Industrie 4.0

Die Definition des Arbeitskreis Industrie 4.0 lautet:

»eine Vernetzung von autonomen, sich situativ selbst steuernden, sich selbst konfigurierenden, wissensbasierten, sensorgestützten und räumlich verteilten Produktionsressourcen (Produktionsmaschinen, Roboter, Förder- und Lagersysteme, Betriebsmittel) inklusive deren Planungs- und Steuerungssysteme« (Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0).

Betrachtet man diese Industrie 4.0 Definition aus Sicht des System und Software Engineerings, ergeben sich zahlreiche Herausforderungen. Insbesondere, wenn trotz der rasant steigenden Systemkomplexität die wesentlichen Systemeigenschaften Safety in sicherheitsrelevanten Anwendungen und Data Security sowie die User Experience der Systeme garantiert werden müssen.   

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, befasst sich das Fraunhofer IESE mit skalierbaren System- und Software-Engineering-Methoden für Industrie 4.0:

• in Produktion,
• Automatisierung und
• Logistik.

Diese können trotz der Komplexität realer Systeme in der Praxis effizient angewendet werden. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der konstruktiven und qualitätssichernden Garantie von Qualitätseigenschaften. Um diese gewährleisten zu können, beschäftigt sich das IESE mit verschiedenen Fragestellungen entlang des Entwicklungslebenszyklus.

Zunächst stellt sich die Frage nach einem geeigneten Verfahren, um die Anforderungen an solch komplexe, hoch dynamische und vernetzte Systeme effizient erfassen und bewerten zu können. Basierend auf den Anforderungen an Industrie 4.0 lassen sich mit den Softwarearchitekturmethoden des IESE anschließend geeignete Systemarchitekturen ableiten. Diese ermöglichen eine integrierte Betrachtung der gesamten Wertschöpfungskette von den Sensoren bis zum Cloud-Dienst. Ferner tragen sie konstruktiv dazu bei, Safety, Security und User Experience der Systeme zu garantieren.

Durch den Einsatz modellbasierter Verfahren kommt dabei insbesondere der Analyse und Simulation der Architekturen bereits in frühen Entwicklungsphasen eine große Bedeutung zu. 

Zahlreiche Herausforderungen für die Betriebssicherheit - Safety

Einerseits setzen Adjektive wie »autonom« oder »sich selbst konfigurierend« ein hohes Maß an (künstlicher) Intelligenz und Adaptivität der einzelnen Systeme voraus. Durch die Anforderung der flexiblen Vernetzung ergibt sich andererseits die Aufgabe, dass sich zur Laufzeit dynamisch Systeme von Systemen ergeben, deren Struktur und Gesamtverhalten zur Entwicklungszeit der Einzelsysteme nicht oder nur schwer vorhergesagt werden können. All dies sind Faktoren, die zu so genannten »Uncertainties« führen, also Eigenschaften, die sich nur schwer vorhersagen lassen und damit zu hohen Unsicherheiten bezüglich der Vorhersage des zu erwartenden Systemverhaltens führen. Dies steht im Widerspruch zur Sicherheitsnachweisführung, die zentral auf der Annahme eines deterministischen, vorhersagbaren Systemverhaltens beruht.

Das Fraunhofer IESE begegnet diesen Herausforderungen mit modularen Sicherheitsnachweisverfahren sowie Verfahren, die Sicherheitsnachweise und Überwachung zur Laufzeit ermöglichen, um somit der Dynamik von Industrie 4.0-Systemen Rechnung tragen zu können.

Mächtigere Datenschutzmechanismen aufgrund verstärkter Vernetzung

Gleichzeitig werden die Systeme durch die Kollaboration mit anderen Systemen offener und damit anfällig für Security-Angriffe. Einerseits beeinflusst das die Betriebssicherheit, andererseits müssen die erhobenen Daten geschützt werden. Forscher am Fraunhofer IESE entwickeln daher Konzepte zur Datennutzungskontrolle, die es ermöglichen, mittels Sicherheitsrichtlinien (so genannter »Policies«) festzulegen, wer welche Daten in welchem Umfang und an welchem Ort sehen oder ändern darf. Über entsprechende Mechanismen kann die Einhaltung dieser Policies zur Laufzeit garantiert werden. Dadurch lassen sich die für Industrie 4.0 essenziellen Daten ohne Verlust der Nutzungskontrolle intensiv nutzen.

Nutzen Sie die Expertise und Beratung zu Industrie 4.0 des Fraunhofer IESE!

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