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Angelegt am 03/06/2018 06:30:32 PM von Mechatronik   Letzte Änderung am 03/15/2018 11:58:14 PM von Mechatronik
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Artikeldaten
Print-Angaben Ausgabe: ME 1-2/2018 (Folgenummer: 2018-1)      Beginn auf Seite: 40  Ende auf Seite: 42
Online-Zuordnungen Rubrik: Fachartikel Messeführer/Special: [keine Zuordnung] Versteckt: Nein
Hervorhebungen Topthema auf Homepage: Nein Topthema auf Channel-Leitseite: Nein
Auf Homepage halten: Nein Auf Channel-Leitseite halten: Nein
Nie auf Homepage stellen: Nein Nie auf Channel-Leitseite stellen: Nein
Themen-Channel   Automatisierungstechnik.ERP Enterprise Resource Planning; Kommunikation und Interface-Technik.Kommunikation; Software und Engineering.CAD/CAM/CAE 
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Ort und Datum , 03/06/2018 
Dachzeile Aucotec
Titel Das Engineering der Dinge
Anlauf/Vorspann Wie Industrie 4.0 und das Internet of Things das Engineering verändern.
Teaser
Eine ganz kurze Anreißzeile, um in wenigen Worten auf den Artikel neugierig zu machen. Findet z.B. in Artikellisten in der Seitenspalte Verwendung.
Autoren Reinhard Knapp
Artikel-Text

Das Thema Industrie 4.0 ist mittlerweile weltweit etabliert: von der deutschen „Plattform Industrie 4.0“ über das chinesische „Made in China 2025“ bis zum „Industrial Internet Consortium“ in den USA; angekommen in den Unternehmen ist es aber nur punktuell. Zwar erkennen immer mehr die Chancen digitaler, vernetzter Produktionsprozesse, doch viele haben noch reichlich Klärungsbedarf, auch bei der Frage, welche Konsequenzen sich für das Engineering ergeben.

Rollenwandel

Das Internet der Dinge (IoT) sorgt für einen Rollenwandel bei Anlagenplanern und -betreibern. In der künftigen Industrie-4.0-Realität haben sie es mit autonomen, lernenden Geräten und Komponenten zu tun. Übergeordnete, anweisende Instanzen? Zentrale Steuerungen, die Informationen abfragen, verarbeiten und weitergeben? Das wird zumindest teilweise Geschichte sein, wenn Maschinen und Produkte selbstständig miteinander agieren.

Damit geben Anlagenbetreiber Verantwortung aus der Hand. Und Entwickler bekommen sie dazu. Sie müssen autarke Systeme entwerfen, die flexibel auf sich ändernde Situationen reagieren und eigenständig kommunizieren. Das erfordert Mechanismen, die das „Handeln“ einer Fertigungsstation sicher und verlässlich machen, aber ohne zu starke Reglementierung. Denn es ist unmöglich, alle künftigen Situationen aller beteiligten (selbst autarken) Komponenten vorherzusehen. Leitsysteme werden zu Analysetools. Ihre Effektivität hängt davon ab, wie gut sie eingehende Informationen in Beziehung zu den richtigen Geräten und Funktionen setzen und interpretieren.

Anforderungen aus zwei Welten

Zum einen müssen sich also Anlage und Analysesystem verstehen, zum Beispiel für Predictive Maintenance (PdM). Zum anderen sind die Anforderungen an das Engineering von Geräten enorm erhöht, vor allem von frei beweglichen: Die Planung intelligenterer Teilkomponenten mit immer mehr Sensorik und Aktorik stellt höchste Ansprüche an das Daten- und Änderungsmanagement. Da Komponenten sich hierarchisch zu kommunizierenden „Organismen“ zusammensetzen, ist es zudem unerlässlich, sie funktionsorientiert in größeren Zusammenhängen engineeren zu können.

Durchgängig vernetzt

„Grundsätzlich gilt: nur wirklich durchgängiges, vernetztes Engineering mit möglichst wenig Systembrüchen kann den kommenden Anforderungen gerecht werden. Ganzheitliche, digitale Maschinen- und Anlagenmodelle, die über den gesamten Lebenszyklus hinweg System- und Disziplin-übergreifend Daten zur Verfügung stellen, sind unerlässlich“, sagt Reinhard Knapp, Leiter der Strategieentwicklung bei der Aucotec AG.

Das Unternehmen entwickelt seit über 30 Jahren CAE-Software und hat mit digitalen Anlagenmodellen mehr Erfahrung als die meisten Anbieter. Bereits vor gut 12 Jahren begann dort die Geschichte eines der ersten datenbankbasierten, funktionsorientierten und disziplinübergreifenden Systeme, der Plattform Engineering Base (EB). Sie ist heute in den verschiedensten Industrien zu Hause und verknüpft Planungsprozesse in der Bordnetzentwicklung von Serienfahrzeugen ebenso wie beim Bau von Satelliten, Sondermaschinen, Energieversorgungsnetzen oder Chemie- und anderen Großanlagen.

„Über eine zentrale Datenhaltung hinaus muss das Engineering sehr spezielle Aufgaben lösen, die Industrie 4.0 stellt“, weiß Knapp. Zum Beispiel die Individualisierung der Produkte und Produktion („Losgröße 1“) unter Bedingungen der Serienfertigung, vernetzte Produktionsprozesse mit zentraler Überwachung sowie den Umgang mit manuell nicht zu bewältigenden Datenmengen („Big Data“), etwa aus der Kommunikation zwischen Maschinen und Produkten oder IT-Anwendungen wie PdM.

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