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LIT Cyber-Physical Systems Lab
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Brain

Das BrAIN-Projekt wird die aufkommenden technologischen Konzepte aus dem Internet der Dinge (IoT), Cyber-Physical Systems (CPS) und dem Bereich der Datenwissenschaft nutzen, um die Interaktionsmuster zwischen einzelnen Prozessschritten in der Fertigungs- und Produktionsindustrie zu analysieren und zu verstehen.

Im Rahmen dieses Projekts wird ein ausgeklügelter selbstlernender Algorithmus entwickelt, der es Prozessexperten ermöglicht, die Parameter der Fertigungsprozesse innerhalb vordefinierter Toleranzgrenzen zu verändern. Änderungen der Produktionsprozessparameter sollen zu einem ressourceneffizienten Schmiedeprozess mit höchster Produktqualität und geringstem Ausschuss und Nacharbeit führen. Die Kommunikationsschnittstellen moderner Automatisierungssysteme sind in der Lage, miteinander zu interagieren, während die meisten "Brownfield"-Automatisierungssysteme keine Vorkehrungen zur Interoperabilität treffen. Die Integration solcher interoperabler Systeme erfordert eine Middleware, die zwischen heterogenen Brownfield-Systemen vermitteln kann, indem sie Aufgaben wie Datenmapping und die Übersetzung von Kommunikationsprotokollen und Informationssemantik übernimmt. Die Entwicklung eines solchen Middleware-Tools erfordert die manuelle Erstellung mehrerer Schnittstellen, die zu den einzelnen Kommunikationstechnologien und den im System vorhandenen Hersteller-Tools gehören. Daher ist die Lösung des Interoperabilitätsproblems zwischen Brownfield-Systemen auf Fabriksebene nach wie vor eines der größten Hindernisse für die Entwicklung einer einheitlichen Datenzugriffsschicht. Die im Rahmen dieses Projekts entwickelten selbstlernenden KI-Systeme werden mit der besagten einheitlichen Datenzugriffsschicht interagieren, um die Datensätze für Echtzeitoperationen zu erstellen.

Die Hauptziele des LIT Cyber-Physical Systems Lab in diesem Projekt sind die Förderung der Interoperabilität zwischen heterogenen Brownfield-Systemen sowie die automatische Integration von Brownfield-Geräten und -Systemen mit fortschrittlichen KI- und Data Science-Tools. Um diese Ziele zu erreichen, wird ein von einer serviceorientierten Architektur inspiriertes CPS-Framework geschaffen, das nicht nur den spezifischen Anforderungen des BrAIN-Projekts gerecht wird, sondern auch eine breite Palette allgemeiner Integrationsherausforderungen bewältigt, die sowohl Brownfield- als auch Greenfield-Technologien betreffen. Die einheitliche Datenzugriffsschicht, die aus einem Nachrichtenbussystem und Technologieadaptern bestehen wird, wird ein Hauptmerkmal dieses Rahmens sein. Das Nachrichtenbussystem ist für die Übermittlung der Daten von den Herstellern an die entsprechenden Verbraucher zuständig, während die Technologieadapter als Brücke zwischen den angeschlossenen Geräten und dem Nachrichtenbus dienen. Einzelne Geräte und Subsysteme werden mit virtuellen Verwaltungsschalen versehen, die zur Steuerung, Konfiguration, Verwaltung oder Überwachung des Systems verwendet werden. Außerdem wird zur Harmonisierung der Kommunikations- und Datenzugriffsmechanismen eine gemeinsame Kommunikationsschnittstelle innerhalb der Verwaltungsschale implementiert.

LIT | CPS Lab

Cyber-Physical Systems for Engineering and Production

Adresse

Johannes Kepler Universität Linz
Altenberger Straße 69
4040 Linz

Projektleitung

Prof. Dr. Alois Zoitl

Telefon

+43 732 2468 9480

E-Mail

alois.zoitl@jku.at

Website

brain.know-center.at