Machineering zeigt auf der SPS die neue Simulationssoftware iPhysics 3.2, Anwendungsbeispiele aus der Praxis zur digitalen Auftragsabwicklung sowie Einsatzmöglichkeiten der virtuellen Inbetriebnahme und des digitalen Zwillings. In iPhysics 3.2 sind Weiterentwicklungen der Simulationssoftware integriert, von denen die Anwender ab sofort profitieren sollen. Die Antriebsbibliothek wurde um weitere Standardprotokolle wie CANopen CiA 402, Sercos Motion, Profidrive und zahlreiche spezifische Implementierungen der Hersteller wie Festo, SMC, SEW, Siemens, Danfoss, B&R usw. erweitert. Weiter wurde das Siemens RFID-Ident-Protokoll zur Nachbildung der Datenspeicherung im Material über RFID-Tags umgesetzt. Darüber hinaus wurden diverse Firmwarekommunikationen, wie z.B. Kamera von Keyence XGX, Laserbeschriftungseinheit oder DMC-Reader bzw. Barcode-Scanner von Datalogic, nachgebildet. Ab sofort können auch kontinuierlichen Medien wie Folien, Gummi, Papier und ähnliches zur Nachbildung von Spul- und Wickelprozessen simuliert und somit ins Modell integriert werden. Die Connectivity zu SPSen von Mitsubishi und Omron sind ab sofort ebenfalls sichergestellt. Die Integration ins CAD zur weiteren Steigerung der Wiederverwendbarkeit von Teilmodellen wurde verbessert, ebenso wie Nachführung von Änderungen aus der Konstruktion. Eine Aufwertung hat darüber hinaus die Plugin-Schnittstelle für die Integration von 3rd-Party-Technologien. Webbasierte Variablentabellen zum Forcen und Watchen von Variablen sind ab sofort in iPhysics über den Webbrowser verfügbar. Die Oberfläche wurde zur Verbesserung der Ergonomie überarbeitet. Zudem bietet das Unternehmen ein neues Support- und Helpdesk mit Online-Dokumentation.
Konkrete Vorteile durch TSN für die Industrie
Das Potenzial von transformativen Digitaltechnologien gemäß Industrie 4.0 ist in der Industrie unumstritten. Allerdings ist das damit verbundene große Datenaufkommen ein zweischneidiges Schwert: Einerseits bergen diese Datenmengen ein Potenzial, das in Form wertvoller Informationen zur Prozessoptimierung verwendet werden kann. Andererseits drohen diese Datenmengen, sofern sie nicht gut gehandhabt werden, zu einer Datenflut anzuwachsen, die Unternehmen überfordert und somit mehr Probleme schafft, als sie löst.