CampusDynA

Dynamische Anpassung von Campusnetzen und Applikationen in industriellen Anwendungsszenarien

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CampusDynA

Projektbeschreibung
CampusDynA zielt auf die Realisierung von Anwendungen aus den Themenfeldern autonome mobile Robotik, Ressourceneffizienz von Produktionsanlagen und zivile Sicherheit von Produktionsstätten mit Hilfe offener 5G-Campusnetzwerke und trägt hiermit zur – für die Nutzerakzeptanz erfolgskritischen - Evaluierung des konkreten Mehrwerts dieser Technologie für industrielle Anwendungsszenarien bei. Dabei stehen Aspekte der wechselseitigen dynamischen Adaption von Netz- und Anwendungsverhalten im Fokus (siehe Use Cases). Analysiert werden deren Implikationen für Leistungssteigerungen und Innovationen sowohl auf der Nutzer- als auch der Anbieterseite ebenso wie gesamtgesellschaftliche Wirkungen (Nachhaltigkeit, zivile Sicherheit).

Marktperspektive und Produktversprechen
Der OpenRAN-Ansatz bietet das Potenzial für eine Neustrukturierung der Kommunikationssysteme bzw. die Schaffung eines Marktes für neue Kommunikationslösungen und damit in gleichem Maße für deren Anwendungen. Die offenen, standardisierten Schnittstellen und die konsequente Virtualisierung nicht nur der OpenRAN-Komponenten sondern ebenso der Anwendungskomponenten ermöglichen Zeit- und Ressourcenersparnisse und damit eine hohe Akzeptanz für Campusnetze und deren Anwendungen. Die drei Anwendungsszenarien zeigen darüber hinaus die breiten Einsatzmöglichkeiten auf Basis von dynamischen Netzparametern und das Potenzial für signifikante Alleinstellungsmerkmale. Folglich kann für den Gegenstand des Projektvorhabens von einer starken nachfrageorientierten Marktperspektive mit maßgeblicher Marktbeeinflussung, breiter Durchdringung und erhöhter Breitenwirkung ausgegangen werden. Darüber hinaus sollen die Projektergebnisse auch einen Beitrag zur Berücksichtigung von perspektivisch regulatorischen Anforderungen an die Netzbetreiber leisten, indem die Campus-Netze aktiv bei der Bewältigung von Schadensereignissen unterstützen sollen.

Die beteiligten Unternehmen beabsichtigen, das entwickelte Konzept im Anschluss an die Förderung aktiv weiterzuentwickeln und somit eine Verstetigung der Projektergebnisse sicherzustellen. Gestalt Robotics und T-Systems verfügen jeweils über anwendungsorientierte Produktportfolios, in die OpenRAN-basierte Fähigkeiten nahtlos und als wettbewerbsdifferenzierende Merkmale integriert werden können. Für OSRAM eröffnen sich Möglichkeiten der Prozess- und Ressourcenoptimierung, die u. a. betriebskostensenkend wirken und somit auch in die Investitionsplanung für Campusnetze einfließen können. Über die Einbettung des Projektes in das Netzwerk des Werner von Siemens Centre for Industry and Science am Standort Siemensstadt in Berlin fördern wir die Entstehung eines Ökosystems zu 5G Campusnetzen und den Austausch mit Industrie und weiteren Forschungsprojekten.

Herausforderung und Innovation
Dynamische Veränderungen der Anforderungen an das Netz können bei derzeitigen Campusnetz-Lösungen ohne eine kostentreibende Überprovisionierung in der Regel kaum berücksichtigt werden. Beispielsweise würden neuartige Edge-gesteuerte fahrerlose Transportsysteme (FTS) mit einem großen Bandbreitenbedarf (hier untersucht als Szenario S1) durch etablierte Methoden zur Netzauslegung nicht realisiert werden können: Eine unterstellte, gleichmäßige Verteilung autonomer mobiler Roboter in der Fläche widerspricht der Realität mit einem zunehmenden Trend hin zur flexiblen Fertigung, wodurch lokale Gebiete mit einer Über- bzw. Unterdeckung auftreten werden und das Gesamt-system somit nicht mehr nutzbar ist. Die Campus-weite Vorhaltung von Kapazitäten für die FTS wiederum blockiert das Spektrum für andere, benachbarte Nutzer und ist ökonomisch nicht darstellbar. S1 soll die Grenzen der bisherigen Bandbreitenbeschränkung durch deren räumlich flexible Allokation im Campusnetz maßgeblich erweitern.

Neben der spatio-temporalen Dynamik des Bandbreitenbedarfs gibt es auch eine vergleichbare Dynamik im Hinblick auf die Latenz im Netzwerk. Dies soll in einem zweiten Szenario (S2) untersucht werden. Durch den Umbau der Stromerzeugung in der Bundesrepublik Deutschland werden Großabnehmer verstärkt zur Netzstabilisierung beitragen müssen, wodurch die maximal abrufbare (Spitzen-)-Leistung für immer kleinere Zeiträume planbar wird. Zeitgleich ändert sich durch die zunehmende Flexibilisierung der Fertigung auch der Ort der größten Verbraucher auf dem Campus. Um keine volkswirtschaftlichen Ausfälle zu provozieren, wird es folglich unvermeidlich sein, diese dezentralen Großverbraucher in Echtzeit zu überwachen und mit einem System zur Energieeinsatzoptimierung zurückzukoppeln, sodass Produktionsausfälle durch Energiearmut gar nicht erst entstehen können. Innerhalb von S2 soll hierzu eine dynamische Regulierung der Netzwerklatenz realisiert werden, damit kritische Anlagenbereiche und Prozessphasen innerhalb des Campusnetzes in Echtzeit erfassbar und durch eine künstliche Intelligenz nachjustierbar sind.

Das dritte Anwendungsszenario (S3) soll die zuvor genannten Applikationen um den Aspekt der Verfügbarkeit für die priorisierte Nutzung durch Dritte erweitern. Im Fall eines Großschadensereignisses durch eine Havarie oder einen Gefahrgutunfall in einer Industrieanlage ist eine schnelle Reaktion dringend erforderlich zur Abwendung von gravierenden Auswirkungen auf Menschen und Umwelt. Gegenwärtig führt dies zur (Teil-)Räumung des Areals und dem Aussenden von Rettungskräften gefolgt von Bergungskräften, die sich eigene Kommunikations- und Dateninfrastrukturen aufbauen müssen. Während der reguläre Betrieb zumindest partiell angehalten ist, würde derzeit die bereits vorhandene Campusnetzinfrastruktur weitestgehend ungenutzt brach liegen. Wenn diese Infrastruktur den Einsatzkräften schnell und unkompliziert zur Verfügung gestellt werden könnte, z. B. für den Einsatz von Erkundungsrobotern oder Drohnen kann ein entscheidender Beitrag zur Rettung von Menschenleben geleistet werden.

Herausforderungen:
Spatio-temporale Dynamik des Bandbreitenbedarfs, Dynamik der Latenzanforderungen an das Netzwerk, Netzverfügbarkeit für die priorisierte Nutzung durch Dritte

Innovationen:
Flexible, bedarfsorientierte Bandbreitenallokation für die netzgestützte Steuerung fahrerloser Transportsysteme, Netzgestützte Echtzeitüberwachung und Energieeinsatzoptimierung für elektrische Großverbraucher in der Fertigung, Einfache Integration von neuen Netzteilnehmern, um schnelle Reaktionen auf Großschadensereignisse zu ermöglichen.

Use Cases

Szenario1. Autonome mobile Robotik2. Ressourceneffizienz von Produktionsanlagen 3. Zivile Sicherheit von Produktionsstätten
Kurzbeschreibung
  • Edge-gesteuerte fahrerlose Transportsysteme
  • Energieeinsatzoptimierung bei Produktionsanlagen
  • Großschadensereignis
Applikation
  • Freie Navigation
  • Edge-gestützte Steuerung
  • KI-Mehrwertfunktionen
  • Energieeinsatzoptimierung bei Produktionsanlagen
  • Werksübergreifende Verbrauchsprognosen
  • Einsatz von Rettungs- und Bergekräften mit techn. Gerät bei Großschadensereignis
Evaluation
  • Applikations-basierte Latenz- und Bandbreitenanforderungen
  • Dynamische Allokation von Netzwerkressourcen
  • Stress-Szenarien
  • Effiziente zeitkritische Regelprozesse
  • Zentrale adaptive Steuerung von lokaler Netzkapazität und Datenvolumen
  • Dynamischer Aufbau eines priorisierten Rescue Slices mit hoher Bandbreite und niedriger Latenz
  • Einbindung einer nomadischen Rescue Edge Cloud

Konsortium
Gestalt Robotics GmbH (GR), T-Systems International GmbH (TSI), OSRAM GmbH, Fraunhofer IOSB (IOSB), Fraunhofer IPK (IPK), WvSC e.V. (WvSC)

Laufzeit
April 2022 – März 2025

Budget
Gesamtmittel: 4,0 Mio €
Fördersumme: 2,8 Mio €