Im Planungsprozess von Maschinen und Anlagen sind viele Akteure, wie Statiker, Elektriker, Layoutplaner, Logistiker und Ingenieure zu verschiedenen Zeitpunkten involviert. Sie nutzen unterschiedliche Software, was effizienten Datenaustausch erschwert. Im Rahmen eines Forschungsprojektes hat das Fraunhofer IFF eine Anwendung entwickelt, die alle genutzten Systeme innerhalb eines Produktlebenszyklus miteinander vernetzt. Damit wollen die Forschenden den Datenaustausch von der Planung über die Produktion bis hin zum End-of-Life ermöglichen. Die Software des Fraunhofer IFF setzt auf die Verwaltungsschale (englisch: Asset Administration Shell oder AAS), um Daten über standardisierte Schnittstellen bereitzustellen und zusammenzuführen. Über den AAS-Thread werden diese Daten zwischen den einzelnen AAS ausgetauscht. Akteure können über einen Browser auf Daten zugreifen, diese in eigenen Client-AAS zusammenstellen und nutzen.
Vernetzt in der Planungsphase
Mit Blick auf die unterschiedlichen Planungsprozesse und die eingesetzte Software fallen große und oft nicht kompatible Datenmengen an. Um diese sinnvoll zur Verfügung zu stellen, mussten die Forschenden zunächst Grundsatzfragen klären, etwa welche Datenquellen es überhaupt gibt. Ebenso musste Klarheit darüber bestehen, wo die Datenquellen verortet sind, in welchen Strukturen und wie diese auffindbar sind. Letztlich musste auch die Art der Datennutzung geklärt werden: Wer braucht beispielsweise welche Daten und wie gelangen diese zum Nutzer?
Product-Lifecycle-Management-Systeme (PLM) bieten eine solche digitale Vernetzung über zahlreiche Kommunikationsprotokolle und Datenbanken an. Diese haben allerdings auch oft unerwünschte Effekte wie etwa die Verwechslung oder falsche Interpretation von Daten, die zentrale Sammlung aller Daten in einer Cloud, die mehrfache Existenz gleicher Daten und das Einzelmapping aller Datenpunkte von den Quellen ins PLM-System. Auch müssen neue Datenquellen aufwendig integriert werden, weil es oft keine flexible, modulare Architektur gibt.
Hier verspricht die Verwaltungsschale Abhilfe. Als standardisierter digitaler Zwilling macht die AAS Produktionsdaten von Ressourcen wie Maschinen, Anlagen und Sensoren in einer standardisierten und semantisch beschriebenen Struktur abrufbar oder diese auch steuerbar. Sie wirkt als Software-Layer zur Integration von Datenquellen und Systemen. Weiterhin wird die AAS von der Industrial Digital Twin Association (IDTA) in sogenannten Teilmodellen standardisiert. Die IDTA beschreibt zu jedem Datenpunkt einer AAS eine eigene Schnittstelle (API) um den Wert abzurufen oder zu verändern. Ziel ist, die Erstellung und Nutzung von Verwaltungsschalen anwendungsfallbezogen zu standardisieren und somit zu vereinfachen.
Der AAS-Thread
Die Forschenden am Fraunhofer IFF nutzen die AAS, um einen Digital Thread am Beispiel eines Produkts in der Luftfahrtindustrie umzusetzen. Im Herzen des Digital Thread steht der AAS-Thread. Dieser kann als eine leistungsfähige Datenautobahn zwischen den einzelnen AAS beschrieben werden. Die in der jeweiligen Lebenszyklusphase genutzten Systeme stellen ihre Datenquellen dabei mittels AAS zur Verfügung. Somit befinden sich alle Daten in standardisierten Umgebungen. Die Funktionalitäten der einzelnen AAS werden durch Teilmodelle beschrieben. Nutzer können mittels eines Browsers alle vorhandenen AAS nach dem Inhalt aller Datenquellen durchsuchen. Mit einem Konfigurator können sie auch eigene Client-AAS mit Werten aus verschiedenen Datenquellen bzw. der Quell-AAS zusammenstellen.
Weiterhin kann bei der AAS jeder Wert mit einer SemanticID versehen werden. In öffentlichen Katalogen befindet sich hinter jeder SemanticID eine eindeutige Beschreibung, was mit diesem Wert gemeint ist. Kataloge wie ECLASS enthalten bis zu 50.000 Einträge, die genutzt werden können. Diese Kataloge tragen den Gedanken der durchgängigen Standardisierung weiter bis in die Metaebene der Daten. Diese Werte der Datenquellen können nun genutzt werden, um damit zu arbeiten. Die daraus entstehenden Output-Daten werden wiederum durch AAS für weitere Nutzung zur Verfügung gestellt. Auch können weitere zugriffsberechtigte Akteure diese Daten nutzen.
Daten-Synchronisierung
Auch die Frage nach der Versionierung wurde gelöst. Ändert sich ein Wert, werden auch die Werte in den betroffenen Client-AAS verändert. Auf Grundlage eines ereignisbasierten Kommunikationskonzeptes werden die Daten im AAS-Thread synchronisiert. Ändert sich ein Wert in einer Datenquelle, wird dieser synchron in den individualisierten AASs verändert. Als Technologie setzen IFF-Wissenschaftler auf MQTT und standardisierte Topics, die sich an der Struktur der AAS sowie dem ISA95-Standard orientieren. Der Datenraum etabliert die Datenautobahn als zentrale Single Source of Truth (Unified Namespace).
Noch nicht abschließend geklärt ist die Frage, wie die Werte von den Client-AAS in die jeweilige (Planungs-)Software kommen. REST ist zwar als Schnittstelle weit verbreitet und steht für AAS zur Verfügung. Damit lässt sich allerdings kein ereignisbasiertes Kommunikationskonzept umsetzen. Erste Anbieter bieten inzwischen ereignisbasierte Kommunikationsschnittstellen an. Der durch die Einrichtung der AAS verbundene Aufwand wird mit Verbreitung dieser Technologie geringer werden. Mit Open-Source-Software wie BaSyx lassen sich AAS bereits jetzt implementieren.
Für den Datenschutz setzen die Forschenden auf den Data Space Connector der Eclipse Dataspace Components (EDC) zur unternehmensübergreifenden Vernetzung von Verwaltungsschalen. Alle AAS liegen dezentral beim Nutzer ab, können jedoch zu einem Gaia-X-kompatiblen Datenraum zusammengeführt werden. Dadurch bleiben die Daten bei deren Eigentümer.
Daten effizient bereitstellen
Das Ziel des AAS-Thread ist nicht das Sammeln von Daten, sondern deren schnelle und effiziente Bereitstellung. Eingesetzt werden dafür AAS als dezentrale Datenvermittler. Akteure im Planungsprozess eines Produktes oder einer Anlage sind bei Nutzung des AAS-Thread freier und flexibler als bei einer Wahl eines herkömmlichen PLM-Anbieters, da der Ansatz offenen Standards folgt. Neue Daten sollten somit leicht integrierbar und das System unendlich skalierbar sein.
