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Zeitschrift atp edition - Ausgabe 01-02/2017

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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 01-02 2017

atp edition - Ausgabe 01-02 2017


Namur Open Architecture
FACHBEITRAG

Namur Open Architecture

Die Namur-Pyramide wird geöffnet für Industrie 4.0

Autoren: Christian Klettner/BASF / Thomas Tauchnitz/Sanofi Aventis / Ulrich Epple/RWTH Aachen / Lars Nothdurft/RWTH Aachen / Christian Diedrich/Otto-von-Guericke-Universität / Tizian Schröder/Otto-von-Guericke-Universität / Daniel Großmann/TH Ingolstadt / Suprateek Banerjee/TH Ingolstadt / Michael Krauß/BASF / Chris Latrou/TU Dresden / Leon Urbas/TU Dresden

Die durch die klassische Namur-Pyramide beschriebene Automatisierungsstruktur ist bewährt und ermöglicht langjährige Betriebssicherheit. Allerdings fehlt den Systemen die Offenheit, neue Technologien werden erst spät verwendet und die Kosten sind hoch, was angesichts der rasanten Entwicklungen im Bereich von Internet of Things, Industrie 4.0, Mobile Devices und Big Data nutzvolle Innovationen verhindert. In diesem Beitrag wird das im Namur-Arbeitskreis 2.8 Automatisierungsnetzwerke und -dienste entwickelte Konzept Namur Open Architecture (NOA) vorgestellt. Das Konzept bietet sowohl für Bestands- als auch für Neuanlagen Möglichkeiten, um Anlagen effizient für kommende Innovationen zu ertüchtigen. Die Kernidee ist, die Daten der bisherigen Kern-Automatisierungswelt durch offene Schnittstellen wie beispielsweise OPC UA in die Systemwelt für Monitoring- und Optimierungsaufgaben zu exportieren und dabei die Kernautomatisierung weitgehend unverändert zu belassen. Alternativ kann über einen zweiten Kommunikationskanal direkt auf die bestehenden Feldgeräte zugegriffen werden.

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Plug-and-operate für die produktionsnahe Logistik

Plug-and-operate für die produktionsnahe Logistik

Aktuelle Herausforderungen und Lösungskonzepte

Autoren: Stephan Kessler/Bayer / Hartmut Lenz/Bayer / Cindy Rytir/Bayer / Annette Schick/BASF / Michael Schneiderhan/Wacker

Eine flexible Automatisierung und Vernetzung produktionsnaher logistischer Anlagen und Equipments stellt die Prozessindustrie vor Herausforderungen. Im Namur-Arbeitskreis 4.19 Produktionsnahe Logistik wurden verschiedene Herausforderungen durch die Projekterfahrungen der Mitglieder identifiziert; sie werden im Beitrag vorgestellt. Ausgewählte Lösungskonzepte, die durch Überwindung klassischer Automatisierungsarchitekturen die Weiterentwicklung logistischer Produktionseinheiten und Leistungsobjekte und die Realisierung dezentral gesteuerter Einheiten ermöglichen, sind erfolgversprechend.

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Höhere Anlagenperformance in der Prozessindustrie

Höhere Anlagenperformance in der Prozessindustrie

Performancekennzahlen zur Entscheidungsunterstützung

Autoren: Udo Enste/LEIKON

Der Beitrag zeigt systematisch auf, wie sich Maßzahlen zur Bewertung der Anlagenperformance in der Prozessindustrie nutzen lassen. Dabei wird der Fokus auf die operative, zeitnahe Nutzung der Maßzahlen gelegt. Es wird Bezug auf Forschungsergebnisse des EU-Projektes MORE genommen. Industriell umgesetzte Beispiele verdeutlichen den Nutzen, aber ebenso die Herausforderungen bei der Umsetzung von Lösungen zur Steigerung der Anlagenperformance durch Maßnahmen im operativen Betrieb.

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Big und Smart Data

Big und Smart Data

Herausforderungen in der Prozessindustrie

Autoren: Jens Folmer/TU München / Iris Kirchen/TU München / Emanuel Trunzer/TU München / Birgit Vogel-Heuser/TU München / Thorsten Pötter/Bayer AG / Markus Graube/TU Dresden / Sebastian Heinze/TU Dresden / Leon Urbas/TU Dresden / Martin Atzmüller/Universität Kassel / David Arnu/RapidMiner

In der Prozessindustrie fallen eine Vielzahl unterschiedlicher, heterogener Daten an, und das Gesamtsystem kann aufgrund seiner Komplexität und Dynamik nicht komplett formal beschrieben werden. Daher untersuchen die Projekte Sidap und FEE die Eignung von Big- Data- und Smart-Data-Ansätzen in dieser Domäne. Obwohl beide Projekte unterschiedliche Ansätze verfolgen, ergeben sich gemeinsame Herausforderungen. Dieser Beitrag fasst diese zusammen und zeigt Lösungsansätze auf, beispielsweise durch die Schaffung eines gemeinsamen Datenverständnisses oder die Anreicherung der Daten mit Zusatzinformation.

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