Demonstratoren (Industrie)

Plant@Hand3D

Plant@Hand3D ist eine Beispiellösung für den Maschinenbau und bietet einen neuen Zugang zu Produktionsdaten. Während Mitarbeiter bisher mehrere unterschiedliche Anwendungen nutzen mussten, um alle relevanten Informationen aus den verschiedenen Planungs- und Steuerungssystemen der Produktion (ERP, MES, ECMS etc.) zu erhalten, werden die Daten jetzt in einer Anwendung integriert und an einem realistischen 3D-Modell der Produktionshalle einheitlich visualisiert. Statt die Maschinen durch abstrakte Zahlencodes in Diagrammen zu referenzieren, werden die Daten jetzt direkt an ein repräsentativen Abbildern der Maschinen dargestellt. Komplexe Arbeitsgänge können damit über mehrere Arbeitsplätze hinweg visualisiert werden. Die Übereinstimmung des virtuellen 3D-Modells mit der realen Umgebung ermöglicht ein intuitives Verorten und Verstehen aller Informationen und unterstützt damit schnelle Entscheidungsfindungen und Reaktionen. Das erleichtert den Mitarbeitern das Verstehen und Bewerten der Daten.

Darstellung einer Fabrikhalle mit Produktionskennzahlen auf einem Multitouch-Tisch

Als zentrales Ausgabemedium verwendet Plant@Hand3D einen großen Multitouch-Tisch. Dieser fungiert als Leitstand für die gesamte Produktion. Mit einfachen Fingergesten kann der Benutzer aus einer Übersicht über die gesamte Halle auf einzelne Maschinen heranzoomen und in der Halle navigieren. Kurzinformationen zu Produktionsdaten werden in Billboards an jeder Maschine dargestellt.  Das Berühren dieser Kurzinformationen führt zur Darstellung weiterer Detailinformationen in separaten an die Maschine angebundenen Fenstern. Benötigt der Benutzer mehr Übersicht, so werden Maschinen zu Gruppen zusammengefasst und die Informationen der einzelnen Maschinen aggregiert. Je nach angeschlossenen Systemen können verschiedene Datenkategorien (z.B. Lagerstände, Aufträge oder Maschinendaten) mit unterschiedlichen Optionen angezeigt werden. Um unterschiedliche Daten abzugleichen, können zu einer Maschine beliebig viele Detailfenster geöffnet und angeordnet werden.

Unterschiedliche Nutzer mit verschiedenen Aufgaben benötigen unterschiedliche Sichten auf die Daten und die Produktionsstätte. Ein Controller möchte beispielsweise die Kennzahlen der gesamten Produktion, der Meister nur die Maschinendaten für seinen Bereich. Zu diesem Zweck wurde ein erster Ansatz für die Definition von Sichten in Plant@Hand3D integriert. Für die Überwachung von verteilten Produktionsstätten wird ein Overview&Details-Konzept erprobt, mit dem man einfach in eine Übersicht wechseln und von dort aus zwischen verschiedenen Produktionsstätten wählen kann.

Um Plant@Hand3D flexibler einsetzen zu können, wurde ein Ansatz für Multidesktop-Fähigkeit entwickelt. Statt eines zentralen Leitstandes können jetzt mehrere Leitstände mit beispielsweise unterschiedlichen Sichten parallel genutzt werden. Dabei besteht die Wahl, ob ein Leitstand das 3D-Modell der Anlage zeigt oder nur verschiedene Detailinformationen abbildet.

Detailfenster können nun an andere Leitstände verteilt werden, um gemeinsam die Informationen betrachten zu können. Alle Interaktionen in einem Fenster (auch die Berührungspunkte) werden auch auf den geteilten Fenstern ausgeführt und visualisiert.

Um einen Leitstand schnell und effizient für ein neues Umfeld einzurichten, ist es wichtig sehr viele Einstellungen konfigurierbar zu machen, um den Aufwand einer Neuimplementierung einzusparen. Zu diesem Zweck wurden verschiedene Konfigurationswerkzeuge konzipiert. Ein Editor ermöglicht das Einfügen und Positionieren von neuen Maschinen in die Werkhalle und die Verknüpfung mit den entsprechenden Datenquellen für Kurz- und Detailinformationen. Ein weiter Editor ermöglicht das Anlegen von neuen Kategorien im Leitstand. Auch hier können Verknüpfungen zu den jeweiligen Datenquellen angegeben werden.

 

Dynamic Graph Explorer

Graphen werden in vielen Bereichen eingesetzt, zum Beispiel zum Beschreiben von technischen Geräten wie Routern und ihren Verbindungen in Kommunikations- oder Sensornetzwerken oder von Personen und ihren Beziehungen in sozialen Netzwerken. Ihre Visualisierung ist wichtiger Bestandteil für die Analyse von Schwachpunkten und anderen Problemen in Sensornetzwerken oder von aktuellen Themen und Trends in sozialen Netzwerken. Jedes dieser Szenarios hat andere Anforderungen an ihre Visualisierung. Die technischen Geräte in Sensornetzwerken haben oft eine geographische Position und nehmen verschiedene Messwerte (Temperatur, Stromverbrauch …) über die Zeit auf. Neben der Struktur muss die Visualisierung also auch weitere Facetten, wie Attribute, Raum und Zeit betrachten.

Bisherige Visualisierungslösungen betrachten allerdings nur einige dieser Aspekte. Aus diesem Grund, wurde der Demonstrator „Dynamic Graph Explorer“ entwickelt, welcher für alle Aspekte entsprechende Visualisierungstechniken bereitstellt und diese miteinander kombiniert. Neben den typischen Techniken (wie Node-Link Diagrammen oder Zeitreihendarstellungen) beinhaltet der Demonstrator zudem verschiedene Analysetechniken (auf der Basis von Clusteringverfahren bzgl. Struktur und Zeit, als auch Degree-of-Interest basierte Selektionsverfahren) um auch die Analyse größerer Graphen mit Millionen Knoten, Kanten und Zeitpunkte zu unterstützen.

Darstellung eines Sensornetzwerkes über einer Karte. Detailfenster bringen Einsicht in die Struktur einzelner Dörfer (die beiden rechten Fenster) oder zeigen die Entwicklung eines Dorfes über die Zeit (linkes Fenster).

 

Plant@Hand Analytics

Die fortschreitende Digitalisierung der Produktion ermöglicht erstmals eine umfassende Erhebung fertigungsrelevanter Maschinen- und Produktdaten. Über Fertigungsstrecken und ganze Anlagen zusammengeführt, in ihrem zeitlichen Verlauf analysiert und schließlich visuell aufbereitet, liegt in diesen Datenbeständen der Schlüssel zur Produktionsoptimierung durch prädiktive Steuerung. Diese verspricht ein Erkennen und Reagieren auf technische Störungen, Materialengpässe oder Qualitätsprobleme, noch bevor diese eintreten. Um die dafür nötigen großen Datenmengen zu beherrschen und nutzbar zu machen, wurde das Analytics Modul für das Plant@Hand Framework entwickelt. Dieses ermöglicht aus dem Monitoring eines Leitstandes heraus die visuell-interaktive Steuerung rechnergestützter Analysealgorithmen zur Störungsvorhersage und Ursachenerkennung im Produktionsprozess. Zum einen werden hierbei retrospektiv Zusammenhänge zwischen deren Verläufen und eingetretenen Störfällen identifiziert und zu Fehlermustern gruppiert. Zum anderen werden die so gefundenen Fehlermuster prospektiv in die Zukunft fortgeschrieben, um eine Vorhersage des nächsten Eintretens zu treffen und rechtzeitig Gegenmaßnahmen einleiten zu können.