Die konsequente Nutzung produkt- und produktionsrelevanter Daten vom Engineering über die Produktionsplanung bis hin zur Produktion und zurück stellt Unternehmen heute vor neue Herausforderungen. Der Einsatz neuer Industrie 4.0-Ansätze verstärkt die Notwendigkeit, Echtzeitdaten aus der Produktion in früheren Prozessen rechtzeitig nutzen zu können.
seit 2017
Zwischen der Produktentwicklung und der Produktion fehlen zumeist Standardschnittstellen für die Vielzahl an eingesetzten Softwarelösungen, um Daten adäquat austauschen zu können. Die Projektgruppe untersucht die multidirektionale Durchgängigkeit des Informationsflusses von der Produktentwicklung, über die Produktionsplanung bis zur Produktion. Dies geschieht anhand von realen Prozessen und Demonstratoren in den Unternehmen sowie Forschungseinrichtungen. Auf diese Weise kann aus unterschiedlichen Abläufen ein übergreifendes Bild der benötigten Informationen herausgearbeitet werden.
Der Fokus lag auf der Erstellung eines interdisziplinären und allgemeingültigen Informationsmodells. Dieses wurde aus einzelnen aufgenommenen Informationsmodellen der Mitglieder entwickelt, modelliert und dokumentiert. Weiterhin wurde das entstandene Modell mit dem generischen ISA 95 Standard geschnitten, um so ein allgemeingültiges Modell zu erhalten. Mittels der entstandenen Abbildungsvorschrift wurde ein AutomationML Modell erzeugt, das alle wesentlichen fachlichen Informationsobjekte der ursprünglichen domänenspezifischen Modelle enthält. Dabei ist eine fachliche Erweiterung des Modells im Rahmen des Produktionskontexts jederzeit möglich.
Zur Verifizierung und Weiterentwicklung der aktuellen Informationsmodelle ist vorgesehen, eine Instanziierung des AML Modells vorzunehmen und reale Unternehmensdaten einzupflegen. Dadurch kann das Modell bestätigt werden, ggf. weitere Details hinzugefügt werden. In einem weiteren Schritt soll untersucht werden, inwieweit bestehende Standards das geforderte Datenmodell unterstützen. Die erzielten Ergebnisse sollen der Öffentlichkeit im Rahmen einer Recommendation zugänglich gemacht werden.
Dr. Nils Macke, ZF Friedrichshafen
Prof. Dr. Jochen Deuse, TU Dortmund
Stefan Just
E-Mail: stefan.just(at)prostep.org
Tel.: +49 6151 9287 475
Audi AG
AutomationML e.V.
Fraunhofer IPK
IPS TU Dortmund
PDTec
PROSTEP AG
VDA
VDMA
ZF Friedrichshafen AG
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