industrie 40 symposium an der rfh köln 7.7.2016
TRANSCRIPT
Industrie 4.0 Software-Lsungen im
Maschinen- und Anlagenbau
Symposium Industrie 4.0 konkret
an der Rheinische Fachhochschule Kln
Industrie 4.0 fr KMU mit
Open Source Technologien
Ausgangssituation
Randbedingungen in allen Projekten:
Keine Lizenzkosten, ausschlieliche Verwendung von Open Source Technologien.
Geringe Kosten durch Hardware (es handelte sich u.a. um
Prototypen, die auf Technologiemessen
ausgewhlten Kunden gezeigt wurden).
Weitestgehende Nutzung eines standardisierten
Technologiestacks
Steuerung mittels mobile Endgerte
Integration mobiler Endgerte: Steuerung
Lokalisierung basierend auf RSSI
Bluetooth
Beacon
Java EE
Integrationsbus
Integration mobiler Endgerte: Steuerung
Ablsung kostenintensiver Touch-Panels beim Endkunden
(~ 100 Panels, mgl. Reduktion um ca. 80%)
Arbeitserleichterung bei Einrichtung und Wartung der Produktionsstrecke
OPC DA bzw. proprietre Eigenentwicklung des
Kunden zur Maschinenkommunikation
Im Fall OPC DA utgard / eclipseSCADA Clients
berwachung mittels mobiler Endgerte
Integration mobiler Endgerte: berwachung
(LeanVISU)
Java EE
Integrationsbus
OPC
Factory Publication
Pattern
(IBM)
Speicherung von Sensor Daten
Data Acquisition
Java EE Integrationsbus
Amazon EC2
lokal
LAN
Cloud
OPC
MQTT
Auswertung der Daten hinsichtlich:
MES KPIs wie im VDMA Einheitsblatt 66412 beschrieben:
Verfgbarkeit, Effektivitt
Produktqualitt insbes. in Verbindung mit Tracking & Tracing
(Predictive) Maintenance:
berwachung der Maschinenzustnde und belastungs-
abhngiger Wartungsintervalle
Verarbeitung komplexer Ereignisse
Mustererkennung in den Daten zwecks Voraussage
von Strungen und Defekten
(aber: die Programmierung der Daten zu
mathematischen Modellen ist harte Arbeit)
Cassandra:
Ursprngich von Facebook entwickelt, Mischung aus einem Key-Value-Store und einer spaltenorientierten Datenbank
Bis zu 2 Mrd. Spalten pro Zeile
In Java geschrieben
auf hohe Schreib- und Lesedurchstze optimiert(Schreibvorgnge asynchron erfolgen, d. h. die Daten werden erst im RAM gehalten und dann gebndelt auf die Festplatte geschrieben)
untersttzt die Partitionierung der Datenbank, wobei die Rechner auch an verschiedenen Orten (Rechenzentren) stehen knnen.
beherrscht die Datenbank Replikation, automatische Erkennung von ausgefallenen Rechnern im Datenbankverbund
Gemeinschaftsprojekt:
Industrie 4.0 in a box
Ein Gemeinschaftsprojekt
Kompetenzen und Fachkrfte
Interdisziplinr angelegter Skillset mit steigender NachfrageAnwender von Maschinen, Steuerungen und Software-Lsungen, die Industrie 4.0-Anforderungen entsprechen,
Hersteller von Maschinen,
Steuerungen bzw.
Software-Lsungen
Software-Hersteller
Consulting Unternehmen
AutomatisierungInformatikBWLWi.-Info.
Wi.-Ing.
Wi.-Info.
Ind. 4.0
Kompetenzen und Fachkrfte
Von 900 befragten Unternehmen aus dem Raum D-A-CH sehen ...48 % den europischen Arbeitsmarkt als nur bedingt oder nicht vorbereitet auf Industrie 4.0 und
45 % keine ausreichende Anzahl Fachkrfte, die neben IT-Expertise auch notwendiges Know-how aus den Bereichen Logistik und Fertigung fr Industrie 4.0 mitbringen.
Modell fr Industrie 4.0
Use Cases:
Modell
Erfassung
Speicherung
Steuerung
Visualisierung
Integration
Video
Das Modell
MQTT
Java EE M2M Framework
OPC
Factory Publication
Pattern
(IBM)
Siematic S7
Raspberry Pi +
NFC Reader
Taktstrasse
Integrationstack
Entwickelt in Projekten und in Zusammenarbeit
mit der RFH
Modular und flexibel konfigurierbar
Basierend auf:
IPO Pattern, Chain-of-Responsibility und Template
Method Pattern sowie G. Hophe: EAI Pattern
Java EE; insbes.: CDI / Spring DI, AOP,
Frei downloadbar, wird um grafischen Editor fr Routen erweitert
Integrationstack
Durchgngiger didaktischer Ansatz
Das Modell ist preiswert (Transportcase, Software und Laptop)
Das Modell ist portabel
Mittels des Modells knnen alle relevanten Technologien erarbeitet, dargestellt und gelehrt werden:Industrie 4.0 berblick (u.a. Referenzarchitekturen) inkl. Beispielen (CPS, Visualisierung, Speicherung, Auswertung)
SPS-Programmierung fr Siemens S7
OPC/DA oder OPC/UA Integration
Java- und Java EE- basierender
Integration
Visualisierung von Produktionsdaten
Speicherung und Auswertung von
Sensordaten (Machine Learning)
Besten Dank fr Ihre Aufmerksamkeit
(Weitere)
Referenzprojekte
MES System for Automotive Supplier
Architectural lead on ISA 95 compliant MES System realized with
Java EE The existing solution came to an end in
terms of maintainability and technologies.
The customer asked for a modern solution catering all needs.
Training internal teams
Defining the a new architecture
Implementation lead
Staffing of development teams
Implemented for:Honda / Ohio
Volkswagen / Wolfsburg
Ford / China, Thailand, Turkey and India
Consulting/ DevelopmentTraining / CoachingResearch / Academia
Date:
Technologies:
Remarks:
Contact:Matthias Bohnen, Thomas Barth, Steffen Rumpf
MES System for Film-stretching industry
Architectural lead on ISA 95 compliant MES System realized with Java EE and Big Data The existing solution was build by different vendors and not according to modern requirements. The new solution should be re-build based upon standards like ISA 95 and latest technologies.
Training of internal teams
Defining the a new architecture
Implementation lead of
distributed teams in
Germany and Romania
Staffing of development
teams
Consulting/ DevelopmentTraining / CoachingResearch / Academia
Date:
Technologies:
Remarks:
Contact:Matthias Bohnen, Thomas Barth, Steffen Rumpf
Software Architecture: Review
Architectural review of the application related to planning the
production of
the powertrain components of a car manufacturer in Germany The
existing solution was older than 16 years, maintenance and
improvement were almost impossible due to technical debts.
Evaluating the existing architecture
Identification of problematic hot spots
Defining an optimization strategy
Developing the new reference architecture
Consulting/ DevelopmentTraining / CoachingResearch / Academia
Date:
Technologies:
Remarks:
Contact:Matthias Bohnen, Thomas Barth, Steffen Rumpf
eConvey: Operating and supervising conveyors
Implementing a new, mobile solution for operating and supervising conveyors in the automotive sector (mass production)The existing solution was operated by 250+ touch screens, the mobile solution was developed to replace several of these.
Based upon direct OPC interaction the
solution allows:
to operate the conveyors
(< 5 ms latency),
to localize the operator (Bluetooth LE),
to vizualize the current state of the conveyor(s) by means of a VISU
to retrieve additional information
by QR-Codes
Consulting/ DevelopmentTraining / CoachingResearch / Academia
Date:
Technologies:
Remarks:
Contact:Matthias Bohnen, Thomas Barth, Steffen Rumpf
Master Thesis: Industry 4.0, CEP and Big Data
Joint Master Thesis in the field of Complex Event Processing and Big Data Storages in production lines within the automotive industries The master thesis of Steffen Templin was done in collaboration of Drr Systems, University of Siegen and Brockhaus Group.
Real-time analysis of complex events from several streams / sensors in production processes
Storing large amounts of sensor data in NoSQL datastores
Prototypical implementation using OpenSource technologies (WSO2 CEP / ESB, MongoDB)
Consulting/ DevelopmentTraining / CoachingResearch / Academia
Date:
Technologies:
Remarks:
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Who am I?
Dipl.-Kfm. Matthias Bohnen
Geschftsfhrender Gesellschafter Brockhaus GmbH,
Heidelberg und Brockhaus Consulting GmbH, Wiesbaden
Software Architekt und/oder Entwicklungsleiter bei
versch. MES Projekten im Maschinenbau
Software Architekt und Mitglied des Industrie 4.0
Innovationsteams der cellent AG
Lehrbeauftragter im Software Engineering an versch.
Hochschulen
(auch der Rheinischen Fachhochschule Kln )
Contact information:
Brockhaus Consulting GmbH
Gustav Stresemann Ring 1
D - 65189 WiesbadenGermany
Fon: +49-611-97774-332Fax: +49-611-97774-432
Web: www.brockhaus-gruppe.de Mail: [email protected]
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- Brockhaus Gruppe 2016 -
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