i-Twin - Semantic Integration Patterns for Data-driven Digital Twins in the Manufacturing Industry
Kurzbeschreibung
Digital Twins haben sich in der Industrie zu einem bedeutenden technologischen Konzept für die Schaffung und Nutzung von digitalen Repräsentationen von Anlagen entwickelt. Zur vollen Entfaltung des Potenzials von Digital Twins ist die Integration und Interoperabilität der über verschiedene IT-Anwendungen verteilten Daten eine entscheidende Voraussetzung.
Hier setzt das Projekt i-Twin an, in dem es Interoperabilitätskonzepte für eine quelloffene Middleware-Plattform entwickelt, die speziell für kleine und mittlere Unternehmen einen standard-basierten semantischen Integrationslayer für Anlageninformationen schafft. Die Plattform wird anhand eines konzeptionellen Prototyps in einem Forschungs- und einem industriellen Labor-Szenario validiert.
Auf der Basis von „Semantic Integration Patterns" schafft die Plattform ein gemeinsames „Vokabular" für die in einem Fertigungsnetzwerk eingesetzten Anwendungen, die Stamm- und Betriebsdaten von Anlagen liefern und verarbeiten. Dadurch können die Unternehmen das Potenzial von digitalen Zwillingen mit gegenüber Individuallösungen geringerem Zeit- und Kostenaufwand heben und eine nachhaltige, für Erweiterungen des Anlagenparks offene und transparente Basis für das betriebliche Asset Management herstellen.
Die konzeptionellen Eckpfeiler der Lösung bilden:
- Semantic Integration Patterns basierend auf relevanten Standards für die semantische Beschreibung von Anlageninformationen (z.B. RAMI4.0/AAS, OPC UA Companion Specifications) sowie Empfehlungen für industriell verwendeter Protokolle und Domain Standards
- Minimal-invasive Integration von IT-Systemen des Fertigungs-Netzwerks
- Semantic Integration Patterns für Analytics Systeme basierend of Standards für den Austausch von Machine Learning und KI-Modellen
- Messaging System für semantisch ausgezeichnete Datenströme
- Security und Identity Management Service zum Schutz der verarbeiteten Daten
Ausgangssituation
Der digitale Wandel und die schrittweise Einführung von IoT- und Cloud-Technologien in der Fertigungsindustrie führten zu komplexen vernetzten Umgebungen, in denen betriebliche Softwaresysteme und intelligente, vernetzte Maschinen eine zunehmende Menge an Sensordaten und Steuerungsinformationen austauschen.
Abgesehen von den Lösungen für die Großindustrie gibt es für die semantische Interoperabilität keine Middleware-Lösung, die den Anforderungen (und dem Budget) mittelständischer Unternehmen entspricht. Auch die Entwickler der IT-Systeme suchen dringend nach leichtgewichtigen Schnittstellen für den Austausch von (semantisch angereicherten) Daten zwischen Maschinen und den Anwendungen oder zwischen verschiedenen betrieblichen Anwendungen.
Daraus leiten sich folgende Unterziele ab:
- Der Entwurf und Veröffentlichung von Semantic Integration Patterns für Assets, Anwendungen und Services:
- Unterstützung von Typ/Instanz-Beziehungen
- Anwendbarkeit in vernetzten Produktionsumgebungen
- Übereinstimmung mit bestehenden und neu entstehenden Domänenstandards
- Unterstützung für Digital Twins im Asset Management - Entwurf und Entwicklung einer cloudbasierten Middleware-Plattform für die semantische Integration in Fertigungsnetzwerken (Open-Source, offene Schnittstellen, Digital Twin)
- Validierung der Methoden und Entwicklungen in vertikalen digitalen Anwendungen
- Steigende Aufmerksamkeit und Akzeptanz in den identifizierten Stakeholder-Gruppen des i-Twin-Ökosystems
Vorgehen
i-Twin erweitert den Stand der Technik im Bereich der Enterprise Integration durch die Entwicklung von Semantic Integration Patterns. Diese ergänzen traditionellen Konzepte, indem sie den Teilnehmern die Nutzlast der Nachrichten explizit bekannt machen. Die i-Twin-Lösung ermöglicht die semantische Durchdringung der ausgetauschten Daten durch die konsequente Verwendung von expliziten semantischen Referenzen in den Asset-Eigenschaften und Datenpunkten. Dies gilt sowohl für Edge-Devices und Assets als auch für Fertigungssoftwaresysteme auf der Anwendungsebene.
Die folgenden Gestaltungsprinzipien gelten für die Semantic Integration Patterns:
- Unterstützung von Typ/Instanz-Beziehungen
- Anwendbarkeit in vernetzten Fertigungsumgebungen
- Übereinstimmung mit bestehenden und neuen Industriestandards (insbesondere RAMI4.0)
- Unterstützung von datengetriebenen digitalen Zwillingen, die verteilte Datenquellen integrieren ("Mikrodaten-Ökosystem" für Anlagen)
Angestrebte Ergebnisse
i-Twin adressiert unterschiedliche Zielgruppen: Neben Software-Entwicklern und Systemintegratoren in Fertigungsnetzwerken, Analytik- und Automatisierungs-Dienstleistern profitieren auch Maschinen- und Anlagenbauer sowie die Betreiber (in der Fertigungs- und Prozessindustrie) von den Ergebnissen des Projekts. Die angestrebten Kernergebnisse sind im Folgenden dargestellt:
- Verringerung des Integrationsaufwands von Assets und IT-Systemen durch Semantic Integration Patterns (z.B. AAS-Submodelle).
- Verfügbarkeit einer Open-Source-Referenzimplementierung und einer Bibliothek von Semantic Integration Patterns
- Verfügbarkeit von standardisierten Mustern für den Zugriff auf Datenströme und den semantischen Kontext der Daten für die Trainings- und Ausführungsphase von ML- und KI-Modellen
Anbindung an strategische Vorhaben
Das Projekt i-Twin strebt die Verbreitung und nachhaltige Entwicklung der Ergebnisse durch eine Reihe von strategischen Allianzen sicher:
- Herstellung von Verbindungen zu relevanten nationalen und internationalen Industrieverbänden und Standardisierungsgremien, z.B. Industrial Digital Twin Association (IDTA), Digital Twin Consortium, Plattform Industrie 4.0, VDMA, ZVEI
- Herstellung von Verbindungen zu den Initiativen zur Förderung von Datenökosystemen, z. B. International Data Space (IDS), GAIA-X, Data Intelligence Offensive (DIO, Data Circle Manufacturing)
- Aufbau eines Ökosystems zur Förderung von i-Twin, einschließlich einer Expertengruppe zur Validierung und Diskussion der Konzepte und Ergebnisse von i-Twin.
Projektbeteiligte
Projektleitung
DI Georg Güntner - Salzburg Research Forschungsgesellschaft m.b.H.
Projektpartner:innen
- Mag. Oliver Hofbauer - H&H Systems Software GmbH
- Philipp Schmitzberger - IcoSense GmbH
- Ing. Mag.(FH) Reinhard Mayr - Ing. Punzenberger Copa-Data GmbH
- DI(FH) Tobias Gerstmaier - Innio Jenbacher GmbH & Co OG
- Univ.-Prof. Dr. Christian Borgelt - Paris Lodron Universität Salzburg
Kontaktadresse
Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH
DI Georg Güntner
Tel.: +43 (664) 280 71 49
E-Mail: georg.guentner@salzburgresearch.at
Web: www.salzburrgresearch.at