Industrie 4.0 Mit Algorithmen TSN-Netzwerke verbessern

In der Industrie kommen derzeit viele verschiedene Standards zum Einsatz. Mit TSN könnte sich das bald ändern. Ebenso ist ein Einsatz von KI-Algorithmen denkbar.

Im Projekt »KITOS – Künstliche Intelligenz für TSN zur Optimierung und Störungserkennung« entwickeln mehrere Partner KI-Algorithmen. Sie sollen industriellen Netzwerken die nötige Dynamik und Zuverlässigkeit für Industrie-4.0-Anwendungen geben. Die Einfachheit der Algorithmen soll es Anwendern erlauben, sie ohne tiefe Netzwerk- oder KI-Kenntnisse einzusetzen.

KITOS wird vom Bereich »Intelligente Netze« des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern koordiniert und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Beteiligte Projektpartner sind unter anderem Codesys, Robert Bosch und Bosch Rexroth sowie die Universitäten Tübingen und Dresden.

Viele Standards erschweren Vernetzung

Das Vernetzen von Maschinen, Sensoren und Aktoren ist für Industrie-4.0-Anwendungen essenziell. Jedoch gibt es derzeit viele verschiedene, echtzeitfähige Kommunikationssysteme wie Profinet, EtherCAT oder Sercos, die inkompatibel zueinander sind. Zusätzlich unterscheiden sich die echtzeitfähigen Netzwerke der Feldebene von nicht echtzeitfähigen IT-Netzwerken. Somit ist das Verknüpfen der Netzwerke sehr komplex und arbeitsintensiv.

Um Industrie-4.0-Anwendungen voranzutreiben, müssen die Unternehmen Effizienz und Flexibilität in der Produktion nachhaltig steigern. Hierzu sind über das gleiche Netzwerk Anwendungen mit unterschiedlichen Anforderungen zu betreiben:

  • Anwendungen mit hohen Datenraten und niedriger Latenz (Verzögerung) wie Videoinspektion oder Augmented-Reality zur Unterstützung von Wartungstechnikern
  • Antriebs- und Robotersteuerungen mit extrem niedriger Latenz und hochgenauer Synchronität

KITOS setzt auf TSN

Im Zuge des Projektes setzen die Partner bei KITOS auf Time-Sensitive Networking (TSN). TSN ist ein Ethernet-basierter Standard, der sowohl geringe Übertragungslatenzen als auch eine hohe Synchronität ermöglicht. Ein industrielles Anwendungsprofil für TSN wird gegenwärtig in der Norm IEEE/IEC 60802 erarbeitet. Zwar ist derzeit eine manuelle Konfiguration von TSN möglich, jedoch ist sie statisch und bisweilen sehr komplex.

Die Initialkonfiguration, das Reagieren auf veränderte Kommunikationsanforderungen, das Optimieren von TSN-Netzwerken im Betrieb sowie das Vermeiden von Störungen erfordern ein weitreichendes Netzwerk-Know-how. Oftmals ist dieses Wissen bei der Inbetriebnahme und beim Betrieb von Fertigungsanlagen nicht verfügbar. In KITOS sollen die Anwender Methoden der künstlichen Intelligenz – wie selbstlernende Verfahren – nutzen. Damit soll es möglich sein, Kommunikationsnetze zu konfigurieren und zu optimieren. Ziel ist es, einen besseren Schutz gegen Ausfälle zu erreichen oder auftretende Probleme bei Überlastungen zu lösen.