Node-Red im Industrial IoT


Standards für Datenmodelle

Node-Red wurde ursprünglich für die Visualisierung und Bearbeitung von Mappings zwischen MQTT-Themen entwickelt und wird auch heute noch dafür verwendet. Diese Datenpunkte, die von verschiedenen Produktionsmaschinen extrahiert wurden, müssen nun standardisiert werden, damit sie in das gewählte Datenmodell passen. Dies erfolgt automatisch durch den United Manufacturing Hub, um Maschinenzustände zu berechnen, den Output der Maschinen von verschiedenen Formaten in eine einfache/count-Nachricht zu konvertieren und so weiter.

Integration in Bestandsysteme

Node-Red eignet sich auch sehr gut dafür, verarbeitete Daten in andere Systeme zurückzuschieben, etwa in MES-Lösungen oder ERP-Systeme. Diese Systeme verfügen in der Regel über REST-Schnittstellen. Da die Implementierungen dieser Systeme überall anders ausfallen können, sind auch die daraus resultierenden APIs meist unterschiedlich. Node-Red ist vergleichweise effizient in der Lage, diese Schnittstellen handzuhaben.

M2M-Kommunikation

Als Ergebnis der Datenarchitektur ist die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation (M2M) standardmäßig aktiviert. Die Daten aller Edge-Geräte werden automatisch an einen zentralen MQTT-Broker gesendet und stehen allen angeschlossenen Geräten, denen der Zugriff auf diese Daten gestattet wurde, zur Verfügung. Es ist demnach einfach, Daten von verschiedenen Maschinen zu sammeln und zusätzliche Aktionen auszulösen, beispielsweise um das fahrerlose Transportsystem (FTS) zu veranlassen, Material von der Produktionsmaschine zu holen, wenn eine Station leer ist. Node-Red ist ein geeignetes Werkzeug, um diese kleinen Auslöser zu setzen.

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Die strukturelle Verbesserung der Kosten und Profitabiltät steht für große Industrieunternehmen in diesem Jahr ganz oben auf der Managementagenda. Für zwei Drittel der Vorstände hat das Thema laut einer Studie der Managementberatung Horváth größte Bedeutung. Im Zuge dessen setzt sich die Deglobalisierung der Unternehmen fort: aus Exportweltmeistern werden transnationale Organisationen. Deutschland profitiert hier laut der Studie nicht. ©LALAKA/stock.adobe.com (Bild: ©LALAKA/stock.adobe.com)Mit Ausnahme des Automotive-Sektors gehen die CXOs in allen Industriezweigen für das Gesamtjahr 2024 von konstanten oder leicht steigenden Umsätzen aus. Mit Blick auf 2025 sind die Aussichten positiv – keine Branche geht dann mehr von einem Rückgang aus, alle rechnen mit relevanten Umsatzsteigerungen. “Die Unternehmen haben ihre Hausaufgaben gemacht. Der Fokus auf Kostenmanagement – und auch Liquiditätsmanagement ist in der Priorität gestiegen, die Basis für Wachstum – zahlt sich aus. Die Unternehmen bedienen die Märkte zunehmend direkt aus den Regionen heraus mit eigenen Standorten. Das erweist sich als Erfolgsstrategie”, sagt Ralf Sauter, Partner und Industrieexperte bei der Managementberatung Horváth.”Für den Standort Deutschland muss man aber sagen: Aufschwung sieht anders aus. Denn das Wachstum findet im Ausland statt, die Wertschöpfung wird immer dezentraler. Das ist Erfolgsfaktor, aber auch Herausforderung: Die Unternehmen müssen ihre Organisationsstrukturen dahingehend anpassen, dass die Regionen autonomer vom Headquarter agieren können.”Über die sich verschlechternden Standortbedingungen in Deutschland besteht Sauter zufolge großer Unmut und Unverständnis bei den Top Playern. Der Experte und Studienleiter hat persönlich im Rahmen der Studie Gespräche mit 50 Vorständen und Geschäftsführungsmitgliedern international agierender Industriekonzerne geführt, insgesamt wurden CXOs aus 440 großen produzierenden Unternehmen gefragt. “Industriekonzerne mit Hauptstandort in Deutschland investieren zwar noch immer etwa 50 Prozent ihrer Kapitalaufwendungen hier, für Ersatz und neue Produktionen. Doch das bedeutet auch: die Hälfte der Investitionen fließen ins Ausland, und zwar die Wachstumsinvestitionen”, sagt Sauter.Ein starker Fokus der deutschen Produzenten liegt in den USA, mehr als 12 Prozent an CAPEX fließen dorthin. “Nicht nur die Kostenstrukturen und Marktchancen sind hier attraktiv – das ökonomische Mindset ist ein ganz anderes. Die Industrie hat volle politische Rückendeckung, Wachstum wird gezielt gefördert”, so Sauter. Doch die Unternehmen stellen sich resilient auf und setzen nicht alle Karten auf den US-Markt, sondern orientieren sich beispielsweise auch weiterhin verstärkt nach Asien (rund 14 Prozent CAPEX), insbesondere China und Indien. “Die Unternehmen betreiben Derisking, ja, aber das heißt nicht, dass sie aus China rausgehen – im Gegenteil”, so Sauter.

Mit dem TechnikRadar untersuchen Acatech, die Körber-Stiftung und das Zentrum für Interdisziplinäre Risiko- und Innovationsforschung der Universität Stuttgart jährlichen, wie sich die Technikeinstellungen in der Bevölkerung in den letzten Jahren verändert haben und dass die Deutschen im Vergleich mit ihren europäischen Nachbarn Technik differenzierter bewerten. Die Daten aus den seit 2017 regelmäßig durchgeführten Repräsentativumfragen lassen einen Längsschnittvergleich zu – und dieser zeigt: In einigen zentralen Fragen haben sich ältere und jüngere Menschen in Deutschland stetig voneinander entfernt. ©THANANIT/stock.adobe.com (Bild: ©THANANIT/stock.adobe.com)Umweltschutz hängt vom Alter ab. Das ist das Ergebnis des TechnikRadar 2024, für das die bisherigen Repräsentativumfragen von 2017, 2019, 2021 und 2022 vergleichend ausgewertet wurden. Demnach trifft die Aussage, dass der Erhalt einer intakten Umwelt erfordert, dass alle ihren Konsum reduzieren, bei den 16 bis 34-Jährigen zuletzt auf vergleichsweise wenig Einverständnis – mit einem Durchschnittswert von 6,8 auf einer Skala von 0 (volle Ablehnung) bis 10 (volle Zustimmung). Die Altersgruppe der über 65-Jährigen stimmt mit einem Wert von 7,9 deutlich stärker zu.Auch bei anderen Fragestellungen haben sich die Ansichten von jüngeren und älteren Deutschen voneinander entfernt. Die Generation 65+ teilt laut der jüngsten Befragung eher die Befürchtung, dass Technik ihre Freiheit einschränken könnte. Bei der Aussage “Je weiter sich die Technik entwickelt, desto mehr Zwänge wirken auf den Menschen” erreicht die Zustimmung der älteren Altersgruppe auf einer Skala von 0 (volle Ablehnung) bis 10 (volle Zustimmung) einen Wert von 7,0. Die 16 bis 34-Jährigen weisen mit 5,7 im Vergleich mit allen anderen untersuchten Gruppen den niedrigsten Wert auf.Das TechnikRadar zeigt, dass die Deutschen Technik sehr differenziert und stark anwendungsbezogen bewerten. Der Einsatz von Robotern in der Pflege wird beispielsweise auf einer Skala von 0 (gar nicht nützlich) bis 10 (sehr nützlich) mit einem Wert von 3,9 im Jahr 2022 eher kritisch gesehen, auch wenn die Nutzenbewertung seit 2017 stetig gestiegen ist (vgl. 2017: 3,4). Ein stärkerer Einsatz von Robotern im Bausektor wird hingegen mit einem Wert von 5,1 als deutlich nützlicher eingeschätzt.

Die Kombination von Robotik und künstlicher Intelligenz (KI) verspricht großes Potenzial für die Produktion. Werden Bewegungsanweisungen etwa von einem KI-Algorithmus berechnet, muss nicht für jede neue Fertigungsaufgabe eine Fachperson hinzugezogen werden. Nach diesem Prinzip haben Forschende am IHP-Institut für Integrierte Produktion Hannover einem Cobot das Zeichnen beigebracht. Dieses , das ausschließlich relevante Kanten enthält, kann von einem Cobot nachgezeichnet werden. (Bild: Susann Reichert / IPH gGmbh)Kollaborierende Roboter, auch Cobots genannt, übernehmen in der Produktion Aufgaben, die üblicherweise von menschlichen Händen ausgeführt werden. Im Vergleich zu klassischen Industrierobotern sind sie kleiner und flexibler. Sie sind dafür gebaut, Seite an Seite mit Menschen zusammenzuarbeiten. Zudem zeichnen sich Cobots durch eine intuitivere Handhabung und geringeren – allerdings manuellen – Programmieraufwand aus. Der Einsatz lohnt sich daher nur für repetitive Bewegungsabläufe. Aufgaben, bei denen Flexibilität gefordert ist – etwa bei der Fertigung von Einzelstücken nach individuellen Kundenwünschen – können Cobots noch nicht sinnvoll übernehmen. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) könnte sich dies jedoch ändern. KI-Algorithmen übernehmen dabei die Aufgabe, Bewegungsanweisungen für den Cobot zu erstellen. In Zukunft könnten Cobots somit auch von Personen ohne Programmierkenntnisse bedient werden.Ein Beispiel für die Verbindung von Cobot und KI haben Forschende am IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover entwickelt. Sie haben einem Cobot beigebracht, Bilder detailliert nachzuzeichnen. Dabei wird ein zuvor unbekanntes Bild mittels KI analysiert und in eine Bewegungsanweisung für den Roboter umgewandelt.Mit mehreren verarbeitungs-Algorithmen wird ein in ein Schwarz-Weiß-umgewandelt, das ausschließlich relevante Kanten enthält. (Bild: Leonard Engelke / IPH gGmbh)Damit das Bild vom Cobot gezeichnet werden kann, sind zunächst mehrere Bildverarbeitungs-Schritte notwendig. Ziel ist es, das Bild so umzuwandeln, dass nur die wichtigen Kanten übrig bleiben. Für die Bildverarbeitung greifen mehrere Algorithmen ineinander. Zunächst wird das Bild in ein Schwarz-Weiß-Bild umgewandelt. Anschließend wird der Weichzeichner Gaussian Blur angewandt, um Bilderrauschen, Artefakte und kleinere Details zu entfernen. Danach kommt der Canny-Algorithmus (Canny Edge Detector) zum Einsatz: Dieser prüft jeden einzelnen Pixel darauf, wie stark sich dieser von seiner Umgebung abhebt. Pixel, die sich stark abheben, werden als Kante erkannt, alle anderen Pixel werden entfernt. So entsteht ein Schwarz-Weiß-Bild, das ausschließlich relevante Kanten enthält (siehe Zeichnung).Anschließend erstellt die KI den Programmiercode für den Cobot, der damit das Bild möglichst effizient zeichnen kann. Das Ziel ist es, nicht für jeden Pixel eine eigene Bewegungsanweisung zu erstellen, sondern so viele Pixel wie möglich in einer einzelnen Bewegung zu zeichnen. Die Zeichnung erfolgt also nicht Punkt für Punkt, sondern in langen, verbundenen Linien – überflüssige Bildfragmente werden weggelassen. Die KI trifft dabei die Entscheidungen, welche Bildpunkte tatsächlich relevant sind und welche entfallen werden können.Die Kombination aus Robotik und KI-Bilderkennung bietet perspektivisch Möglichkeiten für verschiedene Fertigungsbereiche. So könnten Cobots künftig individuelle Gravuren auf unterschiedliche Produkte aufbringen. Die KI-Bilderkennung erkennt die Größe und Form des Produkts, die Oberflächenbeschaffenheit und das Material und errechnet die richtigen Parameter für den Cobot, der die Gravur aufbringt.In der Werkstattfertigung könnte ein solcher Roboter ein individuelles Bauteil verschweißen. Benötigt würde dafür die CAD-Datei der Bauteilgeometrie sowie die Schweißnahtposition – die Bewegungsanweisungen für den Roboter errechnet dann ein KI-Algorithmus.Potenzial verspricht das Zusammenspiel von KI und Cobot auch bei der Qualitätssicherung: Die KI erkennt fehlerhafte Werkstücke, der Cobot sortiert sie aus. Wird die Qualität bereits während des Fertigungsprozesses erfasst, kann die KI bei Abweichungen eigenständig die Parameter anpassen und dadurch Ausschuss vermeiden. Die KI-basierte Qualitätssicherung beim 3D-Druck von individuellen Medizinprodukten hat das IPH bereits im Forschungsprojekt ‘Saviour’ erforscht.

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