Die Trends in der Industrie zu Cloud-Computing, Connectivity, Big Data, Modellierung, Simulation, Security etc. verbunden mit dem Zeitgeist von Open Source zwingt die Automatisierung sich an etablierten IT-Techniken zu orientieren. Die Automatisierer denken um.

Neue Sprachen

Automobilgeschichte schreibt man heute in C++ wirbt BMW um junge Informatiker. Auch die Automatisierer lösen sich schrittweise von der IEC 61131. "Für die Anwender wird es immer mehr intuitive Programmieroberflächen geben. Wir entwickeln solche bereits im Roboterbereich. Die Entwickler werden mit Standardsprachen (C++, C#, Java, und anderen) arbeiten, beispielweise wird die neueste Robotersteuerung von Kuka nicht mehr in KRL (Kuka Robot Language), sondern in Java programmiert", erklärt Professor Peter Heß von der Maschinenbaufakultät der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm. Phoenix Contact hat das erkannt: Mit der PLCnext Technology lassen sich somit beispielsweise Funktionen nach IEC 61131-3 mit Routinen von C/C++, C# oder Matlab Simulink kombinieren. Die einfache Einbindung von Software aus der Open Source Community in das Automatisierungssystem von Phoenix Contact ist auf diese Weise möglich, versichern die Entwickler. Auch Harting weiß um die Bedeutung von Software. MICA, der modulare Minicomputer ist der Beweis. Das Versprechen: Kunden können Daten im direkten Umfeld von Maschinen und Anlagen aufnehmen, auswerten und verarbeiten. Darüber hinaus lässt sich der Minicomputer mit individueller Hardware, frei verfügbarer Software und passenden Schnittstellen konfigurieren – Python und Co. grüßen, Softwarekompetenz ist da, neue Einsatzszenarien, Märkte können kommen.

Plattformen als Betriebssysteme

Sie heißen Adamos oder Axoom – die Industrie 4.0-Plattformen vieler unterschiedlicher Industrieunternehmen aus Deutschland und der Welt. Doch an was arbeiten die Unternehmen in diesen Kreisen? An Betriebssystemen für die Industrie, meint Prof. Dr. Thomas Bauernhansl vom Fraunhofer IPA aus Stuttgart. Die Plattformen könnten in den nächsten Jahren den Ton angeben und Softwareoberflächen gemeinsam entwickeln, die dann in einem Store gekauft werden können. Und was macht dann dieses Betriebssystem? Es steuert beispielsweise die SPS aus dem Nebel – kommt bald die Edge SPS. Bauernhansl nennt das "Platform as Operating System"- approach (hard real time operating system). Darüber müssen sich die Steuerungs-Anbieter Gedanken machen: Wie verändert sich in den nächsten fünf Jahren die SPS?

Machine learning

Künstliche Intelligenz – davon schwärmen viele Industrievordenker und die großen Software- und Cloudanbieter versprechen schöne neue Industriewelten. Doch der erste Schritt ist machine learning – Informationen sammeln, Muster erkennen, Rückschlüsse ziehen – vielleicht so wie Roger Feist vom Maschinenbauer Achenbach Buschhütten. Im Anlagenbetrieb werden alle Daten der Bachmann-Steuerung M1 via OPC UA einem kleinen Ein-Platinen-Rechner zur Verfügung gestellt, der die Informationen dann abonnieren kann und in einem Cloud-Speicher ablegt. Rund drei Gigabyte an Daten können da an einem Tag pro Maschine zusammenkommen – im Wesentlichen sind es OPC-UA- und SQL-Daten. Und weil in der Cloud praktisch unbegrenzt Speicherplatz genutzt werden kann, müssen die Maschinendaten aus Platzgründen Daten niemals gelöscht werden. Achenbach setzt in vielen Lösungsansätzen auf das ‚unsupervised machine learning‘ (unüberwachtes Lernen). Die Idee dahinter: Das System versucht, in den Maschinendaten Muster zu erkennen, die vom strukturlosen Rauschen abweichen. Im Idealfall sind die Muster typisch für ein bestimmtes Problem. Dann kann das System eine Handlungsempfehlung an den Betreiber abgeben – beispielsweise die Bestellung eines Ersatzteils.