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Wie Semantik die Automobilindustrie intelligenter macht

12.05.2017

Siemens-Forscher aus China haben ein System entwickelt, das - basierend auf einem semantischen Modell - automatisch Dokumentations- und Konfigurationsdateien erstellt. Getestet wird es derzeit bei einem großen chinesischen Anbieter von Fertigungsstraßen für die Automobilindustrie. Mithilfe der Siemens-Lösung sollen dort die Entwicklungszeiten deutlich verkürzt werden und Cloud-basierte Datenanalyselösungen schneller zur Verfügung stehen.

Kryptische Parameter, die es in zahllosen Konfigurationsdateien zu bearbeiten gilt, Adress- und Variablendefinitionen, die zwischen Excel-Dateien, Zeichnungen und Engineering-Tools hin- und herkopiert werden müssen: Das ist bislang der mühsame Weg, auf dem Ingenieure wichtige Daten aus der Fertigung in die Cloud befördern. Ein erfahrener Experte kann mehrere Wochen benötigen, um das zu bewerkstelligen. Er muss eine Systemstruktur erstellen, Sensoren auf I/O-Ports abbilden, ein Kommunikationsnetzwerk aufbauen, Hardware- und Softwarekomponenten konfigurieren und die Zuordnung von Variablennamen zu einzelnen mechanischen Komponenten einer Fertigungsstraße dokumentieren. Anders bei Siemens Corporate Technology (CT) in China: Hier arbeiten Experten daran, alle notwendigen Konfigurations- und Dokumentationsdateien automatisch aus einem semantischen Modell zu generieren und einzusetzen. Und mehr noch: Sie wollen damit das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) in die Reichweite lokaler kleiner und mittlerer Unternehmen bringen.

Dr. Yuan Yong leitet bei Siemens China eine Gruppe von Wissenschaftlern und Ingenieuren, die diese semantische Technologie nutzen, um Daten mit Bedeutungskontext zu ergänzen und den Einsatz von Datenerfassungssystemen für die Cloud-basierte Zustandsüberwachung aus der Ferne zu vereinfachen.

Cloud-basierte Fernwartung

Ein Pilotprojekt mit Miracle Automation Engineering, einem führenden Hersteller von Fertigungsstraßen für die Automobilindustrie, liefert jetzt wertvolle Testergebnisse für diese Technologie. Der Stammsitz von Miracle ist in Wuxi, einer Großstadt in der Nähe von Schanghai. In den vergangenen Jahren hat Miracle an mehreren Standorten in China Fertigungsstraßen für die Automobilindustrie installiert, die das Unternehmen auch wartet. Daher hat Miracle großes Interesse daran, den Status seiner kritischen Komponenten aus der Ferne überwachen zu können. Verschlissene oder erodierte Teile können so identifiziert und ausgetauscht werden, noch bevor sie ausfallen und Produktionsverluste verursachen.

Die CT-Forscher leisten einen wichtigen Beitrag dazu, dass Miracle seinen Kunden einen besseren Service bieten kann.

Und hier kommt die Entwicklung von Siemens CT ins Spiel: Die Cloud-basierten Lösungen der CT-Forscher können diese Anforderungen an Fernüberwachung und Datenanalyse erfüllen und dazu beitragen, dass Miracle seinen Kunden einen besseren Service bietet. In Zusammenarbeit mit der Siemens-Division Digital Factory untersuchen Yuan und sein Team, wie man wichtige Daten effizient, konsequent und benutzerfreundlich in die Cloud bringen kann. "Die größte Herausforderung des Miracle-Projekts liegt im Entwicklungsaufwand für den Einsatz und die Konfiguration eines geeigneten Datenerfassungssystems auf Basis vorhandener Hardware- und Softwarekomponenten", sagt Yuan.

Einfache Handhabung

Doch wie kommen die Daten möglichst schnell und einfach in die Cloud, um diese dann sinnvoll für die Fernwartung nutzen zu können? Semantische Technologie - also die Verwaltung von Daten zusammen mit einer standardisierten Beschreibung ihres Bedeutungskontextes - ist laut Yuan hier der Schlüssel zum Erfolg. Damit lässt sich seinen Angaben zufolge die Entwicklungszeit verkürzen, die notwendig ist, um diese Herausforderung zu bewältigen. Wo erfahrene und eigens geschulte Ingenieure bislang Wochen zu tun hatten, ermöglicht ein von seinem Team entwickeltes Modellierungs-Tool es selbst unerfahrenen Mitarbeitern, bequem eine einzelne logische Beschreibung - das semantische Modell - einer Fertigungsstraße und ihrer Datenerfassungspunkte zu erfassen. Einmal in der Cloud, können die Daten dank des semantischen Modells auch gezielter weiterverwendet werden. Je nach Kontext stehen die spezifischen Daten zur Verfügung und lassen Rückschlüsse auf die Ursache von Defekten komplexer Natur zu.

Die Anwendbarkeit des Modellierungs-Tools wird zurzeit durch einen großen Automobilhersteller in China untersucht, der kürzlich eine Miracle-Fertigungsstraße installiert hat. Yuan und sein Team sind überzeugt, dass ihre Arbeit die Entwicklungszeit deutlich verkürzen und Miracle helfen wird, sein Servicegeschäft auszubauen.

Von Yuan Yong und Matthias Lampe

Quelle: Siemens Pictures of the Future-Newsletter

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