Veränderte Märkte, steigende Gefährdungslagen für OT-Systeme und immer weitreichendere gesetzliche Regulierung beeinflussen die Randbedingungen für den sicheren Betrieb von Prozessanlagen. Gleichzeitig ist die Beurteilung von Security-Aspekten für modulare Anlagen bisher ein weitgehend offen gelassenes Thema. In diesem ersten Beitragsteil werden daher zunächst die generellen Anforderungen zur Umsetzung von Security-Maßnahmen in modularen Anlagen analysiert. In einem zweiten Beitragsteil bewertet das Autoren-Team zunächst die Eignung verschiedener Referenzarchitekturen für die Anwendung auf modulare Anlagen. Anschließend leiten wir anhand ausgewählter Use-Cases Anforderungen auf Modul- sowie Anlagenebene her, die sich auf einen exemplarischen Betrachtungsgegenstand (gemäß VDI/VDE 2182) beziehen. Unser Ziel ist es damit die Basis für eine Referenzarchitektur für sichere modulare Anlagen zu etablieren.

Die wachsenden Anforderungen an die Automatisierung von Produktionssystemen und -prozessen erfordern eine verstärkte virtuelle Absicherung, um eine effiziente Produktion zu gewährleisten. Eine etablierte Methode hierfür ist die virtuelle Inbetriebnahme (VIBN). Die dadurch steigende Komplexität der Simulationsmodelle von Produktionssystemen führt zu erhöhtem Rechenaufwand und längeren Simulationszykluszeiten. Die Aufteilung eines Simulationsmodells in einzelne Partitionen ist ein zeitintensiver Prozess, der zudem eine hohe Fehleranfälligkeit aufweist. Effizientere und intelligente Methoden zur Partitionierung von Simulationsberechnungen sind deshalb unerlässlich, um den Anforderungen an Echtzeit-Simulationen in der VIBN und dem erhöhten Berechnungsaufwand gerecht zu werden. In diesem Beitrag wird ein Konzept dafür vorgestellt.

In diesem Artikel wird die automatische Erstellung eines digitalen Anlagenpasses für den Anlagen- und Maschinenbau erörtert, der vor dem Hintergrund zunehmender Nachhaltigkeitsanforderungen entstanden ist. Die automatisierte Erstellung des Passes durch systematische Datenerfassung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz wird dabei konzipiert. Ziel der Integration dieses Passes ist es, die Effizienz in der Berichterstattung zu steigern und den steigenden Nachhaltigkeitsanforderungen gerecht zu werden. Zudem werden die Herausforderungen und Potenziale, die mit der Implementierung verbunden sind, analysiert, um die Industrie in den Themen wie Nachhaltigkeit zu unterstützen.

Recycling plays a crucial role in the circular economy (CE), as effective recycling ensures that materials enter a sustainable loop. Industry 4.0 (I4.0) has the capability to enhance recycling efficiency and support the development of more comprehensive infrastructure. However, existing value chain (VC) models do not form a closed material and product loop, and there is insufficient information exchange between recyclers and other stakeholders. This paper extends an existing VC model and discusses the information flow required under the background of the CE. It provides a reference model for a value network in a closed material loop, which enhances the traceability of resource use and location. By mapping out the information flow, the model facilitates enhanced communication and coordination among various stakeholders.

Zur Senkung der Emissionen im Straßenverkehr gewinnt der batterieelektrische Antriebsstrang nicht zuletzt aufgrund seiner hohen Effizienz zunehmend an Bedeutung. Deshalb rückt auch die Optimierung des Bordnetzes, das die Nebenverbraucher versorgt, in den Fokus der Entwicklung. Dessen Anteil am Gesamtverbrauch ist aufgrund des stetig zunehmenden Umfangs an Komfortfunktionen im Fahrzeug messbar signifikant für die Gesamteffizienz. Da die Energieversorgung der Nebenverbraucher im Bordnetz zusammen mit der kommunikativen Vernetzung der Komponenten ein komplexes System bildet, ist die Erlangung des für die Optimierung nötigen Systemverständnisses nicht trivial. Deshalb wird eine datenbasierte Methodik vorgeschlagen, mit der das Stromverbrauchsverhalten einzelner Verbraucher im Bordnetz anhand deren Kommunikation mit anderen Verbrauchern modelliert wird. Anschließend werden die Modelle durch den Einsatz ausgewählter Methoden der erklärbaren Künstlichen Intelligenz (Explainable AI, XAI) plausibilisiert. Zusätzlich wird eine Studie zur Anwendung einzelner globaler, sowie lokaler XAI-Methoden, die mit potenziellen Nutzern im entsprechenden Fachgebiet eines Automobilherstellers durchgeführt wurde, vorgestellt und interpretiert.

This paper explores the transformative potential of Large Language Models (LLMs) in industrial automation, presenting a comprehensive framework for their integration into complex industrial systems. We begin with a theoretical overview of LLMs, elucidating their pivotal capabilities such as interpretation, task automation, and autonomous agent functionality. A generic methodology for integrating LLMs into industrial applications is outlined, explaining how to apply LLM for task-specific applications. Four case studies demonstrate the practical use of LLMs across different industrial environments: transforming unstructured data into structured data as asset administration shell model, improving user interactions with document databases through conversational systems, planning and controlling industrial operations autonomously, and interacting with simulation models to determine the parametrization of the process. The studies illustrate the ability of LLMs to manage versatile tasks and interface with digital twins and automation systems, indicating that efficiency and productivity improvements can be achieved by strategically deploying LLM technologies in industrial settings.

Nach wie vor gibt es für das Engineering von PLT-Einrichtungen in der Prozessindustrie keinen unwidersprochen akzeptierten, herstellerübergreifenden und durchgängigen Informationsfluss. Der Versuch, die bestehenden „Dateninseln“ zu synchronisieren, steht bereits seit Jahrzehnten im Fokus zahlreicher Forschungs-, Gremien- und Standardisierungsarbeiten. Die Entwicklung eines allumfassenden Weltmodells war und ist jedoch zu aufwendig, zu komplex, zu teuer, zu träge und zu fehleranfällig. Dieser Beitrag stellt ein auf der erwaltungsschale basierendes Zukunftsbild vor, in dessen Zentrum die Gliederung des Engineering-Prozesses in standardisierte Schritte steht. In Beitragsteil 2 wird ein evolutionäres Konzept für eine Migration des heutigen Engineerings in die Zukunft vorgestellt.

This paper explores the application of Large Language Models (LLMs) in the automotive and supplier industries, with a particular focus on the use of retrieval-augmented generation (RAG) systems to streamline information retrieval from technical documentation. The research, part of the CoLab4DigiTwin project, investigates how digital twins supported by smart services can enhance interdisciplinary collaboration and reduce the reliance on manual data searches. We developed a pipeline utilizing a RAG architecture which uses a vector database for efficient data management and fast access to relevant information, eliminating the need for expensive computational resources. The performance of various open-source LLMs, which are finetuned on German, was evaluated, focusing on readability, clarity, and accuracy. The results show decent performance of the system without the need for model fine-tuning. Future research will aim to refine these processes and extend the applicability of RAG systems, highlighting the potential of Large Language Models to transform industrial data interaction.

Neueste Entwicklungen in der generativen Künstlichen Intelligenz auf Basis großer Sprachmodelle bieten enormes Potenzial für diverse Engineering-Prozesse, einschließlich jener in der Robotik. Wissenschaftliche Untersuchungen zeigen diesbezüglich erste Einsatzmöglichkeiten auf. Der vorliegende Beitrag betrachtet den aktuellen Forschungsstand – speziell in der Roboterprogrammierung. Zudem werden vortrainierte Modelle auf ihre Fähigkeit, Programmcode für Roboter zu erzeugen, untersucht, wobei der Fokus auf syntaktischer und semantischer Korrektheit sowie Nachvollziehbarkeit liegt.

Strombezugsspitzen haben einen hohen Einfluss auf die Stabilität des Stromnetzes und die finanzielle Belastung gewerblicher und industrieller Endverbraucher im Leistungstarif. Werden im Areal des Endverbrauchers Elektrofahrzeuge geladen, können sich die Bezugsspitzen weiter erhöhen. Dies kann durch intelligentes unidirektionales Laden teilweise vermieden werden.Bidirektionales Laden erlaubt eine weitere Verteilung der Last durch Nutzung des Batteriespeichers in den Fahrzeugen. In der vorliegenden Studie wird untersucht, wie sich die unterschiedlichen Ladestrategien bei steigender Flottengröße auf den Gesamtverbrauch in einem Arealstromnetz auswirken. Als Beispiel dienen hier reale Daten vom Campus der Universität des Saarlandes. Die Ergebnisse der Simulationsstudie zeigen, dass gerade bidirektionales Laden ein erhebliches Kostensenkungspotenzial bietet.