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Reliable Self-Learning Production Systems Based on Context Aware Services

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Selbstlernende, anpassungsfähige Produktionssysteme

EU-finanzierte Wissenschaftler haben eine Open-Source-Software für das Produktions-Management entwickelt. Integrierte und harmonisierte Maschinensteuerung, Wartung und andere sekundäre Vorgänge sollten bedeutende Auswirkungen auf die Wettbewerbsfähigkeit haben.

Energie

Effiziente Produktion erfordert wirksame Produktionssteuerung sowie die Überwachung und Steuerung sekundärer Vorgänge einschließlich Energieeffizienz und Instandhaltung. Derzeit sind primäre Steuerungsmaßnahmen und sekundäre Prozesse grundsätzlich voneinander getrennt, obwohl sich eindeutige Vorteile aus der Integration der Maßnahmen in Bezug auf Flexibilität, Ausrüstungsverfügbarkeit und Kosten erkennen lassen. Im EU-finanzierten Projekt "Reliable self-learning production systems based on context aware services" (SELF-LEARNING) wurden selbstlernende Lösungen für die enge Verzahnung von Steuerung und Wartung bei Produktionssystemen in Echtzeit entwickelt. Der Ansatz basierte auf Prinzipien der serviceorientierten Architektur (SOA), in der einzelne Softwareeinheiten bestimmte Funktionen als Dienste für andere Anwendungen ausführen. Verschiedene Einheiten könnten dann Steuerung, Energie und Wartung regeln, und, wenn sie miteinander verbunden sind, Informationen über ein Netzwerk teilen. Ein bedeutender Vorteil ist, dass keine Handlungen von Menschen erforderlich sind und dieser Ansatz mehr Flexibilität, Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit bietet. SOA-Ansätze waren in der Vergangenheit immer durch Probleme in Bezug auf Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit, Interfunktionsfähigkeit, Sicherheit und Vertrauen belastet. Kontextsensitivität wurde in diesem Projekt genutzt, um die reibungslose Integration der Einheiten und die erforderliche Anpassung sicherzustellen. Die Wissenschaftler haben Kontextmodelle und eine zugehörige Kontexterkennung entwickelt, um die Parameter der Vorgänge, Maschinen und Bedingungen sowohl für selbstlernende als auch für speziell programmierte Module zu ermitteln. Letztere konnten anschließend vollständig in Echtzeit auf Bedingungen reagieren. Die SOA-basierte Infrastruktur beinhaltete einen Rahmen für Sicherheit und Vertrauen für sicheren Informationsfluss, Datenisolierung und Schadensbegrenzung. Die Wissenschaftler von SELF-LEARNING setzten SOA-Prinzipien in Verbindung mit Selbstlernfähigkeit und Kontextsensitivität ein, um kontextspezifische integrierte und harmonisierte Anpassung von Produktionssystemen zu ermöglichen. Die Kerntechnologien sind frei verfügbar, sodass umfassender Zugang und die Aufnahme durch die Industrie erleichtert werden. Es wird erwartet, dass diese Software zur Lösung entscheidender Schwierigkeiten in Produktionsumgebungen beitragen wird, indem Ausschuss und Energieverbrauch mittels höherer Effizienz und geringer Kosten gesenkt werden.

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31 März 2021