Automatisierte Überwachung der Maschinensicherheit dank it’s OWL Projekt
Das it’s OWL Projekt AutoS² erforscht die Bewertung und Überprüfung von Safety- & Security-Eigenschaften in intelligenten technischen Systemen. Eine Kernfrage lautet: Wie kann die Überprüfung der Sicherheit automatisiert werden? Im Forschungsprojekt wird als System eine modulare Produktion oder auch eine Matrixproduktion betrachtet. Dabei wird vorausgesetzt, dass jedes Asset identifizierbar ist und über eine digitale Repräsentanz in Form der Verwaltungsschale (Asset Administration Shell – AAS) beschrieben wird. Dies ist eine Voraussetzung, die noch lange nicht flächendeckend in den produzierenden Unternehmen erfüllt ist.
Zunächst wurde analysiert, wo welche Daten entstehen und zu Informationen werden. Dazu wurden Swimlane-Diagramme mit jeweils einer Spalte für Komponentenhersteller, Maschinenbauer, Integrator und Betreiber erstellt. In jeder Spalte wurden die notwendigen Informationen zur Beantwortung der Fragen in einem Prozess erfasst. Auf diese Art und Weise konnte das Vorgehen bei einer Bewertung der Maschinensicherheit aufgearbeitet, Informationen, welche weitergegeben werden, herausgearbeitet und Security in den Prozess integriert werden. Exemplarisch wurden Merkmalskataloge mit Informationen über Gefahren, Maschinen- und Sicherheitsfunktionen sowie Materialien und Gegenmaßnahmen erstellt.
Ein Algorithmus überwacht automatisch
Ein Algorithmus soll die automatische Überwachung übernehmen. Es wurde analysiert welche Situationen der Algorithmus beherrschen soll. Dabei kam immer wieder die Frage auf, mit welchen Informationen, welche Aspekte der Maschinensicherheit (Safety & Security) beantwortet werden können und welches Expertenwissen der Algorithmus bzw. eine Wissensdatenbank beherrschen muss. Dabei wurde festgelegt, dass der Algorithmus physikalische Zusammenhänge kennen muss, z.B. den Zusammenhang zwischen Laserleistung, Material und entstehende Gase, Funken und Entstehung von scharfen Kanten.
Zusätzlich wurden stets die Nachvollziehbarkeit und die Erklärbarkeit des Algorithmus betrachtet. Die genaue Analyse des Bewertungsprozesses für Safety & Security für den gesamten Entstehungsprozess einer Maschine von der Komponente über die Inbetriebnahme hin zur Rekonfiguration, zeigte den involvierten Projektpartnern einen konkreten Ausblick darauf, wie wertvoll gerade die Automatisierung der Bewertung der Maschinensicherheit in Zukunft sein wird. Jedoch wurde auch aufgezeigt, wie vielfältig in seinen Situationen und somit komplex der Bewertungsprozess ist. An konkreten Beispielen werden Abhängigkeiten und der erforderliche Aufwand für eine Umsetzung deutlich. Dazu werden immer wieder vier Aspekte herangezogen: i) eine Maschine mit Laser zur verschiedenen Bearbeitung von verschieden Materialien und Produkten, ii) eine Absaugung, iii) ein Transportband zum nächsten Bearbeitungsschritt, iv) verschiedene Produkte aus unterschiedlichen Materialien und Bearbeitungen.
In dem kleinen konkreten Beispiel wird schon deutlich, wie viel verschiedene Daten mit einheitlicher Semantik notwendig sind und wie viel Know-How der Algorithmus abbilden muss.
Nutzen Sie die veröffentlichten Ergebnisse
Die bisherigen Ergebnisse der Referenzimplementierung basierend auf den erarbeiteten Konzepten werden in einem öffentlichen GitHub Repository beschrieben: https://github.com/auto-s2/security-risk-assessment
Eine Untersuchung bzw. Nutzung der veröffentlichten Ergebnisse und Implementierungen ist ausdrücklich gewünscht. Auch eine Kontaktaufnahme zur Klärung von weiteren Fragen bzw. Feedback begrüßen wir vom Projektteam.
