Mehr Smarte Funktionalitäten

Sensortechnik – Die vernetzte Fabrik ist die Voraussetzung für Industrie 4.0. Welche Unterstützung der Sensorhersteller Sick den Anwendern dabei bietet, erläutern die Sick-Manager Heiko Krebs und Bernhard Müller im Interview mit Hajo Stotz.

30. April 2019
Mehr Smarte  Funktionalitäten
Hiperface DSL verbindet alle Vorteile einer digitalen Echtzeit-Schnittstelle: Einkabeltechnologie, kontinuierliches Condition Monitoring und hohe Effizienzpotenziale. (© Sick)

Herr Krebs, Herr Müller, im Zuge der zunehmenden Digitalisierung im Maschinen- und Anlagenbau stehen elektrische Antriebssysteme vor der Herausforderung, sich immer stärker als smarte Komponenten in mechatronische Gesamtkonzepte einbringen zu müssen. Welche Möglichkeiten bietet hier das Motor-Feedback-System mit digitaler Hiperface DSL-Schnittstelle von Sick?

Heiko Krebs: Hiperface DSL – kurz HDSL – ist ein wesentliches Element der digitalen Transformation im Maschinen- und Anlagenbau. Diese wird zunehmend durch mechatronische Antriebssysteme gekennzeichnet, die über sensorische, dezentrale Intelligenz verfügen. Sie sind in der Lage, Informationen eigenständig zu erfassen, logisch auszuwerten und intern zu speichern sowie über standardisierte Schnittstellen und Protokolle zu kommunizieren. Die neuen Motor-Feedback-Systeme der Produktfamilie EDS/EDM35 – die ersten Vertreter der zweiten HDSL-Generation – nehmen diese Entwicklung auf und bieten ihrerseits verschiedene smarte Funktionalitäten. Die Rückführsysteme können Größen wie Temperatur, Geschwindigkeit und Umdrehungen für die Zustandsüberwachung erfassen, speichern und als Einsatzdauerhistogramme bereitstellen.

Über ihre HDSL-Schnittstelle ermöglichen die Smart-Motor-Sensoren zudem intelligente Antriebslösungen, die Herstellern wie auch Betreibern höchste Zukunftssicherheit bieten. Perspektivisch können die Betriebs- und Prozessdaten der digitalen Motor-Feedback-Systeme mit Automatisierungssystemen oder mit Condition Monitoring-Applikationen ausgetauscht werden und so auch in die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle münden, beispielsweise von digitalen Serviceangeboten oder von Betreibermodellen für die gesamte Antriebstechnik einer Maschine oder Anlage.

Hiperface DSL ist ja eine Einkabellösung von Sick. Welche Vorteile bietet ein Einkabelanschluss generell und Ihre speziell?

Heiko Krebs: Digitale Einkabellösungen sind dazu gedacht, den Hardware- und Installationsaufwand zu minimieren. Das schlankere Kabel bietet zudem deutliche Integrationsvorteile im Falle von Kabeldurchführungen zum Beispiel in Robotern, mit Blick auf die Schleppkettentauglichkeit und bei den Biegeradien. Hiperface DSL im Speziellen ist jetzt bei Sick Stegmann in der zweiten Generation verfügbar und bietet den Anwendern das Know how von sieben Jahren Felderfahrung. Mehr als 50 Hersteller mechatronischer Antriebs- und Regelungstechnik haben weltweit mehrere Hunderttausend HDSL-Rückführsysteme implementiert. Im Gegensatz dazu haben bislang nur wenige Anbieter Lizenzen für andere Rückführschnittstellen wie SCS Open-Link erworben. Anwendern zufolge ist HDSL in der digitalen Einkabeltechnik, die nur zwei Adern zur Übertragung von Leistung und Daten benötigt, derzeit die wohl einzige Lösung, die ein stimmiges System- und Kommunikationskonzept vom Geber über den Stecker und das Hybridkabel bis zum Regler ermöglicht. HDSL ist zudem mit seinem integrierten Safety-IP-Core als Schnittstelle bis SIL3 zertifiziert.

Sind denn Motor-Feedback-Systeme mit Einkabelanschluss auch für Antriebe in Applikationen mit erhöhten Dynamik- und Genauigkeitsanforderungen geeignet?

Heiko Krebs: Ja, natürlich. Unser neues Motor-Feedback-System EDS/EDM35 wurde konsequent als reiner HDSL-Geber konzipiert und ist speziell für Servoantriebssysteme im Höchstleistungseinsatz vorgesehen. Die neue Produktfamilie verfügt über ein speziell entwickeltes, optisches Abtastsystem, das in der Singleturn-Version eine Auflösung von 24 Bit erreicht. Das ist ein Novum in dieser Baugröße und das Maximum, welches leistungsfähige Servoregler ohne Verlust durch elektrisches Rauschen sinnvoll verarbeiten können. Zudem ist die optische Abtastung der Codescheibe in den Rückführsystemen zweikanalig ausgelegt. Dadurch ist es möglich, mit einer Auflösung von 13 Bit eine sichere absolute Singleturn-Position auszugeben, so dass die digitalen Geber SIL2 und PL d erfüllen. In der Praxis bedeutet das, dass beispielsweise die Fehlerreaktionszeit eines Servosystems auf weniger als zwei Millisekunden optimiert und ein Antrieb entsprechend schnell gestoppt werden kann.

Das Hiperface-Protokoll ist ja als Lizenzierungsmodell auch für Marktbegleiter offen. Welche Wettbewerber nutzen Hiperface?

Heiko Krebs: Seit der Präsentation von Hiperface DSL vor wenigen Jahren hat sich diese Motor-Feedback-Schnittstelle in Zweikabeltechnik als De-Facto-Marktstandard der digitalen Motor-Regler-Kommunikation etabliert. Mit der Öffnung der Schnittstelle haben wir sie grundsätzlichen auch Marktbegleitern wie beispielsweise Baumer geöffnet. Wir sind zudem mit einer Reihe weiterer, international aufgestellter Anbieter im Gespräch. Wer die Lizenz letztlich erhält, hängt entscheidend davon ab, ob die Anforderungen die stringente Einhaltung der technischen Standards der Schnittstelle eingehalten werden, um für die Anwender eine absolute Kompatibilität und funktionale Interoperabilität zu gewährleisten.

Auf der Hannover Messe hat Sick seine erste Anwendung basierend auf Deep Learning Algorithmen präsentiert. Was kann man sich darunter vorstellen?

Bernhard Müller: Mit den Technologien und Verfahren des Deep Learning steht die industrielle Sensorik vor einem weitreichenden Funktionalitätssprung. Trainieren an Bildern und Beispielen, Beurteilungsverfahren entwickeln, die Erfahrung des Menschen in den Sensor bringen, so auch bislang unbekannte Ausprägungen und Objekte sicher erkennen und dabei die Treffsicherheit permanent verbessern – all dies wird die Funktionalität von Sensoren applikationsbezogen spezialisieren.

Dies zeigen kürzlich gelöste Anwendungen bilderfassender Sensoren von Sick in intralogistischen Sortieranlagen, in der Lebensmittelindustrie oder in der Holzverarbeitung.

Auf der Messe zeigten Sie das Beispiel von Brettern, die von Sensoren vermessen wurden – was war hier die Aufgabenstellung?

Bernhard Müller: Für eine optimale Ausnutzung des Rohstoffs Holz müssen Sägewerke wissen, wie die Verhältnisse im Holzstamm sind. Wo befinden sich die Jahresringe, wo der Kern? Dies ist für eine gute Verarbeitung des Holzes notwendig. Herauszufinden, wie das Holz am besten genutzt werden kann, haben wir der Kamera mittels Deep Learning beigebracht. Eine Aufgabe, die zuvor ausschließlich von Menschen erledigt werden konnte.

Nun konnten wir bei dem Standrundgang live beobachten, dass die Kamera die Merkmale sogar deutlich schneller und sicherer als selbst das geschulte Personal erkannte - solche Leistungen erreichte ein Sensor vor kurzem gar nicht oder nur mit aufwendigster Programmierung. Sie sagen nun, es reicht aus, dem Sensor einige Fotos mit »richtig« und »falsch« zu zeigen. Wie ist das möglich?

Bernhard Müller: Wir nutzen dabei die Deep-Learning-Technologie, also Künstliche Intelligenz, für Sensoren, die mithilfe selbstlernender Algorithmen Daten liefern, verarbeiten und analysieren. Die Sensoren werden durch Bilder darauf trainiert, eine Antwort auf eine spezifische Frage zu geben. Aus diesem Training heraus kann der Sensor dann selbstständig neue, ihm nicht bekannte Bilder einem Ergebnis zuordnen.

Das ermöglicht es uns heute, Teile sicher zu vermessen, die vor kurzer Zeit nur von Menschen als »gut« oder »schlecht« erkannt werden konnten. Und das in höherer Geschwindigkeit und ohne jegliche Ermüdung.

Die KI befindet sich aber nicht in dem Sensor?

Bernhard Müller: Nein. Die KI-Anwendung liegt auf einer Cloud, in der die neuen Algorithmen errechnet und generiert werden. Dort werden dann auch die APPs erzeugt, die dann auf die Kamera heruntergeladen werden. Die Kamera ist dann in der Lage diese trainierte Anwendung lokal und ausfallsicher auf dem Sensor direkt auszuführen.

Können diese Algorithmen dann auch für bereits im Einsatz befindliche Kameras bereitgestellt werden, Kameras also praktisch nachgerüstet werden?

Bernhard Müller: Ja, wenn die Sensoren nicht zu alt sind und genügend Rechenpower besitzen, können diese von uns nachgerüstet werden.

Macht KI es damit auch einfacher, Sensoren schnell auf andere Aufgabenstellungen umzurüsten?

Bernhard Müller: Ganz richtig. Bis vor einigen Jahren haben Hersteller versucht, Sensoren für jede Anforderung zu entwickeln. Heute löst man die immer individueller werdenden Aufgabenstellungen durch neue Sensor-Software-Konzepte. Sick hatte in diesem Feld bereits mit dem Öko-System Sick AppSpace eine Plattform geschaffen, auf der anpassungsfähige Lösungen für Automatisierungsanwendungen ermöglicht werden können. Jetzt gehen wir mit der auf Deep Learning Algorithmen basierenden Sensorlösung noch einen großen Schritt weiter in Richtung Industrie 4.0.

Sie nutzen Industrie 4.0 ja auch in der eigenen Produktion – können Sie uns ein handfestes Beispiel dafür geben, welche Vorteile Sick damit bereits generieren konnte? Und kann sich der Interessent davon auch selbst ein Bild machen?

Bernhard Müller: Den Beweis, dass Sensortechnologie Industrie 4.0 schon im Hier und Jetzt möglich macht, hat Sick ja live auf der Hannover Messe angetreten. Erstmals öffneten sich die – virtuellen – Tore zur 4.0 Now Factory in Freiburg für die Öffentlichkeit. Per Live Stream konnten die hochautomatisierten, sich selbst steuernde Fertigungsabläufe von Hannover aus mitverfolgt werden. Zu sehen war die Produktion der neuesten Generation an Lichttastern. Sie ist als dezentrales Produktionsnetzwerk organisiert. Autonome Technologiemodule erlauben die vollautomatische, manuelle oder hybride Prozessausführung. Die Module sind digital miteinander vernetzt und organisieren sich selbst. Alle Produktfamilien durchlaufen die für die Herstellung der jeweiligen Varianten notwendigen Prozesse in der optimalen Reihenfolge. Alle Daten der 4.0 Now Factory werden in Echtzeit in der Cloud gesammelt und sorgen für höchstmögliche Transparenz. So entsteht ein virtuelles Abbild der Produktion. Die wichtigsten Leistungskennzahlen daraus wurden in Form eines cloudbasierten Dashboards für die Besucher visualisiert. So gewannen diese einen exklusiven Einblick in die aktuelle Leistungsfähigkeit der Produktion und hatten größtmögliche Transpa-renz über alle Produktions- und Logistikprozesse. hjs

Erschienen in Ausgabe: 03/2019
Seite: 5 bis 36