Simultane Entwicklung
Konstruktion und Simulation parallel berechnen
Die Konstruktion und Simulation von Änderungen an Produkten gestaltet sich häufig sehr zeitaufwändig: Beide Arbeitsschritte können nicht parallel laufen, da die Rechenkapazitäten dafür oftmals nicht ausreichend sind. Das Beispiel der Entwicklung eines Tauchroboters bei Liquid Robotics zeigt: Unternehmen können diesen Herausforderungen begegnen, indem sie Rechenoperationen vom Prozessor der Entwicklungsrechner auf die Grafikkarten verlagern.
Bild: Liquid Robotics
Rund 72 Prozent der Erdoberfläche sind mit Wasser bedeckt. Dennoch sind die irdischen Ozeane bisher weniger erforscht als der Weltraum. Dabei sind die Erkundung der Meere und die dadurch gewonnenen Daten Grundlage für viele kommerzielle und staatliche Anwendungsgebiete: Wissenschaftler erhalten wichtige Informationen über das Klima oder die Entwicklung von Fischpopulationen. Weitere Bereiche betreffen Erdbeben-Auswertungen, Wettervorhersagen, Tsunami-Warnungen und die Bestimmung der Wasserqualität nach Natur- oder Umweltkatastrophen. Oftmal kommen für die Erforschung der Meere eine Kombination aus Schiffen, Satelliten und Bojen zum Einsatz. Diese Kombination birgt einige Herausforderungen: Es entstehen hohe Kosten, die gleichzeitige Steuerung der unterschiedlichen Komponenten erweist sich als schwer und nicht immer zuverlässig. Hinzu kommt die komplizierte Stromversorgung auf hoher See.
High-Tech auf dem Ozean
Der US-amerkianische Hersteller Liquid Robotics aus Kalifornien hat sich auf die Erkundung der Ozeane spezialisiert. Das Unternehmen stellt den Ozean-Roboter Wave Glider her. Der Roboter nutzt für seinen Antrieb die Sonne und Wellen und bietet sich damit als umweltfreundliche und kosteneffiziente Lösung an, um Daten aus den Weltmeeren zu gewinnen. Eine Besonderheit der Maschine: Sie arbeitet persistent, das heißt, Wissenschaftler können den Tauchroboter kontinuierlich über Monate hinweg bis zu einem Jahr Einsatzdauer betrieben. Tim Ong, VP Mechanical Engineering bei Liquid Robotics, sagt: „Wir können den Roboter mit wissenschaftlichen, staatlichen oder kommerziellen Sensoren ausstatten und ihn im Meer entweder als virtuelle Boje oder Fahrzeug einsetzen.“ Gleichwohl stecken in dem Roboter viele Stunden Design- und Entwicklungsarbeit, um die Maschine einerseits auf kundenspezifische Sensoren-Bedürfnisse anzupassen und andererseits die Leistungsfähigkeit weiter zu verbessern. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Berechnungen über Nacht
Bisher verschlangen Weiterentwicklungen oder Modifizierungen des Wave Glider viel Zeit, da sie in einzelnen Arbeitsabläufen nacheinander abgewickelt werden mussten: Einer ersten Konstruktion am Computer folgten Simulationsberechnungen, aufgrund deren Ergebnisse das Design des Roboters wiederum verändert wurde. DieseSchritte wurden entweder nacheinander oder auf verschiedenen Systemen durchgeführt, denn Simulationen erfordern viel Zeit und Rechenleistung: Die zugrunde liegenden Rendering-Prozesse lasten die vorhandenen Systeme komplett aus. „Wenn man irgendetwas anderes machen wollte, während eine Simulation oder eine Modellierung lief, hatte man Pech“, sagt Ong. Oft warteten die Ingenieure bis zum Ende des Tages, um Simulationen über Nacht durchzuführen. „Wir haben sie gestartet und danach das Büro verlassen, um am nächsten Tag das Ergebnis zu sichten. Dabei kam es oft vor, dass die Berechnung über Nacht abgestürzt war und wir von vorne beginnen mussten. Oder wir haben die Simulationen gleich von einem Partnerunternehmen berechnen lassen“, sagt Ong. Zuätzlich konnten die Konstrukteure mit den alten Systemen lediglich ein einziges Programm auf einem Rechner betreiben.
Parallelarbeit auf Grafikkarten
Das Problem durch die hohen Rechenanforderungen löste der Umstieg auf die Maximus-Technologie des auf Grafikprozessoren (GPU) und GPU-Computing spezialisierten Unternehmen Nvidia. Jetzt kommen in einer einzelnen Workstation kommen professionelle Nvidia-Quadro-Grafikkarte und ein auf parallele Berechnungen spezialisierter Nvidia-Tesla-Prozessor zum Einsatz. Diese Kombination ermöglicht Konstrukteuern, auch die Rechenkapazitäten der Grafikkarte zu nutzen, um gleichzeitig 3D-Design, Simulation sowie Visualisierung am Desktop zu verarbeiten. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Diese Technologie hat den mechanischen Designprozess von Liquid Robotics verändert: Die Ingenieure sparen bei der Weiterentwicklung des Wave Glider bis zu mehrere Wochen Zeit ein. Denn sie können nun Software-Anwendungen wie Solidworks, Ansys oder Mathworks Matlab zum Entwerfen, Testen, Simulieren und Rendern parallel an ihren Workstations nutzen. „Wir haben durch die Maximus-Technologie eine hohe Flexibilität gewonnen und unsere Produktivität deutlich gesteigert“, sagt Tim Ong. „Unsere Ingenieure arbeiten dank dieses Werkzeugs an mehreren Aufgaben gleichzeitig und müssen nicht mehr auf freiwerdende Rechenleistung warten.“
Mit der neuen Technik kann jeder Mitarbeiter aus dem Entwicklungsteam mit mehreren Programmen gleichzeitig an einer einzelnen Workstation arbeiten. Beispielsweise nutzt eine Zwölf-Kern-Workstation sechs CPU-Kerne und einen Tesla-Prozessor, um das Analysetool Ansys zu betreiben. Die restlichen sechs Grafikkerne betreiben mit einer Nvidia-Quadro-GPU Design-Programme wie Solidworks. „Wir haben eine begrenzte Anzahl Ingenieure. Dadurch, dass jetzt jeder mehrere Dinge zur gleichen Zeit erledigen kann, wurde unser gesamter Arbeitsablauf im Unternehmen transformiert. Das hätten wir nie für möglich gehalten“, sagt Ong begeistert. Die neue Technologie sei jedoch noch nicht ausgereizt. „Wir sind sehr gespannt, wie zukünftige Simulationen ablaufen, wenn neue Softwareversionen die Rechenpower der Maximus-Technologie noch besser ausnutzen können“, sagt Ong.
Rasch zu Designvarianten
Die Zeitersparnis der Ingenieure zeigt direkte Auswirkungen auf die Zufriedenheit der Kunden. So gestattet die neue Technologie dem Unternehmen, kundenspezifische Sensor-Konfigurationen schnell umzusetzen. Zudem wird die Effizienz des Gesamtsystems des Wave Gliders schneller verbessert, etwa durch Weiterentwicklungen für wie höhere Geschwindigkeit oder verbesserte Datenkommunikation. „Wir haben mehrere Millionen Dollar und viele Forschungsjahre in den aktuellen Wave Glider gesteckt. Jetzt können wir innerhalb weniger Wochen das Design verändern und erhalten enorme Leistungssteigerungen. Und Eines ist klar: Wenn man die Zeit für die Designarbeit verringert, sinken automatisch die Gesamtkosten“, sagt Ong.
