Phoenix Contact AXC F XT ML 1000: Anomalie-Erkennung als IMM-Challenge

V.l.n.r.: Kurt Strasser rüstete den für Phoenix Contact Maker aktiven Stephan Aigner mit einem PLCnext Control Starterkit aus. Sandra Stromberger ist schon gespannt auf das Ergebnis.

Die PLCnext Technology von Phoenix Contact ist eine offene Automatisierungsplattform, die zwei Welten vereint. Sie ermöglicht es, klassische, nach IEC 61131-3 programmierte SPS-Funktionen mit Routinen von C/C++, C# oder Matlab Simulink zu kombinieren. Das Matchmaking- und Community Building-Format „Industry meets Makers“ (IMM) bringt ebenfalls zusammen, was in der Vergangenheit zumeist unabhängig voneinander agierte: produzierende Betriebe und „Maker“. „Ich wollte eine ‚Spielwiese' schaffen, wo sich kreative Menschen in einem entspannten Rahmen austauschen können, um gemeinsam innovative Projekte in die Wege zu leiten und umzusetzen“, beschreibt IMM-Initiatorin Sandra Stromberger ein Veranstaltungskonzept, das genau den Nerv der Zeit traf, wie die bisherige Erfolgsbilanz beweist. Denn was 2016 „klein, aber fein“ als Teil des Programms von DigitalCity.Wien begann, wurde mittlerweile dank zahlreicher lokaler Happenings in alle Bundesländer ausgerollt. Seit coronabedingt auf virtuelle Treffen umgestellt werden musste, tüfteln sogar vermehrt internationale Maker mit, um die von der Industrie in sogenannten „Future Tech Briefings“ kommunizierten Aufgabenstellungen zu knacken. Dabei kamen in den letzten Jahren nicht nur Prototypen und neue Produkte heraus, sondern auch Kooperationen, Firmengründungen sowie interessante Jobangebote.

Derzeit befindet sich das links anreihbare KI-Modul von Phoenix Contact noch im Prototypenstadium. Die offizielle Markteinführung erfolgt im Herbst dieses Jahres.

Thomas Lutzky
Geschäftsführer von Phoenix Contact Österreich

„Ich habe die bisherigen „Industry meets Makers“-Events mit großem Interesse verfolgt und war jedes Mal fasziniert, mit welcher Energie bei diesem Format nach innovativen Lösungsansätzen gesucht wird. Nun sind wir selbst mit einer spannenden Aufgabenstellung für die Maker-Szene mit dabei.“

Out-of-the-Box-Lösung für den PLCnext Store

„Dieses Projekt entwickelte eine interessante Eigendynamik. Ursprünglich als Wettbewerbsformat gedacht, zeigte sich bereits bei den ersten Gruppenterminen, dass die Teilnehmer lieber mit- als gegeneinander tun. Somit wurde es ein Open Innovation Community Building-Format, das offen für alle ist. Von Jung bis Alt und vom Hobbybastler bis hin zum 150 Mitarbeiter starken KMU sind ganz unterschiedliche Maker bei unseren Events mit dabei“, beschreibt Sandra Stromberger. Einer von ihnen ist Stephan Aigner. Der Absolvent einer Maschinenbau- und Automatisierungstechnik-HTL, der mittlerweile als selbstständiger Softwareentwickler tätig ist, wurde sofort aktiv, als er unter den diesjährigen Briefings der Industrie eine von Phoenix Contact „ausgerufene“ KI-Challenge entdeckte. „Wir überlegten schon länger, wie wir uns aktiv in diese Veranstaltungsreihe einbringen könnten und haben nun mit unserer Predictive Analytics-Aufgabenstellung ein attraktives Thema gefunden, das perfekt zu ‚Industry meets Makers' passt“, sagt Thomas Lutzky, Geschäftsführer von Phoenix Contact Österreich. „Wir hoffen, dass bis zum Best of IMM 2021-Abschlussevent am 18. Oktober eine Out-of-the-Box-Predictive-Maintenance-Lösung entsteht, die wir im PLCnext Store anbieten können“, präzisiert er seine Erwartungshaltung für die nächsten Monate.

Phoenix Contact goes KI

Nun, Stephan Aigner will sein Bestes geben: Im Moment ist er gerade dabei, ein neuronales Netzwerk aufzubauen, das zwischen normalen und alarmierenden, eine Störung ankündigenden Betriebsdaten unterscheiden kann. Trainiert wird dieses mit echten Produktionsdaten, die von einer im Bad Pyrmonter Phoenix Contact-Werk stationierten Selektivlötanlage stammen. „Es handelt sich dabei um eine ältere Stand-alone-Anlage, die nicht ins Produktionsnetzwerk integriert ist. Über eine PLCnet IoT-Box erfassen wir deren Energiebedarf und leiten daraus mithilfe entsprechender Machine-Learning-Algorithmen unterschiedliche Betriebszustände wie Produktion, Stillstand, Rüsten oder Instandhaltungsarbeit ab“, beschreibt Kurt Strasser, Produktmanager Automation bei Phoenix Contact, eine „minimalinvasive“ Predictive Analytics-Methode. „Wir greifen nicht auf die SPS, also das Herz von Maschinen und Anlagen zu, um deren aktuellen Zustand zu überwachen, sondern realisieren die Erkennung von Anomalien über ein Energiemonitoring, bei dem wir das Verhalten von Strom, Spannung, Cosinus Phi und weiterer aussagekräftiger Leistungsmessdaten beobachten und analysieren“, ergänzt er. Der Vorteil: Durch so ein Abgreifen von Daten am Rande des Produktionsgeschehens bleibe die CE-Zertifizierung von Bestandsanlagen gewahrt.

„Mich reizte vor allem die Aussicht darauf, mit einer Google TPU arbeiten zu können“, verrät Stephan Aigner, was ihn als Antwort auf das Tech-Briefing von Phoenix Contact in die Rolle eines Makers schlüpfen ließ. Denn als technisches Rüstzeug für seine Arbeit bekam er nicht nur jede Menge Daten, sondern auch ein PLCnext Control Starterkit mit dem neuen links anreihbaren Extension-Modul AXC F XT ML 1000 zur Verfügung gestellt. Dieses Modul, dessen offizielle Markteinführung erst im Herbst dieses Jahres erfolgt, bringt Künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Algorithmen direkt auf die SPS. „Jede PLCnext-Steuerung, die mit diesem KI-Modul funktional erweitert wird, kann beispielsweise die Klassifizierung von Objekten auf Basis von Deep-Learning-Methoden umsetzen oder eben als Hardware-Basis für eine Predictive Maintenance App dienen“, malt Kurt Strasser abschließend ein Szenario, dem Phoenix Contact mit Unterstützung der Maker-Szene näherzukommen hofft. „Mit vereinten Kräften wollen wir ein einfach handbares Tool kreieren, das wir über unseren PLCnext Store auch anderen Produktionsunternehmen anbieten können“, fügt Thomas Lutzky ergänzend hinzu.

Stephan Aigner
selbständiger Softwareentwickler und Maker

„Beim Kick-Off-Event der diesjährigen IMM-Ausgabe wurde ich sofort hellhörig als ich unter den präsentierten Tech-Briefings eine Aufgabenstellung mit einem KI-Part entdeckte. Mich reizte insbesondere auch die Aussicht darauf, mit einer Google TPU arbeiten zu können.“