Bei dem Stichwort «Smart Industry» denken die meisten zu aller erst an Big Data. Nicht zu Unrecht, denn die wachsende Menge an Daten hat den Wandel zum Industrial Internet of Things, IIoT, erst möglich gemacht. Optische Sensoren, elektronische und hydraulische Antriebe, Produktionsmaschinen, Kraftwerke, sie alle produzieren während des Betriebs Daten. Diese zu analysieren und sinnvolle, zielgerichtete Erkenntnisse daraus zu ziehen, ist die grosse Kunst.
Optimierungen bringen grosse wirtschaftliche Vorteile
Produktqualität, Energieverbrauch, Maschinenstatus und andere relevante Parameter können durch eine Optimierung grosse wirtschaftliche Vorteile bringen. Einen Schritt weiter geht das Prinzip der vorausschauenden Wartung, «Predictive Maintenance». Dabei benutzt man mathematische Modelle, um auf Basis der laufend eingelesenen Maschinen- und Produktionsdaten Voraussagen über den Zustand der Anlage abzuleiten. Diese werden dann in der Regel genutzt, um Serviceintervalle optimal zu planen, Produktionsausfälle zu vermeiden oder zu minimieren und um den Produktionsumsatz zu maximieren.
Die Rolle von Embedded Software in der Smart Industry
Mit der Weiterentwicklung der Smart Industry nehmen Softwarekomponenten einen immer höheren Stellenwert in der Wertschöpfungskette von Maschinen und Produktionsstätten ein. Embedded Software, die auf PLCs, industriellen Computern oder FPGAs läuft, verwendet Reglungsfunktionen, die einerseits die Produktionsqualität sicherstellen und andererseits mithilfe von Algorithmen die Wartung vereinfachen und für längere Produktionszeiten ohne technischen Support sorgen. Sie erlaubt den Einsatz von Supervisory Logic für das Behandeln von Fehlern und die automatische Erstellung von optimierten Maschinenbewegungsbahnen. Embedded Software bietet auf diese Weise immer mehr Möglichkeiten, um die Produktion effizienter zu gestalten.
Komplexität als Herausforderung sehen und meistern
Anhaltende Trends wie mehr Modularität, mehr Unabhängigkeit von der Hardware und mehr Abbildung von Funktionalität in der Software, die den Anteil und die Komplexität des Codes in Produktionsmaschinen erhöhen, sind eine Herausforderung für klassische Maschinenbauer. In der Regel ist der Maschinenbau es gewohnt, mit aufwendigen Workflows und Toolchains für mechanische Konstruktionen zu arbeiten. Wenn es jedoch um Software geht, verlassen sich Maschinenbauer oft auf traditionelle Methoden für das Programmieren und Testen und nutzen Verfahren wie Modellbildung, Simulation, automatisches Testen oder Codegenerierung noch deutlich seltener als ihre Kollegen aus der Luftfahrt oder der Automobilindustrie.
Während es für Maschinenbauingenieure selbstverständlich ist, ein CAD-Tool anzuwenden und Simulationen durchzuführen, bevor sie die mechanische Struktur der Maschine bauen, ist diese Selbstverständlichkeit im Bereich der Software noch nicht vorhanden. Der Grossteil der Software wird noch immer manuell programmiert und erst dann umfangreich getestet, wenn die Maschine schon bereitsteht.
Es braucht mechanisches, elektrisches und Softwareingenieurswesen
Um jedoch den Anforderungen der neuesten Systeme gewachsen zu sein, ist ein anderer, besser integrierter Ansatz nötig. In der Smart Industry werden Ingenieure aus allen drei mechatronischen Fachrichtungen gebraucht – mechanisches, elektrisches und Softwareingenieurswesen. Erst wenn diese drei Disziplinen ineinandergreifen, finden sie neue Wege, um das Design, das Testen und die Verifikation von Maschinensoftware so zu entwickeln, dass neue Stufen von Funktionalität und Qualität erreicht werden können.
Auch wenn Maschinenbauer heute meist keine Experten für Software Engineering sind, können sie dennoch mit Tools für Model-Based-Design wie MATLAB und Simulink die Produktivität und Zuverlässigkeit ihrer Systeme steigern. Diese Programme erleichtern das modulare Entwickeln und Testen von Automatisierungskomponenten und die automatische Codegenerierung, die mit einem Klick Algorithmen für spezifische Hardware-Plattformen implementiert.
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