Cyber-physische Produktionssysteme zeichnen sich durch eine hochgradige Anpassungsfähigkeit an wechselnde Anforderungen aus. Vorteilhaft hierfür sind modulare Anlagentopologien in Verbindung mit dynamischen Dienstenetzwerken. Dermaßen wandelbare Systeme führen zu einer hohen Engineering-Komplexität, welche zur Beherrschung umfangreiches Expertenwissen voraussetzt und dadurch erhebliche Zeitaufwände verursacht. Derzeit vorhandene Ansätze zur Reduktion dieses Engineering-Aufwands vernachlässigen die Freiheitsgrade bei der Konzeption der erläuterten Anlagentopologien.
In dieser Forschungsarbeit wird ein wissensbasiertes Verfahren zur Synthese von Anlagentopologien für cyber-physische Produktionssysteme in der Verfahrenstechnik vorgestellt. Der Ansatz beruht auf dem Einsatz ontologischer Wissensmodellierung in Kombination mit einem vierschrittigen Engineering-Workflow. Im ersten Schritt wird das verfahrenstechnische Rezept mittels einer domänenspezifischen Sprache abstrakt spezifiziert. Die Inferenz technischer Anforderungen ist Inhalt des zweiten Schritts. Diese werden durch die Verknüpfung der Ontologie mit Sprachelementen der formalisierten Rezeptspezifikation sowie durch Einsatz ontologischer Inferenzaxiome ermittelt. Darauf aufbauend werden im dritten Schritt relevante Prozessmodule identifiziert und zu validen Anlagenlayouts kombiniert. Hierzu werden graphentheoretische Algorithmen mit semantischen Matching-Filtern erweitert. Im Rahmen des vierten Schritts werden Dienste nach funktionalen Aspekten ausgewählt und mittels eines umfangreichen Regelwerks zu Dienstenetzwerken verknüpft.
Das beschriebene Verfahren wird hinsichtlich der erzielbaren Synthesequalität mittels zwei Fallstudien beurteilt. Es zeigt sich, dass Anlagentopologien in aller Regel korrekt synthetisiert werden können. Weiterhin wird dargelegt, dass die Ausnutzung von Freiheitsgraden beim Entwurf von Anlagentopologien zur Verbesserung der Synthesequalität beiträgt. So ermöglicht die gezielte Einbindung von Diensten die Kompensation fehlender Prozesskomponenten, die Verbesserung bestehender Dienste sowie die funktionale Erweiterung des gesamten Dienstenetzwerks.
Aktualisiert: 2019-12-27
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