Verteilte Messtechnik, Datenerfassung und intelligente

Verteilte Messtechnik, Datenerfassung und intelligente
Datenanalyse in der Smart Factory
Dr.-Ing. Holger Flatt
Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation (IOSB-INA)
Langenbruch 6, 32657 Lemgo
Karlsruhe
© Fraunhofer IOSB-INA
Ettlingen
Ilmenau
Lemgo
Gliederung
„ Einleitung
„ Messtechniklösungen für industrielle Automation
„ Grundlagen moderner Datenerfassung
„ Intelligente Datenanalyse
„ Zusammenfassung
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Einleitung
Eine Smart Factory ist …
ein intelligentes sozio-technisches Produktionssystem bestehend aus ….
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Messtechnik und Sensorik in der Smart Factory
„ Basis intelligenter Funktionen und Assistenzsysteme in der Smart Factory
„ Anforderungen:
Raue
Umgebungen
Zuverlässig
Verteilte
Sensorik
Einfache
Integration
Flexibel
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Grundlagen Rechnergestützter Messtechnik
„ Automatisierte Erfassung, Verarbeitung und Auswertung von Messwerten
Digitalrechner
Messgrößen
Messgerät
ADC
IF
analog
Prozess
digital
digital
Messgerät
IF
„ Exemplarische Schnittstellen
Schnittstellenkarte
„ RS232, USB, IEC
„ Nachteilig bezüglich Anzahl Messobjekte, Entfernungen und Bandbreite
„ Stand der Technik: Einsatz von Feldbustechnologien zur Kommunikation
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Industrielle Kommunikation
PROFINET
Ethernet/IP
EtherCAT
Powerlink
….
InterBus Safety
InterBus
Profisafe
Profibus
DeviceNet Safety
…..
Devicenet
…..
1G
Fieldbus
1987
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2G
RTE
1.5G
Safety Fieldbus
Switched Ethernet
Custom Fieldbus (Industrie 4.0 ready)
1999
2000+
2010+
3G
Realtime
Wireless
Beispiel einer Produktionsanlage
Lemgoer Modellfabrik
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Typischer Aufbau einer Produktionszelle
Controller Device
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Device
Device
Device
Device
Device
Device
Ein Bus für alle Anwendungen (PROFINET)
„ Trends in der Automation
„ Von zentralisierten Kontrollsystemen hin zu eigenständigen Sub-Zellen
„ Einsatz von Ethernet in allen Ebenen der Automation
„ Erhöhter Einsatz von offenen IT-Standardprotokollen in der
Automatisierung
„ Zusammenrücken von IT-Welt und Automatisierungstechnik
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Real-Time Klassen
Standard
Performance
1
Besteffort
2
Realtime
TCP/UDP
IP
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Besteffort
3
Realtime
Besteffort
Realtime
TCP/UDP
TCP/UDP
IP
IP
Priority
Scheduling
ETH MAC
ETH MAC
ETH MAC
z.B. Modbus/IDA,
Ethernet/IP,FF HSE
z.B. PROFINET RT
z.B. PROFINET IRT
Powerlink,EtherCAT
PROFINET IRT Time Division Multiple Access
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Beispiel: Single PROFINET Chip TPS-1 (1/2)
Aktuelle
Speicher
PROFINETUmsetzungen:
Energieversorgung
Kommunikations-Chip
2 x PHY-Chip
Addons
Nachteil: Viele Hardware-Komponenten für Board-Integration erforderlich
ƒ
TPS-1:
ƒ kleinster, Energie-effizientester Real-Time-Ethernet-Chip, 15mm x 15mm
ƒ Integrierte CPU, Speicher, 2 Ports incl. Ethernet-PHYs: Single Chip
ƒ PROFINET Conformance Classes A, B und C
ƒ Real-Time-Datenverarbeitung in Hardware
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Beispiel: Single PROFINET Chip TPS-1 (2/2)
Block-Diagramm
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Realisierung
Bedeutung von Zeit für technische Systeme (1/3)
„ Bedeutung von Zeit: Abläufe koordinieren
Organisatorische Verwendung:
Technische Verwendung:
ƒ Vortragsbeginn,
ƒ Datenbankenkonsistenz,
ƒ Arbeit,
ƒ Prozesssteuerung,
ƒ Termine,
ƒ Antriebssteuerung,
ƒ Verkehr
ƒ Energienetzsteuerung,
ƒ Kommunikationssteuerung
9 Absolute Tageszeit
9 Genauigkeitsanforderung ~1 Sekunde
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9 Herstellen von Kausalität
9 Häufig relative
Zeitsynchronisation ausreichend
9 Genauigkeitsanforderung bis
1 ns und weniger
Bedeutung von Zeit für technische Systeme (2/3)
„ Bewegungssynchronisation –
Motion Control
„ Elektronischen Königswelle in
Druckmaschinen
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Bedeutung von Zeit für technische Systeme (3/3)
„ Gemeinsames Zeitverständnis als Voraussetzung für vielfältige (verteilte)
Anwendungen
„ Differierende Anforderungen je nach Anwendung:
„ Genauigkeit ..1ps..1ns…1μs…1ms..
„ Verfügbarkeit
„ Sicherheit
„ Einsatzgebiet .. Indoor ...Outdoor...mobil..
„ Übertragungsweg … Netz ... drahtlos
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Zeitmessung
„ Wie kann Zeit gemessen werden?
Uhr:
1.) reproduzierbare Zeitreferenz
2.) Zählen von periodischen Zeitreferenzen
„ Z.B elektronisch via Schwingkreis oder Quarzoszillator
„ Randbedingungen
ƒ Geringfügig differierende Geschwindigkeit (Frequenz) zwischen Uhren
ƒ Wiederkehrende Abstimmung von Uhren mit Referenz
ƒ Zeitabgleiches einer Uhr auf eine (Referenz-) Uhr = Synchronisation
ƒ Frequenzabgleich = Synthonisation
ƒ Wie läuft eine Synchronisation ab?
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Synchronisationsablauf
Zeitstempel Uhrzeit Kirchturmuhr
Zeitstempel veraltet
Lichtgeschwindigkeit c = 299792458 m/s
Informationslaufzeit 100 m ≈ 0,33 µs
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Zeitsynchronisationsverfahren- und Protokolle
„ Signallaufzeit ist für die Zeitsynchronisation von höchster Bedeutung
„ Für hochgenaue Synchronisation ist Technik in Form von
Zeitsynchronisationsprotokollen notwendig
„ Exemplarische Verfahren und Protokolle
„ DCF77
„ GPS
„ NTP
„ IEEE 1588 (PTP)
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Besondere Relevanz für
Automatisierungsnetze
IEEE 1588-Uhrzeitsynchronization (1/2)
„ IEEE 1588: „Standard for A Precision Clock
Synchronization Protocol for Networked
Measurement and Control Systems“
„ Synchronisations-Jitter in Bereich weniger ns
GPS
„ Synchronisations-Genauigkeit in einer Linie mit bis
zu 100 Devices: < 1μs
IEEE 1588
Ethernet
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IEEE 1588-Uhrzeitsynchronization (2/2)
„ Übertagung von Zeitstempeln von Master Clock zu Slave Clocks
„ Messung der Übertragungszeiten zur Korrektur der Zeitstempel
„ Sub-μs-Genauigkeit häufig für Automatisierungsnetze erforderlich
(A)
Master
Clock
(B)
Transparent Clock
tM,0
tS,0
tM,1
tS,1
Sy
nc
tS,2
tM,3
tS,3
(A)→(B)
(B)
in → out
tPDelay,AB Peer Delay Measurement
tBridge,B
tM,2
Master Time tM
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(C)
Slave
Clock
(B)→(C)
Slave Time tS
Bridge Delay Measurement
tPDelay,BC Peer Delay Measurement
Heutige Datenerfassung
„ Zugriff auf das Prozessabbild über SPS
SPS
„ Classic OPC
SCADA & History
„ OPC Unified Architecture
„ IEC 61131-3 IP Function Blocks
„ SQL
„ TCP, UDP, ...
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TCP/IP
Heutige Datenerfassung
„ Nachteile dieser Lösung
„ (i) Proprietärer Datenzugriff
„ (ii) Erreichbare Zeitstempelgenauigkeit
„ (iii) Heterogene und verteilte Automationssysteme
„ Synchronisation
SPS
SCADA & History
TCP/IP
Nachteil (i) Proprietärer Datenzugriff
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Heutige Datenerfassung
„ Nachteil (ii): Genauigkeit der Zeitstempel
tTransfer
tprocess
tcycle
„ Beeinflussung der Messungen
tprocess
i
L
N
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„ Unberücksichtigte
Verzögerungen
„ Ursprung der Zeitstempel
Heutige Datenerfassung
„ Nachteil (iii): Heterogene und verteilte Automatisierungssysteme
„ Genauigkeit beeinflusst durch unsynchronisierte Uhren
Δt
z. B. PROFINET
z. B. EtherCAT
i
i
L
N
L
N
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Zeitsynchronisierte Datenerfassung
(i) OPC UA Server
(ii)
Datalogger
(iii) IEEE 1588
(ii)
Datalogger
Network
IO
IO
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IO
Network
IO
IO
IO
IO
IO
Intelligente Assistenzsysteme
„ Automatisierungssysteme, die selbständiger agieren als die Systeme von
heute um den Menschen zu entlasten
„ Bestandteil von Smart Factories
„ Grundlagen
„ Verteilte Datenerfassung
„ Intelligente Datenanalyse
„ Anwendungen z. B.:
„ Selbstdiagnose
„ Selbstoptimierung
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Beispiel Selbstdiagnose
Beitrag zur Effizienzsteigerung der Smart Factory
„ Adaptive Diagnose durch Lernen
von Prozessmodellen
„ Frühzeitige Erkennung von
Anomalien
„ Verschleiß
„ hoher Energieverbrauch
„ Online-Vergleich Modell vs.
Anlagenzustand
„ Methodenbaukasten proKNOWS
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Beispiel Selbstoptimierung
Beitrag zur Ressourceneffizienz der Smart Factory (1/3)
Start und Ziel
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Beispiel Selbstoptimierung
Beitrag zur Ressourceneffizienz der Smart Factory (2/3)
Vorgefundene
Ablaufsteuerung
Optimierte Ablaufsteuerung
ƒ Antriebe gleichzeitig einschalten
ƒ Synchronisierte
Bewegungsabläufe
Start
5 links
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4 links
3 und 4
hoch
3 links
3 und 4
hoch
1 links
1
rechts
3 rechts
3 und 4
herunter
4 rechts
3 und 4
herunter
5
rechts
Ziel
Beispiel Selbstoptimierung
Beitrag zur Ressourceneffizienz der Smart Factory (3/3)
Ergebnis: Optimierte Fahrt zu Referenzfahrt
¾ 14 % weniger Energie
¾ 1,81s weniger Zeit
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Beispiel Selbstoptimierung
Umsetzung (1/2)
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Beispiel Selbstoptimierung
Umsetzung (2/2)
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Zusammenfassung
„ Messtechnik und Sensorik als Grundlage von Smart Factories
„ Ethernet-basierte Feldbusse zur Kommunikation Stand der Technik
„ Anwendungsbeispiel PROFINET
„ Hochgenaue Uhrzeitsynchronisation für verteilte Systeme
„ IEEE 1588 Protokoll für Ethernet-basierte Netze
„ Synchronisiere Datenerfassung Voraussetzungen für intelligente
Anwendungen in der Smart Factory
„ Anwendungsbeispiele Selbstdiagnose und Selbstoptimierung
„ Basierend auf Datenerfassung und maschinellem Lernen
Technologiedemonstration in SmartFactoryOWL
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Dr. Holger Flatt
Fraunhofer-Anwendungszentrum
Industrial Automation (IOSB-INA)
Langenbruch 6, D-32657 Lemgo
Tel.: +49 5261/94290-31
Fax: +49 5261/94290-90
email: [email protected]
www.iosb-ina.fraunhofer.de
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