Förderprojekt I4.0SDD

 

Entwicklung eines Industrie 4.0 Smart Data Devices zur Modernisierung von Bestandsanlagen

 

Motivation

Viele Unternehmen im Bereich der Produktions- und Verfahrenstechnik streben einen höheren Automatisierungsgrad an, um die Produktqualität und Flexibilität der Produktion zu steigern sowie den Einstellaufwand von Regelungen zu reduzieren. Dem entgegen stehen häufig Bestandsanlagen, welche erweitert und aufgerüstet werden müssten, um einen solchen Automatisierungsgrad zu ermöglichen. Bei dem Versuch Bestandsanlagen zu modernisieren, treten in der Regel Herausforderungen, wie hohe Investitionskosten oder Inkompatibilität neuer Hard- und Software mit der vorhandenen Peripherie sowie Produktionsstillstände auf. Die technischen Einschränkungen älterer Anlagen und eine erhöhte Komplexität für deren Aktualisierung, können dazu führen, dass es für Unternehmen problematisch ist die Bestandsanlagen auf den neuesten Stand der (Regelungs-) Technik zu bringen.

Daraus ergibt sich die Motivation des Forschungsprojekts, zusammen mit dem Unternehmen ELZET 80 ein Gerät für eine intelligente Regelung zu entwickeln, welches in Bestandsanlagen integriert werden kann ohne vorhandene Komponenten austauschen zu müssen.

 

Projektziele und Methoden

Das in diesem Projekt zu entwickelnde Smart Data Device (SDD) soll dazu beitragen, Bestandsanlagen zu modernisieren, indem es eine intelligente Regelung in Form einer kombinierten Hard- und Softwarelösung bereitstellt. Diese soll eine hochpräzise, sich selbst anpassende Regelung von Bestandsanlagen ermöglichen. Hierzu analysiert das Gerät gemessene Prozessdaten, identifiziert eine mathematische Beschreibung des Systemverhaltens und nutzt diese in einer modellbasierten Regelung. Durch eine effiziente Datenauswahl und automatisierte Modelladaption kann die Prozessregelung sukzessive verbessert werden. Für die Integration des SDDs in die Steuerung einer Bestandsanlage, besteht die Anforderung etablierte, standardisierter Kommunikationsprotokolle zu verwenden.

Mithilfe des SDDs erfolgt die Analyse und Auswertung gemessener Prozessdaten sowie deren Aggregation und Bereitstellung für die Modellierung des Prozesses. Diese Modelle werden in einer modellbasierten Regelung automatisiert genutzt. Das SDD ist so aufgebaut, dass im Basismodul das initiale Systemmodell zur Regelung verwendet wird. Vor dem Einsatz der Regelung oder nach großen Veränderungen an der Anlage wird eine Identifikation durchgeführt, um dieses initiale Systemmodell zu aktualisieren.

Um auf mögliche Änderungen des Prozesses während des Betriebs autonom reagieren zu können, wird das zuvor beschriebene SDD-Basismodul um ein optionales, lernendes Modul ergänzt. Dieses Modul identifiziert das Prozessmodell kontinuierlich und adaptiert das Prozessmodel anhand der verfügbaren Prozessdaten, um einen möglichen Modellfehler zu minimieren. Dafür wird die Gauß-Prozess-Regression (GPR) genutzt. Diese Methode bietet entscheidende Vorteile für die Online-Identifikation von Systemen. Zum einen ermöglicht die probabilistische Modellierung eine Prädiktion des Erwartungswertes des Modellfehlers und liefert darüber hinaus eine Aussage der dazugehörigen Sicherheit der Prädiktion. Dies lässt Rückschlüsse über die Güte der Prädiktion zu.

Zum anderen ist die GPR ein recheneffizientes Modellierungsverfahren, welches automatisiert an die zugrundeliegenden Daten angepasst werden kann. Das Modell wird basierend auf Ein- und Ausgangsdaten bestimmt. Zudem kann Vorwissen über den Prozess in die GPR-Struktur einfließen, wodurch die Prädiktion verbessert werden kann. Die Flexibilität und Effizienz der GPR-Methode zur Online-Identifikation von Systemen ist daher gut für den Einsatz im SDD geeignet

 

Innovationen und Perspektiven

Das SDD ermöglicht es Bestandsanlagen zu erweitern, um moderne Automatisierungs- und Regelungskonzepte zu integrieren. Es überzeugt durch eine datengestützte, modellprädiktive Regelung, die eine kontinuierliche Anpassung des Modells zur Laufzeit ermöglicht. Durch die kompakte Bauweise kann es platzsparend in bestehende Schaltschränke von Bestandsanlagen integriert werden. Durch die intelligente Regelung, können Produktionsausfälle vermieden und der Ausschuss bezüglich der Qualitätsanforderungen reduziert werden. Dementsprechend ist das SDD in der Lage den Automatisierungsgrad bestehender Prozesse mit einem geringen Integrationsaufwand signifikant zu verbessern.

Zusammenfassend ermöglicht das SDD mithilfe einer Kombination von Online-/Offline-Systemidentifikation und maschinellem Lernen eine attraktive Möglichkeit zur Modernisierung von industriellen Bestandsanlagen. Aufgrund der einfachen Integration des SDDs in die bestehende Steuerung entfällt ein kosten- und zeitintensiver Austausch der bisherigen Steuerung. Perspektivisch können durch den Einsatz des SDDs Bestandsanlagen weiterhin genutzt werden, wodurch die Anforderungen der Industrie 4.0 ressourcenschonend umgesetzt werden können.

 

Projektpartner
ELZET 80 Mikrocomputer GmbH & Co. KG