24.06.2021

Cloud-Kontrolle über 100 Laser

Open-Source-Software unterstützt die Steuerung von Lasersystemen.

Im Exzellenzcluster „Internet of Production“ (IoP) haben 200 Wissen­schaftler an der RWTH Aachen University in Kooperation mit dem Fraunhofer ILT ein Datencenter zur Steuerung und Kontrolle indus­trieller Prozesse aufgebaut. Das Konzept dafür basiert auf einem Projekt zur Steuerung von Lasersystemen, die die Open-Source-Software Kuber­netes nutzt. Dort läuft ein ent­sprechendes System seit zwei Jahren erfolgreich und kann die Software für neue Laser in wenigen Minuten aus der Ferne automatisch installieren.

Abb: Illustration frei skalier­barer Produktions­systeme, die sich mit einer...
Abb: Illustration frei skalier­barer Produktions­systeme, die sich mit einer Open-Source-Software kontrol­lieren lassen. (Bild: M. Riedel, IoP)

Ein Ultrakurzpuls-Laser ist ein komplexes System, mit dem sich mikrometer­genau nahezu beliebige Materialien abtragen lassen. Zahlreiche Sensoren kontrol­lieren dabei die Maschine und den Laserprozess. Entsprechend vielfältig ist die Software, die die Komponenten steuert und die Daten der Sensoren ausliest. In der indus­triellen Fertigung werden oft viele solcher Systeme parallel eingesetzt, fünfzig Stück nebeneinander sind hier nicht ungewöhnlich. Doch wie lassen diese sich effizient installieren? Und wie kann man sie zentral steuern? Moritz Kröger, wissen­schaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Lasertechnik LLT der RWTH Aachen University, stand vor genau dieser Frage: „Mit den gängigen speicher­programmierbaren Steuerungen kann man ein Gerät ganz gut beherrschen, aber kaum ein Dutzend oder gar 100 gleich­zeitig.“ Für die Perspektive, 50 bis 100 Laser zu steuern, neue Software für diese Systeme zu installieren und Sensordaten in Echtzeit auszuwerten, würden herkömm­liche Konzepte absehbar nicht ausreichen. 

Die Lösung: „Wir haben die Maschinen­steuerung komplett neu programmiert“, berichtet Kröger. „So konnten wir von Beginn an auf erprobte Open-Source-Software setzen, die uns viel mehr Kompa­tibilität und Entwicklungs­möglichkeiten für verteilte Systeme bietet.“ Damit lassen sich Laserbearbeitungsprozesse, bei denen etwa Daten der Scanner-Steuerungen, Sensordaten aus unter­schiedlichen Quellen und Analysedaten im laufenden Prozess berück­sichtigt werden müssen, steuern und optimieren. Im Kern des Datencenters läuft Kubernetes, eine Open-Source-Software, die automatisch Anwendungs­programme auf verteilten Computer­systemen aufspielen, skalieren und warten kann. Kubernetes wurde ursprüng­lich von Google entworfen und wird von führenden Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, IBM Cloud, Red Hat OpenShift, Amazon EKS, Google Kuber­netes Engine und Oracle OCI unterstützt.

An der RWTH Aachen University hat man das Potential erkannt. Schon 2019 wurde das Konzept des Fraunhofer ILT für ein Datencenter der Universität übernommen. Im Exzellenz­cluster IoP wird dort an der Digi­talisierung von Fertigungs­technik gearbeitet. Ziele sind hier eine verstärkte und verein­fachte domänen­übergreifende Zusammen­arbeit sowie die echtzeit­fähige und sichere Bündelung aller relevanter Daten aus vielen verschiedenen Quellen vor dem Hintergrund von cyber-physischen Systemen und Industrie 4.0. 

Beteiligt sind mehr als 35 universitäre und außer­universitäre Forschungs­einrichtungen sowie die drei Fraunhofer-Institute FIT, ILT und IPT. Im Beirat sind mehr als fünfzig Firmen und Verbände vertreten. Sie kommen aus der Automobil- und Luftfahrt­branche, dem Maschinen- und Anlagenbau sowie aus der Software­branche. Sowohl im Datencenter der RWTH Aachen University als auch am Fraunhofer ILT sind die Systeme im Einsatz und werden konti­nuierlich weiter­entwickelt. Die auto­matisierte Verteilung von Software und die Analyse der Appli­kationen in den UKP-Laseranlagen funktioniert zuverlässig. „In fünf Minuten können wir die Soft- und Hardware­anbindung für einen neuen Laser einrichten, inklusive Einbindung in die cloudbasierte Umgebung“, erklärt Moritz Kröger den aktuellen Stand. Geforscht wird derzeit an der auto­matischen Auswertung von Messdaten. Das Ziel ist, Daten von einer möglichst großen Zahl von Systemen zusammen­zuführen und für Nutzer grafisch aufbereiten zu lassen. In Zukunft soll aus den Daten im Bereich der künstlichen Intelligenz über maschinelles Lernen der Prozess an den Laser­systemen optimiert werden.
 

Fh.-ILT / JOL

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