인텔리전트한 기계 안전성을 향한 길: OWL 프로젝트 컨소시엄, “AutoS²” 프로젝트를 성공적으로 완료

자동화된 안전 기술이 가장 중요한 요소로 자리 잡게 될 미래에는 네트워킹과 복잡성의 증가에 따라 점점 더 많은 기술 전문 지식이 필요하게 될 것입니다. 사람(안전)과 IT 시스템(보안)을 보호하기 위한 요구 사항도 점점 더 구체화되고 있습니다. 지금까지 새로운 기계류 규정에 따른 안전 보장 방식은 수동적이고 표준에 기반한 프로세스였습니다. 이제 완료된 "AutoS²" 연구 프로젝트는 이러한 미래 자원 문제를 해결하기 위해 위험 및 위험 평가의 자동화에 대해 조사했습니다.

본 연구에서 연구원들이 검증 알고리즘을 사용하여 독립적인 안전성 평가를 수행하도록 설계된 자기 기술적(self-describing) 생산 공장에 대해 중점적으로 연구했습니다. 이를 위해, 지정된 표준으로 구성된 모든 기존 프로세스가 초기에 안전 및 보안 개념에 통합되었습니다. 이러한 용도로 자동화 컴포넌트의 정보 모델이 관리 셸에 디지털 트윈으로 전송되었습니다. 그런 다음 특별히 작성된 알고리즘이 정보를 수집하고 쿼리하여 보안 및 안전 검사를 수행할 수 있었습니다.

그런 다음 Lemgo의 SmartFactoryOWL에서 샘플 생산을 통해 구체적인 구현 과정을 시연했습니다. 이러한 접근 방식을 사용하면 전환 생산 시설의 안전과 보안을 보다 효율적으로 테스트하고 평가의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 연구 결과는 MVO 범위 내에서 위험 및 위험 평가 자동화의 일반적인 구현을 보여줍니다. 이러한 평가는 이제 개념의 추가 테스트를 통해 확장되고 있습니다.