Typ-Informationsmodelle im Kontext des Lebenszyklus komplexer Assets in prozesstechnischen Anlagen

Die manuelle Auswahl von Assets, wie z.B. Sensoren, Pumpen oder Steuerungen im Engineering verfahrenstechnischer Produktionsanlagen ist zeitaufwendig und erfordert spezifisches Domänenwissen. Zusätzlich bedingt die Abstimmung zwischen Komponenten-Hersteller, Systemintegrator und Anlagenbetreiber einen kontinuierlichen Informationsaustausch, der von einer wiederholten Prozess-Konformitätsprüfung begleitet werden muss. Gerade im Pharma-Bereich und anderen regulierten Industrien macht dies einen großen Teil des Engineering-Aufwands aus, da ein Austausch eines Assets mit einer notwendigen Rezertifizierung der Anlage einhergehen kann. Bereits veröffentlichte Arbeiten auf diesem Gebiet zeigen, dass standardisierte Informationsmodelle, wie die Asset Administration Shell (AAS), eine Möglichkeit bieten, den Informationsaustausch zwischen allen Beteiligten zu beschleunigen und effizienter zu gestalten.

Die Basis von Informationsmodellen bilden sogenannten Meta-Modelle, welche den strukturellen Aufbau, die zulässigen Elemente und deren Referenzen untereinander beschreiben. In der jeweiligen Modellierung wird, dem im Ingenieurs-Bereich bekannten Ansatz der Objektorientierung folgend, zwischen Asset-Typen und Asset-Instanzen unterschieden. Die Festlegung von Typ- bzw. Instanz-basierten Informationen ist jedoch nicht hinreichend genau definiert bzw. zeigt Unterschiede in Bezug auf die Domäne, die Rolle oder den jeweiligen Use-Case. Dieser Umstand erschwert die Standardisierung dieses Prozesses erheblich.

Fragestellungen:

• Wie kann ein Typ in der Modellierung von Assets definiert werden?
  • Was ist der Typ eines Assets, das als Unikat nur ein einziges Mal produziert wird?
  • Welche Regeln zur Klassifizierung nach Typ- bzw. Instanz-Informationen können für die Modellierung aufgestellt werden?
• In welcher modellierungstechnischen Beziehung stehen Typ- und Instanz-Informationsmodell über den Lebenszyklus des Assets hinweg?
  • Wie können hierbei unterschiedliche Verantwortlichkeiten von Hersteller und Betreiber berücksichtigt werden?
• Wie können Typ- und Instanz-Informationen eines Assets über den gesamten Lebenszyklus im Hinblick auf ein durchgängiges Engineering modelliert werden?
• Wie können vorgenommene Änderungen oder Updates durch Hersteller bzw. Betreiber abgebildet werden?
• Wie können hierbei teilvollständige, komplementäre Modelle getestet und zusammengeführt werden?

Lehre

• Praktikum ITAT
• Forschungspraktikum (Ansprechpartner)

12/2023 - heute
Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur Vernetzte sichere Automatisierungstechnik (VSA) am Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS)
bei Prof. Dr.-Ing. Mike Barth am Karlsruher Institut für Technologie

03/2023 – 11/2023
Automatisierungs- und Softwareingenieur bei OPVengineering GmbH
Softwareentwicklung für die Automatisierung von spezialisierten Elektromotorprüfständen

2018 - 2022
Masterstudium (M.Sc.) der Elektro- und Informationstechnik am KIT

• Vertiefungsrichtung: Sensorsysteme
• Masterarbeit am IRS und Fraunhofer IOSB zum Thema „Investigation on the Measurement Accuracy of a Laser-Induced Damage Threshold Testbed in the Short-Wave Infrared"

2014 - 2018
Bachelorstudium (B.Sc.) der Elektro- und Informationstechnik am KIT

• Bachelorarbeit am ITIV zum Thema „Konzeption und Evaluation von Methoden der Mustererkennung in Zeitreihen dynamischer Systeme im automobilen Kontext"