Dynamisches Management serviceorientierter Ressourcen in cyber-physischen Produktionssystemen mittels multipler Evaluationskriterien und Ressourcenoperationen

Dynamisches Management serviceorientierter Ressourcen in cyber-physischen Produktionssystemen mittels multipler Evaluationskriterien und Ressourcenoperationen von Engelsberger,  Maximilian
Die Konvergenz klassischer Automatisierungstechnik und moderner Informationstechnologie ist eine der treibenden Kräfte bei der Entwicklung cyber-physischer Produktionssysteme. Hierbei halten IP-basierte Vernetzung, serviceorientierte Architekturen sowie Technologien des Edge-/Fog- und Cloud Computings Einzug in die Welt der Automatisierung. Aufgrund der entstehenden Abhängigkeitskette der Produktionsschritte im Feld, über das eingesetzte Dienstenetz bis hinein in alle Ebenen der ausführenden IT-Infrastruktur steigt die Komplexität und Fragilität der resultierenden Produktionssysteme stark an. Um einen zuverlässigen Produktionsbetrieb zu gewährleisten, wird es notwendig die eingesetzten Diensteressourcen mit automatisierten, dynamischen Rekonfigurationsfähigkeiten an den entscheidenden Schnittstellen der Abhängigkeitskette auszustatten. Mit der vorliegenden Arbeit wird eine System- und Prozess-unabhängige Methode zur dynamischen Einbindung von Diensten in eine bestehende Abfolge von Produktionsschritten sowie die Platzierung des entstehenden Dienstenetzes auf einer mehrschichtigen IT-Infrastruktur vorgeschlagen. Die beschriebene Methode besteht aus einem durchgängigen Systemmodell, einer multikriteriellen Bewertungsmetrik sowie einem Satz von Ressourcenoperationen zur dynamischen Rekonfiguration des Dienstenetzes. Die Methodenvalidierung erfolgt mittels geeigneter Fallstudien anhand eines exemplarischen Produktionsprozesses, welcher auf einem hierfür konstruierten Testbed ("4.0-Minifab") ausgeführt wird. Die quantitative sowie qualitative Analyse der durchgeführten Fallstudien zeigt, dass sich die Verfügbarkeit des Produktionssystems durch die Integration der vorgeschlagenen Methode gegenüber statischen Ansätzen deutlich erhöhen lässt.
Aktualisiert: 2020-12-26
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