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Editorials in wiss. Zeitschriften:

A. Mazak, A. Lüder, S. Wolny, M. Wimmer, D. Winkler, R. Rosendahl, H. Bayanifar, S. Biffl:
"Model-Based Generation of Runt-Time Data Collection Systems Exploiting AutomationML";
at - Automatisierungstechnik, 66 (2018), S. 819 - 833.



Kurzfassung deutsch:
Betreiber von Produktionsstätten benötigen Unterstützung beim Sammeln und Vorverarbeiten von Daten über die Laufzeit von Produktionssystemen, die aus mehreren Systemkomponenten bestehen.
Hauptsächlich nutzen die Betreiber diese Informationen
als Grundlage für die Optimierung der Anlagen und zur
*Corresponding author: Alexandra Mazak, CDL MINT, Institute of
Information Systems Engineering, TU Wien, Wien, Austria, e-mail:
alexandra.mazak@tuwien.ac.at
Arndt Lüder, Konstantin Kirchheim, Ronald Rosendahl,
Hessamedin Bayanifar, Faculty Mechanical Engineering,
Otto-v.-Guericke University, Magdeburg, Germany, e-mails:
arndt.lueder@ovgu.de, konstantin.kirchheim@ovgu.de,
ronald.rosendahl@ovgu.de, hessamedin.bayanifar@ovgu.de
Sabine Wolny, Manuel Wimmer, CDL MINT, Institute of Information
Systems Engineering, TU Wien, Wien, Austria, e-mails:
sabine.wolny@tuwien.ac.at, manuel.wimmer@tuwien.ac.at
Dietmar Winkler, CDL SQI, Institute of Information Systems
Engineering, TU Wien, Wien, Austria, e-mail:
dietmar.winkler@tuwien.ac.at
Stefan Bif, Institute of Information Systems Engineering, TU Wien,
Wien, Austria, e-mail: stefan.bif@tuwien.ac.at
Fehlererkennung. Herkömmliche Ansätze von sogenannten Laufzeitdaten-Erhebungssystemen basieren zumeist
auf hartcodierter Programmierung, die neben manuellem
und zeitlichem Aufwand auch Domänenwissen und entsprechendes Technologie-Knowhow erfordern.
In diesem Artikel führen wir den AML-RTDC-Ansatz
ein, der die Stärken der AutomationML Datenmodellierung mit der modellgetriebenen Systementwicklung kombiniert, um den manuellen und zeitlichen Aufwand beim
Entwerfen eines Laufzeitdaten-Erhebungssystems zu minimieren. Wir evaluieren die Realisierbarkeit dieses Ansatzes anhand einer Fallstudie basierend auf einem Laborproduktionssystem und einem Anwendungsfall, der auf
realen Anforderungen basiert.

Kurzfassung englisch:
Production system operators need support for
collecting and pre-processing data on production systems consisting of several system components, as foundation for optimization and defect detection. Traditional approaches based on hard-coded programming of such runtime data collection systems take time and effort, and require both domain and technology knowledge. In this article, we introduce the AML-RTDC approach, which combines the strengths of AutomationML (AML) data modeling and model-driven engineering, to reduce the manual
effort for realizing the run-time data collection (RTDC) system. We evaluate the feasibility of the AML-RTDC approach
with a demonstration case about a lab-sized production
system and a use case based on real-world requirements.

Schlagworte:
model-driven engineering, AutomationML, OPC UA, runtime monitoring, anomaly detection

Erstellt aus der Publikationsdatenbank der Technischen Universitšt Wien.