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Entwurfsmethodik für Anlagensteuerungen mit integriertem, kognitiven Echtzeit-Energiemanagement

 
: Schriegel, Sebastian; Windmann, Stefan; Niggemann, Oliver; Timma Mebou, Carina

VDI/VDE-Gesellschaft Meß- und Automatisierungstechnik -GMA-, Düsseldorf:
Automation 2013. 14. Branchentreff der Mess- und Automatisierungstechnik : Kongresshaus Baden-Baden, 25. und 26. Juni 2013
Düsseldorf: VDI-Verlag, 2013 (VDI-Berichte 2209)
ISBN: 978-3-18-092209-6
S.51-55
Branchentreff der Mess- und Automatisierungstechnik <14, 2013, Baden-Baden>
Kongress Automation <2013, Baden-Baden>
Deutsch
Konferenzbeitrag
Fraunhofer IOSB ()

Abstract
Produktionssysteme werden nach Planung und Inbetriebnahme häufig unmittelbar im Operativbetrieb eingesetzt. Eine Systemoptimierung auf Basis von Prototypen ist nicht anwendbar. Optimierung kann somit nur während der Entwurfsphase selbst, zum Beispiel auf Basis von Simulationsmodellen oder in der Betriebsphase stattfinden. Für Systemoptimierung zur Betriebszeit müssen im Systementwurf Optimierungsschnittstellen und -funktionen in die Informationsverarbeitung integriert werden. Der Anlagenprogrammierer muss Freiheitsgrade in die Ablaufsteuerung integrieren, wobei er für die funktionale Sicherheit des Systems verantwortlich bleibt. Dies bietet die Grundlage für Optimierungsfunktionen, welche mit gelerntem Systemverhalten arbeiten können und eine Anlage selbstständig und aktiv auf optimale Betriebspunkte einstellen. So entsteht eine Maschine mit integriertem, kognitiven Echtzeit-Energiemanagement.

 

Production systems are used after planning and implementation directly on the oparational mode. System optimization with prototypes does not apply. System optimization can be only during the design process itself, for example on the basis of simulation models, or take place in the operating phase. System optimization can be done to the operating phase. Therefore the system design must include self-optimization Interfaces and functions integrated into the Information processing. The system programmer needs to integrate appropriate degrees of freedom in the control flow, while remaining responsible for the functional safety of the system. The optimization functions can learn system behavior and provides an integrated, cognitive real-time energy management.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-275962.html