Die Prozessindustrie steht vor einem tiefgreifenden Wandel, da Künstliche Intelligenz (KI) über klassische Automatisierung hinaus datenbasierte und adaptive Entscheidungen ermöglicht. Die Einführung von KI als Basistechnologie folgt der Logik einer J-Kurve: Anfangs entstehen hohe Investitionen, langfristig jedoch deutliche Produktivitätsgewinne. An einem Anwendungsfall zeigen wir, dass KI-Algorithmen auch in datenarmen Szenarien robuste Vorhersagen liefern. Vertrauenswürdige KI ist dabei die zentrale Voraussetzung, um Effizienz, Sicherheit und regulatorische Anforderungen zu vereinen.

In den vorangegangenen Beiträgen wurden die grundlegenden Konzepte des DIAMOND-Projekts vorgestellt [1]-[3], eine umfassende Prozess- und Verschwendungsanalyse durchgeführt [4], Synergien durch AutomationML (AML) und Verwaltungsschale (AAS) aufgezeigt [5] sowie die Anforderungen und Konzeption des Common Data Model (CDM) detailliert ausgearbeitet [6]. Dieser Artikel beschreibt die Entwicklung einer skalierbaren Integrationsarchitektur für die Einbettung in bestehende Toolchains, die die Persistierung, Versionierung und Synchronisation domänenübergreifender Daten sowohl dateibasiert als auch über eine RESTAPI ermöglicht.

Dieser Beitrag ist Teil 3 der Beitragsserie zum Thema „Engineering in der Prozessindustrie mit der Verwaltungsschale“ und widmet sich dem Thema aus Anwender-Sicht. Anhand einer Reihe von Praxisbeispielen und Use-Cases stellen die Autoren vor, welchen Beitrag und Wert die AAS leisten kann, um konkrete und praktische Problemstellungen im Engineering-Alltag zu lösen. Die sechs hier beschriebenen Anwendungsfälle sind durch Prototypen bestätigt und zeigen, dass der unmittelbare Nutzen der AAS greifbar und die Risiken ihres Einsatzes gering sind. Der Beitrag schließt mit Handlungsempfehlungen zur Etablierung ab.

PLT-Sicherheitseinrichtungen führen Anlagen im Anforderungsfall in einen sicheren Zustand. In ihnen eingesetze Geräte müssen gem. IEC 61511 betriebsbewährt sein. Oftmals ist der Nachweis der Betriebsbewährt auf Grund einer großer Anzahl heterogener Datenquellen nur schwer möglich. Basierend auf der novellierten NE 130 wurde ein Lösungsansatz für diese Problematik entwickelt. Dieser beinhaltet ein Informationsmodell zur prospetives Strukturierung von PLT-Daten sowie ein Konzept zur Analyse von bestehender PLT-Dokumentation.

Process industries will face several major challenges in the coming years such as the need for increased productivity in all regions, flexibility of production and business processes, adoption to demographic changes and expert availability, especially in emerging markets. Remote and autonomous operation concepts for plants provide a way to face these challenges. To achieve the economic goals associated with remote and autonomous operation, technological, human, social, and legal aspects need to be considered. Compromises on safety aspects are neither acceptable nor necessary since the respective technologies also offer potential to enhance process stability and surveillance. The level of autonomous operation of a plant can be described by the so called “Autonomous Operation Maturity Levels”. These levels range from 0 (all manual) to 5 (full autonomous operation). This contribution gives guidelines to: assess the maturity level of existing plants and identify necessary tools, hardware and programs to achieve the next level of autonomy. This is summarized in three matrices for the following categories: Asset Management Process Management Production Management These guidelines not only aim to support end-users to develop concepts to achieve higher AO-maturities, but they also support and inspire vendors to come up with solutions that enable the end-users to do so.

Die Datenbereitstellung und -verarbeitung im Anlagenentstehungsprozess wird häufig durch zeitintensive Aufbereitungsprozesseund inkonsistente Informationsflüsse gebremst. Das DIAMOND-Projekt adressiert diese Herausforderung mit einem CommonData Model (CDM), das domänenübergreifende Interoperabilität ermöglicht. Erste Praxiserprobungen im Projekt bestätigen das Potenzial für verkürzte Planungszeiten und ein geringeres Fehlerrisiko. Somit leistet das CDM einen Beitrag für effizientereund flexiblere Lösungen im Anlagenengineering.

In der Automatisierungstechnik stehen heute viele Softwareapplikationen zur Verfügung, aber eine große Herausforderungbesteht darin, unstrukturierte multimodale Anlagen-Design-Spezifikationen konsistent und widerspruchsfrei so zu transformieren,dass die existierenden Applikationen diese direkt weiterverarbeiten können. Dieser Beitrag analysiert die Anforderungen an dieseDaten-Transformierung und präsentiert dann den „Engineering Data Funnel“ (EDF), eine neurosymbolische KI, die auf einem agentischen Workflow basiert, bei dem spezialisierte Expertenmodelle multimodale Daten in gegenseitiger Abstimmung und unter Berücksichtigung von Domänenwissen verarbeiten. Abschließend wird der EDF anhand von Beispielen aus verschiedenen Industriesegmenten evaluiert.

Die Virtuelle Inbetriebnahme ist eine etablierte Methode, die sich allerdings noch nicht in der gesamten Breite des Maschinen- undAnlagenbaus durchgesetzt hat. Gemeinsam mit fischer Innomation wird ein Konzept für die durchgängige Integration der VirtuellenInbetriebnahme (VIBN) in bestehende Engineering-Prozesse von Systemlieferanten entwickelt. Dieser neue Ansatz soll insbesonderekleine und mittlere Unternehmen aus dem Sondermaschinenbau dazu befähigen von der Digitalisierung zu profitieren. Ziel istes, Simulationsmodelle automatisiert aus Engineering-Daten zu generieren, Wiederverwendung zu fördern und disziplinübergreifendeÄnderungen zu synchronisieren.

To enhance the sustainability of robotic productionmodules, energy consumption and carbon emission should be considered during the design and the production planning phase. Virtual Commissioning (VC) of roboticproduction modules must therefore be equipped with sustainability parameters to allow the selection of the optimal robot and the mounted technology for a given production task during the early phases. The approachof integrating sustainability analytics and optimization based on standards during the design of production modules enables increased sustainability in robotic manufacturing.

In diesem Beitrag wird ein Ansatz für eine kostengünstige sicherheitsgerichtete Feldbus-Schnittstelle für Aktoren vorgestellt,der sich bereits bei funktional sicheren Sensoren bewährt hat. Mit der vorgestellten Technologie benötigen funktional sichere Aktoren anstelle einer aufwendigen Sicherheitszertifizierung nur ein heute in der industriellen Fertigung übliches Qualitätsmanagement.Besonders vorteilhaft ist diese Technik für kleine Antriebe, wie sie für Cobots und autonome mobile Roboter verwendetwerden.