Die IT-Landschaft in der Produktion setzt sich in vielen Fällen aus Systemen ganz verschiedener Anbieter zusammen und ist dementsprechend schwierig zu verwalten. Genau deshalb sind auch die vorhandenen Rechen- und Speicherressourcen oft nicht voll ausgelastet oder liegen sogar brach. Mit FabOS lässt sich dieses ungenutzte Potenzial voll ausschöpfen. Denn es beinhaltet ein Service Lifecycle Management, über das sich heterogene Systemlandschaften zentral und teilautomatisiert verwalten lassen. Dadurch verbessert sich beispielsweise die Ausführungsqualität von Software-Services, weil das Service Lifecycle Management die Anforderungen und Ressourcenfähigkeiten aufeinander abstimmt.

Wie genau das funktioniert, zeigen die beiden Entwickler Matthias Schneider und Benjamin Götz von der Abteilung Digitale Werkzeuge in der Produktion am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA von 30. Mai bis 2. Juni 2022 auf der Hannover Messe: Halle 5, Stand F54.

Künstliche Intelligenz wird in der Breite nutzbar

Schneider und Götz koordinieren das Forschungsprojekt, das im Rahmen des Innovationswettbewerbs »Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme« des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert wird. Ihre Projektpartnerinnen und -partner, die sich auf 25 Forschungseinrichtungen, Hochschulen und Unternehmen verteilen, steuern acht weitere Exponate bei, die unterschiedliche Teilaspekte dieses offenen, verteilten, echtzeitfähigen und sicheren Betriebssystems für die Produktion vorstellen. Darunter

• ein Demonstrator, der Geräte mit heterogenen Kommunikationsschnittstellen durch OPC-UA zusammengeführt, sie in ein echtzeitfähiges Netzwerk einbindet und die Echtzeitfähigkeit anhand einer Motion-Control-Anwendung demonstriert. Das reduziert den Aufwand bei der Integration neuer Geräte und erhöht die Flexibilität bei der Auswahl der Systemkomponenten.
• ein Demonstrator, der selbstständig Freiformteile erkennt. Ein Algorithmus gleicht Bauteile, mit denen er teilweise zum ersten Mal konfrontiert wird, mit hinterlegten Bauplänen ab. Er muss also nicht für jedes neue Bauteil eigens trainiert werden.
• ein Demonstrator, der sich auf die Interaktion verschiedener netzwerkfähiger Geräte und Maschinen fokussiert. Er zeigt erste Ansätze für die Datengenerierung und den Informationsfluss in einer Prozesskette mit dezentralen Sensorsystemen und Computerressourcen sowie unterschiedlichen Visualisierungstechnologien.

Besonders der letztgenannte Demonstrator zeigt, dass der breite Einsatz von Künstlicher Intelligenz überhaupt erst durch die konsequente Integration von Geräten und die Vereinheitlichung ihrer Datenmodelle über Systemgrenzen hinweg mit FabOS möglich wird.