DIAMOND: Digitale Anlagenmodellierung mit neutralen Datenformaten; Teilvorhaben "Entwicklung eines PPR Modells inkl. dessen Datagovernance"

Abstract

Im Projekt DIAMOND war Mercedes‑Benz Tech Innovation (MBTI) für die Entwicklung eines einheitlichen Datenmodells für Produktionsanlagen verantwortlich, mit Schwerpunkt auf PPR‑Kopplung (Produkt–Prozess–Ressource), Semantikmodellierung, Data‑Governance, Standardisierungsfähigkeit sowie Qualifizierung der Anwender. Ausgangspunkt waren heterogene Engineering‑Toollandschaften, fehlende gemeinsame Semantik, uneinheitliche Domänendaten (z. B. Layout, TGA, Materialfluss) und eine unzureichende Brücke zwischen Engineering und Betrieb. MBTI knüpfte an bestehende Arbeiten u. a. in AutomationML, IEC/DKE und IDTA/AAS an und brachte OEM‑Domänenwissen aus dem Anlagenengineering ein. Über die Projektlaufzeit wurden zunächst Prozesse und Informationsobjekte systematisch analysiert und harmonisiert (u. a. SIPOC/LIPOK‑Analysen, Business‑Objekte, Personas) sowie eine reale Beispielanlage (RB70 Berlin) als Referenz bereitgestellt. Darauf aufbauend entwickelte MBTI gemeinsam mit den Partnern die erste Version des Common Data Models (CDM), startete die Ontologiearbeit als formale, maschinenlesbare Spezifikation und konsolidierte Anforderungen an Datentransformation und Austauschmechanismen, einschließlich ID‑Konzepten und Modellierungsrichtlinien. In der finalen Phase übernahm MBTI die domänenübergreifende Konsolidierung, finalisierte die Ontologie, prüfte Anschlussfähigkeit (u. a. SHACL/Smart Standards) und überführte Ergebnisse in den Standardisierungspfad. Insgesamt leistete MBTI damit einen wesentlichen Beitrag zur durchgängigen Anlagenmodellierung, zur Standardisierung im Engineering und zur industriellen Umsetzung digitaler Zwillinge, flankiert durch interne und externe Dissemination sowie Qualifizierungsmaßnahmen. In the DIAMOND project, Mercedes‑Benz Tech Innovation (MBTI) was responsible for the development of a unified data model for production systems, with a focus on Product–Process–Resource (PPR) integration, semantic modeling, data governance, standardization capability, and user qualification. The project was initiated against the background of heterogeneous engineering tool landscapes, the lack of a shared semantic understanding, inconsistent domain data (e.g., layout, TGA, material flow), and an insufficient link between engineering and operations. MBTI built upon existing work, among others, in AutomationML, IEC/DKE, and IDTA/Asset Administration Shell (AAS), and contributed OEM‑specific domain expertise from production systems engineering. Over the course of the project, engineering processes and information objects were first systematically analyzed and harmonized (including SIPOC/LIPOK analyses, business objects, and personas), and a real production system (RB70 Berlin) was provided as a reference use case. Building on this foundation, MBTI, together with the project partners, developed the first version of the Common Data Model (CDM), initiated ontology work as a formal, machine‑readable specification, and consolidated requirements for data transformation and exchange mechanisms, including identification concepts and modeling guidelines. In the final phase, MBTI assumed responsibility for cross‑domain consolidation, finalized the ontology, assessed interoperability and standard compatibility (including SHACL and Smart Standards), and transferred the results into relevant standardization pathways. Overall, MBTI made a substantial contribution to end‑to‑end production system modeling, the standardization of engineering processes, and the industrial implementation of digital twins, supported by internal and external dissemination activities as well as qualification measures.