Virtuelle Maschinen- und Anlagenmodelle (Digitale Zwillinge) ermöglichen die Entwicklung, Optimierung, Inbetriebnahme und Erweiterung von Anlagen, Fertigungsabläufen oder Prozessen und unterstützen die vorausschauende Planung oder Wartung ohne reale Hardwarekomponenten.
Voraussetzung dafür sind möglichst genaue Virtualisierungen der physischen Systeme und der eingesetzten Controller. Derzeit müssen die virtuellen Verhaltensmodelle speziell (meist manuell) entwickelt werden. SCADA Systeme, die meist in den realen Szenarien vorhanden sind und über alle Daten zu den Anlagenzuständen verfügen, sind nicht oder nur unzureichend mit den Digitalen Zwillingen vernetzt und können daher nicht für die Modellentwicklung und -optimierung eingesetzt werden, bzw. stehen die Digitalen Zwillinge nicht in Leitsystemen der realen Anlagen zur Prädiktion zur Verfügung.
In diesem Projekt sollen daher folgende Methoden und Schnittstellen erarbeitet und komponentenbasiert getestet werden:
- Methodenentwicklung und Modul für maschinelles Lernen von Systemeigenschaften oder Controllerverhalten für Digitale Zwillinge basierend auf der Kopplung mit SCADA-Systemen.
- Methodik und Schnittstelle zur Anbindung eines Mixed Reality Modules zur Prüfung des korrekt erlernten Verhaltens und für das humanzentrierte Prüfen der Mensch-Maschine-Interaktion. Darüber hinaus können damit Szenarien der virtuellen Inbetriebnahme sowie Wartungsabläufe im iterativen Entwicklungsprozess durchgeführt werden.
- Entwicklung einer standardisierten, echtzeitfähigen Schnittstelle zwischen digitalen Zwillingen und SCADA- oder Leitsystemen inkl. Engineeringschnittstelle zur Reduktion des Entwicklungsaufwandes unter Einsatz einer Standardtechnologie wie zum Beispiel OPC UA oder MQTT.
- Untersuchung von Regelkreisen aus SCADA und Digital Twin zur Optimierung von Prozessen oder Parametern. Auf Basis einer Echtzeitschnittstelle soll untersucht werden, ob noch während des laufenden Prozesses Optimierungen vorgenommen werden können, um das Prozessergebnis zu verbessern.
Die Ergebnisse werden in einer prototypischen Implementierung in den Labors der Projektpartner anhand von definierten Use Cases gezeigt.
