Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Beitrag drucken

GAIA-X Projekt smartMA-X

Die Produktion aufteilen

Die  Technologie-Initiative SmartFactory-KL arbeitet an der Realisierung eines Shared Production-Ansatzes und bildet so die theoretische Grundlage für das europäische Infrastrukturprojekt  GAIA-X.

Keran Sivalingam, Projektleiter von smartMA-X (Bild: Technologie-Initiative SmartFactoryKL e.V.)

Keran Sivalingam, Projektleiter von smartMA-X (Bild: Technologie-Initiative SmartFactoryKL e.V.)

Die SmartFactory Kaiserslautern entwirft seit Jahren Visionen für die Produktion der Zukunft. Auf Industrie 4.0 im Jahr 2011 folgte 2019 das Update Production Level 4 (PL4), das durch seine modularen Grundprinzipien die theoretische Grundlage für GAIA-X bilden wird. Die Vision von PL4 ist eine resiliente Produktion, bei der GAIA-X eine wichtige Rolle spielt. Mit GAIA-X soll zukünftig eine europäische Dateninfrastruktur zu Verfügung stehen, um u.a. eine Shared Production zu realisieren. Dabei ist die Grundidee, dass Fertigungsfähigkeiten (Skills) angeboten werden, die europaweit frei auf dem Markt zur Verfügung stehen und genutzt werden können: Production-as-a-Service.

„Wir wissen, dass Maschinen aus verschiedenen Gründen oft nicht arbeiten. Manche Maschinen sind sogar nur wenige Tage im Monat in Betrieb, vor allem bei Mittelständlern. Da setzen wir an“, erklärt Prof. Martin Ruskowski, Vorstandsvorsitzender der SmartFactory Kaiserslautern. „Es wäre viel sinnvoller, wenn eine stillstehende Maschine von jemand anderem genutzt werden könnte. Diese ‚Fremdnutzer‘ zahlen dann für den Gebrauch. So haben Maschinenbesitzer und ‘Fremdnutzer‘ etwas davon.“

Geteilte Produktion

GAIA-X greift den Gedanken der ‘geteilten Produktion‘ auf. Shared Production oder Production-as-a-Service soll europaweit möglich werden. Dazu sind Maschinenmodule mit bestimmten Skills (Fertigungsfähigkeiten), wie bspw. ein Werkstück zuschneiden oder Metall fräsen, europaweit verbunden und können miteinander kommunizieren. Die Skills werden angeboten und können abgerufen werden. „GAIA-X muss eine sichere Dateninfrastruktur bieten“, sagt Ruskowski. „Deshalb wird im Unterschied zu bisher existierenden Clouds europäischer Datenschutz für GAIA-X gelten.“ So soll Datensouveränität sichergestellt werden. Aber auch die Datendurchgängigkeit entlang der Lieferkette haben die Wissenschaftler im Blick.

Das Produkt kennt sich selbst

Das von der SmartFactory 2019 veröffentlichte Update zur Industrie 4.0 – Production Level 4 – beschreibt die Vision einer solchen Fertigung. „Wir gehen darin von Skills, also Fertigungsfähigkeiten aus, die ein Produkt abrufen kann“, so Ruskowski. „Ein Produkt kennt demnach sich selbst und kommuniziert mit den angebotenen Skills und ruft diese zu seiner eigenen Fertigung ab. Im Prinzip spielt es dabei keine Rolle, ob das in einer Fabrikhalle geschieht oder europaweit.“

„Zuerst müssen wir unseren Demonstrator praktisch an das GAIA-X-Netzwerk andocken“, sagt Keran Sivalingam, Projektleiter von smartMA-X, einem Teilprojekt der SmartFactory-KL. „Das, was wir in den nächsten Jahren entwickeln, wird dann zum Vorbild für alle anderen. Wir möchten definieren, wie Maschinen mit ihren Skills überhaupt Teil des GAIA-X-Netzwerkes werden können.“ Doch das soll erst der Anfang sein. Ein Blick in die Details zeigt die Komplexität der Aufgabe: Eine Fähigkeit (ein Skill) besteht aus vielen kleinen Teilen, so genannten Atomic Skills. Der Skill selbst ist also die Summe kleiner oder untergeordneter Skills, weshalb er Compound Skill genannt wird. So setzt sich bspw. der Compound Skill ‘Loch bohren‘ aus vielen Atomic Skills zusammen: Drehzahl, Bewegung zum Produkt, Bohrdruck, Bohrwinkel, etc. „Wir müssen nun erforschen und ausprobieren, welcher Grad an Abstraktion eines Skills notwendig und sinnvoll ist, um ihn im GAIA-X-Netzwerk anzubieten. Sind Compound Skills zielführender oder Atomic Skills?“, erläutert Sivalingam. „Vor allem müssen wir aber auch testen, was technisch überhaupt möglich und sinnvoll ist. Dazu gibt es bisher kaum Wissen.“

Maschinendaten für die KI-Forschung

Eine weitere Aufgabe von smartMA-X ist die Arbeit mit Maschinendaten, die mit zunehmender Digitalisierung überall in großem Umfang generiert werden. „Bisher arbeitet kaum jemand damit“, sagt Projektleiter Sivalingam. Viele deutsche Mittelständler würden auf Daten sitzen, ohne zu wissen, welche praktischen Anwendungsmöglichkeiten es dafür gebe. „Erst seit wir auf echte Maschinendaten zurückgreifen können, können wir überhaupt vernünftig im Bereich industrieller KI-Anwendungen forschen“, so Sivalingam. „Deshalb bin ich sehr gespannt, welche Anwendungen oder Geschäftsmodelle wir in den nächsten Jahren unter Verwendung der maschinellen Daten aus unseren Forschungsarbeiten entwickeln.“

Trotz Blick in die Zukunft plant Ruskowski den nächsten konkreten Schritt für 2021: „Im Moment fokussieren wir uns auf Smart Maintenance“, sagt er. „Das setzen wir gerade in unserem Demonstrator mit unserem Partnerkreis um. Die Headline ist resiliente Produktion. Wie kann ich Module aus einem System herausnehmen, ohne dass die Produktion stoppt. Darauf zahlt auch GAIA-X ein, denn denkbar wäre, dass der ausfallende Skill irgendwo in Europa übernommen werden kann.“ Der Partnerkreis der SmartFactory-KL plant 2021 einen Smart Maintenance Use-Case zu präsentieren.

Beitrag drucken

Die Produktion aufteilen

Die SmartFactory Kaiserslautern entwirft seit Jahren Visionen für die Produktion der Zukunft. Auf Industrie 4.0 im Jahr 2011 folgte 2019 das Update Production Level 4 (PL4), das durch seine modularen Grundprinzipien die theoretische Grundlage für Gaia-X bilden wird. Die Vision von PL4 ist eine resiliente Produktion. Mit Gaia-X soll zukünftig eine europäische Dateninfrastruktur zur Verfügung stehen, um u. (mehr …)


Das könnte Sie auch interessieren:

Der Maschinenbauer Manz bündelt unter dem Namen Total Fab Solutions sein Angebot für die Automatisierung von Fertigungslinien. Im Paket abgedeckt sind Umsetzungsschritte von Automatisierungsprojekten von der Fabrikplanung über die Prozess- und Materialflusssimulation oder die Integration bestehender Fertigungsprozesse bis hin zu Aufbau, Hochfahren und Optimierung schlüsselfertig zu übergebender Produktionslösungen.‣ weiterlesen

Beim traditionellen Qualitätsmanagement werden gefertigte Bauteile analysiert, um die Qualität der nächsten zu verbessern. Beim Predictive Quality-Ansatz wollen Hersteller analysegestützt eine höhere Qualität erzielen, ohne in die Vergangenheit schauen zu müssen. Bereits verfügbare Lösungen für den Ansatz integrieren die erforderlichen Daten auf einer MES-Plattform.‣ weiterlesen

Der Aufbau einer kabelgebundenen Ortungsinfrastruktur auf großen Flächen wie Lagerhallen, Baustellen oder in der Prozessindustrie ist kostspielig und zeitaufwendig.‣ weiterlesen

KI-getriebene Convolutional Neuronal Networks in selbstfahrenden Autos sollen andere Verkehrsteilnehmer erkennen. Dabei gilt: Je selbstständiger das Auto, desto komplexer der Algorithmus und undurchschaubarer dessen Weg zur getroffenen Entscheidung. Ein Validierungs-Tool soll helfen, diesen besser zu verstehen.‣ weiterlesen

Erfolgreiche KI-Projekte kombinieren das Domänenwissen von Prozessbeteiligten mit der Expertise von Datenanalysten und IT-Spezialistinnen. Da nicht jedes Maschinenbauunternehmen über diese drei wichtigen Kompetenzfelder verfügt, sind Kooperationen wichtige Bestandteile von KI-Projekten.‣ weiterlesen

Extreme Networks hat die Verfügbarkeit des Wi-Fi 6E Access Point bekanntgegeben. Als Wireless-Plattform erweitert der Zugangspunkt den Einsatzbereich auf das 6GHz-Frequenzband. Das Gerät wurde für Umgebungen mit hohen Anforderungen an Bandbreite und Nutzerdichte entwickelt und zeichnet sich Anbieterangaben zufolge durch seine Perfomance, Funktionalität und Sicherheit aus.‣ weiterlesen

Die Ersatzteilversorgung in der Automobilindustrie besitzt einen sehr kurzfristigen Charakter. Anwendungen zum Abbilden solcher Prozesse sind S/4Hana Supply Chain Management sowie S/4Hana-Automotive-Ersatzteilmanagement. Die wichtigen Zielgrößen für die Versorgungsqualität sind Lieferservicegrad und Time-to-Delivery.‣ weiterlesen

Im Cloud-Projekt Gaia-X entstehen Infrastruktur-Angebote, mit denen Hersteller digitale und vernetzte Produkte entwickeln können, ohne in Abhängigkeit zu Technologiekonzernen zu geraten. Die Strukturen dafür sind bereits etabliert. Jetzt ist es an den Produzenten, durch ihre Mitwirkung aus dem Projekt eine europäische Erfolgsgeschichte zu machen.‣ weiterlesen

Werma bietet ein neues Ruf- und Meldesystem zur Prozessoptimierung in Fertigung, Logistik und an manuellen Arbeitsplätzen an. Mit dem Andon WirelessSet lassen sich Probleme bei der Produktion per Knopfdruck melden, um die Behebung zu beschleunigen.‣ weiterlesen

Alle Werte einer Lieferkette im Blick zu behalten, ist eine Mammutaufgabe - können diese doch schnell in die Millionen gehen. Behälter mit benötigten Materialien müssen nicht mal verschwinden, schon der falsche Lagerplatz im Werk kann die Produktion ausbremsen. Tracker können dafür sorgen, dass nichts Wichtiges aus dem Blick gerät.‣ weiterlesen

Siemens und Zscaler arbeiten zusammen, um Kunden den sicheren Zugriff vom Arbeitsplatz im Büro oder mobil auf Operational-Technology(OT)-Systeme und -Anwendungen im Produktionsnetzwerk zu ermöglichen.‣ weiterlesen

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige