Whitepaper

Anforderungen an ein Betriebssystem für die Produktion

Kurzmeldung Februar 2022 /

Mit FabOS entwickeln Forscherinnen und Forscher ein Betriebssystem für die Produktion. Es soll die Erhebung von Produktionsdaten erleichtern und Künstliche Intelligenz (KI) in der Breite nutzbar machen. Welche Anforderungen FabOS in der Praxis erfüllen muss, haben sie in einem Whitepaper zusammengetragen.

Werkzeugmaschinen laufen rund um die Uhr und haben häufig Lebenszeiten von über zehn Jahren. In welchen Intervallen Wartungs- und Instandhaltungsarbeiten sinnvoll sind, ist hingegen schwer abzuschätzen. Es kommt deshalb immer wieder zu kostspieligen Ausfällen. Eine mögliche Lösung: Es könnten zusätzliche Sensoren in eine Werkzeugmaschine integriert werden. Sie würden ungewöhnliche Geräusche wahrnehmen und melden, die auf Verschleiß hindeuten und drohende Stillstände ankündigen. Intelligente Algorithmen könnten die Sensordaten automatisiert auswerten und Hinweise geben, welche Komponente ausgetauscht werden muss.

Leider ist es derzeit noch sehr aufwendig, ein solches Anwendungsszenario in die Tat umzusetzen. Erleichtern würde das ein offenes, verteiltes, echtzeitfähiges und sicheres Betriebssystem, das eine schnelle Integration von KI in die Produktion ermöglicht. Genau das soll FabOS können. Welche Anforderungen es in der Praxis erfüllen muss, haben die 26 Projektpartner, die FabOS entwickeln, ermittelt, indem sie sich mögliche Anwendungsfälle in der Industrie wie jene Werkzeugmaschine angeschaut haben.

Titelseite des Whitepapers
© Fraunhofer IPA

Vier Anforderungen muss FabOS erfüllen

Durch den Austausch mit der Industrie haben die Forscherinnen und Forscher vier Anforderungen identifiziert, die FabOS erfüllen muss:

  1. Echtzeitfähigkeit – Die Produktionsdaten müssen gleichzeitig gesammelt und ausgewertet werden. Nur so kann auf drohende Störungen reagiert werden, bevor sie den Betrieb lahmlegen.
  2. Datensicherheit – Das Prozesswissen produzierender Unternehmen darf nicht in fremde Hände fallen. Denn sie könnten dieses Wissen für ihre Zwecke missbrauchen.
  3. Seamless Computing – Die Computerressourcen eines Unternehmens müssen einheitlich angesprochen werden. So kann beispielsweise eine Software auf einem geeigneten Rechner ausgeführt werden, der gerade genügend Kapazitäten frei hat. Damit wird die gesamte Rechenleistung eines Unternehmens effektiver genutzt.
  4. Industrial Edge Networks – Im lokalen Firmennetzwerk muss neben der gesamten IT auch der Maschinenpark integriert sein. Damit lassen sich Maschinendaten auslesen und automatisiert verarbeiten.