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Zeitschrift atp edition - Ausgabe 09/2016

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Beschreibung

Die atp edition ist das Premium-Fachmagazin für die Automatisierungstechnik. atp edition referiert den Stand der Technik auf höchstem Niveau. Sie richtet sich an technische Führungskräfte, Entscheider und Key Experts bei Herstellern und Anwendern.

atp edition schlägt den Bogen von der Wissenschaft zur Praxis. Die Redaktion beobachtet und kommentiert kompetent und unabhängig den Markt und neueste technische Entwicklungen; vornehmlich für Fertigung und Prozess.Die Hauptbeiträge werden im Peer-Review-Verfahren begutachtet, um die hohe Qualität der Zeitschrift sicherzustellen.


atp edition - Ausgabe 09 2016

atp edition - Ausgabe 09 2016


Energiedaten als Führungsgrößen
FACHBEITRAG

Energiedaten als Führungsgrößen

Selbstadaptive Grenzwertsetzung hochenergetischer Prozesse

Autoren: René Von Lipinski/TH Wildau / Jörg Reiff-Stephan/TH Wildau

Für die energieeffiziente Fertigung ergeben sich aus der zunehmenden Verknappung natürlicher Ressourcen wachsende Anforderungen. Die Nutzung von Energiedaten als Führungsgröße effizienter hochenergetischer Prozesse könnte sich als ein Anwendungsszenario erweisen. Im Beitrag wird die Relevanz des Energiemonitorings im Rahmen der forcierten Vernetzung industrieller Strukturen hinterfragt. Weiterführend werden eine Ableitung für eine intelligente Automation, im Sinne des Toyota-Produktionssystems auch Jid ka (Autonomation) genannt, auf Basis einer selbstadaptiven Grenzwertsetzung vorgestellt sowie deren erforderliche Fähigkeiten beschrieben.

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Strukturelle Codeanalyse

Strukturelle Codeanalyse

Analyseframework mittels Semantic-Web-Technologien

Autoren: Stefan Feldmann/Technische Universität München / Sebastian Ulewicz/Technische Universität München / Sebastian Diehm/Schneider Electric Automation / Birgit Vogel-Heuser/Technische Universität München

Gut strukturierte Steuerungssoftware hilft, bewährten Code wiederzuverwenden und somit Zeit und Geld zu sparen. Oftmals gibt es jedoch Optimierungspotenziale, zum Beispiel durch die Notwendigkeit pragmatischer Anpassungen vor beziehungsweise bei der Inbetriebnahme oder durch gewachsene Softwarestrukturen. Um zu einer besseren Softwarestruktur zu gelangen, fehlt es jedoch zumeist an Werkzeugunterstützung im Maschinen- und Anlagenbau. Dieser Beitrag zeigt ein Konzept und eine prototypische Werkzeugunterstützung mittels Semantic-Web-Technologien auf, die die strukturelle Analyse von Steuerungssoftware ermöglichen.

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KPI-based Process Operation

KPI-based Process Operation

Management of highly automated processes

Autoren: Martin Hollender/ABB Corporate Research Center Germany / Moncef Chioua/ABB Corporate Research Center Germany / Jan Schlake/ABB Corporate Research Center Germany / Lennart Merkert/ABB Corporate Research Center Germany / Heiko Petersen/ABB Automation

A key performance indicator (KPI) is a metric used to evaluate factors that are crucial to the success of an organization. Usually these factors are represented by normalized numbers (e.g. 0-100%) and maximizing or minimizing them is equivalent to making progress toward operational or strategic goals of the organization. Different KPIs of variable levels of complexity exist, rating factors such as customer and employee satisfaction, compliance, security or economic success. This article focuses on KPIs closely related to process operations like production performance, energy consumption, availability and safety. These KPIs are mainly based on measurable process data.

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Big data analytics for proactive industrial decision support

Big data analytics for proactive industrial decision support

Approaches and first experiences in the FEE Project

Autoren: Martin Atzmueller/University Of Kassel / Benjamin Klöpper/Abb Corporate Research Center Germany / Hassan Al Mawla/Abb Corporate Research Center Germany / Benjamin Jäschke/University Of Kassel / Martin Hollender/Abb Corporate Research Center Germany / Markus Graube/Technische Universität Dresden / David Arnu/Rapidminer / Andreas Schmidt/University Of Kassel / Sebastian Heinze/Technische Universität Dresden / Lukas Schorer/Abb Corporate Research Center Germany / Andreas Kroll/University Of Kassel / Gerd Stu

Big data technologies offer new opportunities for analyzing historical data generated by process plants. The development of new types of operator support systems (OSS) which help the plant operators during operations and in dealing with critical situations is one of these possibilities. The project FEE has the objective to develop such support functions based on big data analytics of historical plant data. In this contribution, we share our first insights and lessons learned in the development of big data applications and outline the approaches and tools that we developed in the course of the project.

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