Mathworks Die Zukunft der industriellen Produktion mit Embedded Systemen

Redakteur: Silvano Böni

Produktionsmaschinen und Geräte mit ihren grossen Anteilen an Embedded Software verändern massgeblich den industriellen Fertigungsprozess. Ein Kommentar von Philipp Wallner, Mathworks.

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Auch wenn Maschinen­bauer heute meist keine Experten für Software Engineering sind, können sie mit Tools für Model-Based Design wie MATLAB und Simulink die Produktivität und Zuver­­lässigkeit ihrer Systeme steigern.
Auch wenn Maschinen­bauer heute meist keine Experten für Software Engineering sind, können sie mit Tools für Model-Based Design wie MATLAB und Simulink die Produktivität und Zuver­­lässigkeit ihrer Systeme steigern.
(Bild: Mathworks)

Bei dem Stichwort Smart Industry denken die meisten zuallererst an Big Data. Nicht zu Unrecht, denn die wachsende Menge an Daten hat den Wandel zum Industrial Internet of Things erst möglich gemacht. Ob optische Sensoren, elektronische und hydraulische Antriebe, Produktionsmaschinen, Kraftwerke — sie alle produzieren während des Betriebs Daten. Diese zu analysieren und sinnvolle, zielgerichtete Erkenntnisse daraus zu ziehen, ist die grosse Kunst. Produktqualität, Energieverbrauch, Maschinenstatus und andere relevante Parameter können durch eine Optimierung grosse wirtschaftliche Vorteile bringen.

Mit Datenanalyse zur selbstheilenden Maschine

Einen Schritt weiter geht das Prinzip der vorausschauenden Wartung oder «Predictive Maintenance». Dabei werden mathematische Modelle verwendet, um auf Basis der laufend eingelesenen Maschinen- und Produktionsdaten Voraussagen über den Zustand der Anlage abzuleiten. Diese werden dann in der Regel genutzt, um Service-Intervalle optimal zu planen, Produktionsausfälle zu vermeiden oder zu minimieren und um den Produktions­umsatz zu maximieren.

Die Rolle von Embedded Software in der Smart Industry

Mit der Weiterentwicklung der Smart Industry nehmen Software-Komponenten einen immer höheren Stellenwert in der Wertschöpfungskette von Maschinen und Produktionsstätten ein. Embedded Software, die auf PLCs, industriellen Com­putern oder FPGAs läuft, verwendet Rege­­lungs-Funktionen, die einerseits die Produktionsqualität sicherstellen und andererseits mithilfe von Algorithmen die Wartung vereinfachen und für längere Produktionszeiten ohne technischen Support sorgen. Sie ermöglicht den Einsatz von Supervisory Logic für das Behandeln von Fehlern und die automatische Erstellung von opti­mierten Maschinenbewegungsbahnen. Embedded Software bietet auf diese Weise immer mehr Möglichkeiten, um die Produktion effizienter zu gestalten.

Komplexität als Herausforderung sehen und meistern

Anhaltende Trends wie mehr Modularität, mehr Unabhängigkeit von der Hardware und mehr Abbildung von Funktionalität in der Software, die den Anteil und die Komplexität des Codes in Produktions­maschinen erhöhen, sind eine Heraus­for­derung für klassische Maschinenbauer. In der Regel ist es der Maschinenbau gewohnt, mit aufwendigen Workflows und Tool Chains für mechanische Konstruktionen zu arbeiten. Wenn es jedoch um Software geht, verlassen sich Maschinenbauer oft auf traditionelle Methoden für das Programmieren und Testen und nutzen Verfahren wie Modell-Bildung, Simulation, automatisches Testen oder Code-Generierung noch deutlich seltener als ihre Kollegen aus der Luftfahrt oder der Automobil-Industrie.

Integrierter Ansatz ist nötig

Während es für Maschinenbau-Ingenieure selbstverständlich ist, ein CAD-Tool anzuwenden und Simulationen durch­zuführen, bevor sie die mechanische Struktur der Maschine bauen, ist diese Selbstverständlichkeit im Bereich der Software noch nicht vorhanden. Der Grossteil der Software wird noch immer manuell programmiert und erst dann umfangreich getestet, wenn die Maschine schon bereitsteht. Um jedoch den Anfor­derungen der Systeme der neuesten Generation gewachsen zu sein, ist ein anderer, besser integrierter Ansatz nötig.

Mit Tools Know-how-Lücken schliessen

In der Smart Industry werden Ingenieure aus dem mechatronischen, mechanischen, elek­trischen und Software-Ingenieur­­wesen gebraucht. Erst wenn diese drei Disziplinen ineinandergreifen, finden sie neue Wege, um das Design, das Testen und die Veri­fikation von Maschinen-Software so zu entwickeln, dass neue Stufen von Funktionalität und Qualität erreicht werden können. Auch wenn Maschinenbauer heute meist keine Experten für Software Engineering sind, können sie dennoch mit Tools für Model-Based Design wie MATLAB und Simulink die Produktivität und Zuver­lässig­keit ihrer Systeme steigern.

Diese Programme erleichtern das modulare Entwickeln und Testen von Auto­matisierungs-Komponenten und die auto­matische Code-Generie­rung, die mit einem Klick Algorithmen für spezifische Hardware-­Plattformen implementiert.

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