Daten werden benötigt, um in hochspezialisierten Prozessen Maschinen und Anlagen zu steuern. Sensoren überwachen diese Prozesse und erzeugen damit große Mengen neuer Daten. Als Grundlage für Anwendungen der KI und des Maschinellen Lernens (ML) sind an den Wirkstellen erfasste Daten besonders interessant, wenn sie zusammengeführt, in ein einheitliches Datenmodell überführt und damit in ihrer Gesamtheit ausgewertet werden können, so Forschende des Fraunhofer IWU. Erst dann könnten sie wertschöpfend eingesetzt werden, also zur kontinuierlichen Verbesserung der Produktion.
Die Linked-Factory-Datenarchitektur ist eine am Fraunhofer IWU entwickelte Vision von einer durchgängigen digitalen Repräsentation aller Produkte, Prozesse und Maschinen in Unternehmen. Wie aus der Pressemitteilung des Instituts hervorgeht, sind neben einzelnen Maschinen auch Logistikprozesse oder die Gebäudeleittechnik integrierbar. Zentrales Element ist ein Wissensgraph, der aus der Verknüpfung unterschiedlichster Daten aktuelle Informationen generiert.
Gerade wenn große Datenmengen zu Informationen verarbeitet und bereitgestellt werden, sollten einzelne Datenpakete die Mitarbeitenden bei ihren Aufgaben unterstützen und nicht zusätzlich belasten, betonen die Wissenschaftler. „Kontextbasierte Bereitstellung“ lautet hier das Schlüsselwort. Denn ein Fertigungsleiter benötigt andere Informationen als eine Maschinenbedienerin oder ein Instandhalter, der mit Wartungsarbeiten beschäftigt ist. Jeder Mitarbeitende wird also in Abhängigkeit von seinem Verantwortungsbereich versorgt.
Zentrale Herausforderungen auf dem Weg zu einer vernetzten Fabrik sind intelligent verknüpfte Steuerungen und geeignete Schnittstellen, damit alle relevanten Daten extrahiert und zielgenau wieder eingespeist werden können. Die Digitalisierungs- und Automatisierungslösungen von Retarus ermöglichen effiziente Abläufe ohne manuellen Aufwand oder Kompromisse bei der Datensouveränität ‣ weiterlesen
Business Process Solutions
Retarus beschleunigt Datenaustausch in der Produktion
EmulDan: Basis für informierte Entscheidungen und Maschinelles Lernen
Neben der Datenarchitektur stellen die in EmulDan erarbeiteten KI-Modelle einen wichtigen Schritt für durchgängige digitale Zwillinge dar. In Fertigungsbereichen mit niedrigem Automatisierungsgrad können solche ML-Anwendungen etwa Planerinnen, Entscheider oder Mitarbeitende in der Produktion bei der Entscheidungsfindung unterstützen, indem Trends aufgezeigt werden. Sogenannte Drifts, bei denen sich die Fertigung eines Bauteils der Toleranzgrenze nähert, werden beispielsweise früher erkennbar.
In EmulDan konzentrierten sich die Projektpartner auf die Energieeffizienz. Dabei durften bei den klassischen Steuerungs- bzw. Messgrößen wie Herstellungszeit, -kosten und Produktqualität keine Verschlechterungen hingenommen werden. Ihre Ergebnisse stellen die Partner anhand von Demonstratoren vor, die die Energieeinsparpotenziale in Fertigungsverfahren der Warmumformung, der Kaltumformung und der Zerspanung deutlich machen sollen.
Einsparmöglichkeiten beim Umformen
Das Presshärten kombiniert die Vorteile der Umformung und der Wärmebehandlung in einem einzigen Schritt. Es erlaubt die Herstellung hochfester und gleichzeitig besonders leichter Karosserieteile, beispielsweise B-Säulen in Automobilen. Im Projekt wurde ein Bor-Mangan-Blech auf über 900 °C erwärmt und anschließend in einem Formwerkzeug umgeformt und abgekühlt. Durch die schnelle Abkühlung des Bauteils während und nach der Umformung wandelt sich sein Gefüge in eine martensitische Struktur, was zu einer hohen Härte und Festigkeit führt. Dieser Herstellungsprozess benötigt viel Energie, die Frage nach Einsparmöglichkeiten lag für die Forschenden somit nahe. Für eine datenbasierte Prozesssteuerung erfassten die Projektpartner alle praxisrelevanten Fertigungsdaten aus Einzelprozessen sowie Prozessketten und erstellten Prozessmodelle zur Vorhersage von Energiebedarf und Bauteilqualität in verschiedenen Optimierungsszenarien. Als besonders hilfreich erwiesen sich hybride Prozessmodelle auf Basis des sogenannten digitalen Zwillings. Das Ergebnis: Aus der Kombination mehrerer angepasster Prozessparameter ergab sich ein Energieeinsparpotenzial von bis zu 20 Prozent.
Energieverbrauch bei Kaltumformung reduzieren
Rundknetanlagen kommen für die spanlose und effiziente Produktion von Leichtbauteilen zum Einsatz. Das Grundprinzip des Rundknetens beruht auf einer zyklischen Bewegung mehrerer Werkzeugsegmente, die in schneller Folge radial auf das Werkstück einwirken. Das Material wird dadurch plastisch formbar und kann in komplexe, vorzugsweise rotationssymmetrische Geometrien überführt werden. Typische Anwendungsbeispiele für das Rundkneten im Automobilbereich sind Lenkspindeln, Antriebswellen und Airbag-Zylinder; auch Bauteile für Flugzeugtriebwerke oder -fahrwerke sind so hochpräzise herstellbar.
