OPC-UA@E|Home

Dezentrale Steuerung im privaten Wohnen mittelsintelligenter Sensoren und OPC UA auf Basis der Paradigmen von Industrie 4.0

Laufzeit: 09/2014 - 06/2016

Projektleitung: Dr.-Ing. Markus Michl

Wissenschaftliche MitarbeiterInnen:

Jupiter Bakakeu, M.Sc.

Dipl.-Inf. Marc Reichenbach

Dipl.-Math. Franzsika Schäfer


Beteiligte Partner:

FAU Erlangen-Nürnberg - Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik

FAU Erlangen-Nürnberg - Lehrstuhl für Informatik 3

Siemens AG

Projektbeschreibung


Die technische Integration von Automatisierungskomponenten stellt bei der Gestaltung von Smart Homes zurzeit eine große Herausforderung dar. Ursache sind hier eine Vielzahl von etablierten Kommunikationsstandards, die zueinander nicht interoperabel sind, sowie erhebliche Projektierungsaufwände.

 

Gemeinsam mit den Partnern Siemens AG, dem Lehrstuhl für Informatik 3 (Rechnerarchitektur) und dem Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik der FAU wird der Grundstein für eine selbstorganisierende Smart Home-Umgebung gelegt. Im Rahmen des Forschungsvorhabens wird in Anlehnung an die Zukunftsvision Industrie 4.0 die dezentrale Steuerung von Smart Homes mittels intelligenter Sensoren und Aktoren auf Basis der OPC UA Technologie verfolgt. Im Laufe des Projekts soll evaluiert werden, inwieweit ein auf diesem Technologiestack aufsetzender Ansatz in der Lage ist, den eingangs beschriebenen Defiziten abzuhelfen.

Dazu werden zunächst relevante Anwendungsszenarien identifiziert und die zu deren Realisierung erforderlichen Systemknoten in einem semantischen Informationsmodell modelliert. Dieses wird dann von einem ebenfalls im Projekt prototypisch zu entwickelnden Framework automatisch auf abstrakte Komponenten transferiert. Danach erfolgen eine simulative Analyse der Komponenten sowie deren Verhalten untereinander, bevor sie auf geeignete Hard- und Softwarekomponenten gemappt werden. Die so entstehenden Sensor- bzw. Aktorknoten werden dann unter Berücksichtigung der ausgewählten Anwendungsszenarien zu einem Demonstrator kombiniert und hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit evaluiert.