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10.06.2010 |

Schlüsseltechnologie intelligente Maschine

Mitarbeiter des Heinz Nixdorf Instituts diskutieren die Prinziplösung zur Realisierung intelligenter Maschinen
Mitarbeiter des Heinz Nixdorf Instituts diskutieren die Prinziplösung zur Realisierung intelligenter Maschinen

Automaten putzen Fenster, Inspektionssysteme befahren Abwasserkanäle, Drohnen überwachen Pipelines – mobile Roboter  erobern die Welt.

von Robert Wouters

LANDSBERG (sp). Der nächste Schritt sind Maschinen, die flexibel und eigenständig lernen, entscheiden und handeln – intelligente Maschinen werden zu einer Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts.

Cognition for Technical Systems

Sie werden lernen, wie Menschen Aufträge zu erledigen – ohne starres Programm. Sie müssen ihr Umfeld wahrnehmen und flexibel darauf reagieren können. Doch wie lassen sich diese hohen Ansprüche in Computerarchitekturen, Maschinensteuerungen und Roboterkonstruktionen umsetzen? Daran forschen weltweit viele Teams an Universitäten und privaten Einrichtungen, zum Beispiel auch das vom Bund finanzierte Exzellenzcluster Cognition for Technical Systems (CoTeSys) unter Federführung der Technischen Universität München. Ziemlich fortgeschritten in der Erarbeitung der wissenschaftlichen Grundlagen ist dabei der Sonderforschungsbereich (SFB) 614 „Selbstoptimierende Systeme des Maschinenbaus“ an der Universität Paderborn. 50 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler arbeiten gemeinsam seit 2002 an den Maschinen von morgen, die ‚quasi intelligent‘ sein werden. Im März 2009 bekam das Team um Prof. Dr.-Ing. Jürgen Gausemeier erneut eine Förderung von acht Millionen Euro für vier weitere Jahre von der Deutsche Forschungsgemeinschaft e.V. (DFG) in Bonn zugesprochen. „Damit kann die Universität Paderborn ihre führende Stellung auf dem Gebiet des modernen Maschinenbaus ausbauen“, sagt Jürgen Gausemeier als Sprecher des Sonderforschungsbereichs.

Mechanik, Elektronik, Regelungstechnik und Software wirken zusammen

Aus der zunehmenden Durchdringung des Maschinenbaus mit Informationstechnik eröffnen sich erhebliche Nutzenpotenziale. Durch das enge Zusammenwirken von Mechanik, Elektronik, Regelungstechnik und Software in der Mechatronik kann das Verhalten eines technischen Systems verbessert werden. Dafür werden mit Sensoren Informationen über die Umgebung, aber auch über das System selbst erfasst und in Rechnern verarbeitet. Dies führt zur Ansteuerung von Aktoren, die das Systemverhalten in gewünschter Weise beeinflussen. „Künftige Systeme des Maschinenbaus werden aus intelligenten, miteinander kooperierenden Systemelementen bestehen, die eine eigene Informationsverarbeitung besitzen um das Verhalten des Gesamtsystems zu beeinflussen.“ Das sagt Dipl.-Wirt.-Ing. Jörg Donoth, Geschäftsführer des Sonderforschungsbereich 614 am Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn. Daraus ergeben sich faszinierende Möglichkeiten für die Gestaltung einer neuen Maschinengeneration, die selbständig arbeitet.

Handlungsfähige Systeme

Mit diesem Ansatz gehen die Paderborner über bisherige Regel- und Adaptionsstrategien hinaus: Das Wirkparadigma der Selbstoptimierung ermöglicht handlungsfähige Systeme mit inhärenter ‚Intelligenz‘, die in der Lage sind, flexibel auf veränderte Betriebsbedingungen zu reagieren.

Mechatronische Funktionsmodule

Die Basis von selbstoptimierenden Systemen sind mechatronische Funktionsmodule (MFM) mit mechanischer Grundstruktur, Sensoren, Aktoren und einer lokalen Informationsverarbeitung mit einem Regler. Mehrere solcher gekoppelter Module bilden autonome mechatronische Systeme (AMS), die sich ebenfalls vernetzen lassen. Bei einem so aufgebauten Gesamtsystem kann auf jeder Stufe die regelnde durch eine selbstoptimierende Informationsverarbeitung ergänzt und damit ‚intelligent‘ gemacht werden. Das Verhalten des Gesamtsystems wird durch die Kommunikation und Kooperation der verteilten, autonomen Systeme geprägt. Vor diesem Hintergrund verstehen die Paderborner Forscher unter der Selbstoptimierung eines technischen Systems die selbständige Anpassung der Systemziele an sich verändernde, äußere Einflüsse. Ein solches System bestimmt also die aktiv zu verfolgenden internen Ziele selbst. Eine Anpassung der internen Ziele bedeutet, dass die Gewichtung der Ziele verändert wird, neue Ziele hinzukommen oder vorhandene Ziele entfallen und nicht mehr verfolgt werden. Die Anpassung der Ziele führt zu einer Anpassung des Systemverhaltens.

Architekturmodell für Informationsverarbeitung

Die Realisierung solch komplexer mechatronischer Systeme erfordert ein geeignetes Architekturmodell für die Informationsverarbeitung. In Paderborn wurde dafür ein Operator-Controller-Modul (OCM) entwickelt. Das OCM arbeitet auf drei Ebenen: Ein Regelkreis verarbeitet auf unterster Ebene die Mess-Signale, ermittelt daraus Stellsignale und gibt diese aus. Die Software auf dieser Controller-Ebene arbeitet kontinuierlich unter harten Echtzeitbedingungen. Der darüber liegende reflektorische Operator überwacht und steuert den Controller. Er initiiert Parameter- oder Strukturänderungen und schaltet zwischen verschiedenen Controller-Konfigurationen um. Auf der obersten Ebene des OCM agiert der kognitive Operator: Er kann durch Anwendung von Lernverfahren, modellbasierter Optimierungsverfahren oder den Einsatz wissensbasierter Systeme das Systemverhalten verbessern. Der kognitive Operator arbeitet in weicher Echtzeit und übermittelt seine Ergebnisse an den reflektorischen Operator, welcher daraufhin einen Zustandsübergang des Controllers in Abhängigkeit der Betriebssituation veranlassen kann.

Kooperationen mit Industrie

Zugegeben: Bisher klingt das alles sehr theoretisch. Aber die Paderborner Forscher sind mit ihrer grundlegenden Forschung schon ziemlich weit in den Bereich der Realisierung intelligenter Maschinen vorgedrungen. Neben der Beschreibung der Selbstoptimierung aus wissenschaftlicher Sicht wollen sie vor allem Dritte in die Lage versetzen, derartige Systeme zu entwickeln und damit eine neue Schule des Entwurfs von intelligenten mechatronischen Systemen begründen. In 2008 wurden daher fünf Transferprojekte zur umfassenden, systematischen Erfolgskontrolle und Prüfung der Anwendbarkeit dieses Instrumentariums in führenden Unternehmen des Maschinenbaus gestartet. In Kooperation mit der Sterling Industry Consult GmbH, iXtronics GmbH, dSPACE GmbH und SYSGO AG werden unter anderem die entwickelte Spezifikationstechnik zur domänenübergreifenden Modellierung der Prinziplösung, der Ansatz zur hybriden Modellierung von diskreter und kontinuierlicher Software, der flexible Ressourcenmanager sowie die dynamisch rekonfigurierbare Hardware für Echtzeitanwendungen erprobt.

Dipl. Phys. Hans Beckhoff, Geschäftsführer der Beckhoff Automation GmbH sagt: „Maschinen sollen in Zukunft zunehmend intelligenter und  autonomer werden und sich zudem selbst überwachen."

Dipl. Phys. Hans Beckhoff, Geschäftsführer der Beckhoff Automation GmbH sagt: „Maschinen sollen in Zukunft zunehmend intelligenter und autonomer werden und sich zudem selbst überwachen."

Beckhoff im Industriebeirat


Darüber hinaus wurde in 2009 ein Industriebeirat eingerichtet. In regelmäßigen Sitzungen werden hier Führungskräfte über die Ergebnisse des SFB 614 informiert. So können die Forschungsarbeiten auf die Anforderungen der Industrie besser abgestimmt werden. Zu diesem Kreis gehört auch Dipl. Phys. Hans Beckhoff als Geschäftsführer der Beckhoff Automation GmbH in Verl. Er sagt: „Maschinen sollen in Zukunft zunehmend intelligenter und autonomer werden und sich zudem selbst überwachen. Das verlangt nach neuen Maschinenkonzepten, Softwarearchitekturen und Entwurfsmethoden sowie Entwurfswerkzeugen. Der SFB 614 liefert hierzu einen wichtigen Beitrag.“ Unter dem Begriff ‚Scientific Automation‘ integriert Beckhoff bereits solche ingenieurwissenschaftlichen Kenntnisse in die Automatisierungstechnik. Diese Entwicklung wird sich fortsetzen. Denn Beckhoff ist sich sicher: „Aufgrund der steigenden CPU-Leistung und der Mulit-Core-Technologie können in naher Zukunft auch im SFB genutzte Regelalgorithmen wie neuronale Netze oder fallbasiertes Schließen industriell tauglich gemacht werden. Denkbar sind auch die Integration von Expertensystemen zur vorausschauenden Planung und neue Interaktionsformen zwischen Mensch und Maschine.“ Es gibt also noch einiges zu tun, aber man sieht: Die bisher entwickelten Grundlagen sind durchaus tragfähig.

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