Mathworks zur Virtualisierung der Produktion Wie „Model-based Design“ in Software Defined Factories zum Einsatz kommt

Anbieter zum Thema

The MathWorks GmbH

Rittal GmbH & Co. KG

Vertiv GmbH

Fsas Technologies GmbH

Im Zuge der Fachmesse „SPS“ in Nürnberg zeigt Mathworks, wie Entwickler „Model-based Design“ mit „Matlab“ und „Simulink“ nutzen, um Software-definierte Funktionen mittels Modellen und Apps zu entwickeln, in einer Simulation zu testen und per Codegenerierung auf Industriesteuerungen, Edge-Geräte und Cloud-Plattformen zu bringen.

Software ist bereits heute das Kernelement im Maschinen- und Anlagenbau. „Zukünftig wird in der Produktion immer mehr ‚Software Defined Functionality‘ zu finden sein – also Funktionen, die auf SPSen oder anderen Industriesteuerungen, Edge Devices und in der Cloud laufen, Maschinenabläufe definieren und kontinuierlich mit neuen Bausteinen erweitert werden. Philipp Wallner, Industry Manager Industrial Automation & Machinery von Mathworks, erläutert: „Die Umsetzung ganzer ‚Software Defined Factories‘ rückt damit in greifbare Nähe.“

Durch den zunehmenden Code-Umfang steigen sowohl die Komplexität als auch die Anforderungen an die Softwarequalität rapide an. Mathworks zeigt auf der SPS, die vom 12. bis zum 14. November stattfindet, wie Entwickler „Model-based Design“ mit Matlab und Simulink nutzen, um „Software Defined Functionality“ mithilfe von Modellen und Apps zu entwickeln, umfassend in der Simulation zu testen und mittels Codegenerierung auf Industriesteuerungen, Edge-Geräten und Cloudplattformen gängiger Hersteller zu bringen. Im Vordergrund stehen dabei Anwendungen rund um die Künstliche Intelligenz („Industrial AI“), Virtuelle Inbetriebnahme, Robotik und „Visual Inspection“, die die Experten von MathWorks auf der Messe vorstellen werden. Mithilfe der modellbasierten Entwicklung und der einhergehenden Automatisierung hilft MathWorks Unternehmen, dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken.

Virtuelle Inbetriebnahme für die Qualitätssicherung von Industriesoftware

Die Fabrik der Zukunft wird zweimal gebaut – einmal virtuell im „Industrial Metaverse“ und einmal physikalisch. Damit kann die zunehmend komplexere „Software Defined Functionality“ bereits zu einem frühen Zeitpunkt getestet und sukzessive um neue Funktionalitäten erweitert werden.

Norbert Ulshöfer, Manager Application Engineering von Mathworks, sagt: „Die mechatronischen Komponenten der Anlage werden dabei in Form von physikalisch korrekt ausführbaren Simulationsmodellen modelliert und in 3D Ansicht dargestellt.“ Die Basis dafür stellen die CAD-Zeichnungen aus der mechanischen Konstruktion dar, die in Simulationsumgebungen wie Simulink und „Simscape“ von Mathworks importiert werden können. Damit kann die Maschinensoftware bereits zu einem Zeitpunkt mittels Virtueller Inbetriebnahme verifiziert werden, an dem die Anlage noch gar nicht aufgebaut wurde.

Die automatisierte Generierung von C/C++- oder IEC-61131-3-Code aus den Simulationsmodellen, die seit Jahren für alle gängigen Industriesteuerungs- und Edge-Plattformen verfügbar ist und in enger Zusammenarbeit mit den entsprechenden Hardwareherstellern ständig weiterentwickelt wird, schließt Programmierfehler aus und verkürzt die Entwicklungszeit zusätzlich. So können sich die Ingenieure aus dem Maschinenbau ganz auf den Entwurf neuer Funktionen konzentrieren und diese auf agile Weise für die Maschinen und Anlagen umsetzen.

„Industrial AI“ auf Industriesteuerungen und Edge-Geräten

KI-basierte Funktionen – zum Beispiel für die vorausschauende Wartung („Predictive Maintenance“), die Anomalie-Erkennung oder die visuelle Inspektion – finden zunehmend Einzug in den Maschinen- und Anlagenbau. Dafür ist es nicht nur notwendig, die entsprechenden Modelle mithilfe unterschiedlicher Methoden für Machine Learning oder Deep Learning und auf Basis von an der Anlage gemessenen Daten zu trainieren. Mindestens ebenso wichtig ist die Validierung der Modelle durch die Maschinenbauexperten und die anschließende Implementierung der Funktionalität auf Embedded, Edge oder Cloud-Plattformen.

So wird zum einen sichergestellt, dass das über viele Jahre aufgebaute Domänenwissen in die KI-basierte Maschinensoftware einfließt, und zum anderen, dass diese 24/7 im industriellen Einsatz verwendet werden kann. Rainer Mümmler, Principal Application Engineer von Mathworks, erläutert dies auf der SPS in seinem Vortrag „Fehlerklassifizierung an Industrieanlagen auf Siemens Edge-Geräten“ und zeigt einen Workflow zur Verbesserung der Fehlerklassifizierung bei „Predictive Maintenance“-Anwendungen in Industrieanlagen auf.

Zusätzliche Funktionalität für Automatisierungskomponenten

Nicht nur Maschinen und ganze Produktionsanlagen profitieren vom zunehmenden Anteil an Softwarefunktionen. Auch Komponenten für die Automatisierung, wie elektrische Antriebe und Industrieroboter sind mehr und mehr „Software-defined“.

Neue Funktionalitäten, zum Beispiel für verbesserte Antriebsregler oder optimierte Bewegungstrajektorien, werden in Simulink entwickelt und auf Echtzeithardware der Firma Speedgoat getestet. Dadurch sind kürzere Designzyklen und innovativere Funktionen möglich.

„Model-based Design“ als Wegbereiter für Software Defined Factories

Modellbasierte Entwicklung oder „Model-based Design“ ist der Schlüssel für die oben beschriebenen Methoden für die virtuelle Inbetriebnahme von Maschinen und Anlagen, für die automatisierte Erstellung und Verifikation von Steuerungscode sowie für die Entwicklung von KI-Funktionen für den industriellen Einsatz. Damit ebnet sie den Weg für die Software Defined Factory der Zukunft.

Mehr Informationen gibt es auf der Fachmesse SPS, die in Nürnberg stattfindet. Dort behandelt Mathworks am Stand 215 in Halle 6 unter anderem Themen wie virtuelle Montagelinien, KI-gestützte visuelle Inspektion auf SPSen, Fehlerklassifizierung auf Edge-Geräte, modellbasierte Entwürfe für die Produktion, das Prototyping von Bewegungssteuerungen sowie SPS-Tests mit digitalen Zwillingen.

(ID:50193873)