Cyber-physische Systeme Mit intelligenten Werkzeugen den Airbus der Zukunft bauen

Flugzeugwerke von heute sind keine lauten und hektischen Fabriken mehr. Die Flugzeugfabrik der Zukunft ist ein Forschungsprojekt, das neu aufkommende Fertigungstechniken mit intelligenten Tools fördert.

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Cyber-Physical Systems und Big Analog Data schaffen die Voraussetzungen für eine intelligentere, auf den Bediener ausgerichtete Produktion, die eine Zusammenarbeit von Bedienern und Maschinen in demselben Umfeld erlaubt. Das Werk der Zukunft schließt zudem die umfassende Nutzung einer modularen Plattform mit einem hohen Abstraktionsgrad auf Basis handelsüblicher Standardmodule ein.

Eine der Schlüsselkomponenten zur Verbesserung der Effizienz im Werk der Zukunft sind intelligentere Werkzeuge. Diese Geräte sind so konzipiert, dass sie mit einer Hauptinfrastruktur oder lokal mit Bedienern oder mit anderen Werkzeugen kommunizieren können, aber nur dann Lagebewusstsein vermitteln und Echtzeitentscheidungen treffen, die auf lokaler und verteilter Intelligenz im Netzwerk basieren, wenn dies nötig ist.

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Im Fall einer Produktionsanlage können intelligente Werkzeuge den Produktionsprozess vereinfachen und die Effizienz verbessern, indem sie physikalische Datenprotokolle und Handbücher überflüssig machen. Bediener müssen sich auf ihre Aufgaben im Betriebsablauf konzentrieren. Dabei müssen sie ihre Hände frei haben, um die passenden Werkzeuge nutzen zu können. Bisherige Initiativen, die mit papierlosen Projekten zu tun hatten, legten den Fokus zumeist auf Papiereinsparung oder Ersetzen des Papiers durch Tablet-PCs. Dennoch benötigten sie weiterhin „passive/tote Daten“.

Intelligente Werkzeuge eröffnen eine weitere Alternative: Live-Daten. Zur Entwicklung eines Flugzeugs gehören unzählige Schritte, die Bediener befolgen müssen, und auch zahlreiche feststehende Prüfungen, um die Qualität sicherzustellen. Durch Erweiterung des Systems um Intelligenz erkennen die Werkzeuge die Aktionen, die der Bediener als nächstes ausführen muss, und passen automatisch ihre Einstellungen an. Das vereinfacht die Aufgabe für den Bediener. Nach Abschluss der Aktion können die intelligenten Werkzeuge auch die Ergebnisse überwachen und aufzeichnen. Das verbessert die Effizienz des Produktionsprozesses.

Eine bestimmte Teilbaugruppe eines Flugzeugs beispielsweise besitzt in etwa 400.000 Stellen, die festgezogen werden müssen. Dazu sind gegenwärtig über 1100 einfache Spannwerkzeuge nötig. Der Bediener muss eine Liste mit Schritten genau befolgen und die passenden Drehmomenteinstellungen für jede Stelle mithilfe des korrekten Werkzeugs sicherstellen.

Die manuelle Vorgehensweise bedeutet ein hohes Risiko bei der Produktion: Selbst eine einzige Stelle, die falsch festgezogen wurde, könnte langfristig Kosten von hunderttausenden Dollar verursachen. Ein intelligentes Spannwerkzeug begreift, welche Aufgabe der Bediener ausführen will, indem Bilderfassung und -verarbeitung zum Einsatz kommen, anhand derer das Werkzeug seine Umgebung verarbeitet und automatisch das Drehmoment festlegt.

Das Gerät kann das Resultat der Aufgabe in einer zentralen Datenbank speichern, um sicherzugehen, dass die Stelle korrekt festgezogen wurde. Mit der Datenbank des zentralen Manufacturing Execution System (MES) und der verteilten Intelligenz der Geräte können Produktionsleiter die Verfahren und Prozesse präzise bestimmen, die während der Qualitätskontrolle und -zertifizierung überprüft werden müssen.

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Was ist das System-on-Module (SoM) von National Instruments und wie können Systementwickler davon profitieren?

Mit dem NI SoM können Entwicklerteams zuverlässige und komplexe Embedded-Systeme schneller im Markt einführen. Das NI SoM basiert auf der LabVIEW-RIO-Architektur, wobei RIO für rekonfigurierbare I/O steht, und erfüllt die gleichen strikten Designstandards wie für andere Produkte auf deren Basis. Die LabVIEW RIO Architecture wird bereits in zahlreichen Anwendungen eingesetzt, die hohe Zuverlässigkeit erfordern, etwa in unbemannten Luftfahrzeugen oder in der Medizintechnik, etwa in Geräten zur Operation des grauen Stars. Studien zeigen uns, dass Entwicklerteams, die diese Architektur einsetzen, komplexe Probleme in der Hälfte der Zeit lösen können, verglichen mit Entwicklerteams, die auf klassische benutzerdefinierte Entwicklungsansätze zurückgreifen.

Was bietet das SoM auf technischer Seite, wie ist es aufgebaut?

Das NI System-on-Module vereint das Zynq All-Programmable SoC (System-on-a-Chip) von Xilinx mit unterstützenden Elementen, wie zum Beispiel Speicher auf einer kleinen Leiterplatte. Außerdem bietet das SoM eine vollständige Middleware-Lösung und verfügt über ein schlüsselfertiges, integriertes Linux-basiertes Echtzeitbetriebssystem.

Sie haben die integrierte Middleware angesprochen. Welche Vorteile bringt sie den Entwicklern?

Die Middleware erlaubt es, Zeitprobleme und Risiken zu minimieren, die mit der Entwicklung von Embedded-Betriebssystemen, Softwaretreibern und anderen Softwarekomponenten verbunden sind. Außerdem ist das SoM wie gesagt mit einem zuverlässigen Linux-basierten Echtzeitbetriebssystem ausgestattet, sodass Entwicklerteams Zugang zu vielen Anwendungen und IP aus der Linux-Community haben.

Das SoM enthält auch einen FPGA von Xilinx. Die Programmierung dieser Bausteine gilt gelinde gesagt als anspruchsvoll. Wie können Sie die Entwickler hier unterstützen?

Das integrierte Werkzeug LabVIEW FPGA sorgt dafür, dass Entwickler die Hardwarebeschreibungssprachen nicht mehr beherrschen müssen. Dies macht die leistungsstarke FPGA-Technologie zugänglicher denn je.

Wie können die Teams ganz konkret Zeit bei der Entwicklung sparen, wenn sie das SoM einsetzen? Können Sie hier ein Beispiel nennen?

Sehr gern. Die Entwicklerteams können CompactRIO einsetzen, um schnell Prototypen ihrer Anwendungen zu erstellen. Derselbe Code kann dann auch auf dem NI SoM wiederverwendet werden. Dies ermöglicht einen deutlich niedrigeren Arbeits- und Zeitaufwand.

Airbus hat mit der Entwicklung intelligenter Werkzeugfamilien begonnen, die verschiedene Fertigungsprozesse ausführen: Bohren, Messen sowie hochwertiges Datenloggen und Festspannen.

Bohrwerkzeug:

• Verarbeiten der Umgebung mittels Bildverarbeitungsalgorithmen,

• Verifizieren, welches Material als nächstes durchschnitten wird,

• Aktualisieren der Schneidebedingungen des Bohrers bei jeder Materialschicht,

• Überwachen der Bohrtiefe,

• Festhalten der Ergebnisse des Bohrens an der derzeitigen Stelle,

• Überwachen des Systemzustands,

• Automatische Überprüfungen/Kalibrierungen.

Messwerkzeug:

• Verarbeiten der Umgebung mittels Bildverarbeitungs-Algorithmen,

• Wiederbeschaffen zulässiger Messwerte aus einer Datenbank,

• Prüfen, ob die Messung innerhalb der Parameter liegt,

• Aufzeichnen von Ergebnissen und bei Bedarf Bereitstellen von Folgemaßnahmen,

• Automatische Überprüfungen/Kalibrierungen.

Qualitätsvalidierungswerkzeug (basierend auf menschlicher Entscheidung):

• Verarbeiten der Umgebung mittels Bildverarbeitungsalgorithmen,

• Ausüben menschlicher Interaktion (Beobachtung der Finger/der Augen, Sprachsteuerung),

• Aufzeichnen von Ergebnissen und bei Bedarf Bereitstellen von Folgemaßnahmen.

Festspannwerkzeug:

• Verarbeiten der Umgebung mittels Bildverarbeitungsalgorithmen,

• Festlegen der Drehmoment-/Geschwindigkeits-/Winkelvorgabe für die Stelle,

• Überwachen des auf die Befestigungselemente angewandten Drehmoments,

• Aufzeichnen des gegebenen Drehmoments in einer zentralen MES-Datenbank oder einem unternehmensweiten Ressourcenplanungssystem,

• Automatische Überprüfungen/Kalibrierungen.

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