Der Weg zu Intelligenten Technischen Systemen
Spitzencluster it‘s OWL – Mit Intelligenten Technischen Systemen an die Spitze

Jürgen Gausemeier, Universität Paderborn, Christian Tschirner und Roman Dumitrescu, Fraunhofer IPT Paderborn

Hightech für die Märkte von morgen: In Ostwestfalen-Lippe (OWL) wächst ein Cluster, der weltweit Maßstäbe in Sachen Intelligente Technische Systeme setzt. 2012 wurde der Wirtschafts- und Wissenschaftsstandort im Rahmen des Spitzenclusterwettbewerbs des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) ausgezeichnet und leistet nun mit innovativen Projekten einen wichtigen Beitrag für Wertschöpfung und Beschäftigung in Deutschland. In diesem Beitrag stellen wir die technologische Basis dieser Systeme und die Struktur des Clusters Intelligente Technische Systeme (it’s OWL) vor.

Die maschinenbaulichen Systeme von morgen werden auf einem engen Zusammenwirken von Mechanik, Elektrotechnik/Elektronik, Regelungstechnik und Softwaretechnik beruhen und über die Mechatronik hinausgehend eine inhärente Intelligenz aufweisen. Klassische ingenieurwissenschaftliche Ansätze werden allein nicht ausreichen, derartige Systeme zu entwickeln: Die Informationstechnik und auch nichttechnische Disziplinen, wie die Kognitionswissenschaft oder die Neurobiologie bringen eine Vielfalt an Methoden, Techniken und Verfahren hervor, mit denen sensorische, aktorische und kognitive Funktionen in technische Systeme integriert werden, die man bislang nur von biologischen Systemen kannte. Derartige Systeme bezeichnen wir als Intelligente Technische Systeme, die sich durch vier zentrale Eigenschaften auszeichnen:

  • Adaptiv: Sie interagieren mit dem Umfeld und passen sich diesem autonom an. So können sie sich zur Laufzeit in einem vom Entwickler vorausgedachten Rahmen weiterentwickeln.
  • Robust: Sie bewältigen unerwartete und vom Entwickler nicht berücksichtigte Situationen in einem dynamischen Umfeld. Unsicherheiten oder fehlende Informationen können bis zu einem gewissen Grad ausgeglichen werden.
  • Vorausschauend: Auf der Basis von Erfahrungswissen antizipieren sie die künftigen Wirkungen von Einflüssen;  Gefahren werden frühzeitig erkannt und die passenden Strategien zu ihrer Bewältigung ausgewählt.
  • Benutzungsfreundlich: Sie passen sich dem Benutzerverhalten an und stehen in einer bewussten Interaktion mit dem Benutzer. Dabei bleibt ihr Verhalten für den Benutzer stets nachvollziehbar.

Bild 1: Informationsverarbeitung in Intelligenten Technischen Systemen.

Der Weg hin zu derartigen Systemen wird von drei allgemeinen Technologietrends bestimmt:

  • Miniaturisierung der Elektronik: Diese Entwicklung ermöglicht in Verbindung mit der Parallelisierung der Informationsverarbeitung durch Multikernprozessoren, der Steigerung der Speicherkapazität und der Reduzierung des Energiebedarfs die geeignete Hardware für Intelligente Technische Systeme [1, 2].
  • Softwaretechnik als Innovationstreiber: Software durchdringt moderne maschinenbauliche Systeme und ermöglicht neuartige Funktionen. Damit einher geht jedoch ein enormer Anstieg der Komplexität der Systeme als auch der eingebetteten Software [3]. 
  • Vernetzung von Informationssystemen: Das Internet der Dinge, Ubiquitous Computing oder Ambient Intelligence sind aktuelle Forschungsfelder, die sich mit der elektronischen, größtenteils drahtlosen Vernetzung von informationsverarbeitenden Systemen befassen. Ziel ist die konsequente und allgegenwärtige Durchdringung des physischen Alltags durch die virtuelle Welt. Für dieses Zusammenspiel steht der Begriff Cyber-Physical Systems [4], auf deren Basis insb. in der industriellen Anwendung nicht nur neue intelligente Produkte und Produktionssysteme entstehen werden, sondern auch neue intelligente Dienstleistungen.

In erster Linie vollzieht daher die Art der Informationsverarbeitung den Wandel von mechatronischen zu Intelligenten Technischen Systemen. So verfügen Erstere nur über eine reaktive und starre Kopplung zwischen Sensorik und Aktorik. Intelligente Systeme werden diese Kopplung gezielt modifizieren können. Reaktive Wirkungsabläufe werden dabei nicht vollständig ersetzt, da die meisten existentiellen Systemmechanismen schon aus Gründen der Sicherheit reaktiv und reflexartig ablaufen müssen. Das aus der Kognitionswissenschaft stammende Dreischichtenmodell für die Verhaltenssteuerung [5] veranschaulicht diese Sichtweise auf die Informationsverarbeitung (Bild 1). Die technische Implementierung dieses Konzepts wird durch das Operator-Controller-Modul dargestellt, das im Rahmen des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Sonderforschungsbereichs 614 „Selbstoptimierende Systeme des Maschinenbaus“ [6] entwickelt wurde. 

 


Bild 2: Vision: Von intelligenten Teilsystemen hin
zum vernetzten, Cyber-Physischen System.

Auf Grundlage dieses Konzepts strukturieren wir ein intelligentes technisches System in vier Einheiten: Grundsystem, Sensorik, Aktorik und Informationsverarbeitung (Bild 2). Die Informationsverarbeitung interveniert durch ein Kommunikationssystem zwischen der Sensorik und der Aktorik. Beim Grundsystem handelt es sich in der Regel immer noch um mechanische Strukturen. Wir bezeichnen eine derart elementare Konfiguration als Teilsystem. Beispiele für Teilsysteme sind Antriebe, Automatisierungskomponenten und intelligente Energiespeicher. Systeme wie ein Fahrzeug oder eine Werkzeugmaschine bestehen aus mehreren Teilsystemen, die als interagierender Verbund zu betrachten sind.

Ein weiterer Punkt ist, dass Intelligente Technische Systeme,  die häufig geographisch verteilt sind,  kommunizieren und kooperieren (Bild 2). Die Funktionalität dieses vernetzten Systems erschließt sich erst durch das Zusammenspiel der Einzelsysteme. Weder die Vernetzung noch die Rolle der Einzelsysteme ist statisch; vielmehr verändert sich beides im Sinne der (ebenfalls dynamisch veränderlichen) geforderten Gesamtfunktionalität. Die Vernetzung erfolgt zunehmend in globaler Dimension. Dabei werden Ansätze im Sinne von Cyber-Physical Systems integriert, die in der Vergangenheit völlig separat betrachtet wurden, wie bspw. Cloud Computing auf der einen und eingebettete Systeme auf der anderen Seite. Das vernetzte System wird nicht mehr ausschließlich durch eine globale Steuerung beherrschbar sein; vielmehr muss auch durch lokale Strategien ein global gutes Verhalten erreicht werden. Zahleiche Transferprojekte an Hochschulen haben in der Vergangenheit gezeigt, dass derartige Technologien reif für die breite Anwendung sind.


Der Spitzencluster it’s OWL

Seit 2012 lassen 174 Unternehmen, Hochschulen, Forschungszentren und wirtschaftsnahe Organisationen gemeinschaftlich die ursprünglich kühne Vision von Intelligenten Technischen Systemen Realität werden. In Abhängigkeit ihres Engagements lassen sich dabei vier Rollen unterscheiden: 

  • Kernunternehmen treiben mit erheblichen Eigenmitteln Innovationsprojekte auf der Grundlage der Technologieplattform des Clusters voran, um ihre Innovationsführerschaft auszubauen.
  • Basisunternehmen,  meist kleine und mittelgroße Unternehmen (KMU),  verkörpern die Breite der industriellen Basis in OWL. Sie werden über Transferprojekte an der Technologieplattform partizipieren.
  • Engineering- und Consulting-Unternehmen, Kompetenzzentren, Brancheninitiativen und wirtschaftsnahe Organisationen multiplizieren die Technologieplattform.
  • Hochschulen: Diese sind in der Grundlagenforschung und der angewandten Forschung engagiert. Sie entwickeln maßgeblich die Technologieplattform.

Im Schulterschluss von Wirtschaft und Wissenschaft werden somit Technologien für eine neue Generation von Produkten und Produktionsverfahren entwickelt,  von Automatisierungslösungen und Antrieben über Haushaltsgeräte und Maschinen bis zu vernetzten Produktionsanlagen. Prägend für den Cluster sind vor allem seine unabhängigen Familienunternehmen wie bspw. Beckhoff,
Gildemeister, Kannegiesser und Miele und ein breiter Mittelstand mit einer hohen Verbundenheit zur Region. 
 


Bild 3: Projektstruktur von it‘s OWL.

Die Projektstruktur des Clusters ist in Bild 3 dargestellt. Die insgesamt 47 Teilprojekte lassen sich danach in drei Kategorien unterteilen:

  • Querschnittsprojekte ergeben die gemeinsame Technologieplattform. Diese ermöglicht den Unternehmen den Eintritt in die Technologie Intelligente Technische Systeme, der für ein einzelnes Unternehmen ohne diese Basis nicht zu schaffen ist. 
  • Innovationsprojekte werden von den Kernunternehmen mit Unterstützung der Hochschulen und hochschulnahen Kompetenzzentren vorangetrieben. Sie greifen auf die Technologieplattform zu und führen zu einer überlegenen Marktleistung. Beispiele sind Cash-Management-Systeme, selbstoptimierende Produktionsanlagen und Micro Smart Grids. Sie bestehen aus teils physikalischen, teils immateriellen informationsverarbeitenden Systemen, die über Kommunikationsnetze zusammenwirken.
  • Maßnahmen für die Nachhaltigkeit: Mit ihnen soll eine hohe Entwicklungsdynamik über die Förderdauer hinaus erzeugt werden. Die Maßnahmen adressieren u.a. die Partizipation möglichst vieler Unternehmen an der Technologieplattform und die Sicherstellung der Sozialverträglichkeit von Intelligenten Technischen Systemen.

Ressourceneffiziente selbstoptimierende Großwäscherei

Um das Potenzial Intelligenter Technischer Systeme in der Anwendung besser nachvollziehen zu können, stellen wir im Folgenden ein repräsentatives Innovationsprojekt des Clusters vor, das jüngst zusammen mit dem Unternehmen Kannegiesser aus Vlotho gestartet wurde.

Industrielle Großwäschereien müssen aufgrund der Markt- und Wettbewerbssituation schnell und kostengünstig arbeiten. Eine nachhaltige Einsparung von Ressourcen, wie Waschmittel und Wasser, ist essentiell. Derzeit werden Maschinen in einer Großwäscherei einzeln und voneinander unabhängig anhand von Erfahrungswerten der Anwender eingestellt. Eine systematische Analyse der optimalen Maschineneinstellungen und insb. eine ganzheitliche Betrachtung auf Ebene der Wäscherei erfolgen bisher nicht. Hierdurch könnte aber bspw. der Wasserverbrauch einer Industriewaschmaschine mit 180 kg Ladegewicht von heute 3 Liter Wasser je kg Wäsche zukünftig auf die Hälfte reduziert werden – das sind 10% der Wassermenge, die vor 20 Jahren benötigt wurde. Zudem erfordert die Handhabung der Wäsche einen immensen Personalaufwand, Hygieneanforderungen spielen eine immer wichtigere Rolle.

Ziel des Projekts „itsowl-ReSerW“ ist die Verbesserung der Effizienz industrieller Wäschereien. Durch Selbstoptimierung soll der Energie- und Ressourcenbedarf deutlich reduziert und so der ökologische und ökonomische Nutzen maßgeblich gesteigert werden. Dazu werden intelligente Regelungs-, Steuerungs- und Optimierungsstrategien entwickelt, die das Zusammenspiel der Maschinen und Prozesse der gesamten Wäscherei optimieren. Neuartige Automatisierungslösungen, wie bspw. ein intelligenter Greifroboter, sortieren die Schmutzwäsche und reduzieren den Kontakt des Personals mit verschmutzter Wäsche. Mit neuartigen Modellierungsansätzen können bei der systemübergreifenden Prozessplanung, -steuerung und -überwachung suboptimale Zustände frühzeitig erkannt und Optimierungen zielgerichtet umgesetzt werden. Durch diese Einsparungen werden die Betriebskosten für Großwäschereien erheblich reduziert. Dadurch ergibt sich großes Potenzial für die Erschließung neuer Märkte, bspw. in Ländern mit extremer Wasserarmut. Neuartige Automatisierungslösungen entlasten das Personal, die Kontaktvermeidung mit verschmutzter Wäsche wird ein Alleinstellungsmerkmal sein und neue Hygienestandards definieren. Die Projekte zur Realisierung der ressourceneffizienten selbstoptimierenden Wäscherei sind somit ein Paradebeispiel für den Einsatz Intelligenter Technischer Systeme.


Systems Engineering als Basis

Innovative Erzeugnisse wie die beschriebenen ergeben sich mehr und mehr aus dem Zusammenwirken unterschiedlicher Komponenten und Technologien  bei ungleich höherer Produktkomplexität dieser Systeme im Verhältnis zu herkömmlichen mechatronischen Systemen (Bild 4). Gleichzeitig sind die immer noch stark ausgeprägten Grenzen der einzelnen Fachdisziplinen zu überwinden, die enorme Leistungsfähigkeit der fachspezifischen Methoden ist mittels einer ganzheitlichen, systemorientierten Herangehensweise zu orchestrieren. Systems Engineering (SE) hat das Potenzial, diesen Anforderungen gerecht zu werden.
 


Bild 4: Systems Engineering schließt die Lücke zwischen
Produktkomplexität und der Leistungsfähigkeit fachdisziplinspezifischer
Entwicklungsmethoden.

Es versteht sich als durchgängige, fachdisziplinübergreifende Disziplin zur Entwicklung technischer Systeme, die alle Aspekte ins Kalkül zieht. Dabei durchläuft das klassische SE gerade den Wandel vom dokumentenzentrierten SE hin zu einem Model Based Systems Engineering (MBSE). MBSE meint die durchgängige Beschreibung und Analyse des zu entwickelnden Systems auf Basis von Modellen über alle Produktentstehungsphasen  von der Anforderungsdefinition bis zur Validierung des Systems. Im Mittelpunkt steht insb. die konsequente parallele Entwicklung von Produkt und Produktionssystem. Beide sind schon in der Konzeptphase eng aufeinander abgestimmt voranzutreiben, um sicherzugehen, dass alle Möglichkeiten der Gestaltung eines leistungsfähigen und kostengünstigen Erzeugnisses ausgeschöpft werden. So werden zu lange Entwicklungszeiten vermieden, hohe Abstimmungsbedarfe und nachträgliche Änderungen am Produkt werden reduziert und vor allem das fachdisziplinübergreifende Systemverständnis der Entwickler sichergestellt. Dies gelingt auf Basis von grundlagenorientierten Vorarbeiten mit der Spezifikationstechnik CONSENS, die explizit für die Kreation intelligenter technischer Systeme im Rahmen des SFB 614 entwickelt wurde [6]. Sämtliche Projekte des Clusters werden mit der SE-Kompetenz der beteiligten Forschungseinrichtungen unterstützt.

 

 

Der Spitzencluster „Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe” (it´s OWL) wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.

 

Schlüsselwörter:

Intelligente Technische Systeme, Selbstoptimierung, Cyber-Physical Systems, Systems Engineering, Spitzencluster

Literatur:

[1] Herzog, O.; Schildhauer, T. (Hrsg.): acatech DISKUTIERT. Intelligente Objekte: Technische Gestaltung – Wirtschaftliche Verwertung – Gesellschaftliche Wirkung. Berlin 2009.
[2] acatech BEZIEHT POSITION: Nanoelektronik als künftige Schlüsseltechnologie der Informations- und Kommunikationstechnik in Deutschland. Berlin 2011.
[3] Damm, W.; Achatz, R.; Beetz, K.; Broy, M.; Grimm, K.; Liggesmeyer, P.: Nationale Roadmap Embedded Systems. In: Broy, M. (Hrsg.): acatech DISKUTIERT. Cyber-Physical Systems – Innovation durch softwareintensive eingebettete Systeme. Berlin 2010.
[4] Broy, M. (Hrsg.): acatech DISKUTIERT. Cyber-Physical Systems – Innovation durch softwareintensive eingebettete Systeme. Berlin 2010.
[5] Strube, G.: Modelling Motivation and Action Control in Cognitive Systems. In: Schmid, U.; Krems, J.F.; Wysocki, F. (Hrsg.): Mind Modelling. Berlin 1998.
[6] Adelt, P.; Donoth, J.; Gausemeier, J.; Geisler, J.; Henkler, S.; Kahl, S.; Klöpper, B.; Krupp, A.; Münch, E.; Oberthür, S.; Paiz, C.; Porrmann, M.; Radkowski, R.; Romaus, C.; Schmidt, A.; Schulz, B.; Vöcking, H.; Witkowski, U.; Witting, K.; Znamenshchykov, O.: Selbstoptimierende Systeme des Maschinenbaus – Definition, Anwendungen, Konzepte. Paderborn 2009.