Lesedauer: 6min
Der Shared Digital Twin des Fraunhofer CCIT
Datentausch ohne Kontrollverlust
Je näher der Wartungsintervall einer Anlage an der realen Verschleißgrenze liegt, umso wirtschaftlicher für den Betreiber. Dafür müsste er den Anlagenbauer kontinuierlich mit Daten versorgen. Am Fraunhofer CCIT entsteht gerade ein Verfahren, bei dem der Betreiber in diesem Szenario die Datenhoheit behält.
Bild: Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST

Das Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies CCIT hat eine IoT-Architektur entwickelt, die die Daten eines solchen Unternehmensprozesses in einen ‚Shared Digital Twin‘ integriert. Diese Daten können auf der Basis von Konnektoren mit anderen Unternehmen geteilt werden, wobei das datengebende Unternehmen die Nutzung der Daten kontrollieren kann. Zur Umsetzung setzt das Fraunhofer CCIT auf zwei wohl definierte Schnittstellen: Die Verwaltungsschale der Plattform Industrie 4.0 und die International Data Spaces, die einen internationalen Standard für den souveränen Austausch von Daten zwischen mehreren Unternehmen in einer Wertschöpfungskette schaffen.

Szenario Instandhaltung

Ein typisches Szenario, in dem ein Datenaustausch zwischen einem Datengeber und einem Datenempfänger von hoher Relevanz ist, ist die Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) von Anlagen: „Der Anlagenbetreiber produziert Informationen zu seiner Anlage, die er dem mit der Wartung beauftragten Anlagenhersteller zur Verfügung stellen möchte“, erklärt Hendrik Haße vom Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST, das die Lösung im Rahmen des Fraunhofer CCIT-Clusters umgesetzt hat. „Wenn die Daten über einen ´Shared Digital Twin´ ausgetauscht werden, können beide Unternehmen den Zwilling mit Daten anreichern. So kann in diesem Beispiel der Anlagenhersteller die vom Anlagenbetreiber eingestellten Nutzungsdaten mit eigenen Daten über die Maschine kombinieren und auf diese Weise passgenauere Wartungsintervalle anbieten.“

Mehr als Simulation

Bei einem digitalen Zwilling geht es um mehr als um ein reines digitales Abbild eines realen Gegenstandes oder Prozesses: Kern des Digital Twins ist die Datenintegration. Die Daten können aus verschiedenen Quellen stammen und unterschiedliche Formate besitzen. Sie werden über den Lebenszyklus eines Unternehmenswerts wie beispielsweise einer Anlage, einem Produkt oder einem Prozess in einem zentralen Repository zur Verfügung gestellt. In ihm können dann verschiedene Analysen mit den Daten durchgeführt werden. Diese können etwa aus dem Bereich des Machine Learnings oder der Predictive Maintenance stammen. Der Shared Digital Twin wurde auf Basis der vom Fraunhofer ISST entwickelten IoT-Architektur Riotana (Realtime IoT Analytics) entworfen. Mit der Architektur können aus den Rohdaten laufender Prozesse (etwa Schwingungen, Temperatur oder Reibung) in Echtzeit Kennzahlen generiert werden. Die Infrastruktur umfasst mobile Sensoren etwa für Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Beschleunigung, die die von ihnen erfassten Daten zur Weiterverarbeitung an ein Backend senden. Das IoT-Backend besteht aus einer skalierbaren Daten-Pipeline zur Aufnahme und Analyse von Sensordatenströmen. Mit dem zugehörigen Editor lassen sich Zuordnungen von Sensormodulen zu Orten oder physischen Objekten sowie die zu erfassenden Sensorinformationen festlegen.

Einsatz etablierter Standards

Als digitaler Zwilling kommt die von der Plattform Industrie 4.0, im Rahmen der RAMI 4.0 Referenzarchitektur definierten Verwaltungsschale zum Einsatz, so dass das Framework und die Schnittstellen des Zwillings einheitlich sind, denn die Verwaltungsschale dient dem Zweck, herstellerübergreifende Interoperabilität zu schaffen. Sie kann für nicht-intelligente und intelligente Produkte eingesetzt werden. Die Verwaltungsschale bindet den Gegenstand in die Kommunikation ein und ist im Netz adressierbar. Auf die Informationen zu dem eindeutig definierbaren Gegenstand kann kontrolliert, sicher und standardisiert zugegriffen werden.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

Autor:
Firma: Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechn
http://www.isst.fraunhofer.de

MARKT – TRENDS – TECHNIK

Weitere Beiträge

Das könnte Sie auch interessieren

Familienzuwachs beim digitalen Zwilling

Der Digital Twin und die virtuelle Inbetriebnahme erhalten in modernen Produktionsumgebungen immer mehr Gewicht. Dass dafür nicht nur Software, sondern auch die richtige Hardware nötig ist, will das Unternehmen Machineering mit der FieldBox 1 unterstreichen. Jetzt wurde diese Hardware-Basis für moderne Simulation in zwei unterschiedlichen Leistungsvarianten vorgestellt.

mehr lesen

Künstliche Intelligenz optimiert Predictive Maintenance

Mit dem Ziel, genauere und schnellere Prognosen in der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) zu erstellen, integriert Endian künstliche Intelligenz (KI) in seine IIoT-Lösung Endian Connect Platform: Über einen Knowledge Graph werden Informationen aus unterschiedlichen Datenbanken zusammengeführt, um möglichst exakte Prognosen über zukünftige Maschinenzustände zu berechnen.

mehr lesen

Datenanalytik für den optimalen Gebäudebetrieb

In jeder Sekunde erzeugen Aktoren, Sensoren, Zähler, Geräte, Anlagen und Systeme der Gebäudetechnik riesige Mengen an Daten. Bisher wurde nur ein kleiner Teil davon für Optimierungen im Gebäudebetrieb genutzt. Mit der zunehmenden Digitalisierung ist es möglich, Gebäude mit Hilfe dieser Daten zum Sprechen zu bringen. Für Betreiber und Facility-Manager ergeben sich damit enorme Optimierungschancen. Voraussetzung ist, dass sie verstehen, was das Gebäude mitzuteilen hat. Hier bieten digitale Services wie technisches Monitoring die notwendige Unterstützung.

mehr lesen
Wartung der Sicherheitsbeleuchtung per App

Wartung der Sicherheitsbeleuchtung per App

Über eine einfach zu bedienende App kann durch das NaveoPro-System von ABB die komplette Sicherheitsbeleuchtungsinstallation eingerichtet, gewartet und gesteuert werden. Der dadurch gewonnene Echtzeit-Überblick über alle Systeme spart Zeit, ermöglicht eine bessere Wartungsplanung und
erhöht die Sicherheit im Gebäude.

mehr lesen

Anlagentransparenz mit IO-Link

Die Steigerung der Anlagenverfügbarkeit bei einer gleichbleibend hohen Qualität der produzierten Produkte ist eine wesentliche Anforderung im Maschinen- und Anlagenbau. Dafür sind Transparenz im Produktionsprozess und die hervorragende Konstruktion der Maschinen essenziell. Die kontinuierliche Messwerterfassung überwacht den Fertigungsprozess genau. Das ermöglicht eine schnelle Reaktion auf Veränderungen, was zu stabilen Fertigungsabläufen und guten Resultaten führt. Sensoren erfassen eine Vielzahl von Messwerten in der Anlage. Für deren Weiterleitung zu den übergeordneten Steuerungssystemen ist IO-Link sehr gut geeignet.

mehr lesen

Elektronik für verteilte KI zur sensorbasierten Prozess- und Zustandskontrolle

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) investiert aktiv in die Entwicklung neuer Elektroniksysteme und fördert dabei Verbundforschungsprojekte, die signifikant zur Umsetzung des Zukunftsprojekts Industrie 4.0 beitragen. Ziel des vom BMBF geförderten Gesamtprojekts KI-Predict ist die Nutzung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) auf unterschiedlichen Ebenen des Produktionsprozesses als Basis für die zustandsbasierte, prädiktive Wartung von Produktionsanlagen und die Überwachung der Produktqualität direkt im Produktionsprozess. An diesem Projekt sind insgesamt sieben Partner beteiligt: unter ihnen das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS mit der Entwicklung eines Sensor-Interface ASICs. Das Besondere daran: Es ist auf Sensoren für Condition-Monitoring und Echtzeit-Prozesskontrolle abgestimmt und ermöglicht eine energieeffiziente Feature-Extraction und Signalverarbeitung direkt am Sensor.

Kaefer übernimmt Wood Group In­dus­tri­al Ser­vices

Mit der Über­nah­me des In­dus­trie­dienst­leis­tungs­ge­schäfts (Wood Group In­dus­tri­al Ser­vices) von der John Wood Group PLC, kann die Kaefer-Grup­pe ihre Markt­po­si­ti­on in Groß­bri­tan­ni­en und Ir­land stärken.

Knowledge Day in Blaubeuren

Auf dem Knowledge Day in Blaubeuren erhalten Teilnehmer unter anderem praxisorientierte Einblicke in die Themen Predictive Maintenance und MES.