Lernen von digitalen Zwillingen im Omnibusbau

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Bild: ©胜 张/stock.adobe.com

Die Berater von McKinsey beschreiben den digitale Zwilling so: ‚Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Nachbildung des Verhaltens eines Systems in seiner Betriebsumgebung.‘ Dabei kann es sich um ein Produkt, einen Fertigungsprozess oder eine ganze Lieferkette handeln. Nach McKinsey kombinieren digitale Zwillinge mehrere Arten von Modellen und verarbeiten Daten aus verschiedenen Quellen. Dadurch können sie eine bessere Annäherung an ein reales Objekt bieten als herkömmliche Simulationsansätze.

Digitale Zwillinge im Omnibusbau

In der Fertigungsindustrie gilt: Produkte müssen individuelle Kundenwünsche erfüllen können. Die Fertigung muss sowohl hohe Stückzahlen als auch kleine Mengen herstellen können. Digitale Doppelgänger können innerhalb solcher Fertigungsnetzwerke in verschiedenen Formaten nützlich sein. Daran wird im BMWK-geförderten Forschungsprojekt TwinMap gearbeitet. Dort sollen digitale Zwillinge für die Teilefertigung im Omnibusbau entstehen, die einen heterogenen Maschinenpark, den Wertstrom und die Lieferkette berücksichtigen. Als Verbundpartner mit dabei sind unter anderem Daimler Truck (Daimler Buses), Trumpf, IFAK sowie Forcam Enisco.

Niedrige Stückzahlen, viele Varianten

Bei der Fertigung von Bussen müssen Bauteile in niedrigen Stückzahlen und vielen Varianten hergestellt werden. Am Beispiel der Busfertigung von Daimler Buses ist es die Aufgabe von TwinMap, das Zusammenspiel von heterogenen Maschinen und unterschiedlichen Fertigungsverfahren zu optimieren und die Auswirkungen neuer Technologien zu testen – vom 3D-Druck bis hin zur spanenden Bearbeitung. Auf einer IT-Plattform soll weiterhin das Zusammenspiel von Maschinen und Prozessen optimiert und die Auswirkungen neuer Technologien vorhersehbar gemacht werden. Die Digitalisierung und Vernetzung von Maschinen und Prozessen auf der IT-Plattform soll ausschließlich auf Basis von Standards erfolgen.

Maschinen standardisiert anbinden?

Dazu werden Submodelle für das sogenannte Onboarding von Maschinen (Assets) entwickelt, darunter die Submodelle Typenschild, signaltechnisches Abbild und Signalkomposition. Die Submodelle sollen eingebettet sein in den AAS-Ansatz, die Asset Administration Shell, oder Verwaltungsschale. Vereinfacht gesagt handelt es sich beim AAS-Ansatz um eine digitale Akte einer Maschine: Eine einheitlich standardisierte Datenstruktur, die wichtige Maschinendaten bereithält, welche bislang meist in verschiedenen Systemen verstreut abliegen, also Hersteller, Typ, Steuerungssoftware, Schnittstellen und so weiter. Mit der Verfügbarkeit der Daten an zentraler Stelle soll das Konfigurieren und Vernetzen der Maschine mit IT-Systemen schneller und einfacher werden.

Der kleinste gemeinsame Nenner

In der Minimalausführung enthält die AAS für eine Maschinenakte das digitale Typenschild (Digital Name Plate – DNP): Hersteller, Maschinentyp, Jahrgang, Seriennummer. Das klingt zehn Jahre nach dem VDMA-Einheitsblatt 66412 nach nicht viel, ist aber ein Anfang. Im Projekt TwinMap sollen folgende Submodelle entstehen:

  • Schnittstellen,
  • Signalort (Normierung),
  • Prozessdaten (Energie etc.),
  • Standort der Maschine.

Wären diese Submodelle zusätzlich zum digitalen Typenschild definiert und würden von den Herstellern der Maschinen mitgeliefert, ließen sich Maschinen künftig in wenigen Minuten digital anbinden. Auch die International Digital Twin Association (IDTA) und die Open Industry 4.0 Alliance sind auf breiter Front und überregional mit dem Thema unterwegs.

Digitale Abbilder für Produkte und Prozesse

In der Fertigung werden grundsätzlich zwei Ebenen von digitalen Zwillingen benötigt:

  • Auf der Produktebene sind vor allem 2D- und 3D-Modelle im Einsatz, die detailliert ein animiertes Produktdesign zeigen. So können Kosten für Prototypen eingespart werden. Nach einer McKinsey-Umfrage konnten Entwicklungszeiten um bis zu 50 Prozent reduziert werden, die Herstellung teurer Prototypen entfiel, durch bessere Features konnte der Verkauf gesteigert werden.
  • Auf der Prozessebene bilden digitale Zwillinge die Abläufe und Medienverbräuche einer Produktion in Echtzeit ab. Heute lassen sich Prozesse von klein bis groß auf Dashboards, Plantafeln und Werkerterminals analysieren. Diese meist durch das MES hergestellte Transparenz hilft, Störungen schnell zu beseitigen.

Digitale Zwillinge orchestrieren

Ein Manufacturing Execution System (MES) bildet die Drehscheibe für Daten aus unterschiedlichen Anwendungen und kann ebenfalls digitale Zwillinge ausliefern. Etwa über die MES-Funktion Rückverfolgbarkeit (Traceability): Diese kann als digitaler Zwilling eines Produktionsprozesses verstanden werden, weil sie darauf ausgerichtet ist, Herstellungsprozesse vollständig aufzuzeichnen. Es lässt sich genau nachvollziehen, was durch wen wann und wie gefertigt wurde. Gleiches gilt für die beiden MES-Funktionalitäten Energiemonitoring und Leistungsanalysen. Medienverbräuche wie Strom und Wasser oder die Gesamtanlageneffektivität OEE aus Verfügbarkeit, Leistung und Qualität lassen sich digital messen und optimieren – orchestriert auf einer MES-Plattform.

Autor:

Dr. Alexander Schließmann ist Lead Value Engineer der Forcam Enisco GmbH



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