Kelude LXD/DXT Middleware-Steuerung für Industrieanwendungen

Technologieplattformen in der Industrie: Ein neuer Standard für Effizienz

Die Anforderungen an Industrieausrüstung werden komplexer, die Lieferzeiten kürzer und der Entwicklungsaufwand höher. In diesem Umfeld gewinnt das Konzept der Technologieplattform (Technology Middle Platform) zunehmend an Bedeutung. Im Gegensatz zu reinen Datenplattformen aus dem Internetbereich liegt der Kern einer Technologieplattform für Industrieausrüstung in der logischen Entkopplung von Hardware-Steuerung, Algorithmen und branchenspezifischer Logik. Das Ziel: Eine Plattform, die sich effizient an die Anforderungen verschiedenster Branchen anpassen lässt.

Die Technologieplattform von Kelude ist das Ergebnis dieser Ingenieurspraxis. Sie nutzt das Steuerungssystem intelligenter Krane als Träger und standardisiert die über verschiedene Projekte verstreuten Steuerungsfähigkeiten durch eine dreischichtige Architektur. Dies ermöglicht eine schnelle Anpassung an über zehn Branchen – von der Metallurgie über die Chemie bis hin zu Hafen und Automobilindustrie – und verkürzt die Projektlaufzeiten erheblich bei gleichzeitig reduzierten Entwicklungs- und Wartungskosten.

Die Drei-Schichten-Architektur der Kelude-Technologieplattform

Die Plattform von Kelude basiert auf einer klassischen Drei-Schichten-Architektur. Von unten nach oben gliedert sie sich in die Hardware-Abstraktionsschicht (HAL), die Steueralgorithmus-Schicht und die Anwendungsschicht. Diese Schichten arbeiten eng zusammen, sind aber klar voneinander entkoppelt – die Grundlage für das Prinzip „Einmal entwickeln, mehrfach nutzen".

Schicht 1: Hardware-Abstraktionsschicht (HAL) – Vereinheitlichung der Hardware-Vielfalt

Eine der größten Herausforderungen in Kransteuerungen ist die Hardware-Vielfalt. Unterschiedliche Motorenhersteller (Siemens, ABB, SEW-Eurodrive), verschiedene Encoder-Protokolle (Absolutwertgeber, Inkrementalgeber, SSI), diverse Frequenzumrichter-Typen (Inovance, Delta Electronics, Danfoss) sowie eine Vielzahl von Sensoren (Laser-Entfernungsmesser, Ultraschallsensor, Kraftsensor, Endschalter) – jedes neue Projekt erforderte bisher eine erneute Hardware-Anpassung.

Die HAL von Kelude definiert eine einheitliche Hardwareschnittstelle und kapselt die gesamte zugrunde liegende Hardware in standardisierte „Treiberobjekte". Übergeordnete Algorithmen und die Anwendungslogik müssen sich nicht um spezifische Hardware-Modelle oder Kommunikationsprotokolle kümmern; sie steuern die Geräte über eine einheitliche API. Die HAL unterstützt ein Hot-Plug-fähiges Treiberladesystem: Für neue Hardware muss nur der entsprechende Treiber-Adapter entwickelt werden, ohne Änderungen am übergeordneten Code.

Die HAL unterstützt derzeit über 50 gängige Motorantriebe, 30 Encoder-Protokolle, 20 Frequenzumrichter-Kommunikationsprotokolle und 15 Sensor-Schnittstellen. Damit werden über 90 % der industriellen Krananwendungen abgedeckt. Das Design folgt dem Plug-and-Play-Prinzip: Über eine standardisierte Gerätebeschreibungsdatei (DDF) wird der Hardware-Typ automatisch erkannt und der passende Treiber geladen. Hardware-Integration wird so von einer Code-Entwicklung zu einer reinen Konfigurationsaufgabe.

Schicht 2: Steueralgorithmus-Schicht – Eine modulare Bibliothek intelligenter Algorithmen

Diese Schicht bildet das technologische Herzstück der Kelude-Plattform. Sie bündelt die über Jahre gesammelte Kernkompetenz im Bereich Kransteuerung in Form modularer, standardisierter und kombinierbarer Algorithmen. Jedes Modul durchläuft strenge Unit-Tests und wird unter realen Betriebsbedingungen verifiziert, um Stabilität und Zuverlässigkeit über den gesamten Lebenszyklus zu gewährleisten.

Zu den wichtigsten Algorithmus-Modulen gehören:

• Hochpräziser Positionierungsalgorithmus: Unterstützt verschiedene Modi wie absolute Positionierung, relative Positionierung, Mehrgeschwindigkeits-Positionierung und elektronische Nockenpositionierung. Die Positioniergenauigkeit beträgt ±3 mm und erfüllt die Anforderungen präziser Lastaufnahmen in allen Branchen. Eine automatische Kalibrierung beim Erststart ist integriert.
• Antischwingregelung: Eine aktive Pendeldämpfung auf Basis einer geschlossenen Regelschleife, die optimale Regelung mit adaptiver Regelung kombiniert. Die Schwingung wird innerhalb von zwei Pendelzyklen gedämpft (Referenz: RL-Antischwingalgorithmus). Der Algorithmus wurde in tausenden Tests unter realen Bedingungen validiert und verbessert die Dämpfungseffizienz um über 60 % im Vergleich zu herkömmlichen Steuerketten ohne Rückkopplung.
• Sicherheitsalgorithmus: Überwacht in Echtzeit Last, Geschwindigkeit, Position, Drehmoment und weitere Parameter. Unterstützt mehrstufige Alarme und ein progressives Stopp-Konzept. Das Design folgt streng den nationalen und internationalen Sicherheitsnormen wie DIN 15018, EN 60204-32 und ISO 13849 und erfüllt die Anforderungen der funktionalen Sicherheit bis SIL3 (Sonderlösungen für extreme Betriebsbedingungen).
• Intelligenter Koordinationsalgorithmus: Für Szenarien mit mehreren Kränen oder Maschinen, basierend auf Graphentheorie und Optimierungsmethoden für Bahnplanung und Aufgabenzuweisung. Reagiert in Echtzeit auf dynamische Änderungen und maximiert die Gesamteffizienz unter Sicherheitsaspekten. In Hafenanwendungen wurde die Effizienz der kooperativen Einsatzplanung um 35 % gesteigert.
• Energieverbrauchsoptimierung: Analysiert die Betriebsbedingungen und passt Antriebsparameter sowie Fahrkurven intelligent an, um Energie zu sparen. Besonders effektiv bei schweren Hubvorgängen und häufigen Start-Stopp-Zyklen; die durchschnittliche Energieeinsparung liegt in der Praxis bei 18 %.

Die Algorithmen folgen einem Baukastenprinzip: Ingenieure wählen die benötigten Module aus der Bibliothek aus und passen Parameter und Regeln in Konfigurationsdateien an – ohne C++- oder Python-Code schreiben zu müssen. Jedes Modul bietet detaillierte Debug-Logs und Leistungsüberwachungsschnittstellen, was die Fehlersuche und Optimierung während der Inbetriebnahmephase erheblich erleichtert.

Schicht 3: Anwendungsschicht – Branchenvorlagen für den sofortigen Einsatz

Die Anwendungsschicht ist die Schnittstelle zwischen Plattform und Endanwender. Basierend auf jahrelanger Projekterfahrung hat das Kelude-Team die Geschäftslogik, Bediengewohnheiten, Sicherheitsvorschriften und Prozessanforderungen verschiedener Branchen in Konfigurationsvorlagen überführt. Jede Vorlage enthält nicht nur Parameter, sondern auch branchenspezifische Abläufe, Verriegelungslogiken und Alarmsysteme.

Derzeit sind standardisierte Vorlagen für folgende Branchen verfügbar:

• Metallurgie: Sicherheitslogik für das Heben und Transportieren von flüssigem Metall, mehrstufige Verriegelungsschutze, präzise Positionierung, Hochtemperaturbeständige Schutzausrüstung
• Chemie: Anpassung für explosionsgeschützte Umgebungen (Explosionsschutzklasse Ex d/Ex e), Prozesskontrolle für Gefahrgutumschlag, Notabschaltungslogik, antistatische Erdungsprüfung
• Hafen: Automatisches Container-Stapeln, Verwaltung von Schiffsbe- und -entladeprozessen, Datenschnittstelle zum TOS-System, Windverankerungskontrolle
• Automobilindustrie: Materialtransport am automatisierten Fließband, kooperative Einsatzplanung mit AGVs, schnelle Umrüstung für flexible Fertigungslinien
• Lebensmittelindustrie: Anforderungen an hygienegerechte Materialien, CIP-Reinigungsmodi, Chargenverfolgung und Rückverfolgbarkeitsmanagement
• Papierindustrie: Steuerung für große Spannweiten, ruhiges Heben schwerer Lasten, automatischer Transport und Stapelung von Papierrollen
• Logistik & Lagerhaltung: Anbindung an Hochregallager, intelligente Sortierung, Systemintegration mit WMS/WCS

Diese Vorlagen sind keine starren, unveränderlichen Muster, sondern flexible, erweiterbare „Live-Vorlagen". Bei einem neuen Projekt wählt der Ingenieur die passende Branchenvorlage aus und nimmt nur noch minimale Anpassungen an die lokalen Gegebenheiten vor. Die Vorlagen können auch kombiniert werden: Benötigt ein Projekt beispielsweise Eigenschaften aus der Metallurgie- und der Chemievorlage, lassen sich diese per Template-Overlay zusammenführen.

Adaption neuer Branchen: Von 3 Monaten auf 2 Wochen

Vor der Einführung der Technologieplattform erforderte der Eintritt in eine neue Branche bei Kelude eine vollständige Neuentwicklung: Anforderungsanalyse, Hardware-Auswahl, Treiberentwicklung, Algorithmusanpassung, UI-Design und Integrationstests. Der gesamte Zyklus dauerte in der Regel mehr als 3 Monate. Mit der Technologieplattform wird der Anpassungsprozess in vier standardisierte Schritte unterteilt, was die Projektlaufzeit drastisch reduziert.

1. Anforderungsanalyse (2–3 Tage): Detaillierte Gespräche mit dem Kunden zur Klärung von Einsatzszenario, Genauigkeitsanforderungen, Sicherheitsnormen und Umgebungsbedingungen. Festlegung der benötigten Algorithmus-Module und Branchenvorlagen. In dieser Phase wird auch bewertet, ob ein neuer HAL-Treiber-Adapter entwickelt werden muss.
2. Parameterkonfiguration (1–2 Tage): Über die grafische Oberfläche des Konfigurationszentrums werden Hardware-, Algorithmus- und Geschäftslogikparameter eingestellt. Das Zentrum unterstützt Versionsverwaltung und Ein-Klick-Rollback. Nach Abschluss wird automatisch eine vollständige Projektkonfigurationsdatei generiert.
3. Simulationsvalidierung (1–3 Tage): Die Konfiguration wird in einer Digitaler-Zwilling-Umgebung geladen und simulativ getestet. Das System generiert automatisch Testfälle für typische Betriebsbedingungen auf Basis historischer Daten und meldet Risikopunkte sowie Leistungsengpässe. Die Abdeckung der Simulationsvalidierung erreicht über 95 %.
4. Inbetriebnahme vor Ort (3–5 Tage): Die Konfiguration wird auf die realen Geräte übertragen und vor Ort integriert. Da über 80 % der Validierung bereits in der Simulation erfolgt ist, verkürzt sich die Vor-Ort-Zeit erheblich. Alle während der Inbetriebnahme auftretenden Anomalien werden automatisch protokolliert und an die Entwicklungsplattform zurückgespielt.

Dank dieses Prozesses konnte die Anpassungszeit für neue Branchen von ursprünglich 3 Monaten auf unter 2 Wochen reduziert werden – eine Effizienzsteigerung um mehr als das Sechsfache. Bisher hat Kelude mit diesem Verfahren über 30 Projekte in neuen Branchen erfolgreich und schnell abgeschlossen. Die Erst-Durchlaufquote der Projekte stieg von 47 % auf 91 %.

Der Wert der geschlossenen Schleife: Effizienzsteigerung und datengetriebene Verbesserung

Die Kelude-Technologieplattform bietet einen zweifachen Nutzen: eine messbare Steigerung der Projektabwicklungsgeschwindigkeit und die Etablierung eines datengesteuerten Kreislaufs für kontinuierliche Verbesserung.

Effizienzsteigerung bei der Lieferung: Die technische Datenplattform erhöht die Parallelität bei der Projektabwicklung erheblich. Früher konnte ein Ingenieurteam nur zwei bis drei Projekte gleichzeitig bearbeiten, da Code und Hardware-Adaption jedes Projekts isoliert und nicht wiederverwendbar waren. Dank des konfigurationsbasierten Entwicklungsmodells kann ein Team nun acht bis zehn Projekte parallel vorantreiben. Laut interner Statistiken von Kelude hat sich die durchschnittliche Projektlieferzeit seit Einführung der Plattform um 65 % verkürzt, die F&E-Personalkosten sind um 40 % gesunken, und die Wiederverwendungsrate von Code über Projekte hinweg stieg von unter 15 % auf 82 %. Die Entwickler sind von repetitiven Aufgaben entlastet und können sich auf innovativere Algorithmus-Optimierung und die Erschließung neuer Branchen konzentrieren.

Datengeschlossener Kreislauf: Die technische Datenplattform ist nicht nur eine Entwicklungsumgebung, sondern auch die Vorhut der Datenplattform. Betriebsdaten, Fehlerprotokolle, Bedienprotokolle und Umgebungsparameter aller angeschlossenen Geräte werden über Edge-Gateways automatisch an die Cloud-Datenplattform übertragen. Das F&E-Team analysiert diese Daten eingehend, um Algorithmus-Engpässe, Hardware-Risiken und Optimierungspotenziale im Betrieb zu identifizieren. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse fließen direkt in die Algorithmus-Bibliothek und die Branchenvorlagen zurück – ein geschlossener Kreislauf von „After-Sales-Daten → F&E-Iteration → Lieferung & Upgrade“.

Dieser Kreislauf verbessert kontinuierlich die Zuverlässigkeit und den Intelligenzgrad der Kelude-Produkte. Nach der vollständigen Einführung der Plattform sank die Fehlerquote bei After-Sales-Geräten um 37 %, die Kundenzufriedenheit stieg von 4,2 auf 4,8 von 5 Punkten, und die störungsfreie Betriebszeit (MTBF) der Geräte erhöhte sich um 42 %.

Technische Umsetzung und Architektur-Evolution der Datenplattform

Die technische Datenplattform von Kelude basiert auf einer modularen Mikroservice-Architektur. Die HAL-Schicht läuft auf der Edge-Steuerung und ist in C++ implementiert, um Echtzeitfähigkeit zu gewährleisten. Die Steueralgorithmus-Schicht nutzt eine Hybrid-Architektur: zeitkritische Algorithmen (wie Pendeldämpfung und Sicherheitsschutz) laufen auf einem Echtzeit-Kernel, während nicht-zeitkritische Algorithmen in der Linux-Anwendungsschicht operieren. Die Branchenanwendungsschicht basiert auf Web-Technologie und bietet eine plattformübergreifende HMI, die ein einheitliches Erlebnis auf PC, Tablet und mobilen Endgeräten ermöglicht.

Auf der Datenebene verwendet die Plattform eine einheitliche Datenbus-Architektur. Alle Gerätedaten werden in Echtzeit über das MQTT-Protokoll an eine Cloud-Zeitreihendatenbank übertragen. Die Cloud-Analyseplattform verarbeitet die Datenströme mit Spark Streaming in Echtzeit und synchronisiert die Ergebnisse zurück an die Edge-Geräte, was eine intelligente Entscheidungsfindung durch Edge-Cloud-Kooperation ermöglicht. Die Architektur ist horizontal skalierbar; eine einzelne Plattforminstanz kann über 1.000 Geräte gleichzeitig verwalten.

Für die Versionsverwaltung ist eine vollständige CI/CD-Pipeline integriert. Jede Aktualisierung der Algorithmus-Bibliothek oder der Branchenvorlagen durchläuft automatisierte Tests und ein gestaffeltes Rollout-Verfahren, um die Stabilität des Live-Systems zu gewährleisten. Darüber hinaus bietet die Plattform ein umfassendes Prüfprotokoll für Konfigurationsänderungen; jede Änderung ist bis zur verantwortlichen Person und zum genauen Zeitpunkt rückverfolgbar.

Zukünftige Entwicklungen und Ausblick

Der Ausbau der technischen Datenplattform von Kelude schreitet kontinuierlich voran. Die zukünftigen Schwerpunkte umfassen:

• Integration von Deep Learning: Direkte Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen auf der Edge-Steuerung für anomale Erkennung, prädiktive Wartung und adaptive Regelung. Ein auf Zeitreihendaten basierendes Fehlerprognosemodell erreicht in internen Tests bereits eine Genauigkeit von 92 %.
• Erweiterung der Branchenabdeckung: Ausweitung von derzeit über 10 auf mehr als 20 Branchen, mit Fokus auf Zukunftsmärkte wie neue Energien, Halbleiter und Luft- und Raumfahrt.
• Offene Ökosystem-Strategie: Bereitstellung der HAL-Schnittstellenspezifikation und des Algorithmus-SDK für Partner, um weiteren Herstellern industrieller Automatisierung und Anwendungsentwicklern den Anschluss an die Kelude-Plattform zu ermöglichen und ein offenes Ökosystem im Bereich der industriellen Steuerung zu schaffen.

Die technische Datenplattform ist kein Endpunkt, sondern eine Brücke zur intelligenten Fertigung. Kelude möchte die über Jahre im Bereich der Kransteuerung gesammelte Erfahrung und Kompetenz über diese Plattform mit Partnern aus verschiedenen Branchen teilen und gemeinsam die Digitalisierung im Bereich der Industrieausrüstung vorantreiben. Bei der weiteren Evolution der Plattform bleibt Kelude dem Grundsatz treu, „Fragmentierung durch Plattformdenken zu lösen“, und verbessert kontinuierlich Produktfähigkeit und Lieferzeiten, um einen größeren Mehrwert für Kunden zu schaffen.

Häufige Fragen (FAQ)