Ein Betriebssystem für die Fabrik der Zukunft

Mit „Fab OS“ entsteht ein Betriebssystem für die Produktion, das die Grundlage eines Ökosystems für datengetriebene Dienste und KI-Anwendungen bilden soll.

Wissenschaft und Industrie arbeiten gemeinsam an einem neuen Betriebssystem für die Produktion. Doch wie sieht das ganze eigentlich aus? Stellen Sie sich vor, sie wollen eine Maschine oder einen Roboter in der Produktion gegen einen anderen oder neueren, besseren austauschen. Beispielsweise möchten Sie auch zusätzliche neue Spritzgießmaschinen anschaffen und das Prozesswissen der bisherigen Anlagen in Form von Daten soll von Beginn an in den neuen Anlagen verfügbar sein. Oder Sie möchten datengetriebene Technologien, wie beispielsweise KI-gestützte Applikationen, zur Optimierung ihrer Produktion einsetzen, jedoch ist der Aufwand die hierzu notwendigen Daten in ausreichender Menge und Qualität zu sammeln für jede einzelne Anwendung mit enormem Aufwand verbunden.

Es gibt zwei wichtige Gründe, weshalb sich die deutsche Industrie bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der Produktion bisher weitgehend zurückhält: Erstens ist die Produktionstechnik vor allem darauf ausgerichtet, ihre Kernaufgabe zuverlässig zu erfüllen: Sie fertigt Ware. Das Sammeln von Daten geschieht dabei meist ohne zugehörigen Kontext. Die Produktionsdaten nachträglich einem maschinellen Lernverfahren zugänglich zu machen ist sehr aufwendig. Die Systemlandschaft in der Produktion ist aktuell immer noch sehr heterogen und unflexibel und nicht auf datengetriebene Technologien ausgerichtet.

Zweitens ist die Furcht vieler Unternehmen unbedacht Daten für KI-Anwendungen bereitzustellen teilweise berechtigt: Anbieter von Cloud- oder KI-Dienstleistungen könnten die anfallenden Produktionsdaten für ihre eigenen Zwecke nutzen. Etablierte Plattform-Anbieter aus dem Ausland könnten sich so das einmalige Prozesswissen der deutschen produzierenden Unternehmen aneignen und dieses Alleinstellungsmerkmal angreifen. Deutsche Unternehmen müssen ihre digitale, technologische Souveränität schützen und in die Lage gebracht werden, eine eigene Infrastruktur für KI-Anwendungen zu entwickeln und zu nutzen.

Eine solche Flexibilität, sowohl in Bezug auf die Wandelbarkeit, als auch auf den Einsatz datengetriebener Technologien, scheitert heutzutage in der Produktion an der IT-Architektur, die auf eine die traditionell strikte Trennung von Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) und Produktionstechnik (Operational Technology - OT) und starre Strukturen zurückgeht. Der Trend in der Hardwareentwicklung geht jedoch dahin, Funktionen aus der Hardware herauszuziehen und zu virtualisieren, was dazu führt, dass heute Software langlebiger ist als die Hardware. Unternehmen nutzen hier auch vermehrt viele innovative Softwareprodukte, die quelloffen von Communities entwickelt werden.

Insgesamt 22 Projektpartner, bestehend aus Forschungseinrichtungen, Hochschulen und Unternehmen, haben im vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs geförderten Projekts „Fab OS“ das gemeinsame Ziel hierfür Lösungen zu entwickeln. Unter den Projektpartnern, welche fundierte Vorarbeiten mitbringen, die die Grundlage für Fab OS bilden, finden sich:

• Das Fraunhofer IPA (Stuttgart)
• Das Fraunhofer IESE (Kaiserslautern)
• Das Fraunhofer HHI (Berlin)
• Das Fraunhofer IPT (Aachen)
• Das DFKI (Kaiserslautern)
• Das Institut für Intelligente Prozessautomation und Robotik IPR am KIT (Karlsruhe)
• Das Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen ISW der Universität Stuttgart

Gemeinsam möchte man mit Fab OS Komponenten aus der Automatisierungstechnik, der IKT und der technischen Gebäudeausstattung näher zusammenbringen. Das Projekt schafft eine Grundlage für ein offenes und verteiltes, sowie echtzeitfähiges und sicheres Betriebssystem für die Produktion, das den IT-Backbone für die wandlungsfähige Automatisierung der Fabrik der Zukunft und die Grundlage eines Ökosystems für datengetriebene Dienste und KI-Anwendungen bildet.

Hybride Edge-Cloud-Plattformen und IIoT-Anwendungen sind Kernelemente Cyber-physischer Architekturen und werden die Basis der zukünftigen Produktions-Lösungen bilden. Fab OS bildet hierbei eine Plattform, die nach Vorbild eines Betriebssystems Komponenten bereitstellt, die Maschinen, Infrastruktur und Dienste verknüpft. Dies erleichtert es Benutzerprogrammen und die Hardware in Form einer Abstraktionsschicht zusammenzubringen. Doch was bedeutet offen, verteilt, echtzeitfähig und sicher im Fab-OS-Kontext?

Fab OS baut auf einer offenen Architektur mit offenen Schnittstellen auf. In Fab OS eingebundene Komponenten sollen quelloffen sein, können aber auch mit proprietärer Technologie dargestellt werden. Zumindest aber müssen sie durch ihre kompatiblen offenen Schnittstellen austauschbar sein. Moderne und zukünftige IT-Architekturen, Systeme und Infrastruktur bestehen aus modularen Komponenten, die oft logisch und örtlich verteilt sind. Fab OS zielt primär auf diese offene und flexible Architektur ab, bietet jedoch auch Lösungen, um bestehende Systeme und Betriebsmittel zu integrieren. Fab OS integriert Technologien, die sowohl die Echtzeitnähe bestehender Anwendungen verbessern als auch die harte Echtzeitfähigkeit und den Determinismus von Echtzeitsystemen in einer modernen und flexiblen Infrastruktur ermöglichen und gewährleisten.

Fab OS sieht auf allen Ebenen entsprechende Sicherheitsmechanismen und Vorkehrungen vor, die durch den modularen Charakter von Fab OS stets dem Stand der Technik entsprechen und so die statistische Sicherheit und die Betriebssicherheit (Safety) der Anwendungen auf dem technisch höchstmöglichen Niveau halten. Dabei setzt Fab OS im Kern auf das Konzept der standardisierten Industrie 4.0 Verwaltungsschale. Die Verwaltungsschale (VWS) ist die virtuelle Repräsentation eines beliebigen Assets in der digitalisierten Produktion. Dies kann ein Sensor, eine Anlage oder ein Informationsobjekt wie ein Prozessplan sein.

Die VWS beinhaltet zur Abbildung fachlicher Informationen sogenannte Teilmodelle, die spezifische Informationen über Fähigkeiten und Funktionalitäten eines Assets beinhalten können. Beispielsweise einen digitalen Zwilling einer Maschine, der als Simulationsmodell dient. Ein anderes Teilmodell kann den Verschleiß von Werkzeugen zum Zweck der vorausschauenden Wartung beinhalten oder ein Energieverbrauchsprofil. Die Selbstbeschreibung eines Assets gehört zur Grundfunktionalität der VWS und dient dank der Standardisierung von Struktur und Teilmodellen der Interoperabilität von Komponenten in einer vernetzten Produktion und Wertschöpfungsnetzwerken.

Fab OS möchte dieses Konzept gezielt auf die gesamte Infrastruktur der Fabrik ausweiten, da der Fokus bisher auf der Fertigungstechnik liegt. Insbesondere die Schaffung von VWS-Teilmodellen für industrienahe KI-Anwendungen hat zum Ziel eine Data Governance für datengetriebene Technologien zu schaffen, die den folgenden Prinzipien folgt:

• Datenqualität - Sicherstellung, dass die Daten korrekt, konsistent und frei von „Störungen“ sind, die die Nutzung und Analyse durch KI-Algorithmen beeinträchtigen könnten.
• Datenverfügbarkeit - Sicherstellung, dass die Daten verfügbar und für die entsprechenden KI-Anwendungen leicht nutzbar sind.
• Datenbenutzbarkeit und Wissen - Sicherstellung, dass die Daten klar strukturiert, dokumentiert und benannt sind, eine einfache Suche und Abfrage ermöglichen und mit den von Anwendern verwendeten KI-Tools kompatibel sind.
• Datenintegrität und Souveränität - Sicherstellung, dass Daten ihre wesentlichen Eigenschaften behalten, auch wenn sie auf verschiedenen Plattformen gespeichert, konvertiert, übertragen und betrachtet werden.
• Datensicherheit - Sicherstellung, dass die Daten entsprechend ihrer Empfindlichkeit klassifiziert werden und Definition von Prozessen zum Schutz von Informationen und zur Verhinderung von Datenverlust und -lecks.

Nur so lassen sich die eingangs beschriebenen Aufwände zur Nutzung datengetriebener Technologien stark reduzieren und die Qualität der verfügbaren Daten verbessern.

Auch müssen die industriellen Anforderungen in Bezug auf Zuverlässigkeit, Betriebs- und Datensicherheit und Echtzeitanforderungen von KI-Diensten erfüllt werden. Ein Dienst kann beispielsweise besondere Anforderungen an Latenz oder Datendurchsatz haben, um seine fachliche Funktionalität in Bezug auf einen Prozess ausführen zu können.

Da die Ressourcen beispielsweise in Bezug auf Kommunikationsbandbreiten und Rechenkapazitäten aus praktischen und wirtschaftlichen Gründen begrenzt sind, muss ein Mechanismus vorhanden sein, der es ermöglicht diese optimal an einer Zielfunktion ausgerichtet zu nutzen. Dies kann nur durch eine durchgängige Virtualisierung aller relevanten Ressourcen ermöglicht werden, auf deren mittels Nutzung des VWS-Standards einheitlicher Beschreibungsdaten ein Fab OS selbst durch Unterstützung von KI diese optimal orchestrieren und steuern kann.

Daniel Stock/db