Violeta Damjanovic-Behrendt, Oliver Jung, Robert Mulrenin, Felix Strohmeier
Agentensysteme im Industrial Internet IoT Talks Special Industrie 4.0, The Austrian IoT Day
Wien, 04.11.2015
Inhalt Einleitung & Motivation Software-Architektur mit Multi-Agenten System Game-Theory Model für Supply Chain Management Prototypische Umsetzung mit Open Source Hardware & Software
The Austrian IoT Day, 4. November 2015
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Industrie 4.0 Digitalisierung von Wertschöpfungsketten / -netzwerken Umsetzungsstrategie Industrie 4.0 5. Forschung und Innovation 5.6 Themenfeld: Querschnittstechnologien für Industrie 4.0 5.6.5 Syntax und Semantik für Industrie 4.0
Quelle: Bitkom, VDMA, ZVEI: Umsetzungsstrategie Industrie 4.0, Ergebnisbericht der Plattform Industrie 4.0, April 2015 https://www.bitkom.org/Publikationen/2015/Leitfaden/Umsetzungsstra tegie-Industrie-40/150410_Umsetzungsstrategie_0.pdf
5.6.5.1 Inhalte von Forschung und Innovation „Die Realisierung von Industrie 4.0-Szenarien setzt voraus, dass die beteiligten Objekte (beispielsweise Maschinen, Maschinenkomponenten, Produkte- und Produktbeschreibungen oder Ressourcen im Sinne der Digitalen Fabrik) von den handelnden Subjekten (z.B. Menschen, Software-Werkzeugen, Software-Agenten, Leitsystemen, Software-Diensten) interpretiert, d.h. identifiziert und verstanden werden können. Dafür müssen die jeweils relevanten Eigenschaften der Objekte in Form von Merkmalen in einem Modell und die Aufgaben der Objekte in Bezug auf Rollen beschrieben werden. Die Basis dafür sind Informationsmodelle; damit diese in Computern verarbeitet wer den können, werden im Produktionsumfeld (Daten-)Modelle, Modellsysteme, Erklärungsmodelle, Planungsmodelle sowie Komponentenmodelle benötigt.“
The Austrian IoT Day, 4. November 2015
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Industrial Internet Vorläufer und Treiber von Industrie 4.0 Seit Jahr 2000: Schrittweise Verschmelzung von Industriesystemen mit IT OT&IT
Sektorenübergreifende Integration Vereinigung verschiedener Forschungsbereiche: IoT, M2M, Machine Learning, Big Data, CPS, Sensor Networks
Industrial Internet Reference Architecture (IIRA) Juni 2015 Industrial Internet Consortium Gegründet im März 2014 von: AT&T, Cisco, General Electric, Intel, IBM dzt. 8 IIRA-konforme Testbeds in verschiedenen Anwendungsdomänen http://iiconsortium.org
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Industrial Internet 3-Tier Architecture
Edge Tier
Platform Tier
Enterprise Tier
• • • • • •
• • • •
• Domainspezifische Anwendungen • Steuerung • Regelmechanismen
Sensoren Aktuatoren Sensornetze Datenreduktion Edge Analytics Edge Gateway
Datentransformation Datenanalyse Datenspeicher Workflows
Data
Data
Control
Control
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IoT Devices => Agent IoT Layer vgl. IIRA „Edge Tier“ Sensoren & Aktuatoren Data Reduction Edge Analytics (Events) Controller für Aktuatoren
WoT Layer „Web of Things“ vgl. IIRA „Platform Tier“ Semantic Enrichment „Virtual Sensor“ Description Linked Data, JSON-LD IETF: SenML OGC: SensorThings API W3C SSN für allgemeine Zusammenhänge
The Austrian IoT Day, 4. November 2015
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Internal => External Agent Internal Agent Layer Verarbeitet Information aus WoT Layer High-performance Messaging Real-time Analytics (Streaming) Batch Analytics Stellt Informationen für externe Agenten bereit im IIRA „Platform Tier“
External Agent Layer vgl. IIRA „Enterprise Tier“ Kommunikation nach außen Externe Security Mechanismen Kann nur über interne Agenten/Services auf WoT Layer zugreifen
The Austrian IoT Day, 4. November 2015
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Security & Communication Security Mechanismen „adäquat“, je Komponente OWASP IoT Top 10 Authentication Authorisation Encryption
Kommunikationsprotokolle Zwischen den Schichten Offene Standards Standardisierte Semantik
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Eigenschaften von Software Agenten Software Agent …beobachtet seine Umgebung
…handelt rational – zielgerichtet nach Plan
…(inter-)agiert autonom
…lernt aus Erfahrung – ist adaptiv
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Software Agenten im Einsatz In der Produktionsplanung Agentenbasierte Produktionsplanung für Motorenherstellung, Michal Pěchouček et. al., 2007 Optimierung/Minimierung: Lagerkosten, Umrüstkosten, etc. Umplanung bei Änderungen in der Auftragslage
Im Handel Börse: Hochfrequenzhandel, „Algorithmic Trading“ Virtuelle Marktplätze: Bid-Watcher, Preis-Agenten
Spieltheorie und Multi-Agenten-Systeme Agenten müssen autonom Entscheidungen treffen Spieltheorie modelliert Entscheidungssituationen mit mehreren Beteiligten AAMAS 2015: 5/30 Sessions zu Game Theory
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Spieltheoretische Modelle für Agentenkommunikation
Market
DEMAND
Price
Enterprise A
SUPPLY
Enterprise B
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Game Theory Model 1: Supply Chain-Management
Market
DEMAND
Price
Benötigt Rohmaterial für Produktion
The Austrian IoT Day, 4. November 2015
SUPPLY
Online Trading Platform: verschiedene Anbieter mit unterschiedlichen Preisen
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Einkäufer- / Verkäufersicht Optimiertes Einkaufsmodell niedriger Preis, schnelle Lieferzeit, gute Qualität, etc. Bestell-/Lieferzeitpunkt zur Lageroptimierung Suche nach passendem Anbieter Kann bei guter Auftragslage mehr bezahlen Verhandlungsphase ist zeitlich beschränkt
Optimiertes Verkaufsmodell Erzielen des maximal möglichen Preises Lageroptimierung – evt. verderbliche Ware Stammkundenrabatte Angepasstes Preismodell
Signaling Game Bayes-Spiel mit unvollständiger Information
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Mathematisches Modell zur Profitmaximierung (aus Sicht des Einkäufers)
This model is based on: B.-L. Zhu, H.-B. Yu, X.-Y. Huang, 2005. Game Theory-based Study on Collaboration Planning Model for Supply Chain. In Proceedings of the 7th international conference on Electronic commerce ICEC '05, pp. 365-369, Xian, China. August 15-17, 2005.
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Mathematisches Modell zur Profitmaximierung (aus Sicht des Anbieters)
This model is based on: B.-L. Zhu, H.-B. Yu, X.-Y. Huang, 2005. Game Theory-based Study on Collaboration Planning Model for Supply Chain. In Proceedings of the 7th international conference on Electronic commerce ICEC '05, pp. 365-369, Xian, China. August 15-17, 2005.
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Abschluss => Perfektes Bayes‘sches Gleichgewicht
Signaling Game The Austrian IoT Day, 4. November 2015
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Prototypische Umsetzung: Produktionsszenario mit 3D Drucker
Produktionsszenario: 3D-Printing-Service Produkt individueller, generativ gefertigter 3D-Print online bestellbar
Anbieter Vorgegebenes Material und Qualität max. Größe, Kosten, etc. Logistik Verpackung und Versand Vorort-Abholung
Zulieferer Print-Material (PLA, ABS, etc.)
Kunde Designt sein Modell selbst oder wählt aus existierenden Modellen aus
Shapeways, i.materialise, makexyz, …
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Industrie 4.0 Erweiterungen
Mehrere 3D-Drucker, mehrere Standorte
Gerätehersteller erhält Betriebsdaten
Verschiedene Materialien, Qualitäten Job-Dispatching nach Verfügbarkeit, abhängig von Kundenwunsch
Stellt Updates und Upgrades bereit Ausgelagerte Wartung Drittanbieter übernimmt anlassbezogene Wartung
Externer Printing Hub als Dienstleister Verteilt Tasks auf „Zulieferer“
Führt Updates und Upgrades durch
Macht das „Matchmaking“ zwischen Auftraggeber und Betreiber
Predictive Maintenance auf Basis von Betriebsdaten
Verbessertes Kundenservice Kundenaufträge werden unmittelbar an einen passenden Standort versendet und ein Slot wird zugewiesen
Automatisiertes Bestellwesen für Verbrauchsmaterial Druckmaterial (Filament) nach Bedarf und Angebot
Auftraggeber erhält Live-Video-Stream während sein Modell gedruckt wird
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Aktueller Prototyp
Externe Sensorik
Kamera/Live-Stream
rsyslog
HTML5/JS UI Visualisation & Job Submission
Controller (Raspberry Pi)
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3D Drucker Interne Sensorik
Filament Supplier
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Q&A DI (FH) DI Felix Strohmeier Salzburg Research Forschungsgesellschaft m.b.H. Internet of Things Jakob-Haringer-Straße 5/3 | Salzburg, Austria Tel. +43 662 2288-443 | Fax +43 662 2288-222
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Felix Strohmeier arbeitet seit seinem Studium Informationstechnik und Systemmanagement mit Schwerpunkt auf Netzwerk- und Kommunikationstechnologien als wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Salzburg Research. Er forschte in zahlreichen österreichischen und europäischen IKT-Projekten mit internationalen Unternehmen in den Themenfeldern Netzwerkanalyse, e-Health und Industrie 4.0.
