Next-Gen Automation: Erforschung von Ansätzen und Paradigmen der SPS-Abstraktion

Bildquelle: Apache PLC4X

Ausganssituation

Ein wesentliches Ziel von Industrie 4.0 ist es, die Wandlungsfähigkeit und Flexibilität von Produktionsprozesse zu erhöhen und den Mehraufwand für individualisierte Produkte zu reduzieren. Derzeit wird die Automatisierung mit Hilfe der sogenannten Automatisierungspyramide umgesetzt, welche aus separaten Schichten mit festgelegten Interaktionspunkten bestehen. Während eine SPS die spezifischen Schritte in vorgegebenen zyklischen Prozessprogrammen ausführt, realisiert die Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) die verteilte Steuerung von mehreren SPSen. Das entstehende System resultiert in starren, hierarchischen Strukturen und aufwendigen Integrationszyklen.

Industrie 4.0 propagiert stattdessen eine Peer-to-Peer-Kommunikation, um eine Device-to-Device-Kommunikation zu ermöglichen. Durch die Einführung einer Service-orientierten Architektur (SoA) zielt Industrie 4.0 darauf ab, den beschriebenen Integrationsaufwand drastisch zu reduzieren. Eine wesentliche Anforderung hierfür ist die Integration der SPS in die SoA.

Aufgabenstellung

Ziel dieser Arbeit ist die Abstrahierung einer SPS mittels Open-Source-Technologien wie Apache PLC4X sowie deren Integration in eine bestehende Service-orientierte Architektur. Im Rahmen dessen leiten sich verschiedene Aufgabenstellungen ab, die die Entwicklung einer SoA adressieren. Eine mögliche Aufgabenstellung wäre:

  • Fachliche Einarbeitung in die Grundlagen der Automatisierungstechnik, Industrie 4.0 und Service-orientierte Architekturen
  • Technische Einarbeitung in die Open-Source-Technologie Apache PLC4X
  • Konzeptualisierung und Implementierung einer SoA mittels bestehender Code-Basis an einer Produktionsanlage des Lehrstuhls
  • Evaluation, Diskussion und Dokumentation der Arbeit

Hinweise zur Bewerbung

  • Interesse an Maschinellem Lernen im industriellen Umfeld
  • Hohe Motivation und Auffassungsgabe sowie strukturierte Arbeitsweise
  • IT-Affinität und Erfahrung in der Python-Programmierung wünschenswert
  • Bewerbungen mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht bitte per E-Mail an tobias.reichenstein@faps.fau.de und tim.raffin@faps.fau.de

Kategorien:

Forschungsbereich:

Automatisierungstechnik

Art der Arbeit:

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Projektarbeit

Studiengang:

Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen

Technologiefeld:

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, Software Engineering und Deployment, Innovatives Qualitätsmanagement

Kontakt:

Tobias Reichenstein, M. Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Koordinator Technologiefeld "Qualität und Management"

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)


Tim Raffin, M.Sc.

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS)