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
Projektgruppe "Production Lifecycle Information Management" untersucht anhand von Prozessen in den Unternehmen und Demonstratoren reale Business Cases. Auf diese Weise kann aus unterschiedlichen Workflows ein übergreifendes Bild von realen und zusätzlich benötigten Informationen herausgearbeitet werden. Die Projektgruppe untersucht dabei auch die Verwendung von Standards wie STEP, JT, Automation ML und OPC UA sowie gegebenenfalls von proprietären Datenformaten.
Die aufbereitete Darstellung der Use Cases und Ziele der Projektgruppe wurden Anfang 2019 in dem prostep ivip Whitepaper „Production Lifecycle Information Management“ veröffentlicht und auf dem Symposium vorgestellt. Der Anwendungsfall der dynamischen Kapazitätsplanung und Einflussanalyse wurde im Anwendungsunternehmen ausdetailliert, validiert und eine erste Test Suite für zukünftige Schnittstellen erarbeitet. Der Anwendungsfall einer durchgängigen virtuellen Inbetriebnahme bei automatisierten Fertigungseinrichtungen wurde im Interview aufgenommen und hinsichtlich der verwendeten Informationsobjekte analysiert. Diese beiden Anwendungsfälle mit den erfassten Prozessschritten und Informationsobjekten stellen einen ersten Schritt in die Spezifikation eines Informations-Layers dar.
Die weitere Erfassung der benötigten Informationsobjekte mit Referenzen und deren Verwendungen in den Prozessen wird 2020 weiter vorangetrieben. Dies wird auch bei den Anwenderfirmen evaluiert. Parallel wird mit dem Beispielmodell des Mars Rovers ein Referenz-PPR Modell erstellt, um die Nutzung verknüpfter Daten in der Produktionsplanung auch im Datenaustausch mit Partnern zu validieren. Die Ergebnisse sollen dann in einer Publikation veröffentlicht 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
AutomationML e.V.
Fraunhofer IPK
IPS, TU Dortmund
PDTec
PROSTEP AG
VDA
VDMA
ZF Friedrichshafen
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