Über das „Making-Of“ wurde bereits hier berichtet.
Autor: Leubner
Sondergebiete im Sommersemester 2020
Im kommenden Sommersemester biete ich zwei Wahlpflichtmodule (Sondergebiete):
SAP ABAP
ABAP ist die interne Programmiersprache von SAP. Immer dann, wenn der SAP-Standard und Customizing/Konfiguration nicht mehr ausreichen, um spezifische Anforderungen im Unternehmen abzudecken, kommt im SAP-Umfeld mit hoher Wahrscheinlichkeit der Bedarf nach einer Eigenentwicklung in ABAP auf.
Im Rahmen dieses Sondergebiete-Moduls lernen Sie die Programmiersprache ABAP kennen, die Entwicklungsumgebung von SAP (SE80) und entwickeln erste eigene Programme (Reports). Ausblicksweise lernen Sie außerdem, wie Entwicklungen in SAP in einer Drei-System-Landschaft bestehend aus Entwicklungs-, Test- und Produktivsystem organisiert sind und mit dem SAP Solution Manager unterstützt werden.
Industrie 4.0 mit SAP
In diesem Modul setzen wir die Fischertechnik Fabriksimulation in Verbindung mit SAP Leonardo, SAP HANA, SAP S/4HANA und SAP MI ein, um typische Szenarien der Industrie 4.0 wie Predictive Maintenance, Losgröße 1 oder Internet-of-Things (IoT) anhand eines anschaulichen Beispiels kennenzulernen.
Das Modul kann sowohl als „Sondergebiete Informatik“ als auch als „Sondergebiete Ingenieurwissenschaften“ eingebracht werden.
Inspektion mit Drohnen
Programmierprojekt im Wintersemester 2019/20: Effizienzsteigerung in der Instandhaltung durch Bild- und Videoaufnahmen mit Drohnen
Regelmäßige Inspektionen und Sichtprüfungen sind feste Bestandteile vieler Anlagen und Maschinen im Rahmen der Instandhaltung, teilweise sogar auf Grundlage gesetzlicher Vorgaben, z. B. im Rahmen der Arbeits- oder Umweltsicherheit. Aufwändig und damit auch teuer wird es für Unternehmen, wenn die Anlagen entweder nicht ohne weiteres oder nur mit großem Aufwand (z. B. Gerüst) zugänglich sind: auf Dächern, bei Oberleitungen, Windkraftanlagen, Antennenanlagen etc.
Programmierprojekt im Modul „Informationsmanagement“ im WS 2019/20
Der Schwerpunkt im Modul „Informationsmanagement“ liegt auf der Entwicklung einer Datenbank-gestützten Anwendung. Im kommenden Semester möchten wir mit allen Studierenden ein gemeinschaftliches Projekt für das oben beschriebene Anwendungsszenario erstellen:
- Es wird angenommen, dass genaue Orts- und GPS-Informationen von technischen Anlagen in der Datenbank eines Informationssystems vorhanden sind bzw. hinterlegt werden können. Dies könnte z. B. in der Technischen Platz Struktur eines SAP ERP-Systems erfolgen (Modul PM: Plant Maintenance).
- Die Drohne wird über ein mobiles Endgerät (Android- oder iOS-basiert), das an die Fernbedienung der Drohne angeschlossen ist, gesteuert. Über eine neu zu entwickelnde App erfolgt die Steuerung der Drohne teil-automatisiert zu den richtigen Koordinaten der zu inspizierenden Anlagen. Der menschliche Pilot überwacht lediglich noch den Flug und greift in Ausnahmesituationen ein.
- Die App automatisiert die Aufnahme von Videos, Fotos und Wärmebildern an den richtigen Stellen und sendet diese zurück.
- Ein/e Instandhalter/in nimmt die Sichtprüfung über die Bilder und Videos vor. Im Bedarfsfall kann eine Instandhaltungsaktion auf Basis der Bild- und Videoaufnahmen erfolgen (z. B. Anlegen einer Instandhaltungsmeldung mit Fotos/Video in einem SAP ERP-System). Auch die Einbindung als Rundgangsplanung („Inspection Rounds“) im SAP EAM erscheint denkbar, wäre dann allerdings eher ein Rundflug :-).
„Film ab“ für die Wirtschaftsinformatik
Am 26. Juni hieß es „Film ab“ in der Haldener Straße. Bei bestem Wetter und leider auch sehr hohen Temperaturen startete der Dreh eines neuen Imagefilms für den Studiengang Wirtschaftsinformatik.
Mit reger Unterstützung vieler Studierender und Dozenten, des Presse- und Marketingteams sowie des FH-eigenen Filmteams wurden typische Szenen aus dem Studienalltag, zu unseren hochmodernen Laboren und Geräten sowie viele O-Töne von Studierenden aus unterschiedlichen Semestern eingefangen.
Den Anfang machte das Modul „Rechnersysteme und Rechnernetze“, wo das sonnige Wetter genutzt wurde, um im Innenhof der FH eine Binäraddition ohne Computer auf der Wiese nachzustellen. Informatiker fühlen sich auch an der frischen Luft ganz wohl :-).
Weiter ging es durch verschiedene Labore und mit O-Tönen rund um das Studium.
Quintessenz des Films: Wirtschaftsinformatik ist vielseitig und nie langweilig!
An dieser Stelle sei noch einmal allen Beteiligten für ihr Engagement und Durchhaltevermögen angesichts der Temperaturen gedankt! Aufgrund weiterer eingeplanter Szenen außerhalb der FH und der bevorstehenden Ferienzeit wird der finale Schnitt wohl bis Oktober auf sich warten lassen.
Industrie 4.0 mit SAP Leonardo und SAP HANA
Im kommenden Wintersemester 2019/20 biete ich wieder als Wahlpflichtfach im Rahmen „Sondergebiete Informatik“ oder „Sondergebiete Ingenieurwissenschaften“ das Modul „Industrie 4.0 und Internet-of-Things mit SAP und der Fischertechnik Fabriksimulation“ an.
Inhaltlich werden wir uns mit Informationssystemen für die Industrie 4.0 beschäftigten und die Konzepte beispielhaft mit SAP-Systemen anhand der Fischertechnik Fabriksimulation nachvollziehen.
Losgröße 1: Kundenindividuelle Fertigung
Im ersten Anwendungsszenario beschäftigen wir uns mit der kundenindividuellen Fertigung („Losgröße 1“). Ein Kundenauftrag wird im SAP S/4HANA angelegt, an ein SAP Manufacturing Execution (ME) übergeben und anschließend als Fertigungsauftrag in der Fabriksimulation entsprechend Kundenvorgabe hergestellt.
Die Steuerung der Fischertechnik-Anlage übernimmt dabei ein Raspberry PI Kleincomputer, der die verschiedenen Controller von Fischertechnik steuert.
Predictive Maintenance / Internet-of-Things
Im zweiten Anwendungsszenario werden Messwerte in der Fischertechnik-Anlage mit einem Raspberry PI und daran angeschlossenen Sensoren (Temperatur und Luftfeuchtigkeit) erfasst und fortlaufend an eine SAP HANA Datenbank gestreamt. In der HANA-Datenbank wird ein Regelkreis definiert, der dazu führt, dass bei einer definierten Überschreitung von Sensorwerten automatisch eine Instandhaltungsmeldung und -auftrag im SAP S/4HANA erzeugt wird, die dafür sorgt, dass die Anlage durch die Instandhaltung überprüft wird.
Zielgruppe und Durchführung
Das Modul richtet sich sowohl an Wirtschaftsinformatiker als auch an Wirtschaftsingenieure, die Interesse an den Konzepten der Industrie 4.0 und deren Umsetzung mit SAP-Produkten haben. Spezielle Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Die Durchführung ist als zweitägiges Blockseminar nach der Vorlesungszeit geplant (Februar 2019), die Prüfungsleistung besteht aus einer Hausarbeit zum Themenkomplex.
GPU-enabled Machine Learning with Keras and TensorFlow
Recently we added an Nvidia Tesla P40 GPU to our Dell R740 machine which serves as a VMWare ESXi 6.5 host for several virtual machines and test lab for various purposes (e. g. this WordPress blog is running on a Ubuntu VM on this machine).
Our goal was to run Python with Keras/Tensorflow on the GPU in order to offer our students a state-of-the-art lab environment for machine learning, deep learning or data science projects. However, we experienced several challenges until it worked. If you’re in a comparable situation, you’ll maybe find something interesting in our findings.
VMWare vSphere / ESXi: Let the trouble begin
Having a running VMWare ESXi 6.5 host it seemed to be a nice idea to extend this machine with a costly GPU card because the GPU could be shared across several VMs and thus could be used by several users in separate VM environments. This idea in mind my first lesson learned is that there are basically two concepts to use a GPU in a VMWare host:
- vGPU: offers exactly the above possibilities (apparently)
- Pass-through: the GPU is passed more or less directly to just one VM that uses the GPU exclusively
The first concept (vGPU) seems to be quite a good idea, however, Nvidia charges some extra license fees for the VMWare add-ons necessary to use this. So far I haven’t further investigated the amount it would cost, maybe this will be an option in the future. In order to kickstart the GPU I thus chose the second deployment option and continued with the „pass-through“ mode. However, lots of documentation available on the net refers to the vGPU scenario and won’t help you in the pass-through mode.
Preparation of the Dell R740 VMWare host
While most of the configuration for virtualization is already configured in the default settings of your Dell machine, I stumbled across some additional settings that I had to change:
- I/OAT DMA Engine: enabled
- SR-IOV Global Enable: enabled
- Memory Mapped I/O above 4GB: enabled
- Memory Mapped I/O base: 12TB
I’m not sure about the importance of each of these settings, but it is what I finally got when it worked (see links at the bottom for further references). Afterwards, a reboot is presumably necessary in order to activate the new settings.
Preparing ESXi 6.5 for GPU pass-through
Next step is to prepare ESXi for GPU pass-through. Navigate in the vSphere Web Client to the host config area, choose the „Hardware“ and „PCI devices“. You can use the filter element to find the Nvidia GPU, e. g. by typing „nvi“ in there (see screenshot).
Make sure that „pass-through“ (column at the right) is „active“, otherwise select the entry and use the toggle-switch above the list in order to activate the pass-through mode for the GPU. Afterwards, a reboot is required.
A typical error message you may receive when one of the settings isn’t correct is
Failed to power on virtual machine […]. Module ‚DevicePowerOn‘ power on failed. Click here for more details.
Install Guest-OS: (U)EFI required
As mentioned in the VMWare blog post (reference see in the „Links“ section at the bottom) the Guest-OS must be installed in EFI/UEFI mode and not in BIOS mode. Since BIOS mode is the default setting (and marked as „recommended“) during the setup process of a new VM, you most probably will have to configure and install a new VM. Changing an existing VM from BIOS to EFI/UEFI unfortunately won’t work. During setup of a new VM you find the EFI option in the „VM Options“ tab and there in „Boot Options“:
Having changed to „EFI“, scroll down to the „Advanced“ block and append two more options via the „Edit Configurations“ button:
Following the Nvidia blog post you need there:
- pciPassthru.use64bitMMIO = ”TRUE”
- pciPassthru.64bitMMIOSizeGB = 64
Configure and setup the virtual hardware as desired and (finally) don’t forget to add the GPU as additional PCI device:
Choosing the Guest-OS: Windows made my day
While my first idea was to use Ubuntu for the Python, Tensorflow, Keras development, I experienced severe problems during install and setup of a working environment, both with Ubuntu 16 and Ubuntu 18. I tried different install options (package manager, shell run, GUI setup) and several Nvidia driver versions. However, I always ended up with a
NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver
Since I hadn’t had the whole host, GPU, ESXi and VM setup running successfully so far, I decided to switch over to a Windows 10 guest OS in order to have a kind of „proof-of-concept“ that host and ESXi configuration is principally working. The further setup process on Windows went smoothly and the Tesla P40 showed up in the device manager section as unknown device. I followed the Nvidia driver download selection and ended up with
425.25-tesla-desktop-win10-64bit-international.exe
Afterwards, the „nvidia-smi“ tool showed what I already hoped to achieve with Ubuntu, but continuously failed:
Windows made my day… 🙂
Kickstarting Tensorflow and Keras with CUDA
Having a well configured and installed Tesla P40 GPU at hand, now the Python environment had to be setup. In order to have the GPU support enabled you moreover need the CUDA library. I followed the guideline found at towardsdatascience.com with some changes due to newer versions of some of the software components and the official Nvidia CUDA installation guide (both links at the bottom). However, be careful and do not simply install the most current releases. Especially check at first, which CUDA Version is currently supported by the Tensorflow-GPU package. At the time of this blog post, Tensorflow (>=1.13) supports CUDA 10.0, though CUDA 10.1 was already released. Additionally download the matching cuDNN file.
Please keep in mind that you also need a Visual Studio installation as Build environment. In my case I chose Visual Studio Professional 2017, but apparently the free community edition will do it as well. Don’t forget to extend the PATH variables as mentioned on towardsdatascience.com and on the Windows install guide on tensorflow.org. In order to be absolutely sure that now everything is working as intended, I checked some of the CUDA sample projects. The build process went more or less smoothly, only thing I had to do was to right-click the project in Visual Studio and to manually assign the actually installed Windows SDK to the project:
After building the project I checked the result and started the „deviceQuery.exe“:
Fortunately, a success at last :-).
Anaconda and Tensorflow-GPU
Based on my Python experience so far, I recommend to use Anaconda as Python distribution. However, following the guide on towardsdatascience.com I did not succeed to install the tensorflow-gpu package with pip via
pip install tensorflow-gpu
Starting Python with
import Tensorflow
led to lengthy error messages, here the brief version
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found
From my point of view Conda as package manager again demonstrates its usefulness because a simple
conda install tensorflow-gpu
not only installed the tensorflow-gpu package, but also all its dependencies in the required and (most important) correct versions. Finally
conda install keras
installs Keras, so after lots of trial and error I finally got the Tesla P40 GPU in our Dell R740 on an ESXi 6.5 host with a Windows 10 guest running in Direct Passthrough mode.
Links and References
- Dell support note on GPU pass-through BIOS host config
- VMWare blog post on pass-through with ESXi 6.5
- VMWare article concerning guest OS requirements
- NVIDIA Driver download section
- Official Nvidia CUDA install guide for Windows platform
- towardsdatascience.com on setting up CUDA support for Python
- Windows setup guide for Tensorflow and CUDA with GPU support
App-Entwicklung
Ein aktueller Artikel in der Hochschulzeitung „impuls“ berichtet über die Entwicklung der App „Foodlivery“, die Studierende als Prototyp im Modul „Usability Engineering / Mensch-Computer-Interaktion“ entworfen haben und parallel im Modul „Informationsmanagement“ für Android-Apps auch funktionsfähig entwickelt haben.
Link zur Hochschulzeitung:
Mixed Reality mit der Microsoft HoloLens
Mensch-Computer Interaktion beschränkt sich nicht auf die Touchbedienung von Displays oder die Nutzung von grafischen Benutzeroberflächen mit Maus und Tastatur. Neue Hardware wie beispielsweise die Microsoft HoloLens ermöglicht die Integration virtueller Einblendungen in unsere natürliche Umgebung (Mixed Reality oder auch Augmented Reality).
Hieraus ergeben sich auch neue Interaktionsmechanismen: Die Microsoft HoloLens erkennt beispielsweise Handgesten, die vor der Brille ausgeführt werden, mit Hilfe eingebauter Kameras. In Kombination mit der Blickrichtung können so vielfältige Interaktionen mit den eingeblendeten virtuellen Objekten ausgelöst werden.
In Unternehmen ermöglichen Mixed Reality Devices neue Anwendungsfälle:
- Handwerkern können spezifische Informationen zu Objekten eingeblendet werden, die sie montieren oder reparieren müssen.
- Durch das Einblenden in das natürliche Sichtfeld wird ein häufiger Blickwechsel zwischen einem Bildschirm und dem eigentlichen Objekt vermieden.
- Das durch die Brille betrachtete Bild kann an eine Zentrale übertragen werden und ermöglicht so das Zuziehen externer Experten (remote assistance).
Eine beispielhafte Anwendung für die Wartung von Aufzügen zeigt dieses Video von thyssenkrupp:
Seminare und Sondergebiete im Sommersemester 2019
Im kommenden Semester bieten wir zwei attraktive Seminare/Sondergebiete (wahlweise belegbar) an, mit denen Studierende ihre individuellen SAP-Skills ergänzen können. Aktuellen Statistiken zufolge liegen SAP-Experten in Gehaltsrankings von IT’lern nach wie vor am oberen Ende der Skala :-).
Industrie 4.0 und SAP
Im kommenden Sommersemester 2019 biete wir als Modul „Seminar/Sondergebiete der Informatik“ und auch als „Seminar/Sondergebiete der Ingenieurwissenschaften“ neu an:
„Industrie 4.0 und Internet-of-Things mit SAP und der Fischertechnik Fabriksimulation“
SAP ABAP Programmierkurs
Unter „Sondergebiete der Informatik“ findet auch im kommenden Semester wieder ein ABAP-Programmierkurs statt. ABAP ist die interne Programmiersprache von SAP, die in nahezu allen SAP-Produkten zum Einsatz kommt, wenn der SAP-Standard um unternehmenseigene Erweiterungen ergänzt werden soll.
Künstliche Intelligenz
Im Rahmen dieses Seminars greifen wir aktuelle Themen rund um „Künstliche Intelligenz“ auf. Hierzu zählen beispielsweise Themen aus dem Bereich Machine Learning und Deep Learning.
Die Idee hinter vielen Verfahren hierzu ist, dass die Lösung für ein Problem nicht mehr explizit vorgegeben und programmiert wird, sondern der Computer selbständig anhand von bekannten Beispieldaten „lernt“. Dass so entstehende Modell kann anschließend genutzt werden, um auch auf unbekannten Daten verblüffend gute Vorhersagen zu treffen. Aufgrund der vielen mittlerweile digital vorliegenden Daten und der stark gestiegenen Rechenleistung erfahren Ideen und Algorithmen aus den 1990er Jahren zur Zeit große Aufmerksamkeit. Deep Learning wurde beispielsweise prominent bekannt, als die Software Alpha Go Zero sich selbständig, nur auf Basis der Spielregeln, das asiatische Brettspiel Go beigebracht hat und anschließend einen der weltbesten menschlichen Spieler besiegt hat.
Die Durchführung des Seminars erfolgt zusammen mit Prof. Böcker und Prof. de Vries.
Industrie 4.0 mit SAP und der Fischertechnik Fabriksimulation
Frisch eingetroffen am Fachbereich Technische Betriebswirtschaft (TBW) ist die Fischertechnik Fabriksimulation, mit der in der Lehre zukünftig anschaulich ein Einblick in die Industrie 4.0 vermittelt werden soll.
Zusammen mit aktuellen Produkten der Firma SAP wie beispielsweise SAP Leonardo, S/4HANA und SAP ME (Manufacturing Execution) wird ein realistisches Szenario einer Internet-of-Things (IoT) Verwendung in der Produktion nachgestellt. Mit Hilfe eines Raspberry Pi Kleincomputers werden fortlaufend Messwerte aus der Anlage ermittelt, über das Internet an die SAP-Systeme übermittelt und mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren (machine learning) analysiert. Charakteristische Veränderungen in den Messdaten können so genutzt werden, um einen bevorstehenden Ausfall von Anlagenkomponenten zu erkennen, bevor diese tatsächlich ausfallen. Die betriebliche Instandhaltung kann die betroffene Komponente auf diesem Weg austauschen oder reparieren, bevor diese tatsächlich mit einem Defekt ausfällt und zu einem teuren Produktionsausfall führt.
Diese Strategie der vorhersagenden Instandhaltung wird auch als predictive maintenance bezeichnet und zählt zu den typischen Industrie 4.0 Anwendungsfällen. Im Vergleich zu bisherigen Instandhaltungsstrategien, die kritische Anlagenteile entweder vorbeugend nach festen Laufzeiten oder korrektiv nach deren tatsächlichen Ausfall wechseln, gilt die vorhersagende Instandhaltung als besonders ressourceneffizient, da auf der einen Seite Produktionsausfälle vermieden werden können und auf der anderen Seite die Nutzungszeit von Komponenten verbessert werden kann.
Die Studierenden in den Bachelor-Studiengängen Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsingenieurwesen erhalten ab dem Sommersemester 2019 detaillierte Einblicke in die Konzepte der Industrie 4.0, die praxisnah anhand der in der Wirtschaft stark verbreiteten Lösungen der Firma SAP vermittelt werden.