Diesen Januar ging ein neuer Nationaler Forschungsschwerpunkt unter dem Titel «Zuverlässige allgegenwärtige Automatisierung», kurz NFS Automation, an den Start. Ziel ist es, die Schweiz zu einem der weltweit führenden Standorte für Forschung, Bildung und Innovation in der Automatisierungs- und Steuerungstechnik zu machen.

Im Rahmen der Forschungen werden mehr als 40 Wissenschaftler:innen der ETH Zürich, der EPF Lausanne, der Empa und der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) zusammenwirken. Im Rahmen ihrer Zusammenarbeit sollen interdisziplinär neue Ansätze erforscht werden, um künftig komplexe Automatisierungssysteme zuverlässig steuern und Anwendungen in den Bereichen Energie, Mobilität und industrielle Fertigung entwickeln zu können.

Bessere Kommunikation und Nachwuchsförderung

Um Synergien zu nutzen, sollen Forschung und Technologietransfer landesweit koordiniert und effektiver gestaltet sowie der Informationsfluss zwischen den Institutionen verbessert werden, sagt ETH-Professor und NFS Automation-Direktor John Lygeros.

Zudem soll der Nachwuchs gefördert werden – und zwar entlang des gesamten Ausbildungsweges. Das betrifft sowohl die Gewinnung neuer Talente für die Automatisierung als auch die Ausbildung junger Ingenieure bis hin zur Weiterbildung erfahrener Praktiker. Auch die Vielfalt in der Branche soll erweitert werden: Wie in der Technik generell, sind auch in der Automatisierungsbranche Frauen bisher unterrepräsentiert. Das soll sich künftig ändern, denn Frauen bilden einen grossen Talentpool.

Schweiz spielt vorne mit

Vor allem im Kernbereich Automation und Steuerung, der im Zentrum des NFS Automation steht, gehöre die Schweiz bereits heute zur Weltspitze, lässt Lygeros in einem Interview anlässlich der Lancierung des Forschungsschwerpunktes verlauten. Das gelte auch für verwandte Bereiche wie Künstliche Intelligenz, Robotik und Optimierung sowie für Anwendungsgebiete wie Energie oder industrielle Systeme. Allerdings könne man noch mehr tun, so der Professor.

Vor allem die Fragmentierung werfe Probleme auf. Eine Verteilung der Aktivitäten auf viele verschiedene Institutionen, erschwert die Koordination und birgt die Gefahr von Doppelspurigkeiten – inklusive sich wiederholender Fehlstarts. «Es ist auch nicht gut für die internationale Wahrnehmung: Obwohl wir weltweit führend sind, werden wir nicht immer so wahrgenommen», erklärt Lygeros.

Algorithmen, Architekturen und Methoden

Die Forschungsbereiche im NFSA werden wie folgt zusammengefasst:

Methodische Grundlagen

Dieser Forschungsbereich entwickelt neue Methoden, Systemarchitekturen und Algorithmen, die grosse Mengen an Daten aus der physischen Welt verarbeiten und daraus zuverlässige und wirksame Entscheidungen zur Regelung und Steuerung ableiten.

Die Forschungsthemen dazu lauten:

• Control in a data-rich world mit dem Ziel, aus der Fülle von Informationen richtige Entscheidungen und sinnvolle Feedbacks zur Regelung von Systemen abzuleiten,

• Control in an uncertain world: Entwicklung robuster, widerstandsfähiger Regelsysteme, die mit realen Verhältnissen umgehen können,

• Distributed hierarchical control and optimisation: Entwicklung verteilter, hierarchisch aufgebauter Regelungs- und Optimierungstechniken, um die Methoden für immer grössere Systeme zu skalieren.

Computergestützte Methoden

Dieser Bereich erforscht rechnergestützte Ansätze, um neue Automatisierungs- und Regelkonzepte in der Praxis umsetzen und in skalierbare Gesamtsysteme zusammenführen zu können. Unter anderem sollen notwendige Hardware-Konzepte sowie Sicherheitswerkzeuge entwickelt werden, um die Systeme beispielsweise vor Cyberangriffen zu schützen. Dafür werden die im Arbeitspaket «Methodische Grundlagen» entwickelten hierarchischen Regelkonzepte und mathematischen Methoden auf reale Systeme übertragen.

Folgende Forschungsthemen werden angegangen:

• Scalable and correct by design synthesis: Begrenzte Rechenkapazitäten, Übertragungsgeschwindigkeiten oder Energieversorgung haben oft Kompromisse bei der Umsetzung der Regelstrategien zur Folge. Damit das ganze Regelnetz aber funktioniert, werden skalierbare Designmethoden, abgestimmte Algorithmen und neuartige, eingebettete Systeme entwickelt, die optimal zusammenspielen und ein verteiltes, hierarchisches Regelsystem formen.

• Secure cyber-physical systems: Die Digitalisierung bringt neben vielen Vorteilen auch Risiken im Bereich der Cybersicherheit mit sich. Vor allem in systemrelevanten Bereichen wie in Energienetzen, im Transportwesen oder in industriellen Prozessen müssen diese eliminiert oder zumindest minimiert werden. Dieses Projekt entwickelt Cybersicherheitswerkzeuge, um die Automatisierungssysteme widerstandsfähig gegen Angriffe zu machen.

Energiesysteme

Durch neue Arten der Energieversorgung – beispielsweise Windkraft und Solaranlagen – wird die Regelung der Energiesysteme zunehmend komplexer. Vor allem die wetterabhängige Produktion von Strom stellt die Forscher vor immer neue Herausforderungen. Zudem habe der höhere Grad an Unsicherheit, der mit erneuerbaren Energien verbunden ist, zur Folge, dass Systeme, die in der Vergangenheit zuverlässig funktioniert haben, dies in Zukunft nicht unbedingt tun werden, erklärt Lygeros.

Auch der Energiekonsum flexibler Komponenten wie Boiler, Wärmepumpen, Elektrofahrzeuge usw. muss angepasst werden – ohne deren Nutzer zu beeinträchtigen versteht sich. Zudem müssen sämtliche Netzebenen (Haushalte, lokale Verteilnetze, Übertragungsnetze) miteinander abgestimmt sein. So müssen Daten von zahlreichen verteilten Erzeugern, Konsumenten und Speichereinheiten verarbeitet werden und für jede einzelne Systemkomponente eine koordinierte Regelstrategie entwickelt und ausgelöst werden.

Auf Basis theoretischer Grundlagen gilt es in diesem Forschungszweig integrierte Lösungen zu entwickeln, um ganze Energiesysteme vollständig automatisieren zu können. In einem so genannten «Moon-Shot-Projekt» soll in einer Gemeinde oder einem Quartier der Schweiz ein vollständig automatisiertes Energienetz aufgebaut und einem Praxischeck unterzogen werden.

Mobilität der Zukunft

Unser momentanes Transportwesen muss effizienter und robuster werden. Mobilitätssysteme auf Abruf und selbst fahrende Autos, die im Verkehrsgeschehen korrekt reagieren, haben das Potenzial die Effizienz des Transportsystems als Ganzes zu verbessern. Das heisst: Verschiedene Transportmittel müssen vernetzt und optimal aufeinander abgestimmt sein, aber auch individuell gesteuert werden können. Dieser Forschungszweig setzt sich daher zum Ziel, Konzepte und Komponenten zu entwickeln, mit denen sich multimodale Mobilitätssysteme und einzelne Anwendungen in bestimmten Transportsektoren automatisieren lassen.

Industrie 4.0

Die produzierende Industrie kommt ohne Digitalisierung und Automatisierung schon lange nicht mehr aus. Diverse Unternehmen haben ihre Industrie 4.0-Strategien bereits in Angriff genommen. So platzieren beispielsweise Roboter und Maschinen Werkstücke für den nächsten Bearbeitungsschritt oder fügen Bauteile zusammen. Ihre Bewegungen werden über interne Positionsmessungen gesteuert.

Der NFS Automation will nun einen Schritt weitergehen und mit Hilfe von selbstlernenden Algorithmen Regelstrategien entwickeln, die Messwerte ausserhalb der Maschine einbeziehen: Sensoren überwachen dann beispielsweise, wie gut ein Roboter ein Bauteil Schicht für Schicht spritzt oder wo die Qualität des Endprodukts Mängel aufweist. Die gewonnenen Informationen dienen dazu, den Produktionsprozess noch besser zu steuern, sowie Produktivität und Qualität zu steigern. Mit Hilfe integrierter Regelkreise, die auf Daten aus dem Produktionsprozess zugreifen, sollen zudem additive Fertigungsprozesse wie Selektives Laserschmelzen (SLM) optimiert werden.

Zusammenarbeit mit Industrie und Start-ups

Damit die Forschung nicht Theorie bleibt, wollen die Wissenschaftler ihre Steuerungsmechanismen auch in Laboranlagen und in Zusammenarbeit mit Industriepartnern in der Praxis erproben.

«Wir planen, mit Technologie-Start-ups einen Beitrag zu leisten, die im globalen Unternehmens-Ökosystem in der Automation immer wichtiger werden», so Lygeros. «Denken Sie zum Beispiel an Unternehmen, die Lösungen für autonome Autos oder Drohnen umsetzen – Bereiche, in denen einige unserer Teammitglieder bereits sehr erfolgreich waren, auch als Unternehmer.» Der NFS sieht Unterstützung für seine Doktoranden und Postdocs vor, um das kommerzielle Potenzial ihrer Ideen bereits in einem frühen Forschungsstadium zu erkunden. Auch, um ihre unternehmerischen Fähigkeiten zu schärfen.

Im Bereich der Energieautomation plant der NFS sogar die Gründung eines eigenen Start-ups, um die Ergebnisse des Demonstrationsprojekts für ein vollautomatisiertes Energienetz zu kommerzialisieren.

Bedenkenträger ins Boot holen

Automatisierung ist in der öffentlichen Wahrnehmung oft noch umstritten. Vor allem aus Angst vor Arbeitsplatzverlust, ungenügendem Datenschutz sowie aufgrund rechtlicher oder ethischer Bedenken. Verbraucher fragen sich beispielsweise, welche Daten ihr Systembetreiber über sie und ihr Energieverbrauchsverhalten sammelt und wofür verwendet oder was passiert, wenn ein automatisiertes System aufgrund unerwarteter Ereignisse oder eines Cyber Angriffs ausfällt. Auch mit diesen Fragen will sich der NFS – mit Partnern aus den Sozialwissenschaften – auseinandersetzen.