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Scientific Automation

Scientific Automation ist die Integration ingenieurwissenschaftlicher Erkenntnisse in die Automatisierungssoftware, die über den Rahmen der klassischen Steuerung hinausgehen. Die Leistungsfähigkeit der PC-Control-Philosophie bietet ausreichend Reserven, um weitere Funktionen jenseits der Standard-Steuerung zu integrieren. Die klassischen Bereiche der Steuerungstechnik wie SPS, Motion Control und Regelungstechnik werden durch Scientific Automation beispielsweise um präzise und schnelle Messtechnik und darauf aufbauende ingenieurwissenschaftliche Algorithmik erweitert. Die PC-basierte Steuerungstechnik von Beckhoff bietet hierfür die notwendigen Basistechnologien mit leistungsfähigen CPUs, schnellen I/Os, dem schnellen Bussystem EtherCAT und der TwinCAT-Software.

Details

Messtechnik, Condition Monitoring und Robotik als integraler Bestandteil von PC-based Control

Das Konzept der Scientific Automation bietet die Vorraussetzung, Funktionalitäten wie Condition Monitoring oder Robotik einer breiten Gruppe von SPS-Programmierern in ihrer bekannten Welt zu ermöglichen. Das Ziel ist dabei, die Funktionen aus der „Blackbox“ in die Standard-Software-Umgebung zu integrieren. Daraus resultiert eine nahtlose Integration in das gesamte Steuerungssystem sowie die Einsparung zusätzlicher CPUs. Die PC-basierte Steuerung von Beckhoff vereint somit SPS, Motion Control, Messtechnik und Robotik auf einer Hard- und Softwareplattform. Weitere Funktionalitäten wie die Integration von Vision-System werden folgen. Scientific Automation von Beckhoff ist real in Produkten verfügbar, bietet aber noch ausreichend Potential für zukünftige Entwicklungen und Visionen.

Leistungsreserven für Scientific Automation

Die PC-basierte Steuerung bietet ausreichend Leistungsreserven für Scientific Automation. Die Einheit „Virtual-GHz“ dient dem einfachen Vergleich von Single-Core- und Multi-Core-Prozessoren. Eine Quad-Core-CPU mit 2,5 GHz hätte dementsprechend mit vier Prozessorkernen 10 vGHz.

Scientific Automation bietet ausreichend Potential für weitere Entwicklungen

Da sich die Maschinenkonzepte in den nächsten Jahren ändern werden, greift Scientific Automation noch weiter. Der Trend geht zu immer komplexeren SPS-Programmen und geringeren Zykluszeiten. Die Anzahl der synchron zu regelnden Achsen wird weiter zunehmen, und die Art der Kopplung der Achsen untereinander wird komplexer werden. Auch die Anzahl elektronischer Kurvenscheiben und elektronischer Getriebe wird zunehmen. Viele Achsen werden in Zukunft interpoliert betrieben werden. Aber all das wird in einigen Jahren eine dann moderne CPU nicht auslasten können. Integrierte Vision- und Robotiksysteme werden in Software realisiert. Moderne und altbekannte Regelalgorithmen – wie Neuronale Netze – können mit genügend CPU-Leistung vielleicht industriell tauglich gemacht werden. Komplexere Maschinen verlangen allerdings mehr an Diagnose und Instandhaltung. Expertensysteme und ausgefeilte Diagnosen werden dem Endanwender das Leben einfacher machen. Nicht zuletzt können auch neue Ein- und Ausgabemöglichkeiten, zum Beispiel eine Spracheingabe, die Bedienung einer Maschine vereinfachen.

Ein weiterer Aspekt ist die künstliche Intelligenz. Bis heute ist hier keine dem Menschen ähnliche Intelligenz nachgebildet worden. Diesem Traum könnte man in Zukunft mit mehreren Kernen und extremer Rechenleistung durchaus näher kommen. Die Verfahren der Gesten-, Sprach- und Bilderkennung können auf den kommenden Rechnergenerationen auf Terabytes an lokalen Daten zugreifen und zumindest als ausgefeilte Expertensysteme helfen. Diese können in der Industrie zur Verbesserung der Prozessbedienung, zur menschlicheren Interaktion, zur schnelleren Fehlersuche und zur Prüfung der Produktqualität eingesetzt werden. Jeder Anlagenteil oder jedes Maschinenmodul könnte einem Kern zugeordnet werden, sodass eine parallele Abarbeitung mit hohen Taktzahlen erfolgen könnte.

Funktionen für Scientific Automation

Funktionen für Scientific Automation: Die Aufteilung der Funktionen einer automatisierungstechnischen Aufgabe in Bereiche ist mit der Abbildung einzelner Funktionsbereiche des menschlichen Gehirns vergleichbar. Dies entspricht einer zentralen Steuerungstechnik mit optimaler, schneller Kommunikation zwischen den einzelnen Technologieblöcken.

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