Effiziente Projektierung von Automatisierungssystemen

Die Kosten für die Projektierung des Automatisierungssystems stellen einen signifikanten Anteil der Gesamtkosten in der industriellen Automation dar. Viele der hierzu notwendigen Arbeitsschritte sind von geringem schöpferischem Wert und sollten daher automatisiert ablaufen.
Unter dem Stichwort "Generieren statt Programmieren" werden am
Nuremberg Campus of Technology Methoden zur automatisierten
Projektierung von Automatisierungssystemen entwickelt. Ziel ist es,
große Teile der Basisautomation sowie HMIs und einfache Modelle für die virtuelle Inbetriebnahme (VIBN) aus vorhandenen Planungsdaten innerhalb eines maschinellen Prozesses zu generieren.

Virtuelle Inbetriebnahme mit dem digitalen Zwilling

Klassische Branchen wie Chemieindustrie, Maschinenbau, Elektroindustrie und Landwirtschaft verschmelzen mit der Informationstechnik (IT):

  • Durchschnittlich 24% der Produktionsmaschinen sind bereits mit dem Internet verbunden (Bitkom-Research April 2018 - Link)
  • Künftige Systeme sollen nicht nur vernetzt sein, sie sollen sich gegenseitig verstehen können und sich selbst optimieren (Siemens Fachartikel – Digitalisierung im Maschinenbau - Link)
  • Durch den Einsatz digitaler Technologien wandeln sich nicht nur Prozesse, auch die Arbeitswelt der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter verändern sich. Die kontinuierliche Qualifizierung und Weiterbildung derer ist einer der Schlüssel für den unternehmerischen Erfolg im digitalen Zeitalter. (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie – Digitalisierung im Mittelstand voranbringen - Link)

Das Referenzbeispiel für diese Entwicklung ist der digitale Zwilling, ein simuliertes Abbild der Maschine oder eines Prozesses. Aus diesen Gründen befasst sich der Nuremberg Campus of Technology intensiv mit allen aktuellen Fragestellungen in diesem Forschungsbereich.

Die Zeit vom Auftragseingang bis zur Lieferung einer Anlage zu verkürzen, ist eine der zentralen Forderungen an den Maschinen- und Anlagenbau. Im Bereich Fabrikautomatisierung bestehen Anlagen/ Maschinen aus vielen Stationen, die einzeln in Betrieb genommen werden. Eine reale Inbetriebnahme beginnt meist mit einfachen Komponenten wie pneumatischen Aktoren, elektrischen Antrieben und diversen Sensoren. Erst wenn alle Einzelkomponenten einwandfrei funktionieren, kann ein übergeordneter Ablauf (z.B. Fügen) programmiert werden. Diese Inbetriebnahmephase ist charakterisiert durch viele Optimierungsschleifen mit Hard-/ Softwareanpassungen. In der Mechanik und Elektrik konnten durch parallele Fertigung von Baugruppen, die anschließend in der Endmontage zusammengefügt werden, bereits deutliche Verbesserungen erreicht werden. Jedoch noch nicht im Bereich der Software-Inbetriebnahme.

Durch Nutzung eines virtuellen Anlagenmodells, auch digitaler Zwilling, möchte man unter anderem die folgenden Ergebnisse erreichen:

  • In der Projektplanung führt die virtuelle Darstellung der Anlage bei allen Beteiligten zum gleichen Verständnis und dient der Detailabstimmung. Spezifikationsmängel werden früher erkannt und Abstimmungsfehler vermieden.
  • In der Softwareentwicklung dient die Simulation als Testumgebung. So können Softwarefehler früher erkannt werden und teure Nachbesserungen werden verhindert.
  • Während des Betriebes sind bei geplanten Umbauten einer Anlage kürzere Stillstandszeiten möglich, ebenso können Rüstzeiten minimiert und geplante Produkte und Rezepte zunächst am Zwilling getestet und Qualitätsaussagen getroffen werden.
  • Die funktionale Qualität der Software kann ohne Risiko im Büro nachgewiesen werden. Reisen zum Anlagenstandort werden reduziert. Die reale Inbetriebnahmezeit wird verkürzt und dadurch Personalkosten reduziert.
  • Große Anlagen wie z.B. in der Montanindustrie oder bei Schiffshebewerken müssen beim ersten Einschalten funktionieren. Die Software kann mit dem digitalen Zwilling kostengünstig getestet werden.
  • Ressourcen und Verbräuche können durch Neuanordnung der Einzelstationen optimiert werden, die fortlaufende Optimierung der Anlagen durch Untersuchungen am Zwilling wird möglich. 
  • OTS-Systeme (Operator-Training) - virtuell trainieren und Störfälle ohne Gefährdungen testen. Training mit dem digitalen Zwilling kann als Dienstleistung angeboten werden.

Wie entsteht ein digitaler Zwilling?

Möglichkeit 1 (diskrete  Fertigung):
3D-KONSTRUKTIONSDATEN werden NACHTRÄGLICH mit Informationen angereichert. Dadurch entsteht ein Modell, dass Geometrie, Kinematik und Verhalten enthält.

Möglichkeit 2 (diskrete  Fertigung und Prozessindustrie):
Ein neu zu erstellendes VERHALTENSMODELL bildet die Ausgangsbasis. Dieses Modell kann, falls es sich um ein Beispiel der diskrete Fertigung handelt, mit einer 2D- oder 3D-Darstellung gekoppelt werden. Es sind hierzu zwei Modellbestandteile notwendig „Verhalten“ und „Geometrie“.

Möglichkeit 3 (diskrete  Fertigung und Prozessindustrie):
Bereits VORHANDENE PLANUNGSDATEN werden verarbeitet und wichtige Informationen extrahiert. Diese Daten, aus dem Prozessleitsystem, aus HMI-Grafiken, aus R&I-Fließbildern oder Stromlaufplänen, werden verwendet um teilautomatisiert den digitalen Zwilling zu erzeugen.

Allen erwähnten Zwillingen gemeinsam ist deren Anwendung in der Form, dass die Industrie-Steuerung entweder auf die reale oder die virtuelle Anlage geschaltet wird. Dadurch ergeben sich die zahlreichen Nutzungsmöglichkeiten.

Testgetriebene Entwicklung im Sondermaschinenbau

Im Gegensatz zur testgetriebenen Entwicklung in der Informatik (Test-Driven-Development TDD), bei der zunächst ein Testprogramm geschrieben wird und danach die Funktion, wird am Nuremberg Campus of Technology das Konzept angepasst und dadurch auf den Sondermaschinenbau anwendbar.

Zur Verdeutlichung, vereinfacht die Vorgehensweise in der Softwareentwicklung:

  1. Einen neuen Testfall schreiben
  2. Anwendungscode implementieren
  3. Den Test durchführen und dabei auch scheitern lassen (durch fehlerhafte Eingabe)
  4. Prüfen, ob der Code korrekt reagiert hat
  5. Code vervollständigen bis Test erfüllt
  6. Gehe zu 1.

Im Bereich Sondermaschinenbau kann TDD folgendermaßen eingesetzt werden:

  1. Im CAD-Tool einen visuellen Test des Sensors oder Aktors einfügen (benötigt spezielle Simulationswerkzeug das ein sog. Prozessmodell abbilden kann)
  2. Test scheitern lassen (z.B. durch Fehleingabe von Geschwindigkeit eines Antriebs)
  3. Code im Sequenzeditor des CAD- Simulationswerkzeugs schreiben (z.B. Geschwindigkeit korrekt vorgeben)
  4. Gehe zu 1.

Um diesen Ansatz weiterzuentwickeln, muss nun ein Konzept entwickelt werden, um die Informationen über den Prozess der Maschine aus der CAD-Zeichnung in die Steuerung (SPS) zu übernehmen. Der Programmablauf einer Produktionsmaschine wird in der SPS meist durch Schrittketten dargestellt, diese bestehen aus diskreten Zuständen (Aktionen) und Übergangsbedingungen (Transitionen). Die Konstruktionsabteilung besitzt eine exakte Vorstellung des Ablaufs eines Maschinenzykluses und entwirft mit diesem Wissen aus den bereits vorhandenen, statischen CAD-Zeichnungen ein dynamisches Physik-/ Prozessmodell, welches die physikalischen Zusammenhänge berücksichtigt. Dazu werden Starrkörper und Gelenke sowie Sensoren und Aktoren im CAD-Tool definiert. Für dieses Vorgehen verwendet man auch den Begriff Modellierung. Das Ergebnis ist eine zeitliche Beschreibung der Einzelaktionen als Balkendiagramm (Gantt-Chart). Nach dem Export dieser Datei als XML besteht die Möglichkeit den Prozessablauf mit der kritischen Pfad-Methode zu optimieren. Anschließend werden alle Einzelaktionen und Transitionen in die Programmierumgebung importiert und somit die Programmbausteine (POU´s) der Schrittketten erzeugt. Dieser automatisch generierte Steuerungscode kann nun mithilfe einer Datenverbindung zwischen Physikmodell und Steuerung als Hardware-in-the-Loop-Konfiguration getestet werden (Abbildung 3).

Testgetriebene Entwicklung im Sondermaschinenbau
Abbildung 3: Testgetriebene Entwicklung im Sondermaschinenbau