FabOS

Offenes, verteiltes, echtzeitfähiges und sicheres Betriebssystem für die Produktion

Projektförderung

Hintergrund

Künstliche Intelligenz liegt in aller Munde. Durch die Nutzung von KI werden sowohl bestehende Geschäftsmodelle unterstützt als auch vollkommen neue eröffnet. So wird es möglich, durch Predictive Maintenance vorhersagen zu können, wann ein Gerät ausfallen wird. Dadurch können bereits frühzeitig entsprechende Maßnahmen ergriffen werden. Damit aber KI sinnvoll eingesetzt werden kann, muss die Fabrik der Zukunft verschiedene Bedingungen erfüllen. Nicht nur müssen die Daten in qualitativ hochwertiger Form vorliegen, es werden auch semantische Beschreibungen benötigt. Hier setzen standardisierte Schnittstellen und Datenstrukturen an, um langwierige Anpassungen zu vermeiden. Zusätzlich muss die Fabrik nicht nur in den produzierenden Geräten, sondern auch in der Infrastruktur wandelbar sein. Nur dadurch kann sichergestellt werden, dass die Bedürfnisse von hochkomplexen KI-Anwendungen erfüllt werden. Außerdem muss bei sämtlichen Wandlungen und KI-Anwendungen stets die Sicherheit (Safety) garantiert werden.

Problemstellung

Der Einsatz ebendieser standardisierter Schnittstellen und Datenstrukturen bedarf in der aktuellen Fabrik hohem Engineeringaufwand, da auf kein einheitliches digitales Abbild der Fabrik zurückgegriffen und die KI-Anwendungen auf diesem Abbild ausgeführt werden können. Hierdurch entstehen individuelle, untereinander inkompatible digitale Systeme, die die Wandlungsfähigkeit der Fabrik der Zukunft hemmen.

Zielsetzung/Ergebnisse

Ziel von FabOS ist es, die Vision eines offenen, verteilten, echtzeitfähigen und sicheren Betriebssystem für die Produktion zu realisieren, das den IT-Backbone für die wandlungsfähige Automatisierung der Fabrik der Zukunft und die Grundlage eines Ökosystems für datengetriebene Dienste und KI-Anwendungen bildet. Das Betriebssystem wird dabei von verschiedenen auf Künstliche Intelligenz abgestimmten Use Cases getrieben. Durch die Betrachtung der beiden Fallstudien »Kognitive Robotik« und »Kognitive Werkzeugmaschine« werden Bausteine und Umsetzungsmuster identifiziert, die als Enabler für innovative KI-Lösungen dienen.

Anwendungs- und Infrastrukturpartner

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Ihr Ansprechpartner

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Dr.-Ing.

Akos Csiszar

Lead Architect: Cognitive Systems

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M.Sc.

Florian Schellroth

Wissenschaftlicher Mitarbeiter "Industrielle Steuerungstechnik"

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