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In dieser Studie wurden Unternehmen, die Produktionsanlagen betreiben oder betreuen, zu ihrem Sicherheitsaufwand bei der Abfrage von Security Advisories für Automatisierungskomponenten befragt. Die befragten Unternehmen (vorwiegend KMU) machten Angaben zum zeitlichen, technischen und personellen Aufwand für die Auswertung von Security Advisories im Produktionsumfeld. Es wurde festgestellt, dass in vielen Unternehmen Defizite in Bezug auf diese Fragestellung bestehen. Dieses resultiert im Wesentlichen aus Mangel an Zeit und Mangel an qualifiziertem Personal. Eine in der Studie vorgeschlagene automatisierte Abfrage von Asset Inventories und eine automatisierte Zuordnung von Security Advisories zu den Assets wird von den befragten Unternehmen durchgehend als sinnvoll erachtet.
Einfluss von Industrie 4.0 auf die Anwendbarkeit von Lastmanagement in der industriellen Produktion
(2018)
Technische Energiemanagementsysteme (kurz und im Folgenden tEnMS) in der produzierenden Industrie dienen heute meinst dem Messen, Speichern und Auswerten von Energieverbrauchsdaten. Allerdings besteht auch die Möglichkeit der Vorhersage und aktiven Einflussnahme auf die Energieaufnahme von Produktionsumgebungen durch das tEnMS. Derartige Funktionen werden als Prognose- und Lastmanagementfunktionen bezeichnet. Industrielle Produktionsumgebungen erfahren im Rahmen von Industrie 4.0 einen Wandel. Dieser Beitrag soll aufzeigen, wie tEnMS durch den beschriebenen Wandel beeinflusst werden und welche Chancen sich daraus für zukünftige tEnMS ergeben.
In industrial production facilities, technical Energy Management Systems are used to measure, monitor and display energy consumption related information. The measurements take place at the field device level of the automation pyramid. The measured values are recorded and processed at the control level. The functionalities to monitor and display energy data are located at the MES level of the automation pyramid. So the energy data from all PLCs has to be aggregated, structured and provided for higher level systems. This contribution introduces a concept for an Energy Data Aggregation Layer, which provides the functionality described above. For the implementation of this Energy Data Aggregation Layer, a combination of AutomationML and OPC UA is used.
Bei der Integration technischer Energiemanagementsysteme (tEnMS) in Automatisierungsanlagen fällt ein hoher Engineering-Aufwand an, besonders für die Steuerungsprogrammierung. Dieser Engineering-Aufwand ist für industrielle Anwender der Hauptgrund, integrierte tEnMS nicht einzusetzen. Im Rahmen des Forschungsprojektes „Integriertes Anlagenengineering zur Erhöhung der Energieeffizienz (IAE4)“ (Förderkennzeichen: ZN2948; Forschungsprofessur des Landes Niedersachsen/Volkswagenstiftung) wurde untersucht, wie sich dieser Engineering-Aufwand reduzieren lässt. Hierzu wurde ein Software-Werkzeug entwickelt, das die benötigten Steuerungsprogramme automatisch aus Engineering-Daten und Gerätebeschreibungsdateien generiert. Dieser Beitrag stellt die Ergebnisse des IAE4-Projektes vor.
Das Forschungscluster Industrie 4.0 stellt in acht Beiträgen aktuelle Ergebnisse aus seinen vielfältigen Forschungsprojekten vor. Es werden virtuelle Techniken in der Produktentwicklung, Lehrkonzepte für Industrie 4.0, Energy Harvesting bei Antennen, Energiemanagement in Produktionsanlagen, firmenübergreifende IT-Security Anforderungen, dezentral gesteuerte Produktionsprozesse und Spracherkennung mit Mikrocontrollern behandelt.
Das Forschungscluster Energie – Mobilität – Prozesse stellt in acht Beiträgen aktuelle Ergebnisse aus laufenden Forschungsprojekten vor. Es werden Aspekte der Urbanen Logistik, der Automatisierung von Energiemanagementsystemen, der Effizienz von neuen Kältemaschinen, der Entsäuerung von Kulturgütern, der Auslastung von Pedelec-Vermietsystemen und der Reichweite von Elektrofahrzeugen behandelt. Zusätzlich werden relevante Daten in Form von 17 Diagrammen kompakt zusammengestellt.