Projekt

BaSys4.0

Basissystem Industrie 4.0

Basissystem Industrie 4.0

  • Laufzeit:

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Basissystems für Produktionsanlagen, das die effiziente Wandelbarkeit eines Produktionsprozesses als zentrale Herausforderungen der vierten industriellen Revolution realisiert. Die angestrebte Lösung ist vom Prinzip her an die offene, standardisierte Softwarearchitektur AUTOSAR aus der Automobilindustrie angelehnt und gliedert sich in drei Bereiche: (1) Die Entwicklungs-Umgebung umfasst die Werkzeuge zur Erstellung von Funktionen für einzelne Geräte, oder die Software einer Anlage. (2) Die Engineering-Umgebung umfasst Werkzeuge zur Konfiguration von Anlagen und Prozessen. (3) Die Laufzeitumgebung umfasst alle erforderlichen Basisdienste für die Ausführung von Prozessen auf einer Anlage bzw. auf einem Gerät. Dabei fokussiert sich das Projekt auf die Geräte- und die Anlagenebene; Schnittstellen zur Unternehmens-Leitebene sind aber vorgesehen. Zentrale Lösungsansätze innerhalb des Projekts werden sein: (a) Digitale Abbilder aller Elemente im Produktionsprozess (Digitale Zwillinge), (b) Datenaustauschformate als Basis für eine umfassende Vernetzung und (c) Geräteunabhängiger Steuerungscode. Eine Standardisierung der entwickelten Lösung wird angestrebt, befördert durch eine Open-Source Referenz-Implementierung. Das DFKI kann sich durch seine Kompetenzen im Bereich Industrie 4.0 gewinnbringend in BaSys4.0 einbringen, um eine umfassende Basisplattform für wandlungsfähige Industrie 4.0-Anwendungen in die Praxis umzusetzen. Die Schwerpunkte der DFKI-Tätigkeiten liegen in der ganzheitlichen Informations- und Dienstemodellierung, einer integrierten Werkzeugkette sowie einer diensteorientierten Kommunikationsmiddleware, welche zusammengenommen die Grundlage zur Entwicklung von demonstrierbaren wandelbaren Planungs- und Assistenzdiensten für Produktionslinien darstellen.

Partner

  • ABB Ltd.
  • Bosch Rexroth AG
  • DFKI
  • Eclipse Foundation
  • Festo AG & Co. KG
  • FORTISS GmbH
  • Fraunhofer Institute for Experimental Software Engineering – IESE
  • ITQ GmbH
  • KUKA Roboter GmbH
  • PSI Automotive & Industry GmbH
  • RWTH Aachen University
  • Robert Bosch GmbH
  • SMS Group GmbH
  • SYSGO AG
  • ZF Friedrichshafen AG

Projekt teilen auf:

Ansprechpartner
Dr.-Ing. Dietmar Dengler

Keyfacts

Publikationen zum Projekt

Sönke Knoch, Nico Herbig, Shreeraman Ponpathirkoottam, Felix Kosmalla, Philipp Staudt, Peter Fettke, Peter Loos

In: Florian Daniel, Quan Z. Sheng, Hamid Motahari (Hrsg.). Business Process Management Workshops. BPM 2018.. International Workshop on Artificial Intelligence for Business Process Management (AI4BPM-2018) befindet sich 16th September 9-14 Sydney NSW Australia Seiten 269-280 Lecture Notes in Business Information Processing (LNBIP) 342 ISBN 978-3-030-11641-5 Springer Cham 1/2019.

Zur Publikation
Philipp Staudt, Sönke Knoch, Daniel Porta

In: Wil van der Aalst, Fabio Casati, Raffaele Conforti, Massimiliano de Leoni, Marlon Dumas, Akhil Kumar, Jan Mendling, Surya Nepal, Brian Pentland, Barbara Weber (Hrsg.). BPM 2018 Dissertation Award, Demonstration, and Industrial TrackProceedings of the Dissertation Award, Demonstration, and Industrial Track at BPM 2018. BPM Demo Track (BPMTracks-2018) befindet sich 16th International Conference on Business Process Management September 9-14 Sydney NSW Australia Seiten 106-110 Online Proceedings for Scientific Conferences and Workshops (CEUR-WS) 2196 CEUR-WS 9/2018.

Zur Publikation
Sönke Knoch, Shreeraman Ponpathirkoottam, Peter Fettke, Peter Loos

In: Ernest Teniente, Matthias Weidlich (Hrsg.). Business Process Management Workshops. BPM 2017. International Workshop on Ubiquitous Business Processes Meeting Internet-of-Things (BP-Meet-IoT-17) befindet sich 15th International Conference on Business Process Management September 10-15 Barcelona Spain Seiten 273-284 Lecture Notes in Business Information Processing (LNBIP) 308 ISBN 978-3-319-74030-0 Springer Cham 1/2018.

Zur Publikation

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence