-Herstellern und umgehen mitunter lange Lieferzeiten.

Digitalisierung in der Produktion – On-Premise-Lösung umgesetzt

Das Fraunhofer IGCV entwickelt und betreibt Anlagen zur Fertigung von Faserverbundstrukturen. Ein Beispiel sind solche zur kontinuierlichen Herstellung von Faserverbundbauteilen im sogenannten Pultrusions-Verfahren. Dabei werden Rovings – also Bündel aus Einzelfasern – fortlaufend durch einen Maschinenverbund geführt, in einem Injektionswerkzeug in eine Kunststoffmatrix getränkt und schließlich in einem beheizten Werkzeug ausgehärtet. So entsteht im kontinuierlichen Prozess ein CFK-Profil, das nun mit einer Säge auf die gewünschte Bauteilgröße abgelängt wird.

Nach aktuellem Stand benötigt Pultrusion ständige manuelle Eingriffe, um die Produktion am Laufen zu halten. Durch Digitalisierung in der Produktion sollten die händischen Eingriffe und damit die Fertigungskosten erheblich reduziert werden. Dazu hat das Fraunhofer IGCV eine On-Premise-Lösung (Bild 3) auf Basis des generischen Prozesses (Bild 2) implementiert. Für Plattformunabhängigkeit sorgt eine eigens erstellte, containerbasierte, modulare Softwarelösung. Auf Edge-Ebene sorgen eigens entwickelte Dienste für die Kommunikation zur Anlage sowie für die Weiterleitung der Daten. Eine dieser Anwendungen nimmt die verschiedenen Datenströme an, ordnet sie zu und speichert sie in einer Datenbank. Damit kann die Pultrusionsanlage über das native Busprotokoll oder eine OPC-UA-Schnittstelle angesprochen werden.

Ein weiterer implementierter Dienst auf dem Edge-Device ermöglicht die Kommunikation mit dem integrierten Kamerasystem der Anlage. Durch die Verwendung der Low-Code-Lösung Node-Red war der Entwicklungsaufwand niedrig. Der Server stellt eine Rest-Schnittstelle zur Verfügung und legt die Daten in einer Zeitreihendatenbank ab. Über ein Webinterface können sie abgefragt und ergänzt werden. Die Kommunikation zwischen allen Komponenten ermöglicht eine Livevisualisierung der Daten. Durch die konsistente Datenhaltung und Analyse werden die Entwicklungs-, Einfahr- und Fertigungsprozesse signifikant erleichtert.

Teile für A350 und Ariane 6

Ein weiteres Beispiel sind Anlagen für das Automated Fiber Placement (AFP), einer Technologie der Firma Coriolis Composites. Ein Roboter (Bild 1) legt dabei sogenannte Tows bestehend aus Carbonfasern auf einer Form endkontournah ab. Mit der Technologie entstehen unter anderem Komponenten für den Airbus A350 und die Ariane-6-Rakete.

In einem Forschungsprojekt mit dem Anlagenhersteller sollten über Ortsgrenzen hinweg Daten aus der Anlage ausgelesen und in unterschiedliche Einzelprozesse bei den Projektpartnern eingebunden werden. Im Mittelpunkt der Betrachtung stand die Frage: Wie können Hersteller und Betreiber von Anlagen gemeinsam eine Infrastruktur und die zugehörigen Prozessdaten nutzen, dabei aber die Datensicherheit gewährleisten, das Produktwissen beim Betreiber belassen und zugleich dem Anlagenhersteller die Möglichkeit einräumen, die Anlage anhand gesammelter Daten weiterzuentwickeln?

Cloud-Infrastruktur

Um alle Anforderungen zu erfüllen, wählten die Partner eine Cloud-Infrastruktur. Die Verbindung in diese stellt ein Industrie-PC her, auf dem mit Industrial Edge von Siemens eine virtuelle-Edge-Lösung sowie ein Edge-Management-System läuft. Diesen „Edge-PC“ haben die Partner wie eine Brücke zwischen den Welten Maschinennetz, Internet und Anlage implementiert. Das virtuelle Edge-System in Kombination mit den von Siemens bereitgestellten Konnektoren erlaubt den Zugriff auf die Siemens S7-1500 Steuerung der Anlage in Echtzeit. Zudem ermöglichen die Konnektoren den Zugriff auf OPC-UA. Ergänzende Dienste, die die Partner in Python entwickelt haben, speichern die Daten in einer Datenbank. Ausgehend von der generischen Architektur haben die Projekteure schließlich das in Bild 4 dargestellte Schema erarbeitet, um die Anlage an die Cloud-Umgebung anzubinden.

Als Cloud dient Microsoft Azure, auf der ein IoT-Hub läuft. Ein in der Low-Code-Umgebung Node-Red definierter „Flow“ holt die auf dem Edge-Bus liegenden Daten ab und gibt sie an den Hub in der Cloud weiter, der sie hier zur Langzeitspeicherung in einem Storage ablegt und auf einen Service-Bus legt, von dem autorisierte Anwendungen die Daten „abonnieren“ können. Zur Visualisierung der Daten nutzen die Partner die Open-Source-Lösung Grafana, die sie in dafür erstellten Dashboards anzeigt.

Fazit – Digitalisierung in der Produktion

Fazit: In Brownfield-Projekten hat sich die Anbindung der Steuerung über Edge-Lösungen bewährt, um weitere Steuerungsdaten auszulesen, die nicht in vordefinierten OPC-UA Schnittstellen zur Verfügung stehen. Darüber hinaus kann das Mapping von Daten weiterer Quellen mit bereits verfügbaren Steuerungsdaten direkt auf dem Edge-Device, unter Verwendung der Low-Code-Lösung Node-Red, erfolgen. Die Integration einer Edge-Lösung vereinfacht und beschleunigt Entwicklungsprozesse und erhöht gleichzeitig Datensicherheit und Flexibilität – auch dem Einsatz von KI steht nun nichts mehr im Wege.

Dr. Martin Feistle ist Leiter des KI-Produktionsnetzwerks,
Steffen Geinitz ist Senior Business Developer und
Frank Gaibler ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter beim Fraunhofer IGCV in Augsburg.

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