Cyber-Physical Systems SS12

Cyber-Physical Systems

2. Anwendungsbeispiele

Dr.-Ing. Torsten Klie

Lehrstuhl für Hardware-Software-Co-Design

SMART CITIES

Vernetzung aller Systeme der Städte

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Smart Cities

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• Vernetzung aller Systeme

der Städte

– Planung

– Rettungsleitstelle

– Verwaltungssysteme

– Energieversorgung

– Verkehrsmanagement

– Gesundheit

Quelle: IBM

Smart Cities – Motivation

• Energieeffiziente Geräte weit verbreitet

• Drahtlose Kommunikation (fast) überall

– IEEE 802.15.4

– Drahtlose Sensornetze

– Sensor-Plattformen

• Urbanisation

• Wirtschaftswachstum

• technologischer Fortschritt

• Nachhaltigkeit

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Eigenschaften einer Smart City

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Quelle: R. Giffinger et al. Smart cities -

Ranking of European medium-sized cities. 2007

Smart Economy (Wettbewerbsfähigkeit)

• Innovatives Klima

• Unternehmergeist

• Wirtschaftliches Image und Marken

• Produktivität

• Flexibler Arbeitsmarkt

• Einbettung in internationale Beziehungen

• Anpassungsfähigkeit

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Smart People (Gesellschafts- und Human-Kapital)

• Qualifikationsniveau

• Bereitschaft zu lebenslangem Lernen

• Soziale und ethnische Pluralität

• Flexibilität

• Kreativität

• Weltoffenheit

• Teilnahme am öffentlichen Leben

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Smart Governance (Mitwirkung)

• Mitwirkung am Entscheidungsprozess

• Öffentliche und Soziale Dienste

• Transparente Verwaltung

• Politische Strategien und Perspektiven

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Smart Mobility (Verkehr & IKT)

• Zugängigkeit

– Lokal

– National

– International

• Verfügbarkeit von IKT-Infrastruktur

• Verkehrssysteme

– Nachhaltig

– Innovativ

– Sicher

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Smart Environment (Natürliche Ressourcen)

• Attraktivität der natürlichen Bedingungen

• Umweltverschmutzung

• Umweltschutz

• Nachhaltiges Rohstoff-Management

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Smart Living (Lebensqualität)

• Kulturelles Angebot

• Gesundheitsniveau

• Individuelle Sicherheit

• Wohnqualität

• Bildungseinrichtungen

• Touristische Attraktivität

• Sozialer Zusammenhalt

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Der Weg zu Smart Cities

• Sensoren, Aktoren und Computer in Objekte einbetten

– macht man schon seit 20 Jahren

– neu ist die Masse an Objekten

– „new ecology“

• Transformationsprozess

– Assessment

• Welche Systeme gibt es?

• Welchen Bedarf gibt es?

• Welche Möglichkeiten gibt es?

– A System of Systems

• Planung

• Management

• Betrieb

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Ranking – TOP20

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Quelle: www.smart-cities.eu, 2011

3 Städte im Vergleich

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Quelle: www.smart-cities.eu, 2011

New Ecology

• Smart Embedded OSes – nicht nur "smart" über sich selbst, sondern auch "smart" über die

Umgebung

– Autonomical Integration: Selbstorganisiertes Einbinden von Subsystemen

• Neue Hardware – „Ökosystem“: James F. Moore, 1990, The Death of Competition:

Leadership and Strategy in the Age of Business Ecosystems: • An economic community supported by a foundation of interacting

organizations and individuals

• produces goods and services of value to customers, who are themselves members of the ecosystem.

• suppliers, lead producers, competitors, and other stakeholders.

• Over time, they co-evolve their capabilities and roles, and tend to align themselves with the directions set by one or more central companies.

• Those companies holding leadership roles may change over time, but the function of ecosystem leader is valued by the community because it enables members to move toward shared visions to align their investments and to find mutually supportive roles.

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Smart Grid als Teil einer Smart City

• Stromnetz wird vernetzt mit der IT-Infrastruktur

• Jeder (Strom-)Verbraucher bekommt Smart Meter

– Wegfall der bisherigen Verbrauchszähler

– Online-Meldungen über Stromverbrauch und –bedarf

– Zeitunkritische Verbraucher zu Niedriglastzeiten anschalten

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DEZENT

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Quelle:

Lehnhoff et al.: Dezentrales

autonomes Energiemanagement. 2011

BGM: Balancing Group Manager

Ohne Smart Meter kein Smart Grid

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Quelle: G. Hirn. Das Stromnetz

wird interaktiv. 2011

Ebenen der Smart-Grid -Durchdringung

• Level 1—Exploring: The utility is beginning to explore the journey toward a smart grid, and may have a vision but not a clear strategy. At this point, experimentation and evaluation of technologies and building of business cases are key.

• Level 2—Investing: The utility is investing in and implementing at least one of the essential functional areas of smart grid. For some, the priority is advanced metering infrastructure (AMI). Others may start with demand-side management (DSM) or deployment of a distributed intelligent sensor network for enhanced grid reliability and outage recovery.

• Level 3—Integrating: The components of smart grid begin to be integrated with one another, providing operational linkages between two or more functional areas.

• Level 4—Optimizing: Transformation and optimization of systems enterprise-wide occurs, taking advantage of integrated control across and between utility functions.

• Level 5—Innovating: The enterprise is positioned so when new business, operational, environmental and societal opportunities present themselves, the capability exists to take full advantage of them.

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Quelle: IBM

Beispiel: Ubiquitous Oulu Smart City

• UrBan Interactions (UBI), Universität Oulu,

– Middleware layer auf dem panOULU wireless network

– Offen für Ubiquitous-Computing-Forscher

– Ziel: Verbessern der Kommunikation mit Verwaltung

• UBI-Hotspots (Öffentliche interaktive Anzeigen) mit

– Kameras

– NFC/RFID-Reader

– panOULO Wireless Access Point

– Breitbandiger Internet-Anschluss

– Zwei Betriebsmodi

• Broadcast

• Interaktiv

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Quelle: F. Gil-Castineira et al. Experiences inside the Ubiquitous Oulu Smart City. 2011

panOulu Wireless Network

• WLAN: 1270 APs

• Bluetooth: 30 APs (z.B. in Ampeln)

• Wireless Sensor Network

– IP-basiert

– 13 Edge-Router mit Bluetooth

– Wird z.B., für Messiung des Stromverbrauchs in Haushalten genutzt

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Projekt: RunWithUs

• Ziel: Bürger zum Joggen

animieren

• Funktionen

– Routenwahl nach Länge,

Schwierigkeitsgrad, andere

Läufer, Wetter und Pollenflug

– Vergleichen der Performance

von verschiedenen Läufern auf

der selben Route, oder

“Wettrennen” mit eigenen

vorherigen Läufen

– Ranglisten: Größte Gruppe,

Regelmäßgste Gruppe, ...

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Quelle: F. Gil-Castineira et al. a.a.O. 2011

RunWithUs – Software-Architektur

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Quelle: F. Gil-Castineira et al. a.a.O. 2011

RunWithUs im Betrieb

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Quelle: F. Gil-Castineira et al. a.a.O. 2011

Herausforderungen von Smart Cities

• Sensorinformationen über Stadt und Bewohner einsammeln – Kosten vs. Datenqualität

– Kosten vs. Doppelnutzung

– Datenschutz

– Sicherheit (Security)

• Management von Informationen über alle städtischen Systeme – Informationsmodelle

– Datenschutz, Security, Zugangskontrolle

– Standards und Interoperabilität

• Beobachten und Verstehen städtischer Aktivität – System-Modelle

– Analysen

• Beeinflussen der Ergebnisse – Optimal System Control

– Human-city interaction

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Stand der Dinge: Pilotprojekte

• Verkehr (z.B. in Dublin)

– Vorhersagewerkzeugen

– Chipkarten

– City-Maut,

• Polizeiarbeit und Notfallabwehr (z.B. in New York)

– Datenanalyse,

– Funk- und Videoüberwachung

– Koordination der Verbrechensbekämpfung und Notfall-Einsatzkräfte

• Energie- und Wasserwirtschaft (z.B. Malta)

– Analyse der Faktoren zur Sicherung von Qualität und Verfügbarkeit

des Wassersystems

– Aufspüren von Lecks

– variable Preisgestaltung ( mehr Kontrolle für Kunden)

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Bewertung

• CPS: ja oder nein?

• Diskussion

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AUTONOMES FAHREN

Vom Fahrer-Assistenz-System zum Auto, das ohne Fahrer fährt

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Ziele des Autonomen Fahrens (wdh.)

• Erhöhung der Sicherheit (Unfallvermeidung)

• Verringerung der Umweltbelastung

– Ökologisch sinnvollste Routenwahl auf Basis aktuellster

Informationen

– Stauvermeidung hilft CO2 zu sparen

• Besserer Komfort

– Schnellere Fahrten durch Stauvermeidung

– Entspanntes Reisen

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Stufen des Autonomen Fahrens (wdh.)

• Stufe 1: Fahrer fährt manuell, Unterstützung durch

Assistenzsysteme

– Spurassistent

– ABS

• Stufe 2: Fahrer fährt manuell, weitergehende Unterstützung

durch Assistenzsysteme

– Aktive Eingriffe, bspw. bei Kollisionserkennung oder erkannten

Fußgängern

– Car-2-X-Kommunikation: Warnungen werden weitergegeben

Notbremsungen

• Stufe 3: Vollautonomes Fahren

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Stand der Dinge

• Google hat ein Patent für ein autonomes Fahrzeug

– 10 Prototypen im Einsatz

– Mehr als 250.000 km

• In Nevada ist autonomes Fahren seit neuestem (unter

Auflagen) erlaubt.

– „Sicherheitsfahrer“ + „CoPilot“ sind vorgeschrieben

– Rote Nummernschilder

– Testverfahren mit > 10000 Meilen erfolgreicher Fahrt ist notwendig

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Modellierung der Umgebung

• Aktuelle Positionsbestimmung (GPS, WLAN,…)

• A-priori Karteninformationen

• Meldungen per Datenfunk (Car2X)

• Echtzeitinformationen über Sensoren (Sensor Data Fusion)

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Quelle: P. Hecker et al. Reliable Information Aggregation and Exchange for Autonomous Vehicles. 2011

Hierarchische Umgebungsinformationen

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Quelle: P. Hecker et al. a.a.O. 2011

Herausforderungen

• Übung

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Bewertung

• CPS: ja oder nein?

• Diskussion

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CPS FACTORY

Eine intelligente, modulare Fabrik

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CPS Factory (Vogel-Heuser et al.)

• Flexible, adaptive, selbstorganisierte Produktion

• Beispiel-Szenario: Bestellung einer Küche

1. Kunde K bestellt eine Küche mit den folgenden Anforderungen

• Geringer Preis

• Verwendung ökologisch einwandfreier Materialien

• Nachhaltige Produktion

2. Fertigung der Möbel in Deutschland:

Fabrikant FD bestätigt Auftrag

3. Fertigung der Arbeitsplatte in Osteuropa:

Fabrikant FOE bestätigt Auftrag

4. K ändert den Auftrag: Andere Arbeitsplatte

5. FD bearbeitet den Auftrag

6. FOE ändert die Produktionsmethode

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Eigenschaften von CPS-Produktionseinheiten

• Ortsunabhängigkeit: Bei Bedarf können Sie den Standort

bzw. Anlagenbetreiber wechseln

• Kontextspezifizität: Planung neuer Produktionseinheiten auf

Basis von Kundenanforderungen an die Produkte

• Adaptivität: Änderung der Produktionseinheiten bzw. des

Prozesses bei Ausfall oder Kapazitäts-Engpässen

• Teil-Autonomie und Automatisierung: Selbständiges

Arbeiten der Produktionseinheiten

• Vernetzung: Produktionseinheiten können weltweit verteilt

und vernetzt sein

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CPS Factory – Beteiligte Akteure

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Quelle: B. Vogel-Heuser. Agenda CPS – Szenario Smart factory. 2011

CPS Factory – Voraussetzungen

• Interoperabilität zwischen Hardware- und Software der

Internettechnologien und den Produktionseinheiten

• Einhaltung aller nicht-funktionaler Eigenschaften

(insbesondere Safety und Security)

• Überführung der Produktdaten in die Steuerungssysteme

( große Effizienzsteigerungen, da weniger Fehler durch

automatische Datenübertragung)

• Flexiblere und übergreifende Organisations-, Management-

und Kooperationskonzepte

• Vertrauenswürdiges Marktmodell

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Kundenspezifische Produktion

• Aus kundenspezfische Daten wird das ideale Produktionssystem ausgewählt – Flexible, kontext-adaptive Kooperation über Unternehmensgrenzen

– Verhandlungen und Verhandlungsstrategien

– Berücksichtigung von Rahmenbedingungen

• Auslastung

• Standort

• Logistikkosten

• Kompatibilität der Produkttionseinheiten verschiedener Betreiber

• Eigenständige Kommunikation mit Hilfe von Web-Services

• Vertikale Vernetzung zur Steuerung von Produktionsanlagen

• Horizontale Vernetzung zur Interaktion von Produktionseinheiten

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Auftragsänderung

• Kunde will eine andere Arbeitsplatte

– Andere Produktionsmethode

– Aufwendigere Vorbehandlung

• Fähigkeiten

– Auftragsänderung trotz Auftragsbestätigung und begonnener

Fertigung der Küche

• Anforderungen

– Adaptivität der Wertschöpfungskette

– Heterogenität der Produktionseinheiten

– Vertikale Vernetzung

– Unternehmens-übergreifender Datenaustausch

– Context-/Situation-Awareness

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Änderung der Produktionsmethode

• Beispiel: – 4 Produktionseinheiten kommen in Frage, eine wird ausgewählt

– Transport der ausgewählten Produktionseinheit zum Anlagenbetreiber

– Integration der Produktionseinheit

• Fähigkeiten – Bewertung der Produktionseinheiten ( Entscheidung)

– Neue Zuordnung von Produktionseinheiten zu Anlagenbetreibern

– Vernetzung von Produktionseinheiten und Anlagenbetreibern

– Integration anderer Produktionseinheiten im laufenden Betrieb

• Anforderungen – Unternehmens-übergreifender Datenaustausch

– Horizontale Vernetzung

– Interoperabilität der Produktionseinheiten

– Verhandlungen

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Aufwendigere Vorbehandlung

• Beispiel – Für die aufwändige Vorbehandlung können keine vorhandenen

Produktionseinheiten eingesetzt werden

– Produktionseinheit, die anpassbar ist macht Angebot zur Entwicklung einer Änderung (bspw. Integration einer größeren Auflagefläche, sodass größere Platten gefertigt werden können)

– Da die Produktionseinheit nicht portabel ist, wird ein Unter-Auftrag vergeben

• Fähigkeiten – Adaption und Evolution von Produktionseinheiten nach

Auftragseinspeisung

• Anforderugnen – Skalierbarkeit

– Durchgängige Tool-Chain und Datenmodellierung und Modell-getriebene Entwicklung

– Offene Plattformen

– Verhandlungen und Mehrzieloptimierungen

– Automatische Code-Generierung

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Technische Merkmale 1 / 2

• Datendurchgängigkeit

• Bereitstellung notwendiger Daten

• Zugriffsschutz auf das in den Produktions- und

Technologie-Daten vorhandene Unternehmens-Know-How

• Einheitliche Architekturen und Ontologien für Module,

Anlagen, Produkte, etc. hinsichtlich

– Eigenschaften

– Fähigkeiten

– Schnittstellen

– Datendarstellungen

• Produktbeschreibungen auf Basis der Ontologien

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Technische Merkmale 2 / 2

• Flexible, adaptive Produktionseinheiten mit

Rekonfigurierbarkeit und Struktureller Änderbarkeit

• Sensoren und Aktoren an den Produktionseinheiten

• Weltweite Verteilung der Daten und Dienste, bei hoher

Verfügbarkeit

• Lokale Intelligenz bei den Produktionseinheiten

– Sammeln und Auswerten von Daten

– Autonome Steuerung

– Interaktion mit digitaler und realer Welt

• Nutzung Digitaler Netze

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Herausforderungen

• Horizontale und Vertikale Vernetzung – Datenaustausch zwischen allen Beteiligten

– Datenaustausch zwischen allen Systemen innerhalb eines Unternehmens

• Integrative disziplinübergreifende Entwicklung von Produkt und Produktionssystem

• Modularisierung

• Modell-getriebene Entwicklung – Unterschiedliche Abstraktionsniveaus

– Domänenspezifische und domänenübergreifende Modelle

– Code-Generierung aus den Modellen

• Durchgänigge Tool-Chain

• Methoden und Werkzeuge – Modellierung, Validierung, Visualisierung, Code-Generierung, …

– Modelle und Beschreibungssprachen

– Software-Werkzeuge für Entwurf, Datenfluss, Work-Flow, ERP, …

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Bewertung

• CPS: ja oder nein?

• Diskussion

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Wie geht es weiter?

Cyber-Physical Systems SS12

1. Was sind “Cyber-physical Systems”?

• Definitionen und Abgrenzung zu eingebetteten Systemen, Ubiquitous

Computing, etc.

2. Anwendungen für Cyber-physical Systems

• Beispiele im Bereich Verkehr, Infrastruktur u.a.

3. Kontrolltheoretische Grundlagen

4. Echtzeitanforderungen – Control-Scheduling-Co-Design

5. Vernetzung und Kommunikation

6. Selbstorganisationsprinzipien

• „Self-X“, Autonomie, Verhandlungen

• Autonomic Computing und Policy-based Management

7. Entwurfsmethoden für Cyber-physical Systems

• Modellierung

• Programmierung

85

Übersicht

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Definition (Kap. 1)

Vernetzte, eingeb. Systeme

Steuerungsaufgaben

Anbindung

physik. Prozesse

Beispiele (Kap. 2)

Verkehrstechnik

Dist. Robotics

Garden

Autonomes Fahren

Smart Cities

CPS-Factory

Regelungstechnik (Kap. 3) Reglerentwurf

Scheduling (Kap. 4) Echtzeit Scheduling

Kommunikation (Kap. 5)

Selbstorganisation (Kap. 6)

BUS SOA

Autonomics PBM Verhandlungen

Entwurfs-

methoden

(Kap. 7)

CSCD

Modell-

Integration

Automat.

System-

Entwurf

SystemJ