KOARCH: Kognitive Architektur für Cyber-physische Produktionssysteme und Industrie 4.0

Aufgrund des globalen Wettbewerbs und der steigenden Produktkomplexität ist in den letzten Jahren die Komplexität der Produktionssysteme massiv gewachsen, wobei ein großer Anteil der Entwicklungsanteile gerade im Maschinenbau auf die Software entfiel. Diese Komplexität belastet zunehmend Automatisierer, Systemingenieure und Anlagenbauer. Industrie 4.0, Cyber-physische Systeme (CPS) und intelligente Automatisierungssysteme stellen eine mögliche Lösung für diese zunehmende Belastung dar: Die Hauptidee ist dabei die Verlagerung von menschlichem Expertenwissen in die Automation. Anders als beim prozeduralen Vorgehen in der klassischen Automation formuliert der Experte nur noch seine Ziele wie z.B. eine Beschreibung des finalen Produktes, der Durchsatzziele oder den maximalen Energieverbrauch.

Das Wissen bezieht sich auf Ziele, die durch Aussagesätze beschrieben werden und nicht mehr auf die Beschreibung von Handlungsabläufen zum Erreichen der Ziele. Kurz: Wissen wird deklarativ statt prozedural formuliert. Dieser neue Ansatz gibt den intelligenten Systemen genügend Handlungsfreiräume zur Umsetzung der deklarativen Programmierung, d.h. für Adaption und Optimierung. Es verringert sich der menschliche Aufwand in der Automation, z.B. bei der Optimierung, Inbetriebnahme und beim Anlagenumbau. Um eine solche intelligente Automation zu realisieren, bedarf es einer neuen Automatisierungstechnik und vor allem neuer Softwareservices, die diese Methoden umsetzen. Dies umfasst z.B. Methoden des maschinellen Lernens, Condition-Monitoring- und Diagnose-Algorithmen und Optimierungsverfahren.

Aktuell werden diese neuen Softwareservices von jedem Partner in Industrie 4.0-Ansätzen unabhängig implementiert. Die Schnittstellen sind proprietär, so dass notwendige Daten, Modelle und Ergebnisse nicht ausgetauscht werden können. Dazu wird in diesem Projekt eine kognitive Architektur entwickelt, um ein einfachen Austausch von Daten und Services in Industrie 4.0 Umgebungen zu gewährleisten. Damit können Geräte und Komponenten unterschiedlicher Hersteller zusammenarbeiten können, d.h. Daten, Informationen (z.B. Anomalien oder Optimierungsziele) sowie Algorithmen und Lösungsstrategien austauschen und verarbeiten.