Zusammenfassung
Volatile Märkte und hohe Entwicklungszeiten prozesstechnischer Anlagen verstärken zunehmend die Forderungen nach mehr Flexibilität in der Prozessindustrie. Ein Lösungsansatz ist die konsequente Modularisierung der Anlagen. Um Module automatisierungstechnisch effizient integrieren zu können, muss die dafür notwendige Information in einem Module Type Package (MTP) abgebildet sein. In diesem Beitrag wird eine Methode beschrieben und analysiert, die den in AutomationML vorliegenden MTP automatisch auf ein OPC-UA-Informationsmodell abbildet. Dadurch kann die aus dem MTP abgeleitete semantische Beschreibung des Moduls online erkundet werden. Vorteile weist dieser Ansatz durch die weitgehende Entkopplung der MTP-Definition und der Implementierung auf. Damit kann ein Modulhersteller bereits jetzt, obwohl die Definition noch nicht abgeschlossen ist, in die notwendigen Softwarekomponenten investieren. Dem stehen einen vergleichsweise großer Footprint und Einschränkungen bei der Modellierung gegenüber.
Abstract
Volatile markets and long development times of process plants are increasingly fuelling demands for more flexibility in process industry. A solution approach is the consequent modularization of process plants. To integrate modules efficiently required information needs to be represented in a Module Type Package (MTP). In this article a method is described and analysed to automatically transform the MTP based on AutomationML to an OPC UA information model. This makes the semantic description of the module which is derived from the MTP accessible online. An advantage of this approach is the decoupling of MTP definition and implementation. Thereby an investment in necessary software components by the module manufacturer becomes possible already before the definition process of the MTP is completed. On the other hand a big foot print and limitations of the model are downsides.
Über die Autoren
Dipl.-Ing. Sachari Wassilew ist ehemaliger wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Prozessleittechnik und der Arbeitsgruppe Systemverfahrenstechnik an der Technischen Universität Dresden mit dem Forschungsschwerpunkt Zustandsbasierte Prozessführung.
Technische Universität Dresden, Institut für Automatisierungstechnik, 01062 Dresden
Dipl.-Ing. Michael Obst ist Doktorand der Professur für Prozessleittechnik an der Technischen Universität Dresden. Schwerpunkte seiner Tätigkeiten sind Informationsmodellierung und Unterstützungssysteme für modulares Engineering.
Technische Universität Dresden, Institut für Automatisierungstechnik, 01062 Dresden
Dipl.-Ing. Chris Paul Iatrou hat an der Technischen Universität Dresden Informationssystemtechnik studiert und forscht seit 2015 an der Professur für Prozessleittechnik und Arbeitsgruppe Systemverfahrenstechnik. Sein Arbeitsgebiet sind Architekturen für die echtzeitfähige semantische Integration in industriellen Anwendungen.
Technische Universität Dresden, Institut für Automatisierungstechnik, 01062 Dresden
Prof. Dr.-Ing. Leon Urbas leitet die Professur für Prozessleittechnik und die Arbeitsgruppe Systemverfahrenstechnik an der Technischen Universität Dresden. Mittelpunkt seiner Forschung ist die menschgerechte Gestaltung digitaler Transformationsprozesse in der Prozessindustrie.
Technische Universität Dresden, Institut für Automatisierungstechnik, 01062 Dresden
Danksagung
Die Autoren bedanken sich bei den Gutachtern für wertvolle Rückmeldungen, bei den Partnern in NAMUR und ZVEI sowie den Projektpartnern der Firmen WAGO und ABB für die intensive Diskussion der Vor- und Nachteile des hier dargestellten Lösungsansatzes aus Sicht von Anwendern und Herstellern von Automatisierungssystemen. Nicht zuletzt gilt der Dank den Teilnehmern der EKA'2016 für die fachliche Auseinandersetzung mit dem Lösungsansatz.
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