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Kurzfassung Die effiziente Lösung von Engineering- und Serviceaufgaben während des gesamten Lebenszyklus heutiger Produktionsanlagen setzt einen intensiven Informationstransfer zwischen Mitarbeitern der einzelnen Fachbereiche in Entwicklung, Konstruktion, Inbetriebnahme und Service voraus. Idealerweise dient hierbei das digitale Anlagenabbild als übergreifendes Informationsmodell und begleitet das Produktionssystem entlang seines Lebenszyklus und darüber hinaus für spätere Neukonstruktionen. Die Vernetzung von Lebenszyklusdaten ist jedoch in der Regel lückenhaft. So werden zum Beispiel externe Engineering- und Produktdaten sowie Daten aus der Elektro- und Automatisierungstechnik einschließlich des resultierenden Anlagenverhaltens nur unzureichend in das Informationsmodell der Digitalen Fabrik integriert. Zudem fehlen Werkzeuge, die nach der Inbetriebnahme einen systematischen Abgleich der realen Anlage mit dem digitalen Abbild ermöglichen. Damit entfernt sich aber die reale Anlage von ihrer digitalen Version, und es fehlen aktuelle und konsistente Informationen für Serviceaufgaben sowie für Erweiterungs- und Änderungsprojekte. Die in diesem Artikel vorgestellten Konzepte zielen auf eine verbesserte Durchgängigkeit der Information im Lebenszyklus von Produktionsmitteln unter Berücksichtigung der Notwendigkeit eines stetigen Abgleichs zwischen digitaler und realer Welt ab. Die entwickelten Konzepte werden anhand der Siemens-Modellanlage SmartAutomation veranschaulicht.

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Flexible automation gains importance in different manufacturing sectors as a consequence of increasing product individualization on the one hand and high wage costs on the other one. Flexible manufacturing systems (FMS) distinguish themselves through multidirectional material flows, flexible order processing possibilities and rapid set-up as well as reconfiguration ability during the operation. As a consequence, operation scenarios in such manufacturing systems and, thus, control tasks become more complex. This requires higher intelligence of the operations control systems, which must be able not only to execute a predefined control logic, but also predict the development of the situation, schedule, plan and optimize the manufacturing operation sequences in FMS and give additional hints to the operator. This paper analyzes the requirements on the modeling of intelligent operations control systems and proposes an architecture for future control solutions allowing to integrate seamlessly the scheduling and execution in flexibly automated systems.