Zusammenfassung
Fertigungssysteme unterliegen aufgrund von Änderungen an Produkt und Prozess einem ständigen Wandel. Besonders in älteren Systemen besteht deshalb zwischen den einzelnen Arbeitsschritten nur eine begrenzte Durchgängigkeit von Daten. Digitalisierung und Schaffung von Interoperabilität zwischen den einzelnen am Fertigungsprozess beteiligten Einheiten kann die Produktivität und Qualität des Produktionsprozesses steigern und somit seine Kosten verringern. Die Grundlage dazu ist ein einheitliches Informationsmodell. Im Folgenden wird ein methodisches Vorgehen zur Erstellung und Validierung von Informationsmodellen sowie ein Ansatz zum Management von Informationsmodellen vorgestellt. Das Vorgehen wird anhand eines durchgehenden Beispiels erläutert.
Abstract
Manufacturing systems are subject to constant modifications due to changes in product and process. For this reason, there is only limited data consistency between the individual work steps, especially in older systems. Digitization and creation of interoperability between the individual units involved in the manufacturing process can increase the productivity and quality of the production process and thus reduce its costs. The basis for this is an uniform information model. In the following, a methodical procedure for the creation and validation of information models as well as an approach for the management of information models is presented. The procedure is explained by means of a continuous example.
Funding statement: Dieses Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.
Über die Autoren
M.Eng Sebastian Schmied ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Kompetenzfeld Production Now an der Technischen Hochschule Ingolstadt. Sein Hauptarbeitsgebiet ist die Informationsmodellierung für flexible cyber-physische Produktionssysteme. Das Masterstudium im Studiengang Automotive Production Engineering hat er an der Technischen Hochschule Ingolstadt absolviert.
Daniel Großmann ist Professor für Ingenieurinformatik und Datenverarbeitung an der Technischen Hochschule Ingolstadt. Zu seinen Forschungsthemen zählen Informationsmodellierung, Industrie 4.0, Cyber Physical Systems und Industrial Internet of Things. Zuvor war Daniel Großmann als Research Area Coordinator am Forschungszentrum Deutschland der ABB AG tätig. In dieser Rolle wirkte er an der strategischen Ausrichtung der Konzernforschung mit und leitete mehrere Arbeitsgruppen in der internationalen Standardisierung. Daniel Großmann studierte Maschinenbau an der Technischen Universität München mit den Schwerpunkten Informationstechnik und Automatisierungstechnik. Für seine Promotion an der TU München im Bereich Geräteintegration erhielt er 2008 den NAMUR-Award.
M.Sc. Ralph Müller ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Zentrum für Angewandte Forschung der Technischen Hochschule Ingolstadt. Sein Hauptarbeitsgebiet ist die virtuelle Integration und virtuelle Inbetriebnahme von Informationsmodellen und Maschinenmodellen unter dem Gesichtspunkt der Linienvernetzung. Das Masterstudium im Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen Elektrotechnik hat er an der Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur in Leipzig absolviert.
M.Sc. Selvine G. Mathias ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Zentrum für Angewandte Forschung der Technischen Hochschule Ingolstadt. Ihr Hauptarbeitsgebeit ist die Implementierung von Datenanalyse und Machine Learning in Produktionsumgebungen. Das Masterstudium im Studiengang Angewandte Mathematik und Informatik hat sie an der Manipal Universität in Indien absolviert.
Prof. Dr. Ulrich Jumar ist Leiter des Instituts für Automation und Kommunikation e. V. (ifak). Hauptarbeitsgebiete: Modellierung und Simulation, Steuerungs- und Regelungsentwurf in verschiedenen Anwendungsgebieten der Automation.
Danksagung
Die vorliegende Veröffentlichung wurde im Rahmen des Projektes InMoFlex erarbeitet.
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