Automatisierungstechnik in Österreich
Rückblick und Vorschau

von Prof. Dr. Peter Kopacek

Die Automatisierungstechnik besteht aus zwei großen Teilgebieten. Dem klassischen Gebiet der Automatisierung kontinuierlicher Prozesse – Prozessautomatisierung – und dem der Automatisierung diskontinuierlicher Prozesse – Fertigungsautomatisierung. Während auf dem Gebiet der Prozessautomatisierung Regelungs- und Steuerungstechniker klassischer Prägung tätig sind, sind auf dem Gebiet der Fertigungsautomatisierung überwiegend Fachleute aus den Gebieten der Fertigungstechnik, der Werkzeugmaschinen usw. tätig.
Österreich war in der Vergangenheit in der Steuerungs- und Regelungstechnik international eher von der theoretischen Seite vertreten. Klassische Problemstellungen wie adaptive Regelung, nichtlineare oder zeitvariante Systeme, Identifikation und Parameterschätzung sowie Anwendung von fortgeschrittenen Regelalgorithmen waren und werden auch in Zukunft aktuelle Forschungsthemen sein. Die Mikroprozessortechnik ermöglichte es jedoch, diese Verfahren – welche bis dahin gerätetechnisch nur aufwendig oder gar nicht realisierbar waren – auch in der Praxis anzuwenden.
„Magische“ Ausdrücke der letzten Dekade waren Fuzzy-Methoden sowie neuronale Netze. Der Fuzzy-Boom begann in den frühen achtziger Jahren in Japan. Er erreichte in Österreich vor acht bis zehn Jahren seinen Höhepunkt. Wie bei solchen Headlines in der Automatisierungstechnik üblich, wurde der Eindruck erweckt, dass alle klassischen Regelungskonzepte hinfällig wären und durch Fuzzy-Algorithmen ersetzt werden können. Zwischenzeitlich ist die Phase der Ernüchterung eingetreten und man kann nun genau abschätzen, welche industriellen Anwendungen von Fuzzy-Control schwerpunktsmäßig der PR zuzuordnen sind und wo Fuzzy-Control wirklich Vorteile bringt. Es ist dies bei hoch nichtlinearen Systemen, bei Mehrgrößensystemen sowie bei zeitvarianten Systemen. Derzeitige Anwendungsschwerpunkte von Fuzzy-Methoden sind: Steuerungen und Regelungen bei Haushaltsgeräten und Geräten der Konsumelektronik, Adaption von Reglerparametern, Fuzzy-Module für SPS und Regler. In Zukunft werden sie zur Klassifikation und Musterkennung, für Fuzzy-Expertensysteme, für Neurofuzzy-Techniken sowie für fuzzifizierte Petrinetze eingesetzt werden.
Die Methode der künstlichen neuronalen Netze (KNNs) – als Nachbildung des menschlichen Gehirns – fand in die Automatisierungstechnik etwas später Eingang. KNNs etablierten sich in folgenden Bereichen: Bewegungssteuerung von Robotern in unbekannter Umgebung, Signalverarbeitung – Bilderkennung, Bildfolgeanalyse, Ortung, Zuordnung, Klassifikation und Prognose im Sinne einer Situationserkennung und -prädiktion, mathematische Modellierung von Prozessen, linguistische Bewertung von Beurteilungen, z. B. für Produkt- und Erzeugnisqualitäten im Bereich der Qualitätssicherung
Neurofuzzy vereint die Fähigkeit neuronaler Netze zu lernen und die Transparenz der Fuzzymethoden. Derzeit sind erst einige Pilotanwendungen von Neurofuzzy bekannt, wie beispielsweise Regelung einer Waschmaschine, adaptive Regelung eines Dampfturbinengeneratorsatzes und die Regelung eines komplexen Schleifprozesses. Künftige Entwicklungen in der Prozessautomatisierung sind beispielsweise genetische Algorithmen, Neuroinformatik und Softcomputing.
Gerätetechnisch ging und geht die Entwicklung in Richtung intelligenter Prozessleitsysteme – PLS. Vor mehr als einem Jahrzehnt kamen, bedingt durch die Verfügbarkeit der Einchiprechner, die ersten intelligenten Sensoren und Aktoren auf den Markt. Diese ermöglichen die Verlagerung von Rechen-, Steuer- und Regelungsfunktionen direkt in diese Geräte. Das Leitsystem hat dadurch die Möglichkeit mehr intelligente informationsverarbeitende Funktionen auszuführen. Zukünftig wird die gesamte Informationsverarbeitung (Steuerungs-, Rechen- und Regelungsfunktionen) in die Sensoren und Aktoren verlegt. Die derzeitigen Prozessleitsysteme erfüllen immer höhere Ansprüche bei sinkenden Preisen. Kompakte Workstations mit großen hochauflösenden Bildschirmen werden zum gewohnten Anblick in Warten. Moderne Methoden der Regelungstechnik wie adaptive Regler, Fuzzy-Regler, prädiktive Regler, neuronale Netze sowie Optimierungsstrategien sind in den meisten PLS integriert. Das Angebot an Kleinprozessleitsystemen basierend auf SPS wird immer umfangreicher und unüberschaubarer.

Auf dem Gebiet der Fertigungsautomatisierung hatte Österreich in den letzten 30 Jahren einen Rückstand aufzuholen. Headlines der Fertigungsautomatisierung wie Robotertechnik und rechnergestützte Produktion (Computer Integrated Manufacturing – CIM) hielten erst relativ spät Einzug in österreichische „Forscherstuben“ und Industriebetriebe. Zwar wurde ein durchgehendes CIM-Konzept vom Auftragseingang bis zur Nachkalkulation weltweit nur in den seltensten Fällen realisiert. Üblich sind Insellösungen – beispielsweise für Entwurf, Arbeitsvorbereitung, seltener für Qualitätssicherung sowie auf der Produktionsebene NC/CNC-Maschinen, Industrieroboter, fahrerlose Transportsysteme, vollautomatisierte Hochregallager und ähnliches. Die marktgängige CIM-Software stellt üblicherweise sowohl von der Hard- als auch von der Softwareseite eine größere Investition dar. Für Klein- und Mittelbetriebe ist es daher erforderlich, intelligente, modulare, flexible, „low cost“ CIM-Systeme zu entwickeln. Statt den gängigen Mainframe-Rechnern finden hier PCs, welche durch ein lokales Netzwerk (LAN) verbunden sind, Verwendung. Dieses Konzept wurde ganz oder teilweise bereits in mehreren österreichischen Klein- und Mittelbetrieben realisiert:
Wie in der Prozessautomatisierung finden auch in der Fertigungsautomatisierung zunehmend die Methoden der künstlichen Intelligenz in Form von Beratungs-, Experten- und wissensbasierten Systemen Eingang. Dies führt dann zu den Konzepten von intelligenten Fertigungsautomatisierungssystemen (Intelligent Manufacturing Systems – ims). Als derzeitige Anwendungsgebiete von Expertensystemen können angesehen werden: Konstruktion, Fertigungsplanung – Arbeitsplanung, Fabriksplanung, Produktionsplanung und Fertigungssteuerung, Werkstattsteuerung, Logistik, Montage, Instandhaltung sowie Qualitätssicherung. Eng verbunden mit ims sind Begriffe wie „Clean Manufacturing“, „Global Concurrent Engineering“, „Holonic Manufacturing Systems“ sowie „Rapid Product Development“.
So ist es beispielsweise mit den Methoden des Global Concurrent Engineering möglich die Entwicklungszeit eines PKWs von vier bis fünf Jahre auf ein Jahr zu reduzieren. Mit Hilfe der Mittel und Methoden der modernen Telekommunikation wird weltweit parallel entwickelt. So wird z. B. der Motor in den Vereinigten Staaten, die Karrosserie in Australien und andere Aggregate in Europa gleichzeitig überlappend entwickelt. Auf dem Gebiet der Fertigungsautomatisierung wird dies die Entwicklungsrichtungen der nächsten Jahre oder Dekade bestimmen.
Die Anzahl der Industrieroboter ist in den letzten Jahren nicht so dramatisch angestiegen, wie man es noch vor fünf Jahren erwartet hätte. Der normale, unintelligente Industrieroboter ist zwischenzeitlich zu einem Gerät auf der Fertigungsebene vergleichbar mit einer NC- oder CNC-Maschine geworden. Derzeit sind weltweit ungefähr 800.000 im industriellen Einsatz. Intelligente Roboter sind in der Lage; durch externe Sensoren zu hören, zu sehen, zu fühlen, Sprache zu erkennen bzw. selbst zu sprechen. Sie sind in den seltensten Fällen ortsfest sondern meist mobil. Sie sind in der Lage: Eine bestimmte Anzahl von Aktionen selbständig zu planen, durchzuführen und zu überwachen, sich an veränderte Systemeigenschaften sowie veränderte Umgebungszustände anzupassen und sich Fähigkeiten zur Durchführung und Überwachung von Aktionen durch Lernen aneignen zu können.
Durch den rasanten Preisverfall der Sensoren und der Rechnerhardware sind derzeit bereits mehr als 10.000 weltweit im Einsatz – Tendenz stark steigend. Anwendungsgebiete sind beispielsweise Demontage, polizeiliche und militärische Anwendungen, Anwendung von Robotern im Bauwesen, in der Landwirtschaft, in der Lebensmittelindustrie, Roboter im Haushalt, in der Medizin und Rehabilitation, in der Vergnügungsindustrie sowie für Freizeit und Hobby. Bereits klassische Anwendungsbeispiele dieser Serviceroboter sind: Roboter zur Schafschur und zum Spargel ernten in Australien, „Sky wash“ ein Roboter zum Reinigen von Jumbojets, die roboterisierte Krankenschwester, der Reinigungsroboter im Haushalt, der Roboter an der Tankstelle, der Roboter als Museumsführer und ähnliche. In letzter Zeit wurden die ersten menschenähnlichen – humanoiden – Roboter vorgestellt.
Ein rasant wachsender Markt für intelligente, mobile Roboter ist Freizeit und Hobby. Seit sechs Jahren gibt es eine Roboter – Tischtennis Weltmeisterschaft; seit 1994 regelmäßig Roboterfußballmeisterschaften. Ein österreichisches Team (AUSTRO) ist übrigens derzeit Europameister in dieser „High Tech“- -Disziplin. Roboterhunde, Roboterkatzen und ähnliche Wesen sind bereits kommerziell verfügbar. Die erste Robotermusikband – MUBOT, bestehend aus sieben Robotern wurde vor einem Jahr vorgestellt und die erste Robotertheatergruppe spielt erfolgreich seit zwei Jahren. Der nächste Entwicklungsschritt ist ähnlich in der Computerbranche, der Personal Robot, welcher ähnlich dem PC zu einem Preis von derzeit ATS 20.000,- im Jahr 2005 verfügbar sein soll.

kopacek.tif: Prof. Dr. Peter Kopacek.

kopacek1.tif: Die Automatisierung macht auch vor Haushaltsgeräten nicht halt.

kopacek2.tif: Österreichs Roboterfußball-Team ist Europameister – davon können die „realen“ Kicker nur träumen.