Die Open-Source-Industrie-4.0-Plattform oktoflow [1] bildet das technologische Herzstück der ReGaP Innovationscommunity. Sie vereint zahlreiche bestehende Komponenten – etwa Protokollbibliotheken für MQTT, Modbus/TCP oder OPC UA – in einer einheitlichen Architektur. Dadurch wird die Entwicklung individueller Apps, zum Beispiel zur Energieerfassung oder optimierung, erheblich vereinfacht.
oktoflow ist primär als für eine verteilte on-premise Installation gedacht, d.h., für eine Installation auf den jeweiligen Rechnern vor Ort. Eine Cloud-Installation ist denkbar und wird in ReGaP-Core als niedrigschwelliges Experimentierfeld für die ReGaP-Community angestrebt.
Ein weiteres Alleinstellungsmerkmal von oktoflow ist der modellgetriebene Ansatz: Apps werden als Software-Modelle beschrieben, aus denen anschließend automatisch ein Großteil des Codes generiert wird.
In bisherigen Demonstrationsprojekten konnten so
über 75 % des App-Codes
automatisch erstellt werden [2].
[2] H. Eichelberger, G. Palmer, S. Reimer, T. Trong Vu, H. Do, S. Laridi, A. Weber, C. Niederée, T. Hildebrandt, Developing an AI-Enabled IIoT Platform – Lessons Learned from Early Use Case Validation, in: Software Architecture. ECSA 2022 Tracks and Workshops Bd. 13928. S. 265-283. Springer International Publishing.
Um den Einstieg und die Weiterentwicklung der Plattform zu erleichtern, steht eine zielgruppengerechte Dokumentation zur Verfügung, die in drei Bereiche gegliedert:
Dokumentationsbereiche
Gestalten Sie die oktoflow-Dokumentation mit!
Da Software-Dokumentation nie vollständig „fertig“ ist, lädt das ReGaP Team alle Mitglieder und Interessierten ein, aktiv mitzuwirken.
Beitragsmöglichkeiten sind z. B.:
Überarbeitung von Markdown-Dateien per Editor oder GitHub Pull Request
Hinweise zu Diagrammen oder Bildern per E-Mail
Kommentare zum Plattform-Handbuch in Form annotierter PDF-Dateien
Durch diese gemeinsame Weiterentwicklung soll oktoflow noch besser nutzbar werden – insbesondere für künftige Projekte in der ReGaP Community.
Referenzen:
[2] H. Eichelberger, G. Palmer, S. Reimer, T. Trong Vu, H. Do, S. Laridi, A. Weber, C. Niederée, T. Hildebrandt, Developing an AI-Enabled IIoT Platform – Lessons Learned from Early Use Case Validation, in: Software Architecture. ECSA 2022 Tracks and Workshops Bd. 13928. S. 265-283. Springer International Publishing.
