Programm 2020*
Montag, 16. November 2020
SEMINARE VORMITTAG
09:30 Uhr
- Einführung zu Metriken und statischer Codeanalyse: Vorstellung des Stands der Technik sowie Präsentation von Vorarbeiten des Lehrstuhls für Automatisierung und Informationssysteme
- Toolgestützter Hands-on-Workshop am Beispiel der Steuerungssoftware eines Demonstrators:
- Metrikbasierte Ähnlichkeitsidentifikation zur Detektion von sog. „Code Clones“ in der Steuerungssoftware mit Hilfe des Variability Analysis Toolkit
- Visualisierung der identifizierten Variabilität zur Ableitung möglicher Bibliotheksbausteine zur geplanten Wiederverwendung mit dem Variability Visualization Toolkit
- Konfiguration und Generierung von Softwarevarianten mit dem Tool VarApp
Prof. Vogel-Heuser studierte Elektrotechnik (1987, Dipl. Ing.) und promovierte im Bereich Maschinenbau an der RWTH Aachen (1990, Dr. Ing.). Sie sammelte zehn Jahre Industrieerfahrung, u.a. als technischer Geschäftsführer in der Siempelkamp Gruppe (Anlagenbau). Nach Berufungen in Hagen, Wuppertal und Kassel übernahm sie den Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme an der TUM (2009). Sie ist Sprecherin des Sonderforschungsbereichs 768: „Zyklenmanagement von Innovationsprozessen“, Mitglied im Coordination Board des DFG-Schwerpunktprogramms 1593 „Design for Future“ und Mitglied in der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften e.V. (acatech). Die Forschungsschwerpunkte von Prof. Vogel-Heuser (*1961) liegen im Bereich des System- und Software-Engineerings sowie in der Modellierung von verteilten und zuverlässigen eingebetteten Systemen. Insbesondere stehen die Herausforderungen, welche sich aus der steigenden Nachfrage nach kundenspezifischen Produkten im Anlagenbau ergeben, im Fokus. Zudem sind auch hybride Prozesse und heterogen verteilte, intelligente Systeme unter Einbezug der Mensch-Maschine-Interaktion Teil ihrer Forschung.
Eva-Maria Neumann absolvierte 2018 ihren Master in Maschinenwesen. Im Januar 2019 startete sie ihre Promotion am Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme der Technischen Universität München. Zu ihren Schwerpunkten zählt unter anderem die Entwicklung objektiver Indikatoren und Metriken zur Messung verschiedener Qualitätsattribute von IEC 61131-3 Steuerungssoftware.
Andreas Klinger ist selbständiger Trainer und Entwickler. Seit Abschluss des Studiums der Elektrotechnik im Jahre 1998 arbeitet er im Bereich der systemnahen Softwareentwicklung mit den Schwerpunkten Treiberentwicklung, Embedded Linux und Echtzeit. Als Spezialist für Linux beschäftigt er sich mit dem internen Aufbau des Kernels, den Systemmechanismen sowie vor allem mit deren Einsatz in Embedded Systemen. ESE-Kongress-Referent 2008 bis 2018; Speaker-Award erhalten in 2011, 2014 und 2018; zahlreiche Fachartikel unter anderem im ESE-Report u. in der Elektronik-Praxis
Michael Eberle studierte Elektrotechnik an der TU Graz und leitet bei Eberle Automatische Systeme GmbH & Co KG die Abteilung für Modellierung und Simulation. In seiner Funktion ist er unter anderem für die Entwicklung einer intelligenten Software zur Erstellung und Simulation modellbasierter digitaler Zwillinge verantwortlich.
SEMINARE NACHMITTAG
14:00 Uhr
Johannes Kinzig hat nach seinem Masterstudium in Informatik das Ingenieurbüro seines Vaters übernommen und das Unternehmen strategisch in Richtung Industrie 4.0, IoT und Industrial IT-Security entwickelt. Seine Tätigkeitsschwerpunkte sind industrielle Ethernet Netze sowie die sichere Datenübertragung zwischen Maschinen und deren Steuerungen untereinander.
In der Praxis läuft gerade einmal der erste Schritt (Sensoren installieren) noch relativ problemlos ab. In der Regel werden die Daten dann vor Ort oder mit Hilfe einer IoT-Cloud visualisiert. Danach kommen die meisten Vorhaben schon ins Stocken. Man versucht vielleicht noch auf einem PC oder in einer Cloud die Sensordaten an einen Machine-Learning-Algorithmus zu übergeben, kommt aber nur sehr selten zu einem verwertbaren Ergebnis. Manchmal wird dann noch ein externer Data Scientist für ein paar Tage angeheuert, der einem klarmacht, dass die Sensordaten eigentlich nicht zur Aufgabe passen oder umgekehrt.
Genau hier soll das Kompaktseminar ansetzen. Im ersten Teil wird zunächst ein Engineering-Prozess für Condition-Monitoring-Softsensoren als Einführung vorgestellt. Dabei lernen die Teilnehmer das Supervised Machine Learning und die Anwendung dieses KI-Bausteins auf an Maschinen gewonnene Sensordaten kennen.
Im Rahmen der Einführung kommen des Weiteren die wichtigsten Werkzeuge zur Sprache, um sowohl an der Edge als auch in der Cloud das maschinelle Lernen aus Sensordaten einzusetzen und per Klassifizierung und Regression verständliche und hilfreiche Ergebnisse für Condition-Monitoring-Anwendungen zu erzielen.
Im zweiten Teil des Kompaktseminars kann jeder Teilnehmer unter fachlicher Anleitung auf dem eigenen Notebook den zuvor vorgestellten Engineering-Prozess teilweise ausprobieren. Dafür werden in der Seminarvorbereitungsphase vom Seminarleiter mit einen Demonstrator geeignete
Sensordaten an Antriebselementen erfasst, in eine Datei geschrieben und in einer Cloud gespeichert. Dort kann jeder Teilnehmer mit dem eigenen Notebook per Webbrowser aus den Daten ein Machine-Learning-Modell erzeugen. Mit diesem Modell werden anschließend auf dem Demonstrator aus in Echtzeit gewonnenen Sensordatenvektoren verschiedene Antriebszustände automatisch klassifiziert und die Ergebnisse gemeinsam analysiert sowie diskutiert.
Die Teilnehmer benötigen lediglich ein Notebook mit Webbrowser (Chrome oder Firefox) sowie einen Internetzugang.
Welche Ziele hat dieses Seminar
Zunächst einmal soll das ganze Thema weitestgehend wissenschaftsfrei, aber sehr problemorientiert und detailliert, mit den Augen eines Praktikers aus dem Umfeld der Automatisierung betrachtet werden (Condition Monitoring per Machine Learning mit Sensoren ist nicht immer gleich Rocket Science).
Anschließend wird verdeutlicht, wie das gesamte Zusammenspiel der einzelnen Bausteine funktioniert (Sensor, Trainings- und Testdaten für das Supervised Machine Learning, die Modellbildung und Modellevaluierung, der Einsatz in der Inferenzmaschine). Mit Hilfe des zweiten Seminarteils kann der Teilnehmer im Rahmen des interaktiven Hands-on das alles gleich ausprobieren, damit die Vorgehensweise einprägsam klar wird.
Klaus-Dieter Walter ist CEO der SSV Software Systems GmbH in Hannover und durch Vorträge auf internationalen Veranstaltungen sowie Beiträge in Fachzeitschriften bekannt und hat vier Fachbücher zum Themenbereich Embedded Systeme veröffentlicht. 2007 hat er den M2M Alliance e.V. mitgegründet und war viele Jahre im Vorstand. Außerdem ist er Vorstandsmitglied des Industrieforums VHPready, um einen Kommunikationsstandard für Virtuelle Kraftwerke zu schaffen und ist seit 2012 in der Expertengruppe Internet der Dinge innerhalb der Fokusgruppe Intelligente Vernetzung des Digital Gipfel der Bundesregierung.
Kann man wirklich immer verzögern, mit einfachen Mitteln? Genau das sieht im Fall einer verteilten Steuerung schon ganz anders aus, denn wenn die Reaktion – eine gezielte Ausgabe an Aktuatoren o.ä. – gleichzeitig sein soll, ist die Lösung nicht ein einfaches Warten (bei gegebener Rechtzeitigkeit), sondern ein synchrones Verzögern über Netzwerk.
Mit aufkommendem TSN-Standard und dem Versprechen, eine Uhrzeit-Synchronisation im µs- und Sub-µs-Bereich durchführen zu können, entstehen auch Wünsche zur Gleichzeitigkeit im Rahmen dieser Zeitbereiche. Die Frage, wie weit man etwa Aktivitäten in verteilten Systemen synchronisieren kann, wird ebenfalls diskutiert. Das Kompaktseminar führt in die Themen
- Echtzeitfähigkeit, Rechtzeitigkeit, Nachweis von Echtzeit bei Multitaskingsystemen,
- Echtzeitfähige Netzwerke,
- Zeitsynchronisation über Netzwerke als Grundlage von Gleichzeitigkeit,
- mögliche Sprachkonstrukte zur Definition gleichzeitiger Aktionen,
- Hardware-Voraussetzungen für Gleichzeitigkeit im µs-Bereich
Geboren in Kiel verblieb er dort bis zum Ende des (Physik- und Mathematik-) Studiums und der Promotion. Darauf folgten einige Jahre in der Industrie, so in München bei Siemens und in Lübeck bei der Dräger AG. Seit 1993 ist er Professor an einer Fachhochschule, zunächst in Stralsund, später in Heide (Holstein), seit 2002 in Nordhausen. Sein Fachgebiet ist im Bereich der Technischen Informatik, seine besonderen Interessen liegen bei programmierbaren Systemen, Rechnerarchitektur und FPGAs, dem Hardware/Software Interface, Hardware/Software Co-Design und der hardwarenahen Softwareentwicklung. Seit 2008 ist er ständig zu 50%, aktuell zu 80% an der TU Clausthal tätig, im Bereich der Technischen Informatik sowie der Automatisierungstechnik.
Dienstag, 17. November 2020
TRACK 1 VORMITTAGS
09:00 Uhr
• Anforderungen an Steuerungssysteme im Kontext der Industrie 4.0
• Überblick über die Kernmodelle des IEC 61499 Standards
o Der Funktionsbaustein als wiederverwendbare Softwarekomponente• Veranschaulichung der Modelle anhand eines praxisnahen Beispiels und dessen Umsetzung mit der Open-Source-Lösung 4DIAC
o Das Applikationsmodel zur Definition von Steuerungsanwendungen unabhängig von den eingesetzten Steuerungskomponenten
o Das Systemmodel zur Beschreibung der eingesetzten Steuerungskomponenten und Kommunikationssysteme
o Verteilung der Applikation auf die Steuerungskomponenten und plattformspezifische Konfiguration
• Zusammenfassung
Im Vortrag wird eine in der Praxis erprobte Vorlage zur Dokumentation von Entscheidungen vorgestellt. Die Umsetzung erfolgt auf der Architekturebene durch zu den Anforderungen passende Architekturmuster (wie zum Beispiel Schichtenarchitektur).
Die Entscheidungen und die resultierende Architektur müssen in geeigneter Form dokumentiert werden. Dazu sind Architekturmodelle gut geeignet, auch als wichtiges Vehikel zur Kommunikation im Entwicklungsteam.
Das lernen die Teilnehmer im Vortrag:
- Klassifikation von Anforderungen
- Dokumentation von Design-Entscheidungen
- Nutzen von Architekturmodellen
Dr. Andreas Angerer studierte Software Engineering an der Universität Augsburg, der TU München und der LMU München. In seiner Promotion an der Universität Augsburg beschäftigte er sich über mehrere Jahre intensiv damit, wie industrielle Steuerungstechnik von modernem Software Engineering profitieren kann. Bei XITASO ist Andreas Angerer als Head of Research & Innovation für die Zusammenarbeit mit internationalen Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft in Spitzentechnologiebereichen verantwortlich.
TRACK 2 VORMITTAGS
09:00 Uhr
Geboren in Kiel verblieb er dort bis zum Ende des (Physik- und Mathematik-) Studiums und der Promotion. Darauf folgten einige Jahre in der Industrie, so in München bei Siemens und in Lübeck bei der Dräger AG. Seit 1993 ist er Professor an einer Fachhochschule, zunächst in Stralsund, später in Heide (Holstein), seit 2002 in Nordhausen. Sein Fachgebiet ist im Bereich der Technischen Informatik, seine besonderen Interessen liegen bei programmierbaren Systemen, Rechnerarchitektur und FPGAs, dem Hardware/Software Interface, Hardware/Software Co-Design und der hardwarenahen Softwareentwicklung. Seit 2008 ist er ständig zu 50%, aktuell zu 80% an der TU Clausthal tätig, im Bereich der Technischen Informatik sowie der Automatisierungstechnik.
- Toggeln von GPIO und Messung mit Oszilloskop:
- Raw-Registerzugriff
- Linux-Kernel-Treiber
- Userspace-Applikation
- Versenden von I2C-Telegrammen:
- Rechenzeit im Kernel
- eigentliche Übertragungszeit
- Antwortzeit auf einen Interrupt:
- Antwortzeit von der ISR über Applikation zurück zur Hardware
- Vergleich mit / ohne Echtzeit-Erweiterung
- Auswirkungen der Kernelkonfiguration auf das Zeitverhalten?
- Debugging- und Tracing-Features
- Preemption
- Schlussfolgerungen:
- Welche Aufgaben können mit Linux durch das Betriebssystem erledigt werden und was gehört in die Hardware?
- Wo geht die Zeit verloren?
Andreas Klinger ist selbständiger Trainer und Entwickler. Seit Abschluss des Studiums der Elektrotechnik im Jahre 1998 arbeitet er im Bereich der systemnahen Softwareentwicklung mit den Schwerpunkten Treiberentwicklung, Embedded Linux und Echtzeit. Als Spezialist für Linux beschäftigt er sich mit dem internen Aufbau des Kernels, den Systemmechanismen sowie vor allem mit deren Einsatz in Embedded Systemen. ESE-Kongress-Referent 2008 bis 2018; Speaker-Award erhalten in 2011, 2014 und 2018; zahlreiche Fachartikel unter anderem im ESE-Report u. in der Elektronik-Praxis
- IEC61800-5-2: Sie beschreibt die heute so gefragten Sicherheitsfunktionen für elektrische Antriebe.
- IEC 10218-1: Sie beschreibt die Anforderungen an Sicherheitsfunktionen für Roboter.
Mit der Integration von bereits fertig entwickelten Sicherheitsfunktionen entfallen aufhaltende Faktoren wie hohe Kosten und Zeit für eine Eigenentwicklung. Kleineren und internationalen Unternehmen wird also mit dieser Lösung der Zugang zu Sicherheitsfunktionen ermöglicht.
Bevor die Prüfer vom TÜV o.ä. auf solche Lösungen ihren Stempel drücken, ist jedoch notwendig, dass auch die Integration fertiger Sicherheitsfunktionen in Produkte fachgerecht und mit der notwendigen Sorgfalt ausgeführt und durch Tests und Dokumentation nachgewiesen wird. Hier ist ein großes Potenzial für vereinfachte digitalisierte Prozesse zu sehen.
2. Die Vereinfachung der Sicherheitstechnik: Hier sehen wir großes Potenzial durch die Multiplikation der bereits vorliegenden Lösungen und die Digitalisierung der Prozesse.
Brinkmann Electronic Berlin GmbH (BEL) ist ein junges Dienstleistungsunternehmen für Elektronik- und Embedded Software-Entwicklung. Schwerpunkte liegen in der industriellen Automatisierung und im Internet of Things (IoT). Das Team bietet langjährige Erfahrung der funktionalen Sicherheit sowie in der Datensicherheit für Kommunikationslösungen. BEL bedient Kunden über den Lebenszyklus von der Beratung und Spezifikation bis zu Serienlieferung und Produktbetreuung.
- Social Coding: Statt auf dem heimischen PC oder Server lassen sich Projekte in Quellcode und kompilierte Applikationen in der Cloud hinterlegen. Was für die eigenen Fotos, Dokumente und Musik nützlich ist, unterstützt auch die Arbeit mit IEC-61131-3-Projekten. Voraussetzung dafür ist eine geeignete Server-Infrastruktur. Ist diese gegeben, so kann der Quell- und der Binärcode per Cloud einfach mit berechtigten Entwicklern geteilt werden.
- Remote Debugging ohne zusätzliche Infrastruktur: Um einen Fernzugriff via Internetanbindung auf die SPS zu realisieren, muss man sich heute erst mal selbst um eine sichere Infrastruktur kümmern, z. B. per VPN-Verbindung oder verschlüsselter Datenkommunikation. Ist dagegen die SPS bereits an einen geeigneten Cloudserver angebunden, so nutzt man die dafür ohnehin eingerichtete Datenanbindung sofort, um sich in die Steuerung einzuloggen – mit der ganzen bereits bestehenden Absicherung.
- Zusatztools zur Qualitätsverbesserung: Solche Tools sind heute meist als Plug-In für die Entwicklungsplattformen verfügbar. Mittelfristig könnten sie aber auch als Softwaredienste in der Cloud beim Engineering unterstützen. Und das ohne, dass man sich selbst um Rechnerstruktur, Installation oder Updates kümmern muss.
- Komplette Entwicklungsumgebung in der Cloud: Diese Aussicht ist reizvoll und auch sinnvoll. Doch ist es für Anwender ideal, wenn sie beide Möglichkeiten parallel nutzen können: Eine Installation der Entwicklungsumgebung auf dem lokalen PC UND in der Cloud. So ist man beim Engineering je nach Situation unabhängig von der Internetverbindung oder auch einer lokalen Installation.
Roland Wagner ist seit 1999 bei 3S-Smart Software Solutions tätig, die 2020 in die CODESYS GmbH übergangen ist. Seit einigen Jahren ist er verantwortlich für das Produktmarketing des Unternehmens. Durch häufige Teilnahme an Kongressen und Vortragsveranstaltungen sowie zahlreiche Publikationen in Fachzeitschriften ist er als Redner und Autor in Automatisierungs-Fachkreisen bekannt. Seine CODESYS-Seminare zeichnen sich durch hohe Praxisrelevanz und breite Fachkenntnis aus.
Herausforderungen beim Einsatz von Maschinellem Lernen für technische Systeme
Schaut man auf Anwendungen wie Bildverarbeitung entsteht oft der Eindruck, maschinelles Lernen (ML) sei heute einfach anwendbar und ein Zukaufprodukt. Aber gerade in technischen Gebieten wie z.B. der Produktion stellt sich schnell heraus, dass viele ingenieurtechnische Anforderungen wie Zuverlässigkeit, Ausfallsicherheit oder Verwendbarkeit in Regelkreisen nicht erfüllt sind. In diesem Vortrag soll der aktuelle Stand der Technik sowohl aus Sicht der Forschung und der Industrie analysiert werden. Ein Ergebnis der Analyse ist die Notwendigkeit, Weiterbildung, Ausbildung und Lehre im Bereich des maschinellen Lernen zu verstärken. Parallel dazu bedarf es einer Intensivierung der Forschung und Entwicklung. Industrievertretern soll durch den Vortrag geholfen werden, eine Strategie für den zukünftigen Einsatz datenbasierter Geschäftsmodelle zu entwickeln. Hierzu werden Themen wie Weiterbildung, Forschung und maschinelle Lernmethoden diskutiert. Ein Schwerpunkt ist die Entscheidung zwischen Zukauf von ML-Software und dem Aufbau von firmeninternen Knowhow.
Oliver Niggemann studierte Informatik an der Universität Paderborn, wo er 2001 mit dem Thema „Visual Data Mining of Graph-Based Data“ promoviert wurde. Anschließend arbeitete er als Software-Entwickler bei der Firma Acterna in der Telekommunikationsbranche. Bis 2008 war als Lead-Produktmanager bei der Firma dSPACE tätig. Niggemann war aktiv im AUTOSAR-Gremium und bis 2008 Beiratsvorsitzende des s-labs der Universitat Paderborn. 2008 folgte Niggemann dem Ruf auf die neu eingerichtete Professur für Technische Informatik an der Hochschule Ostwestfalen-Lippe, wo er das Labor für „Artificial Intelligence in Automation“ leitete. Von 2008 bis 2019 war er Vorstandsmitglied des Instituts für industrielle Informationstechnologien (inIT). Bis 2019 war Niggemann auch stellv. Leiter des Fraunhofer IOSB-INA Institutsteil für industrielle Automation. Am 1. April 2019 übernahm Niggemann die Universitätsprofessur „Informatik im Maschinenbau“ an der Helmut-Schmidt-Universität der Bundeswehr Hamburg. Dort forscht er am Institut für Automatisierungstechnik im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens für Cyber-Physische Systeme.
Sechs IKT-Forschungsplattformen bilden das Herzstück der HBP-Infrastruktur: Neuroinformatik, Brain Simulation, High Performance Analytics und Computing, Medizininformatik, Neuromorphic Computing, Neurorobotics. Einer der Hauptakteure bei Entwurf und Aufbau der Neuromorphic Computing-Plattform ist die Stiftungsprofessur Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik der TU Dresden. Zusammen mit der Ruprecht-Karls Universität-Heidelberg und der University of Manchester werden hier fundamental neue Rechnerarchitekturen entworfen, die physikalische Modelle der Gehirnvernetzung und -funktionalität in Silizium darstellen.
Im Human Brain Project arbeitet die TU Dresden in gro ßem Maßstab an der vordersten Front der Neurowissenschaften mit, um völlig neuartige kognitive Informationsverarbeitung in VLSI-Schaltkreise umzusetzen. Im ESE Science Dialog am 1. Dezember auf dem ESE Kongress erhalten Teilnehmer exklusive Einblicke in eines von vier FET-Flaggschiffen (Future and Emerging Technology), den größten wissenschaftlichen Projekten, die jemals von der Europäischen Union finanziert wurden.
Im Science Lunch Talk sprechen die Fachjournalist*innen Martina Hafner und Michael Eckstein mit dem Wissenschaftler über Herausforderungen, Chancen sowie ethische und soziale Perspektiven.
Prof. Dr.-Ing. habil. Christian Mayr leitet seit 2015 die Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik an der Technischen Universität Dresden. Sein Forschungsinteresse gilt insbesondere bio-inspirierten IC-Systemen, biologisch inspirierter künstlicher Intelligenz, Brain-Computer-Schnittstellen, A/D-Wandlern, sowie allen Aspekten des Mixed-Signal VLSI-Entwurfs. An seiner Professur arbeitet Christian Mayr im Rahmen des EU Flagships „Human Brain Project“ (HBP) an der Forschung neuromorpher Schaltungen. Insbesondere entwickelt seine Professur im HBP zusammen mit der Universität Manchester die zweite Generation der SpiNNaker-Plattform zur Gehirnsimulation/künstlichen Intelligenz. Darüber hinaus verfolgt Mayr das Ziel, mit Hilfe herkömmlicher Silicium-CMOS-Technologien bzw. mit neu erforschten nano-Materialien bisher einzigartige SoCs zu entwickeln, die neben konventionellen Prozessorkernen auch aus biologischen neuronalen Netzen abgeleitete Prozessorelemente enthalten.
TRACK 1 NACHMITTAGS
13:45 Uhr
- So macht es Sinn, sich den Ablauf des Prozesses erst einmal unabhängig vom Programmcode zu überlegen und mit dem verantwortlichen Technologen durchzusprechen. Ein UML-Zustandsdiagramm kann helfen, ein gemeinsames Verständnis herbeizuführen.
- Insbesondere bei größeren und komplexeren Projekten ist es unabdingbar, dass mehrere Entwickler an einer Applikation arbeiten. Versions¬verwaltungs-systeme wie Subversion oder Git vereinfachen die Zusammenarbeit auf einer gemeinsamen Projektbasis, ohne sich gegenseitig ins Gehege zu kommen.
- Bereits während der Programmierung der Applikation ist es hilfreich, die Laufzeiten des erzeugten Binärcodes kontinuierlich zu überprüfen. So lassen sich sprunghafte Ausreißer frühzeitig detektieren und eingreifen, wenn die Applikation die Leistungsdaten der geplanten Steuerung zu sprengen drohen.
- Ein umfangreiches Code-Review, also eine Prüfung des Programmcodes auf kritische Passagen, hilft spätere Probleme zu vermeiden. Solche syntaktisch korrekten Codestellen erzeugen zwar keine Übersetzungsfehler, können dennoch zur Laufzeit oder beim Update für ein ungewolltes Verhalten und falschen Programmablauf sorgen. Zusatztools erledigen solche Aufgaben und erübrigen das bewährte, aber doch meist lästige „4-Augen-Prinzip“.
- Ist die Programmierung abgeschlossen, dann ist eine strukturierte Überprüfung des Applikationscodes dringend anzuraten. Manuell durchgeführt ist das eine mühsame und undankbare Aufgabe. Insbesondere, wenn der Programmcode aufgrund von Updates und Weiterentwicklungen immer wieder überprüft werden muss. Testautomatisierung erspart hierbei einen enormen Aufwand.
Im Gegensatz zu den Hochsprachen der Softwareentwicklung stehen dem SPS-Programmierer kaum Tools zur Verfügung, um per statischer Analyse solche Codestellen zu identifizieren.
Anhand des IEC-61131-3-Tools CODESYS wird im Rahmen des Vortrags live gezeigt, wie „Stinker“ sowie duplizierter Code schnell gefunden und behoben werden können. Benutzt wird hierzu ein optionales Tool zur statischen Codeanalyse in CODESYS. Es ermöglicht eine aktive Qualitätssicherung und verhilft zu einer soliden Strukturierung der gesamten Applikation.
Roland Wagner ist seit 1999 bei 3S-Smart Software Solutions tätig, die 2020 in die CODESYS GmbH übergangen ist. Seit einigen Jahren ist er verantwortlich für das Produktmarketing des Unternehmens. Durch häufige Teilnahme an Kongressen und Vortragsveranstaltungen sowie zahlreiche Publikationen in Fachzeitschriften ist er als Redner und Autor in Automatisierungs-Fachkreisen bekannt. Seine CODESYS-Seminare zeichnen sich durch hohe Praxisrelevanz und breite Fachkenntnis aus.
Thorsten Koch ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungsbereich Softwaretechnik & IT-Sicherheit des Fraunhofer IEM in Paderborn. Seit 2014 leitete und bearbeitete er verschiedenste Projekte mit Forschungs- und Industriepartnern, u.a. aus dem Maschinen- und Anlagenbau, zu den Themenfeldern modellbasierte Softwareentwicklung und Security by Design.
Außerdem werden die drei häufigsten Fehler und deren Vermeidung erläutert, z.B. wie vermeide ich doppelten Quellcode bei mehrfach genutzten Modulen.
TRACK 2 NACHMITTAGS
13:45 Uhr
- Wie verändern sich Produktionsmaschinen?
- Wie verändert sich die Steuerungssoftware?
- Warum ganzheitliches Testen von Steuerungssoftware notwendig wird
- Der Digitale Zwilling und Simulation in 3D
Michael Eberle studierte Elektrotechnik an der TU Graz und leitet bei Eberle Automatische Systeme GmbH & Co KG die Abteilung für Modellierung und Simulation. In seiner Funktion ist er unter anderem für die Entwicklung einer intelligenten Software zur Erstellung und Simulation modellbasierter digitaler Zwillinge verantwortlich.
Stefan Niermann ist bei der INOSOFT GmbH verantwortlich für den Bereich Vertrieb. Auf Basis seiner langjährigen Erfahrung in der Entwicklung des Prozessvisualisierungssystems VisiWin berät er heute Interessenten und Kunden.
- Aktuelle Ansätze
- Was prüft ein Test tatsächlich?
- Wurden alle Ausgangswerte wirklich berechnet oder sind sie nur zufällig?
- Erkennt ein Test unbeabsichtigte Codeänderungen?
- Begriffe und Definitionen für Mutationstests
- Wirksamkeit von Mutationstests
- Probleme und Herausforderungen
- Mutationstests in Normen
Dipl.-Inform. Michael Wittner ist seit vielen Jahren im Bereich Software-Entwicklung und Test tätig. Nach dem Studium der Informatik an der TU Berlin arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter der Daimler AG an der Entwicklung von Testmethoden und Testwerkzeugen. Seit 1997 ist er geschäftsführender Gesellschafter der Razorcat Development GmbH, dem Hersteller des Unit-Testtools TESSY und CTE sowie des Testmanagement-Tools ITE und der Testspezifikationssprache CCDL.
Abstract: A specialist lecture on methods, techniques and tools to achieve robust embedded testing.
It’ll never happen in the field
Optimise later
Perfection is the enemy of good
It’s good enough
Mittwoch, 18. November 2020
Heinrich Steininger ist der verbliebene Gründer der kirchner SOFT (1987), heute logi.cals GmbH und seit 2016 deren CTO. Er ist ein erfahrener Software-Architekt und hat seit 20 Jahren in einer Reihe von Forschungskooperationen (Christian Doppler Labor „Software Engineering Integration for Flexible Automation Systems“, kooperatives Forschungsprojekt INTEGRATE etc.) mit den Bedarfen des modernen Automations-Engineerings auseinandergesetzt.
Marcus Mittermayr ist seit April 2017 Teil des logi.cals Teams und verantwortet den Bereich Business Development & Innovationen. Auf Basis seiner Erfahrung im Bereich Cloud- und Weblösungen liegt sein Schwerpunkt in der Weiterentwicklung der logi.cals Lösungen um unseren Kunden die effiziente Entwicklung vernetzter, flexibler und sicherer Industrie 4.0 Lösungen zu ermöglichen. Der kontinuierliche Aufbau eines Netzwerks aus Technologie- und Industriepartnern rundet seinen Aufgabenbereich ab und unterstreicht den Fokus der logi.cals GmbH auf eine vernetzte Zukunft.
Oliver Niedung stammt aus Hannover. Vor und nach seinem Studium der Medizinischen Informatik arbeitete er an der Universität Hildesheim in der objektorientierten Softwareentwicklung. Er hatte ferner Funktionen in Entwicklung und Vertrieb bei Berner & Mattner und Visio inne, das 1999 von Microsoft übernommen wurde. Bei Microsoft leitete Oliver bis 2015 die Embedded Server-Aktivitäten in EMEA bei weltweit führenden OEMs. Seitdem arbeitet Oliver mit den strategischsten OEMs und Partnern von Microsoft in Europa an der digitalen Transformation und hochinnovativen IoT-Lösungen.
Aber dann entstanden die sehr zentralen Referenzdokumente:
- Referenzarchitektur Industrie 4.0 (RAMI4.0)
- Industrial Internet Reference Architecture (IICRA)
Sie führten zu einem einheitlichen Verständnis, das eine wichtige Voraussetzung für die weitere Entwicklung darstellte.
Mit den Kommunikationsstandards OPC UA für Industrie 4.0 und DDS für IIoT wurde es dann zwar greifbar, aber auch mit vielen Problemen. Der Vortrag zeigt hier die technologischen Ansätze mit den jeweiligen Vor- und Nachteilen. Daraus wird es dann aber nachvollziehbar, warum und wie sich diese Standards weiterentwickelt haben und auch weiter entwickeln werden.
Den dritten technologischen Ansatz bilden die Cloud basierten Technologien. Sie gewinnen zunehmend an Bedeutung, unterscheiden sich aber auch von den bereits vorgestellten Kommunikationsstandards.
Der letzte Teil des Vortrags zeigt nun Vorgehensweisen in einer Brownfield Umgebung, die im Spannungsfeld vorgestellter Technologien, trotzdem eine erfolgreiche Digitalisierung ermöglichen.
Embedded4You e.V.
defined shopfloor solutions. In this talk we discuss Six Key Ingredients of Shop-Floor Automation, or, how can manufacturers and automation providers use edge computing and cloud paradigms to enhance productivity on the shop floor?
- Wie verändern künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Produktionshallen - heute und in Zukunft?
- In welchen Branchen und Unternehmen hat der Wandel bereits begonnen?
- Welche qualifizierten Jobs in der Fertigungsindustrie werden dadurch verschwinden, welche entstehen?
- Wie wird 5G Wertschöpfung und Lieferketten verändern?
Robert Cohen is an economist and senior fellow at the Economic Strategy Institute in Washington, USA. He has been Associate Professor of International Business and Finance at New York University Business School, Associate Professor of Finance and Economics at York College of the City University of New York, and Senior International Economist at the Futures Group. Dr. Cohen served as executive director for the TM Forum’s Enterprise Cloud Leadership Council. He is a past president of the Forecasters Club of New York.
Vorstellung eines Entwurf Musters für einen AI basierten Closed Loop Controllers, der vom geschlossenen Wirkungskreis ähnlich zu einem PID Controller ist. Der neue AI Controller dient der Erweiterung der bisherigen Automatisierung. Er muss ähnlich wie der PID Controller parametriert werden, allerdings auf eine völlig neue Art und Weise.
Inhalt des Vortrags sind das Wirkprinzip des AI Controllers als auch dessen neuartige Parametrierung. Vorgestellt wird zunächst das allgemeine Entwurfsmuster zur Erstellung einer AI basierten Regelung. Sie basiert auf Methoden des Reinforcement- sowie des Supervised- Learning. Die Motivation zur Erstellung eines funktionalen Digital Twins des Prozesses oder der Maschine wird im Zusammenhang mit dem AI Closed Loop Controller thematisiert.
Der AI Controller ist so allgemein anwendbar, dass das Optimierungsziel fast beliebig sein kann. Es muss jedoch elektronisch erfassbar sein. Beispielsweise: Energie minimieren oder Durchsatz maximieren oder Qualität maximieren oder…
Während des Vortrags wird neben den Grundlagen zum Verständnis des AI Controllers auch auf die Tools „graphicx.ai und graphicx.io“ eingegangen. Diese sind so konzipiert, dass sie ohne weiterführende Programmierung der zugrunde liegenden Machine Learning Verfahren benutzt werden können.
Zielgruppe und Anwender des AI-Controllers sind interessierte Ingenieure, die die zu optimierende Anlage oder Maschine kennen und den Wunsch haben diese in verschiedenste Richtungen zu optimieren.
Christoph Voigt ist IoT & AI Solution Manager von Recogizer Analytics. Er implementiert mit Kunden gemeinsam den neuartigen AI Controller, den man sich stark vereinfacht als eine AI basierte Weiterentwicklung eines PID Controllers mit geschlossenem Wirkungskreis vorstellen kann. Christoph Voigt ist Diplom Ingenieur der Elektrotechnik, der in den letzten Jahren die AI als neue Grundlage für die moderne Automatisierungstechnik für sich entdeckt hat. Seit 2019 IoT & AI Solution Manager bei Recogizer Analytics GmbH. 2006-2019 Kautex Maschinenbau, Softwareentwickler F&E Prozess. 2002-2006 Hennecke GmbH, Programmierer für Anlagensteuerungen und HMI. 2001-2002 VAW Aluminum, Software Engineer Embedded Systems. 1998-2001 Coperion Werner & Pfleiderer, Softwareentwickler für Maschinensteuerungen. 1997-1998 Grundwehrdienst. 1993-1997 Studium der Elektrotechnik
Zum einen wird nach Hirsch-Kreinsen und Weyer (2014) menschliche Arbeitsleistung durch intelligente Produktionssysteme substituiert. Die hierdurch freigewordenen menschlichen Ressourcen können durch Erhöhung ihres Kompetenzlevels für neue Aufgabenbereiche eingesetzt werden.
Zum anderen wird beim Werkzeugszenario nach Windelband und Spöttl (2012) sowie Dombrowski et al. (2014) der Mensch durch intelligente Assistenten befähigt, simple Tätigkeiten um Optimierungstätigkeiten zu erweitern und somit die Vernetzung von Mensch-Maschine intensiviert.
Gerade der Steigerung der Mehrwerte digitaler Treiber auch für kleine und mittelständigen Unternehmen, der Erforschung der Wechselwirkungen sowie dem anwendungsbezogenen Technologietransfer dieser immanenten Technologien haben wir uns am IDEE im Center Intelligent Production Systems (CIPS) verschrieben. …
Maximilian Rosilius absolvierte 2015 sein Studium zum Diplom-Ingenieur mit der Fachrichtung Produkt- und Technologiemanagement an der Universität Bayreuth. Nach einer 5-jährigen automotiven Berufserfahrung in verschiedenen Positionen und nebenberuflicher Selbstständigkeit als IoT-Entwickler, kehrte er in das wissenschaftliche Umfeld der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt zurück. Seit Anfang 2020 arbeitet und promoviert er am "Institut Digital Engineering" im "Center Intelligent Production Systems". Neben der operativen Betreuung des Forschungsprojekts PlanAR - „Einsatz von Augmented Reality bei Anlagenplanung und Materialflussoptimierung - Effizienzpotenziale und psychologische Wirkungen auf den/die Nutzer“ - (BayVFP Förderlinie Digitalisierung IUK-1811-0022) bemüht er sich um die Erforschung der Einflüsse und Auswirkungen von produktiven Assistenzsystemen sowie um den Anwendungstransfer neuartiger Technologien.
