Unternehmen stehen im heutigen globalisierten Markt vor großen Herausforderungen. Die zunehmende Komplexität innerhalb von Produktion und Lieferketten sowie die Notwendigkeit, individualisierte Produkte innerhalb kurzer Zeit zu entwickeln, bringen traditionelle Organisationsformen der Produktion an ihre Gren-zen. Zusätzlich werden die Märkte zunehmend volatil und unsicher, was zu vermehrten Disruptionen und sich verändernder Marktbedingungen aufgrund institutioneller Vorgaben und Kundenpräferenzen führt. Es besteht also ein großer Bedarf nach flexiblen und robusten Organisations- und Steuerungskonzepten, um auf diese Herausforderungen zu reagieren. Industrie 4.0 als neues Produktionsparadigma postuliert die automatisierte und dezentrale Entscheidungsfindung von Produkten und Ressourcen innerhalb der Produk-tion. Dabei entscheiden Produkte und Ressourcen selbstständig, auf Basis digitaler Modelle und Vernet-zung, über die Zuteilung und Bearbeitung der Aufträge und reagieren dabei auch lokal auf Störungen. In-dustrie 4.0 bietet einen Referenzrahmen, um diesen Herausforderungen mittels Digitalisierung und compu-tergestützten Entwicklungen zu begegnen. Digitale Vernetzung von Produkten und Ressourcen ermöglicht die Bildung flexibler Produktionsnetzwerke, die innerhalb eines Unternehmens oder zwischen verschiede-nen Unternehmen entstehen können. Diese Netzwerke können aus einer Vielzahl von Entitäten bestehen, was die Bedeutung der Dezentralität zur Vermeidung von Kommunikationsengpässen, Single-Points-of-Failures und langer Rechenzeiten zentraler Algorithmen noch verstärkt. Da diese Flexibilität innerhalb der Produktion häufig nicht durch starre Förder- und unflexible Steuerungs-systeme abgebildet werden kann, entsteht der Bedarf, die Ressourcen flexibel zu verbinden und zu steuern und gleichzeitig die Skalierbarkeit des Steuerungssystems sicherzustellen. Transportmittel wie Brückenkrä-ne oder Verbünde autonomer mobiler Roboter ermöglichen den flexiblen Transport großer Werkstücke, welche für diese Arbeit aufgrund industrieller Anforderungen der Domänen Luftfahrt und Windenergie von besonderer Relevanz sind. Es besteht die Notwendigkeit, Prozesspläne zu erstellen, die die Flexibilität einer dezentral koordinierten Produktion nutzen können. Zudem müssen die Aufgaben dieser Transport – und Produktionsressourcen integriert geplant werden, um unnötige Stillstandszeiten und Verspätungen zu ver-meiden. Die Prozess- und Ablaufpläne müssen auch Handhabungskompatibilitäten, knappe Pufferungsmög-lichkeiten sowie die Aufrechterhaltung der Planstabilität berücksichtigen. In dieser Arbeit wird ein integrierter Prozess- und Ablaufplanungsansatz für Produktions- und Transportres-sourcen entwickelt. Er umfasst eine skalierbare Architektur sowie entsprechende Algorithmen, welche auf den dezentralen Entitäten ausgeführt werden. Die integrierte Planung und Skalierbarkeit wird durch eine Architektur erreicht, die ein skalierbares Kommunikationsprotokoll und das erforderliche Informationsmo-dell für die Prozess- und Terminplanung bereitstellt. Innerhalb dieser Architektur werden geeignete Algo-rithmen zur Ableitung flexibler Prozesspläne auf Basis eines schnittstellenorientierten Modellierungsansat-zes und zur integrierten Ablaufplanung der verschiedenen Ressourcentypen entwickelt. Darüber hinaus bindet der Ansatz, basierend auf der Abschätzung der Dauer von Störungen, dynamische Ereignisse in die Umplanung mit ein und stellt einen Ansatz zur Kollisionsvermeidung gemeinsam genutzter Ressourcen be-reit. Der Ansatz wird in verschiedenen industriellen Fallstudien validiert und hinsichtlich der Skalierbarkeit, der Ausführungszeit und der Möglichkeit gleichzeitiger Auftragsallokation bewertet. Die Kommunikation skaliert linear und die Koordination eines Auftrages schließt innerhalb weniger hundert Millisekunden ab.

The consequence of the increase of automation and therefore the growing complexity of automation tasks is a necessity for using distributed control architectures. This implicates a support for developers in the engineering of such distributed automation systems. For this reason, this paper focuses on the design support of distributed automation systems by use of design patterns. Important aspects are the consideration of non-functional requirements in design patterns and the integration of design patterns into the engineering workflow. This paper presents a design pattern template which supports developers with predefined automation functions which are assigned to a system function and in their selection of an appropriate distribution of automation functions, taking relevant non-functional requirements into account. © 2012 IEEE.

Recent trends in modern manufacturing, such as the growing need for flexibility and the increasing degree of automation in industrial facilities, require distributed control solutions. Implementations of such control schemas and underlying architectures come along with an exponential increase of the automation system's complexity. Therefore, methods for supporting automation engineers during the development processes are highly required. This paper presents an approach to supportingmodel-based engineering (MBE) of distributed manufacturing automation systems. The approach is based on the combination of notation, characteristics, and design patterns across multiple levels of an adapted development process. Accordingly, a prototypical support tool has been implemented. The modeling approach has been evaluated by case studies and additional usability experiments to determine the benefit of its application within the design of manufacturing automation systems.

Der Globalisierungsdruck und die steigenden Kundenanforderungen zwingen Unternehmen, ihre Produktionssysteme adaptiv zu halten. In diesem Beitrag stellen wir die Ergebnisse einer Analyse zur Adaptivität von Produktionssystemen sowie Logistikanlagen vor, die auf zwei ver-schiedenen Labordemonstratoren der Helmut-Schmidt-Universität Hamburg (HSU) und der Technischen Universität München (TUM) basieren. Um die Adaptivität der Demonstratoren zu analysieren, beschreibt der Beitrag eine Metrik zur Bewertung der Wandelbarkeit der Produk-tionssysteme. Diese Metrik basiert auf dem Produkt-Prozess-Ressource-Konzept und analy-siert die aus einzelnen Veränderungstreibern resultierenden notwendigen Änderungen am Produktionssystem. Diese Änderungen wurden je nach Aufwandsabschätzung als flexible An-passung oder notwendige Rekonfiguration kategorisiert. Darüber hinaus stellt der Beitrag die Ergebnisse zweier Evaluationen mit angehenden Ingenieuren und Experten aus der Praxis vor, und vergleicht die jeweiligen Bewertungen der Anlagen.

In der vorliegenden Arbeit widmet sich deren Verfasserin der Entwicklung eines Vorgehensmodells für verteilte Automatisierungssysteme und einer Methode zur Wiederverwendung von bewährten Lösungen. Der Anwendungsentwickler soll gezielt beim Entwurf von verteilten Automatisierungssystemen unterstützt werden. Für einen systematischen und anforderungsgetriebenen Entwurf beschreibt die vorliegende Arbeit ein Vier-Ebenen-Vorgehensmodell, das den Entwurf einer verteilten Steuerungsarchitektur unter Berücksichtigung von nicht-funktionalen Anforderungen unterstützt. Auf Basis dieses Vorgehensmodells wurde ein Musterkonzept entwickelt, das die Wiederverwendung von bewährten Lösungen ermöglicht und den Anwendungsentwickler bei der Verteilung der Funktionalität unterstützt. Dieser Ansatz führt den Anwendungsentwickler mithilfe einer systematischen Vorgehensweise, hilft die Auswirkungen der Designentscheidungen abzuschätzen (durch Merkmale und Entwurfsmuster) und unterstützt den Anwendungsentwickler bei der Entscheidungsfindung. So kann die Erfüllung von nicht-funktionalen Anforderungen schon während des Entwurfs überprüft werden.

Modellbasierte Systementwicklung hat bereits Anwendung in der industriellen Entwicklung einer Vielzahl technischer Systeme gefunden. Die Verwendung verschiedener Modelle, z. B. für mechanische, elektrotechnische und automatisierungstechnische Systemaspekte sowie deren Varianten und Versionen unterstützt interdisziplinäre Innovationen, führt jedoch zu vielen Herausforderungen. Eine davon ist die heterogene Modelllandschaft, die insbesondere von überlappenden, teilweise redundant modellierten Informationen geprägt ist. Zudem unterliegen Entwicklungs-, Produktions- und Serviceprozesse ständig internen sowie auch externen Entwicklungszyklen. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen können verschiedene Methoden und Techniken eingesetzt werden. In diesem Beitrag werden einige dieser Ansätze hinsichtlich ihrer Vorteile und Grenzen untersucht, und zwar das Konsistenz- bzw. Inkonsistenzmanagement von gekoppelten Modellen im Engineering, das disziplin-übergreifende Management des Engineering-Workflows sowie die Bedeutung von Smart Data Ansätzen bzw. modellbasiertem Wissen.

The aim of alarm flood detection is the identification of similar, frequently occurring sequences of alarm messages in historical alarm data and uses the results for root cause analysis or alarm flood reduction. Various promising approaches for alarm data of automated production systems exist. However, due to the high amount of alarm messages transmitted by industrial alarm systems, floods are often interrupted by alarms stemming from different root causes, leading to non-relevant or invalid results of purely data-driven flood detection approaches. To improve the results of data-driven approaches, this paper suggests considering a process plant's hierarchy to divide historical alarm data into independent sub-datasets. For this reason, the paper discusses necessary plant information to explain a process plant's hierarchy and analyzes existing approaches to extract this hierarchy automatically from information sources. It then discusses whether existing approaches for alarm flood detection consider this hierarchy and how it could improve the approaches' results.

Due to market requests many production systems undergo an everlasting evolution process that increasingly shifts traditional development activities for production systems to later phases of their lifecycle. As one of these activities, this contribution aims on the need for a semi-automated requirement verification mechanism during evolution. In this context the contribution proposes an answer to the question how a posteriori as well as a priori verification can be combined and which synergies arise accordingly. To do so, two appropriated approaches, one using an interdisciplinary modeling framework for model-driven engineering, and one using a PLC-signal based monitoring technique are presented that enhance each other by comparing estimated and actual system characteristics as verifiable requirement description. The resulting combined approach and its synergies are illustrated in two scenarios of an evolution case study.

Künstliche Intelligenz (KI) und autonome Systeme sind in vielen Bereichen der Industrie, der Logistik und des Verkehrs untrennbar miteinander verknüpft. Allein und in Kombination bergen sie große wirtschaftliche Potenziale, bringen aber auch Risiken mit sich. Die Arbeitsgruppe „Autonome Systeme“ der VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (VDI/VDE-GMA) hat 10 Fragen zusammengetragen, die es zu beantworten gilt, um KI wirtschaftlich erfolgreich zu machen.