Holistische Lösung zur IoT-Integration von kontextsensitiven Assistenzsystemen 06.09.2021, 13:44 Uhr

Agiles Modellieren von Servicetätigkeiten

Kontextsensitive Assistenzsysteme bieten ein großes Potenzial zur Optimierung von Arbeitsabläufen. Durch die Einbindung Digitaler Zwillinge können unmittelbar Kontextinformationen zur Verfügung gestellt werden, wobei die Modellierung der Arbeitsabläufe derzeit wenig standardisiert ist. Die in diesem Beitrag vorgestellte Lösung zeigt eine interaktive Software-Applikation für kontextsensitive Assistenzsysteme in Kombination mit Prozesspatterns für die Modellierung von Servicefällen.

Bild 1. Konzept der Prozesspatterns anhand eines konkreten Beispiels. Grafik: Eigene Darstellung

Bild 1. Konzept der Prozesspatterns anhand eines konkreten Beispiels. Grafik: Eigene Darstellung

Ausgabe 7/8-2021, S. 536

1 Einleitung – Effizienz durch digitale Serviceunterstützung

Während des Betriebs fallen kontinuierlich Services, wie zum Beispiel Wartungen, Reparaturen und Überarbeitungen der fertigenden Produktionssysteme, an. Die Aufwände bestehen nicht nur aus der direkten, fachgerechten Durchführung, sondern auch aus den notwendigen Schulungen für das Servicepersonal und der anschließenden technischen Dokumentation. Dabei benötigt es speziell auf das Produktionssystem und den Servicevorgang geschultes Personal. Der Fachkräftemangel erschwert es den Unternehmen, fachkundiges Personal nachhaltig auszubilden und dauerhaft im Unternehmen zu halten, um so einen kontinuierlichen Wissenstransfer zu ermöglichen [1]. Erschwerend kommt hinzu, dass Servicetechniker*innen Zeit für nicht wertschöpfende Bestandteile, wie zum Beispiel die technische Dokumentation der Servicearbeiten, aufwenden müssen. Mithilfe kontextsensitiver Assistenzsysteme kann diesen Herausforderungen entgegenge_treten und das Servicepersonal bei den Prozessen unterstützt werden [2]. Das Assistenzsystem muss durch geeignete, systemspezifische Protokolle kommunizieren, um mit anderen IT-Systemen zu interagieren und notwendige Kontextinformationen den Nutzer und Nutzerinnen bereitzustellen. Diese Kommunikation kann in existierenden Lösungen bereits bei der Modellierung der Arbeitsabläufe integriert werden [3, 4]. Allerdings wird dafür bislang Wissen über die Spezifika der Kommunikationsprotokolle vorausgesetzt, was häufig nicht auf das Team der Prozessexperten zutrifft, da diese eher prozessbezogene, technische Kenntnisse vorzuweisen haben. Die bedarfsgerechte Bereitstellung von Kontextinformationen durch verschiedene IT-Systeme erschwert somit zusätzlich die Modellierung der Arbeitsabläufe.

Eine Lösung eines einfachen Einbezugs von Kontextinformationen für Assistenzsysteme wird aktuell vom Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK zusammen mit der Contact Software GmbH in einer strategischen Partnerschaft entwickelt. Die Lösung besteht aus einer kontextsensitiven, mobilen Serviceapplikation, welche die Techniker*innen durch den Serviceprozess führt und gleichzeitig die technische Dokumentation digitalisiert. Dafür ist die mobile Applikation direkt mit dem Digitalen Zwilling des Produktionssystems verbunden, um dort zum einen den aktuellen Zustand der Maschine abzurufen und zum anderen Änderungen am Produktionssystem direkt in den Digitalen Zwilling auf einer IoT-Plattform (Internet of Things) zu übernehmen [5]. Somit sind die Daten des Digitalen Zwillings immer aktuell und zukünftige Serviceprozesse können zuverlässig geplant und durchgeführt werden. Die notwendigen adaptiven Servicemodelle werden von Prozessexperten*innen erstellt und können von der mobilen Applikation interpretiert werden. Die Verwaltung der Servicemodelle erfolgt auf der IoT-Plattform, mit der sich die mobile Applikation automatisch verbindet und so der Technikerabteilung das passende Vorgehen zur Verfügung stellt. Die gemeinsam entwickelte Lösung wird nachfolgend näher beleuchtet, wobei vor allem auf die Generierung der Servicemodelle sowie die Schnittstelle zu der IoT-Plattform eingegangen wird.

2 Agiles Modellieren durch Prozesspatterns

Die Modellierung von Servicefällen erfordert tiefgehendes Wissen über den jeweiligen Prozess, wie zum Beispiel die notwendigen Prozessschritte, technisches Know-how sowie beteiligte Komponenten oder Dokumente. Dieses Wissen muss den Servicetechniker*innen, die den Prozess letztendlich ausführen beziehungsweise begleiten, in einem geeigneten Format zur Verfügung gestellt werden, um eine zielorientierte Assistenz zu gewährleisten. Das Erstellen der maschinenlesbaren Prozessmodelle erfolgt vorab durch Prozessexperten*innen und wird dem Servicepersonal in einer mobilen Applikation bereitgestellt. Die Überführung des technischen Wissens über die Servicevorgänge in eine informationstechnische Repräsentation ist ressourcenintensiv und unterliegt stetigen Anpassungsprozessen aufgrund sich ändernder Produkte und der damit verbundenen Serviceprozesse. Im Zuge des Projektes wurden Prozesspatterns entwickelt, welche die standardisierte Übertragung des Prozesswissens für unterschiedliche Serviceaktivitäten vereinfachen. Dabei werden die Patterns sowohl aus funktionaler als auch aus gestalterischer Perspektive entwickelt. Bild 1 stellt die Wirkungsweise der Prozesspatterns anhand eines vereinfachten Beispiels dar. Das Prozessexpertenteam modelliert auf Basis erstellter Vorlagen die einzelnen Prozessschritte. Eine Software Engine kann diese Schritte verarbeiten und in der mobilen Applikation darstellen. Dabei wird der Servicefall durch ein Servicemodell repräsentiert, welches sich aus einzelnen Prozesspatterns zusammensetzt. Die Engine arbeitet das Prozessmodell Schritt für Schritt ab und gestaltet die Inter­aktion mit den Servicetechnikern*innen. Das Durchlaufen des Prozessmodells mittels der Engine wird in Bild 2 veranschaulicht.

Bild 2. Verarbeitung des Prozessmodells durch die Engine. Grafik: Eigene Darstellung

Mithilfe der Patterns können somit beliebige Servicefälle agil modelliert werden. Im Zuge des Projektes erfolgt die Modellierung unter Zuhilfenahme des vom Fraunhofer IPK entwickelten Software-Tools „MO²GO“ (Method for Object Oriented Business Process Optimization) [4].

3 Dynamische Integration kontextsensitiver Informationen

Neben der Bereitstellung einer agilen Modellierungsmethodik für Serviceaktivitäten steht ebenfalls die Kontextsensitivität der Assistenzsysteme im Vordergrund des Projektes. Da zum Zeitpunkt der Modellierung der genaue Zustand des Produktions­systems nicht bekannt ist, müssen dem Servicepersonal verschiedene Lösungswege für die Durchführung der Servicetätigkeit zur Verfügung gestellt werden. Die unterschiedlichen Lösungen werden bereits während der Modellierung des Servicefalls angelegt und basierend auf dem tatsächlichen Zustand des Produktionssystems dynamisch integriert. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, eine flexible Modellierung der Zustände zu erlauben, sondern ebenfalls den Systemzustand zum Zeitpunkt der Servicetätigkeit korrekt abzubilden. Der Digitale Zwilling als digitale Repräsentation realer Produkte bildet dafür die Grund­lage [5]. Die IoT-Plattform übernimmt die Funktion eines zentralen Speichers sowie einer vollständigen Repräsentationsplattform des Digitalen Zwillings und dient somit als zentrale Informationsdrehscheibe. Die Plattform kann mit existierenden IT-Systemen, wie zum Beispiel Product Lifecycle Management- oder Enterprise-Resource-Planning-Systemen, kommunizieren oder Messwerte von Sensoren abfragen, um den Digitalen Zwilling zu komplettieren. Dies vereinfacht die Entwicklung der Engine und der zu erstellenden Prozesspatterns, da sich nur noch auf die Schnittstelle zur IoT-Plattform fokussiert wird und keine weiteren Systeme integriert werden müssen. Bild 3 abstrahiert das Zusammen­wirken der erstellten Prozessmodelle, einer Cloud-basierten IoT-Plattform und der mobilen Assistenzapplikation.

Bild 3. Zusammenwirken der Teilkomponenten. Grafik: Eigene Darstellung

Der Zugriff auf die aktuelle Konfiguration des realen Produktions­systems und die empfangenen Sensordaten im Digitalen Zwilling unterstützt die Kontextsensitivität der mobilen Applikation, indem zum Beispiel während des Servicefalls anfallende Daten direkt mit historischen Faktoren verglichen werden können. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse können dynamisch in die eigentliche Servicetätigkeit eingebunden werden [3].

4 Fazit und Ausblick

Die ganzheitliche Implementierung des vorgestellten kontextsensitiven Assistenzsystems ermöglicht die agile Modellierung von Geschäftsprozessen aus rein operativer Perspektive sowie eine automatische Überführung des Prozesses in eine mobile Assistenzapplikation. Durch die Erstellung von Prozesspatterns sind keine manuellen Schritte notwendig, um den ausgewählten Prozess zusätzlich auf informationstechnischer Ebene abzubilden. Im Zuge der Erstellung dieser Patterns und einer dahinterliegenden Engine werden ebenfalls die Vorteile der Anbindung einer IoT-Plattform als zentrale Informationsdrehscheibe hervorgehoben. Durch das Szenario des Austausches eines Verschleißteils wird die Funktionalität des Gesamtsystems anhand einer konkreten Instandhaltungsmaßnahme validiert. In den nächsten Schritten erfolgt die Implementierung weiterer Szenarien, um die Übertragbarkeit der Patterns zu testen. Die Entwicklung weiterer Szenarien sowie eine kontinuierliche Optimierung des Gesamtsystems geschieht im Zuge der strategischen Partnerschaft zwischen der Contact Software GmbH und dem Fraunhofer IPK. In Zukunft können diese Patterns ebenfalls als Open-Source-­Entwicklungsmodelle verwendet und weiterentwickelt werden, um eine fortschreitende Standardisierung der Methodik voran­zutreiben.

Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt erfolgt im Zuge der strategischen Partnerschaft zwischen der Contact Software GmbH und dem Fraunhofer IPK. Durch die Bündelung der Kompetenzen gelingt es das in Entwicklung befindliche System möglichst nutzerfreundlich und industrienah zu gestalten. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.

Literatur

  1. Suhr, F.: Fachkräftemangel besonders stark in Bau und Industrie. Beruf & Karriere. Internet: https://de.statista.com/infografik/17357/fachkraeftemangel-nach-branchen/. Zugriff am 06.04.2021
  2. Uhlmann, E.; Polte, J.; Beleke, A. et al.: Humanzentrierte selbstorganisierende Produktion durch kontextsensitive Assistenz: Agile Prozessgestaltung durch informelles Lernen. ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 115 (2020) 11, S. 783–787
  3. Uhlmann, E.; Geisert, C.; Raue, N. et al.: Situationsangepasste Unterstützung von Dienstleistungsprozessen. ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 110 (2015) 12, S. 813–817
  4. Mertins, K.; Jaekel, F.-W.: MO2GO: User Oriented Enterprise Models for Organisational and IT Solutions. In: Bernus, P.; Mertins, K.; Schmidt, G. (Hrsg.): Handbook on Architectures of Information Systems. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg 2006, S. 649–663
  5. Stark, R.; Damerau, T.: Digital Twin. In: Chatti, S.; Tolio, T. (Hrsg.): CIRP Encyclopedia of Production Engineering. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg 2019, S. 1–8
Von E. Uhlmann, J. Polte, M. Bösing, L. Kirsch, I. Altmann, R. Emmerling

Manuel Bösing, M. Eng.

Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen
und Konstruktionstechnik IPK
Pascalstr. 8–9, 10587 Berlin
Tel. +49 30 / 39 00 61 86
manuel.boesing@ipk.fraunhofer.de
www.ipk.fraunhofer.de

Lucas Kirsch, M. Sc.
Prof. Dr. h. c. Dr.-Ing. Eckart Uhlmann
Dr.-Ing. Julian Polte
Dipl.-Ing. Ian Altmann
Dipl.-Ing. Roman Emmerling

Contact Software GmbH
Boxhagener Str. 71c, 10245 Berlin
lucas.kirsch@contact-software.com
www.contact-software.com

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