Cyber-Physische Systeme, Internet der Dinge und Digitaler Zwilling: Die zentralen Konzepte für Industrie 4.0

Das Cyber-physische System (CPS), das Internet der Dinge (IoT) und Digitaler Zwilling sind alles zentrale Konzepte in der Industrie 4.0. Diese werden in Diskussionen über Industrie 4.0 und die smarte Fertigung häufig austauschbar verwendet. Jeder dieser Begriffe bezieht sich auf die Darstellung eines Geräts im Cyberspace. Diese Darstellungen sind in der Industrie 4.0 und für die smarte Fertigung von entscheidender Bedeutung, da sie Zugriff auf die Betriebsdaten des dargestellten Geräts in Echtzeit gewähren. Die Verwendung dieser Daten reicht vom Betriebsstatus von Maschinen über die Zusammenstellung wichtiger KPI‘s, wie GAE, MTBF, MTBA, usw. hin zur Big-Data-Analyse und maschinellen Lernanwendungen wie der vorausschauenden Wartung. Aus diesem Grund lohnt es sich einmal zu prüfen, was jeder einzelne Begriff überhaupt bedeutet und wie diese untereinander korrelieren.

Der Begriff „Cyber-Physisches System“ wurde angeblich das erste Mal im Jahre 2006 von Helen Gill von der National Science Foundation (NSF) gebraucht. Der Begriff „Internet der Dinge“ wird im Allgemeinen Kevin Ashton am MIT im Jahr 1999 zugeschrieben, während der Ursprung des Begriffs „Digitaler Zwilling“ auf Michael Grieves im Jahr 2001 an der University of Michigan zurückgeht Der Begriff „Industrielles Internet der Dinge“ ist relativ neu und soll auf die Verwendung von IoT in industriellen Anwendungen im Gegensatz zu Consumer-Anwendungen hinweisen.

Im Allgemeinen wird ein CPS als der Verbund von physischen (mechanischen) Komponenten, Wandlern (Sensoren und Aktoren) und informationstechnischen (IT) Systemen (Netzwerk-/Kommunikationssysteme und Rechen-/Analyse-/ Steuerungssystemen) definiert. Einige dieser Definitionen beinhalten auch den Menschen, wie beispielsweise den Betreiber einer Maschine. Ein CPS ist mit anderen Worten also ein physisches System (entweder nur eine Maschine oder eine Maschine mit einem Arbeiter), welches mit der Cyberwelt verbunden ist. Ein CPS kann ein geschlossenes oder ein offenes System sein; das bedeutet, dass es entweder die realen Parameter des physischen Systems erfassen und steuern kann, oder nur die realen Parameter erfassen und zu Analysezwecken zur Verfügung stellen kann.

IoT oder IIoT ist in der Regel als die Kombination aus einer der folgenden Komponenten definiert: verfolgbare Objekte (z.B. RFID-Tags), Datenobjekte (wie Sensoren), interaktive Objekte (z.B. Aktoren) und smarte Objekte (wie Softwarekomponenten, die auf Sensordaten einwirken, einschließlich Vorverarbeitung, Kontrolle, Analyse usw.).

Ein digitaler Zwilling ist eine digitale Nachbildung eines physischen Gegenstandes. Der Begriff „Digitaler Zwilling“ betont die Verbindung zwischen der physischen und der digitalen Nachbildung und der Daten, die mittels Sensoren generiert wurden. Ein digitaler Zwilling integriert Wandler, künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen, Datenanalyse und Kontextsensitivität. Ein intelligenter Thermostat ist ein gutes Beispiel für Kontextsensitivität. Er erkennt, wer anwesend ist, so dass die Vorlieben der Person für die Umgebungsbedingungen berücksichtigt werden können.

Das CPS-Konzept entwickelte sich hauptsächlich aus der Sicht der Systemtechnik und -steuerung, während das IoT-Konzept vor allem aus der Netzwerk- und IT-Perspektive mit Ursprung im RFID-Kontext entstand. Das Konzept des digitalen Zwillings auf der anderen Seite entstand aus der Perspektive der künstlichen Intelligenz/des maschinellen Lernens. Dennoch können und werden alle diese drei Begriffe untereinander ausgetauscht, da ihre Definitionen sich im Laufe der Zeit immer mehr zu überlappen begannen.

Die IP Agententechnologie Precare von GEM deckt alle drei Definitionen ab. Aus diesem Grund verwendet GEM die Begriffe CPS, IoT/IIoT und Digitaler Zwilling austauschbar. GEM-Agenten erfassen Daten zu Status, Betrieb, Umgebungsbedingungen, Operator-in-the-loop sowie zusätzlichen Aspekten des Betriebs einer Maschine, was in einer mehrdimensionalen digitalen Zwillingsdarstellung einer Maschine resultiert. Die Agenten weisen den Daten eine semantische Bedeutung zu und erstellen eine exakte digitale Nachbildung der sichtbaren/nicht sichtbaren Signalisierungsschnittstelle der Maschine. GEM-Agenten können einer bereits vorhandenen In-the-Loop-Steuerung, wie beispielsweise einer SPS Steuerung, hinzugefügt werden, sie können allerdings auch in die In-the-Loop-Steuerung integriert werden oder die In-the-Loop-Steuerung beinhalten.

Verdeutlichen wir das an dem Beispiel eines Wafer Bestückungsautomaten. Die Maschine nimmt Wafer von einem Tablett auf und legt sie zur weiteren Verwendung auf ein Förderband, welches zu einer anderen Maschine führt. Wenn das Tablett geleert ist, stoppt der Bestückungsautomat und fordert, dass das Tablett wieder aufgefüllt wird. Das leere Tablett wird von einem Fotosensor erfasst und der Bestückmechanismus nimmt die Wafer mit Vakuumbetätigung auf und gibt diese frei. Ein Vakuumsensor erfasst den Vakuumdruck.

Es kommt häufig vor, dass die Signale des Foto- und des Vakuumsensors nur für eine integrierte Steuerung, wie einer SPS-Steuerung, verfügbar sind. Eine digitale Darstellung der Maschine müsste den Zugriff auf dieses Signale beinhalten. Die Agent Hardware Precare von GEM erfasst Spannungsänderungen auf den Signalleitungen des Foto- und Vakuumsensors. Der GEM Softwareagent Precare zählt die Änderungen auf den Signalleitungen des Vakuumsensors, um die Anzahl der aufgenommenen und abgelegten Wafer zu zählen.

Gleichzeitig überwacht der Agent die Signalleitung des Fotosensors und meldet, wenn das Tablett leer ist. Der Agent übermittelt das Ereignis „Tablett ist leer“ mit einem Zeitstempel in die Cloud (privat, öffentlich oder hybrid) und kann von dort aus in Echtzeit gemeldet und zur Berechnung von MTBA (mean-time-between-assistance) verwendet werden. Zusätzlich zählt der GEM Agent die Anzahl der aufgenommenen und abgelegten Wafer, sowie die Start- und Endzeit, indem er die Spannungsänderungen der Signalleitung des Vakuumsensors überwacht. Der Agent überträgt diese Daten an das MES FactoryLogix, welches die Kontextualisierung der Daten mit anderen Daten aus verwandten Prozessen bereitstellt, um detailliertere Ergebnisse und KPI‘s, wie die GAE, zu liefern. Die Agenten werden in der Regel innerhalb von 24 Stunden installiert und das Datenstreaming in Echtzeit gestartet. Die Maschine muss dazu weder gestoppt noch heruntergefahren werden.

Die Agententechnologie IP von GEM ist anwendungsunabhängig und kann in jeder beliebigen Industrie- oder Verbraucheranwendung eingesetzt werden. Zusätzlich verfügt GEM über marktführende Kenntnisse in Bezug auf die smarte Fertigung, wobei der Fokus hier auf der Halbleiter- und Elektronikfertigung liegt.

Die GEM Precare Middleware verbindet GEM Precare Agenten nahtlos mit der MES Plattform FactoryLogix von Aegis. Fertigungshersteller erhalten so quasi über Nacht ein Upgrade auf die intelligente Fertigung, ohne dass die Fabriken dazu mit kostspieligen neuen Geräten ausgestattet werden müssten. Die Kombination aus den Lösungen GEM Precare und FactoryLogix von Aegis bietet Fertigungsherstellern neben den umfangreichen MES-Funktionen von FactoryLogix zusätzlich vorausschauende Wartung, MTBF, MTBA, GAE, Verfügbarkeit, Leistung und Qualität.