Definition Was ist AutomationML?

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AutomationML ist ein offener Standard für das Speichern, Modellieren und Austauschen von Engineering-Daten. Mithilfe des auf XML basierenden Datenformats lassen sich die für den Engineering-Prozess relevanten Aspekte mechatronischer Einzelobjekte und kompletter Fertigungsanlagen beschreiben. Der Standard wird vom AutomationML e. V. weiterentwickelt und gepflegt. AutomationML hat hohe Relevanz für Prozesse der Industrie 4.0.

AutomationML ist der Name eines offenen Standards für das Speichern, Modellieren und Austauschen von Engineering-Daten. Es handelt sich bei der Bezeichnung um die Kurzform von „Automation Markup Language“. AutomationML basiert auf dem XML-Datenformat und soll den Datenaustausch und das Datenmanagement von Engineering-Daten in heterogenen Umgebungen erleichtern. Mithilfe des objektorientierten Datenformats lassen sich die für den Engineering-Prozess relevanten Aspekte von mechatronischen Einzelobjekten bis zu kompletten Fertigungsanlagen beschreiben.

Das ursprünglich von Daimler im Jahr 2006 initiierte und mit weiteren Industriepartnern wie ABB, KUKA, Rockwell, Siemens sowie anderen Institutionen wie der Universität Karlsruhe und der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg spezifizierte AutomationML hat sich zu einem mächtigen Beschreibungsformat entwickelt. Weiterentwickelt und gepflegt wird der Standard vom AutomationML e. V., einem vom Industriekonsortium gegründeten Verein, in dem auch das Fraunhofer IOSB (Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung) Mitglied ist.

AutomationML ist mit IEC 62714 zu einem internationalen Standard geworden. Er beschreibt ein offenes, kostenlos von Unternehmen einsetzbares Datenformat. Im Internet stehen Dokumentationen des Standards frei zur Verfügung. Mit dem Datenformat können Objekte von Geräten, Maschinen und Anlagen hinsichtlich ihrer Struktur, ihrer Geometrie, ihres Verhaltens, ihrer Logik und ihrer Kinematik beschrieben werden. AutomationML hat hohe Relevanz für Prozesse der Industrie 4.0.

Gründe für die Entwicklung von AutomationML

Durch die zunehmende Automatisierung der industriellen Produktion und die digitalen Prozesse der Industrie 4.0 gewinnen Daten immer mehr an Bedeutung. Über die komplette Prozesskette einer smarten Fabrik und den kompletten Lebenszyklus von Produktionsanlagen von der Entwicklung über die physische Realisierung bis zur Qualitätssicherung des Betriebs fallen Daten an, die über verschiedene Engineering-Werkzeuge hinweg ausgetauscht, gespeichert und von Software verarbeitet werden müssen. Die Umgebungen sind komplex und heterogen. Sie bestehen aus vielen unterschiedlichen Schnittstellen und Engineering-Tools, was zu zahlreichen Systembrüchen führt. Ohne eine gemeinsame „Datensprache“ in vorgegebenem Format werden Planungsprozesse ineffizient und fehleranfällig.

Motivation für die Entwicklung von AutomationML war es, eine gemeinsame, frei zugängliche und kostenlos nutzbare Datensprache und ein standardisiertes Datenaustauschformat zu schaffen, um Abläufe herstellerneutral zu vereinheitlichen und effizienter zu gestalten. Es sollte aber kein komplett neues Datenformat entwickelt, sondern auf bereits existierende Datenformate zurückgegriffen werden. AutomationML setzt daher auf Extensible Markup Language (XML) auf.

Grundidee und Architektur von AutomationML

Mit AutomationML sollen sich einzelne mechatronische Objekte und ganze Fertigungsanlagen in verschiedenen, für die Engineering-Prozesse relevanten Aspekten beschreiben lassen. AutomationML berücksichtigt die topologische Abbildung von Produktionssystemen mit ihren hierarchischen Strukturen. Produktionssysteme werden in Anlagenobjekte strukturiert und mithilfe von Datenobjekten und zugehörigen Objekteigenschaften beschrieben. Abhängigkeiten zwischen den Anlagenobjekten sind über Relationen dargestellt. Grundsätzlich setzt sich AutomationML aus diesen Standards zusammen:

• Darstellung der Struktur- und Topologieinformationen der Objekte inklusive Attributen, Schnittstellen und Beziehungen (implementiert mit CAEX – Computer Aided Engineering Exchange)

• Geometrie, grafische Attribute und dreidimensionale Informationen der Objekte (implementiert mit dem offenen, XML-basierten Datenformat COLLADA)

• Kinematik der Objekte mit Beschreibung der Bewegungsplanung sowie den Abhängigkeiten und Verbindungen der Objekte (implementiert mit dem offenen, XML-basierten Datenformat COLLADA)

• Logik- und Verhaltensbeschreibung der Objekte mit Ablaufsequenzen, Input-/Output-Verbindungen und internem Verhalten (implementiert mit PLCopen XML)

Einsatzmöglichkeiten von AutomationML

Die Einsatzmöglichkeiten des offenen Standards AutomationML sind vielfältig. Mit AutomationML lassen sich Einzelobjekte, Geräte, Maschinen und ganze Produktionsanlagen inklusive Produkte, Prozesse und Ressourcen sowie ihre Steuerungen und Netzwerkkomponenten planen, strukturieren, gliedern und beschreiben. Entwickler können Automatisierungssysteme definieren und über Automatisierungssoftware verwalten und überwachen. Typische Einsatzbereiche von AutomationML sind das Engineering von Automatisierungstechnik und Prozessautomatisierung, Robotik, Maschinenbau und Produktionsanlagen, Energietechnik, Antriebstechnik, Leitsystementwürfe, Simulationen, digitale Zwillinge, virtuelle Inbetriebnahmen und vieles mehr.

Vorteile durch den Einsatz von AutomationML

Der Einsatz von AutomationML bietet zahlreiche Vorteile. Zu diesen zählen:

• Vereinfachung des Austauschs von Engineering-Daten in komplexen, heterogenen Umgebungen

• Vermeidung von Systembrüchen zwischen Engineering-Werkzeugen verschiedener Hersteller

• Vereinfachung von Prozess- und Betriebsoptimierungen

• speziell auf die Anforderungen der Produktionssystemtechnik zugeschnitten

• kostenlos verfügbarer und einsetzbarer, offener Standard

• international genormt

• einfachere Einbindung externer Dienstleister

• effizientere Entwicklungsprozesse

• kürzere Realisierungszeiten für Innovationen

• kürzere Reaktionszeiten auf Marktveränderungen

• Kostensenkung im Engineering-Bereich

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