Blog-Artikel »Safety in Industrial Manufacturing«

Neuer Artikel im FabOS Blog

Unser neuer Artikel im FabOS Blog gibt einen kurzen Überblick über das Thema Sicherheit in industriellen Anwendungen und beleuchtet rechtliche Aspekte und entsprechende Anforderungen an Produkte und deren Entwicklungsprozess. Darüber hinaus werden Probleme von Industrie 4.0 und des maschinellen Lernens in Bezug auf die Einhaltung aktueller gesetzlicher Vorschriften diskutiert und mögliche Lösungen, die im Rahmen von FabOS entwickelt werden, vorgestellt.

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Blog-Artikel »Safety for changeable Industrie 4.0«

Neuer Artikel im FabOS Blog

Eine effiziente Losgröße 1 erfordert eine wandlungsfähige Fabrik. Die Absicherung einer veränderlichen Fabrik erfordert jedoch auch neue Ansätze für die Sicherheitstechnik. In diesem Artikel wird die Möglichkeit untersucht, einen modularen und modellgesteuerten Ansatz mit bedingte Sicherheitszertifikate für die Sicherheitstechnik zu verwenden.

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Blog-Artikel »Collaborative Robotics in FabOS«

Neuer Artikel im FabOS Blog

Der Artikel führt in das Konzept der kollaborativen Roboter (Cobots) ein und diskutiert die Vorteile von Cobots im Vergleich zu herkömmlichen Industrierobotern sowie die offenen Herausforderungen beim Einsatz von Cobots. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Sicherheit als zentralem Thema bei kollaborativen Robotern. Es werden verschiedene Sicherheitsherausforderungen diskutiert, insbesondere im Hinblick auf die Kombination von künstlicher Intelligenz und kollaborativer Robotik. Abschließend wird aufgezeigt, wie FabOS zum sicheren Einsatz von Cobots in einer Produktionsumgebung beitragen kann. 

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Blog-Artikel »Improving Simulations by Machine Learning«

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Maschinelles Lernen und Simulationen sind Schlüsseltechnologien für Industrie 4.0. Wie können sie kombiniert werden, um einen noch größeren Nutzen zu erzielen? Unser neuer Artikel im FabOS Blog veranschaulicht verschiedene Anwendungsfälle für die Kombination der beiden Technologien. 

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FabOS auf der Hannover Messe 2022

Besuche Sie uns vom 30.05. bis 02.06. in Halle 5, Stand F54

Mit FabOS entwickeln 26 Projektpartner aus Wissenschaft und Industrie ein Betriebssystem für die Produktion, das eine einheitliche Einbindung von Produktionstechnik sowie Informations- und Kommunikationstechnik ermöglicht. Entsprechend der Prinzipien bekannter Betriebssysteme für Computer oder Smartphones, Hardware mit Apps und Programmen zu verknüpfen, soll FabOS eine Plattform für Maschinen, Infrastruktur und KI-Dienste einer kompletten Fabrik werden. Um technologische Souveränität für KI-Anwendungen in der Produktion zu ermöglichen, werden Open-Source-Komponenten bereitgestellt und auf Basis einer offenen Community gemeinsam weiterentwickelt.

Durch den Fokus auf Wiederverwendbarkeit können IT-Kosten und IT-Komplexität reduziert werden, was zu geringeren Automatisierungskosten führt. Insbesondere für die personalisierte, individualisierte Produktion bedeutet ein Betriebssystem für die Produktion also eine massive Kostenreduzierung. FabOS unterstützt die Wandelbarkeit der Systeme und Infrastruktur in der Produktion vom Sensor über die Maschine bis zur kompletten Fabrik ohne Systemgrenzen und wird dabei den Ansprüchen der Echtzeitfähigkeit der Produktion gerecht.

Wir freuen uns auf Ihren Besuch auf der Hannover Messe 2022! Kostenfreie Fachbesucher-Tickets erhalten Sie hier.

Unsere Exponate

  

FabOS Service Lifecycle Management

Unterstützt den Nutzer bei den Aufgaben entlang des Lebenszyklus von Softwarediensten. Dies beinhaltet die Inbetriebnahme, Aktualisierung, Überwachung und Deinstallation von Diensten. Dafür bietet das Service Lifecycle Management eine Übersicht aller IT-Ressourcen in der Produktion und die Möglichkeit einer strukturierten Beschreibung von sog. Basis- und Produktionsdiensten. Diese Beschreibung und die Übersicht aller verfügbaren Ressourcen ermöglicht eine optimale Inbetriebnahme eines Dienstes.

Beteiligte Projektpartner: Fraunhofer IPA

  

 

Rekonfigurierbare (Echtzeit-) Anwendungen

Fokussiert sich auf den Spezialfall der Service-Inbetriebnahme in echtzeitfähigen TSN-Netzwerken. Hierbei werden mit Hilfe der Verwaltungsschale Kommunikationsinformationen einer Anwendung beschrieben und bei der Inbetriebnahme berücksichtigt. Dies beinhaltet das Ableiten von Scheduling-Vorgaben für die TSN-Schnittstellen im lokalen Netz.

Beteiligte Projektpartner: Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen (ISW) der Universität Stuttgart, ASCon Systems GmbH. Kenbun IT AG, TRUMPF SE + Co. KG

  

 

Redeployment von Echtzeitanwendungen

Sollen Änderungen an Services in einer Echtzeitumgebung zur Laufzeit durchgeführt werden, müssen Strategien erarbeitet werden, um die Ausfallzeit zu minimieren. Das Exponat »Redeployment & Rekonfiguration von Echtzeitanwendungen« stellt dieses Szenario dar. Auf der Basis von containerbasierter Virtualisierung und Live-Migrationsansätzen wurde eine Lösung für industrielle Anwendungen erarbeitet.

Beteiligte Projektpartner: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH

  

 

Network Aware Scheduling Concept

Der Container-Orchestrierer Kubernetes wird mit TSN-fähigen Netzwerkcontrollern kombiniert, um so auch Netzwerkanforderungen einer Anwendung berücksichtigen zu können. Mit diesem konzeptuellen Ansatz wird gezeigt, wie optimale Ausnutzung der Hardware bei gleichzeitiger Erfüllung der Serviceanforderungen insbesondere in Bezug auf das Netzwerk realisiert werden kann.

Beteiligte Projektpartner: Siemens AG, NXP, Zeiss, Fraunhofer

   

 

Factory and Process Automation

Geräte mit heterogenen Kommunikationsschnittstellen werden durch OPC-UA zusammengeführt, in ein echtzeitfähiges TSN-Netz eingebunden und die TSN-Echtzeitfähigkeiten anhand einer Motion-Control-Anwendung demonstriert. Vorteil dieser Architektur ist eine höhere Flexibilität bei der Auswahl der Systemkomponenten und ein reduzierter Integrationsaufwand. Zusätzlich wird durch die Verwendung von Secure Elements eine hardwaregesicherte verschlüsselte Kommunikation zwischen den OPC-UA Teilnehmern demonstriert. Das Secure Element wird in diesem Anwendungsfall als eine Art digitaler Tresor für die benötigten digitalen Zertifikate zur Ver- und Entschlüsselung der Kommunikation eingesetzt. Hierdurch wird gewährleistet, dass selbst wenn das Gerät durch einen Cyberangriff kompromittiert wird, die Schlüssel weiterhin geschützt sind.

Beteiligte Projektpartner: NXP Semiconductors

   

 

Secure Update

Den Einsatz eines Secure Elements in der Praxis zeigt das Exponat »Secure Update« am Beispiel eines Updateprozesses von Speicherprogrammierten Steuerungen (SPS). Die Sicherheitsplattform des Demonstrators besteht aus drei Ebenen: Anwendung, Hypervisor und Hardware-Sicherheitselement. Updates werden durch die Anwendungsschicht in das System eingebracht, über den zentralen Hypervisor geprüft und an die sog. »Core Process Control« weitergegeben.

Beteiligte Projektpartner: SYSGO GmbH, NXP Semiconductors

   

 

BauIdent – Bauteilerkennung

Bei diesem Exponat wird mit Hilfe von künstlicher Intelligenz ein neuronales Netz trainiert, das in Kombination mit komplementären Technologien Freiformteile erkennen kann. Die Lösung basiert auf einem inhaltlichen Vergleich, wodurch neue Bauteile kein neues Training benötigen, falls ihr Bauplan dem System bekannt ist.

Beteiligte Projektpartner: Compaile Solutions GmbH

   

 

Dezentraler Datenfluss mit smartem Werkstückträger

Fokussiert sich auf die Interaktion unterschiedlicher IoT-Geräten und Maschinen. Es werden erste Ansätze für die Datengenerierung und den Informationsfluss in einer Prozesskette mit dezentralen Sensorsystemen und Computerressourcen sowie unterschiedlichen Visualisierungstechnologien gezeigt.

Beteiligte Projektpartner: Fraunhofer IPT, Carl Zeiss AG, SOTEC GmbH & Co KG

   

 

Spracherkennung in der Industrie

Nutzt die Sprache als universelle Form des Informationsaustauschs in der Produktion. Durch ein Gerät mit Mikrofon, das speziell für raue und laute Produktionsumgebungen entwickelt wurde, kann ein Mitarbeiter mit dem System interagieren. Die nachgeschaltete Spracherkennung basiert auf Künstlicher Intelligenz und wird mit realen Produktionsgeräuschen trainiert, um auch bei lauten Umgebungen eine robuste Spracherkennung zu ermöglichen.

Beteiligte Projektpartner: Kenbun IT AG, TRUMPF SE + Co. KG

  

  

FabOS One Stop Shop

Der One Stop Shop ist der zentrale Informations- und Vertriebskanal für das Ergebnis des Gesamtprojekts. Er bringt die Ergebnisse des Forschungsprojekts in die Industrie und hilft, sie in der Praxis nutzbar zu machen.

Beteiligte Projektpartner: inno-focus digital GmbH