Die von den Märkten ausgehenden Anforderungen bezüglich des ständigen Herausbringens von marktgerechten Innovationen zwingt Industrieunternehmen, einerseits zur zunehmenden Verwendung hochautomatisierter Produktionssysteme und andererseits diese während ihres Lebenszyklus oft rekonfigurieren zu müssen. Dies erfordert, dass flexible automatisierte Systeme zur Verfügung stehen, die bei Bedarf effizient rekonfiguriert werden können.
Im Kontext der cyber-physischen Systeme kann der Digitale Zwilling eines automatisierten Systems diese Herausforderung angehen, um Systeme einfach und schnell zu rekonfigurieren. So können Rekonfigurations-Szenarien in einer simulativen Umgebung realisiert und getestet werden. Die reale Wiederinbetriebnahme des Fertigungssystems benötigt daher weniger Zeit und ermöglicht eine höhere Systemverfügbarkeit.
Voraussetzung für den Einsatz des Digitalen Zwillings eines automatisierten Systems ist allerdings, dass ein ständig aktuelles Anlagenmodell der mechatronischen Bestandteile einer realen Anlage während der verschiedenen Phasen ihres Lebenszyklus existiert. Daraus leitet sich das Ziel dieser Forschung ab, eine Methodik zu erstellen, die eine domänenübergreifende Synchronisierung der Modelle des Digitalen Zwillings mit einem realen, automatisierten System ermöglicht. Damit wird ein Beitrag zur Steigerung der Effizienz des gesamten Engineering-Prozesses ab der Inbetriebnahme geleistet.
Die in der vorliegenden Arbeit konzipierte Methodik erlaubt es, die Abweichungen zwischen den Modellen und der Realität während des Betriebs zu ermitteln. Im Mittelpunkt steht dabei die entwickelte Ankerpunktmethode, die in einem Assistenzsystem mündet.
Aktualisiert: 2021-01-28
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Im Zuge der fortschreitenden Globalisierung sind Firmen gezwungen, schnellere Time-To-Market-Zeiten zu realisieren. Um dies erreichen zu können, müssen sich Engineering- und Reengineeringdauern von automatisierten Anlagen verkürzen. Aktuell sind der Engineering- und Reenginierungprozess und somit die Güte der aus diesem Planungsprozess resultierenden automatisierten Anlagen stark vom Wissen und der Erfahrung des Ingenieurs abhängig. Sowohl der gesteigerte Zeit- als auch der Kostendruck führen jedoch bei einer steigenden Komplexität zu einer höheren Fehleranfälligkeit und dazu, dass nicht alle Varianten berücksichtigt werden können. Gerade unentdeckte Fehler in einer frühen Phase oder eine nicht betrachtete kostengünstigere Variante führen hierbei zu einer erheblichen Kostensteigerung. Hier bedarf es Prozesse, welche schnelle und gleichzeitig qualitativ hochwertige Engineeringlösungen unterstützen können.
In dieser Arbeit wird ein Konzept für eine Unterstützung des Ingenieurs beim Engineering und Reengineering präsentiert. Auf Basis von spezifizierten Kundenanforderungen und einer hinterlegten Wissensbasis generiert und bewertet das hier vorgestellte Assistenzsystem unterschiedliche anforderungsgerechte Systemalternativen, die auf Grundlage einer internen Bewertung vom Assistenzsystem bereits vorausgewählt werden. Automatisierte Systeme werden hierbei als ein Verbund aus verknüpften Komponenten aufgefasst. Dies ermöglicht es, Komponenten und Bereiche mithilfe von Agenten zu realisieren, indem jede Komponente bzw. jeder Bereich durch einen Agenten repräsentiert wird. Durch die Anwendung des Konzepts werden sowohl Engineering- als auch Reengineeringkosten reduziert, indem durch regelbasierte, systematische Bildung von Systemalternativen Planungsfehler vermieden werden.
Aktualisiert: 2020-07-01
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In dieser Arbeit wird ein Ansatz für eine vorwiegend automatisierte Fehlerprävention bei automatisierten Systemen vorgestellt. Im Vorfeld werden dafür existierende Ansätze und Methoden betrachtet und gegenüber den Anforderungen an heutige und zukünftige automatisierte Systeme bewertet. Auf Basis dessen wird ein Konzept entwickelt, welches eine deutliche Effizienzsteigerung im Zuge einer Fehlerprävention zum Ziel hat. Das Konzept basiert dabei auf einem fehlerbasierten Präventionsansatz. Dabei werden im ersten Schritt Prozessinformationen während des Betriebs aufgezeichnet und im Falle eines Fehlers automatisiert auf Merkmale untersucht, die auf die spezifische Fehlerentwicklung hinweisen. Diese Merkmale werden im Anschluss genutzt, um das automatisierte System und gegebenenfalls gleichartige Systeme auf die Fehlerentwicklung zu überprüfen, um bei Bedarf geeignete Maßnahmen zur frühzeitigen Behebung dieser Fehlerentwicklung zu ergreifen. Des Weiteren wird bei diesem Konzept ein Ansatz entwickelt, mit dem sich die Konzeptbestandteile flexibel realisieren lassen und somit ideal an die heutigen und zukünftigen Systemlandschaften angepasst werden können.
Aktualisiert: 2019-12-12
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In der vorliegenden Arbeit wird ein modernes Konzept zur Durchführung einer Fehlerdiagnose von automatisierten Systemen (MODIAS) vorgestellt. Es reduziert notwendige Einsätze von Servicetechnikern, indem Anwender in den Diagnoseprozess miteinbezogen werden. Da Anwender in der Regel weder über Fachwissen bezüglich der Durchführung einer Fehlerdiagnose verfügen noch einen Einblick in interne Prozesse der Systeme haben, bietet das Konzept eine anwendergerechte Lösung. Darüber hinaus ermöglicht es einen universellen Einsatz innerhalb der Automatisierungstechnik-Domäne. Das Konzept basiert auf handelsüblichen mobilen Endgeräten, wie Smartphones und Tablets. Der Ansatz, automatisierte Systeme mithilfe von Smartphones zu erweitern, verändert bestehende Konzepte und ermöglicht eine dynamische Ergänzung der Systeme um Diagnose- und Wartungsfunktionalitäten. In dieser Arbeit wird eine mobile, anwendergerechte Diagnose-App für Smartphones vorgestellt, die Fehler in automatisierten Systemen identifiziert und lokalisiert sowie den Anwender bei der Behebung dieser Fehler unterstützt.
Um das vorgestellte Konzept mit geringem Aufwand für automatisierte Systeme realisieren zu können, wird darüber hinaus ein Framework-Konzept vorgestellt, welches die Erstellung und Parametrierung von Diagnose-Apps für Smartphones vereinfacht. Hersteller können mithilfe eines Instanziierungswerkzeugs ihre Diagnose-App schrittweise zusammenstellen und anschließend generieren.
Mit dem vorgestellten Diagnosekonzept können Hersteller von automatisierten Systemen diese flexibel und kostengünstig um eine umfangreiche Diagnosefunktionalität erweitern.
Aktualisiert: 2019-12-12
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