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Durchgängiges Engineering

Wenn die virtuelle und die reale Welt verschmelzen

Informationsrückgewinnung aus der Produktion führt durch eine methodische Aufbereitung von Echtzeitdaten zu stetigen Produkt- und Herstellkostenoptimierungen in der Planung. Dadurch werden Produktions- und Änderungskosten reduziert, verbunden mit verbesserten Workflows im Planungs- und Produktionsbereich. Durch die Vernetzung von ERP-, PLM- und MES-geprägten Prozessen entstehen neue Möglichkeiten, welche die technischen und betriebswirtschaftlichen Bereiche ganzheitlich mittels Data-Analytics optimieren. Die Digitalisierung kann durch die Vernetzung über IoT-Plattformen zu neuen Geschäftsmodellen führen.

Prozessoptimierung in der Konstruktion durch Echtzeitdaten aus der Produktion. (Bild: Thomas Mücke / Dissertation)

Prozessoptimierung in der Konstruktion durch Echtzeitdaten aus der Produktion. (Bild: Thomas Mücke / Dissertation)

Daten sind das Gold der Zukunft, dieser Grundsatz bedeutet eine notwendige verstärkte Integration verschiedener Bereiche, wobei das durchgängige Engineering eine Schlüsselrolle einnimmt. In der Konstruktion werden besonders bei einer zunehmenden Individualisierung von Produkten bis zu 80 Prozent der Produktkosten definiert. Notwendige Optimierungen in der nachfolgenden Wertschöpfungskette beeinträchtigen den Gewinn aufgrund erheblicher Änderungskosten. Mittels Echtzeitdaten aus der Produktion kann direkt in der Planung Einfluss auf die Produktivität genommen werden.

Komplette Kette

Hierzu wurde am Karlsruher Institut für Technologie im Industrie 4.0 Collaboration Lab, welches dem Institut für Informationsmanegement im Ingenieurwesen (IMI) unter Leitung von Frau Prof. Dr. Dr.-Ing. Dr. h.c. Jivka Ovtcharova untergliedert ist, eine komplette Prozesskette mit mehreren Softwarepartnern aufgebaut, um die gewünschten Effekte darzustellen und zu validieren. Aufgrund der Vernetzungen und Möglichkeiten des Engineerings wurde das Labor 2016 in die Allianz Industrie 4.0 des Landes Baden-Württemberg aufgenommen, ebenso in die Plattform Industrie 4.0 des Bundesministeriums. Im Engineering beziehungsweise in der Konstruktion wird auf Basis des 3D-CAD-Systems SolidWorks mit dem Analysetool Simus Classmate von Simus Systems GmbH die Grundlage für eine optimierte Fertigung gelegt. Hierzu wird über eine 3D-Bauteilanalyse der Geometrie, verbunden mit einer Technologiedatenbank und einem Regelwerk, die fertigungsgerechte Prüfung des Bauteiles vorgenommen. Somit wird festgestellt, ob das Bauteil mit den bestehenden Fertigungstechnologien hergestellt werden kann, beziehungsweise welche geometrischen Modifikationen notwendig sind, um das Bauteil produzieren zu können. Desweiteren ist ersichtlich, ob dies bereits in gleicher oder ähnlicher Form entworfen wurde, um den Konstruktionsaufwand zu reduzieren. Demzufolge ist automatisiert eine konstruktionsbegleitende Kalkulation, eine Vorkalkulation auf Knopfdruck und die Erstellung des Arbeitsplanes, welcher an das ERP-System weitergeleitet wird, Realität.

Angebote sofort

Dadurch wird nicht nur das Bauteil fertigungsgerecht produziert, sondern auch sofortige und einfache Angebotsabgaben aufgrund einer Bauteilanalyse möglich, welche zu erheblichen Wettbewerbsvorteilen führen können. Hierbei ist es von Bedeutung, dass technologische Informationen aus der Fertigung in das Regelwerk von Simus Classmate einfließen, welche es gestatten, die maßgeblichen Kostentreiber im Bauteil bereits in der frühen Entwicklungsphase zu identifizieren. Im Rahmen meiner Promotion an der FDIBA wurden in Kooperation mit dem KIT-IMI die Methoden validiert, um technologische Daten aus spanabhebenden Werkzeugmaschinen auszulesen und mittels Data-Analytics auszuwerten und in übergeordneten Systemen zur Verfügung zu stellen. Somit greift die CAD-Analyse auf optimierte Daten zu, wodurch die Datenqualität stetig besser wird, welche für eine korrekte Vorhersage von erheblicher Bedeutung ist. Für die Zukunft ist zu erwarten, dass aufgrund der betriebswirtschaftlichen und technologischen Informationen bereits in der Konstruktion in Echtzeit dargestellt wird, ob das Bauteil kostengünstiger spanabhebend, spanlos oder additiv gefertigt werden kann. Dadurch werden Bearbeitungszeiten aus dem Planungsbereich positiv beeinflusst und Änderungskosten verringert, um Gesamtkosten zu reduzieren. Die NC-Programmierung greift ebenfalls auf das optimierte Bauteil zu, wobei aufgrund der CAMWorks-Installation als Gold-Partner-Produkt von SolidWorks ein hoher Automatisierungsgrad mittels der Automatic Feature Recognition-Technologie (AFR) vorhanden ist. Somit werden NC-Programme für Alternativ-Maschinen ohne großen Mehraufwand erstellbar, welche die Flexibilität im Fertigungsbereich dementsprechend erhöhen. Basierend auf Big Data wird mittels der verbesserten Assoziativität von Technologiedaten der Aufwand beim NC-Erstellungsprozess reduziert und ein dementsprechender kontinuierlicher Verbesserungsprozess zur stetigen Optimierung im technischen Umfeld erzielt. Somit ist ein manueller Text-Vergleich von geänderten NC-Programmen zukünftig sicherlich nicht mehr notwendig, da die optimierten Daten aus der Werkzeugmaschine direkt ins CAM-System oder über TDM (Werkzeugverwaltung) in den Quell-File des CAM-Systems zurückfließen, woraus das NC-Programm erneut generiert werden kann.

Datenbank verteilt

Die notwendigen Werkzeugdaten (logistisch und technologisch) verteilt die Werkzeugdatenbank TDM aus dem Hause TDM Systems GmbH auf Basis der optimierten Echtzeitdaten aus der Produktion an die technischen Systeme. Hierzu werden die Werkzeuge entweder direkt in TDM erstellt oder importiert. Alle bauteilrelevanten Informationen werden über den gesamten Prozess im PLM-System Enterprise PDM von Solidworks abgebildet. Im Rahmen der Auftragsfeinplanung und Fertigungssteuerung sollen Durchlaufzeiten und Bestände in der Produktion reduziert werden. Um dies effektiv und unter Berücksichtigung der aktuellen betrieblichen Situation leisten zu können, ist ein Zugriff auf ERP, TDM, QS, PLM und BDE unabdingbar. Demzufolge ist es von zentraler Bedeutung, dass die Daten aus der Produktion mittels Forcam über einen Konnektor, zum Beispiel via OPC-UA, in eine I4.0 Plattform überführt werden. In diesem Fall werden alle produkt- und prozessrelevanten Informationen von und zur Maschine, wie es auch die VDI-Richtlinie und Normenverbände empfehlen, über einen Adapter übertragen. Aufgrund detaillierter Informationen werden nicht nur Maschinen-, Betriebs -und Prozessdaten rückübertragen, sondern auch Informationen zur Nachverfolgbarkeit, welche unter anderem für den digitalen Zwilling, welcher im PLM abgelegt ist, notwendig sind. Hierbei ist es von Bedeutung, dass alle notwendige Daten, angefangen von Betriebsdaten bis hin zu Werkzeugdaten, unstrukturiert als auch strukturiert übernommen werden, um diese für Data-Analytics zu nutzen, welche am Institut von EES-Consult realisiert wurde. Zur Erhöhung der Wertschöpfung werden diese mittels einer IoT-Plattform an übergeordnete Systeme weitergeleitet.

Nächste Generation

Zukünftig wird voraussichtlich die nächste Generation von Forcam eingesetzt, um mittels der Forcam Force Bridge und der offenen API ein MOS (Manufacturing Operating System) zu implementieren. Durch die offene API und die Anbindung heterogener Systemlandschaften soll die Lösung die Wertschöpfung erhöhen. Zur virtuellen Prüfung im Vorfeld werden verstärkt Methoden des Reverse-Engineerings genutzt, so dass 3D-Scanverfahren im Labor von Faro verwendet werden, um vorhandene fehlende digitale Modellen zu scannen, um diese zum Beispiel auch in der Virtual Reality – einer Cave, welche am Institut installiert ist – basierend auf Realdaten zu simulieren. Die vorhandene Vernetzung und Optimierung der Daten, welche größtenteils am Institut realisiert ist, wird heute meist über die gängige peer-to-peer-Vernetzung realisiert; diese ist jedoch aufgrund der zunehmenden Konnektivität und Digitalisierung zukünftig nicht mehr sinnvoll verwendbar. Die Problematik der Updatefähigkeit wird zunehmen und die notwendige Datenoptimierung mittels Big Data, verschiedenen Devices wie PC’s, Tablets, Smartphones, Glasses et cetera erfordert eine neue Integrationsmöglichkeit in Echtzeit via IoT, um die gewünschten Effekte erzielen zu können. Zwischenzeitlich ist davon auszugehen, dass die vertikale Integration, die Strukturierung von Daten und pre-Analytics in einer I4.0 Plattform realisiert wird. Die Erhöhung der Wertschöpfung über die Prozesskette wird über die IoT-Plattformen erfolgen, welche die globalen Softwareanbieter wie SAP, Siemens oder Bosch anbieten. Dadurch wird auch deutlich, dass Zulieferer zukünftig Echtzeitdaten an IoT-Plattformen für Prozessverbesserungen an ihre Kunden zur vernetzten Prozesskette rückmelden werden, da ansonsten der Lieferant in die Optimierung nicht eingebunden ist und dementsprechende Verbesserungen nicht möglich sind. Nachdem sicherlich einige Funktionen von bestehenden Softwaresystemen in übergeordnete Systeme transferiert werden, bzw. IoT-Plattformen überführt werden, wird es eine Verlagerung von einigen Funktionen geben, so dass zum Beispiel eine Werkzeuganlage mit einfach handhabbaren Internet-Lösungen wie Internet of Tools von TDM Systems zur Werkzeugdatenanlage verwendet werden kann. Die Integrationen prozessrelevanter Systeme und Optimierung prozessrelevanter Daten werden aus qualitätsrelevanten, technologischen und logistischen Merkmalen unter finanzieller Betrachtungsweise berücksichtigt, so dass diese mit Kennzahlen wie Overall Equipment Effectiveness oder einem Prozesswirkungsgrad gemessen und visualisiert werden können.

Viele Partner

Am IMI vom KIT arbeiten mehrere Softwarepartner im Industrie 4.0 Collaboration LAB zusammen, welche von Herrn Dipl.-Kfm. Grethler geleitet wird, um die gewünschten Effekte basierend auf der Digitalisierung zu erzielen. Somit sind Softwarebestandteile von Abas Software AG, Bechtle AG, Dassault Systèmes, EES Beratungssgesellschaft, Faro Technologies Inc., Forcam GmbH, Geometric Europe GmbH, Microsoft Corporation, Simus Systems GmbH, Solidline AG und TDM Systems GmbH implementiert. Die Validierung und Konnektierung zeigt die neuen Effekte auf, welche von potentiellen Kunden und Softwarefirmen erwartet wurden. Die Vernetzung wird auch durch stetige studentische Projekte angepasst, so dass durch experimentelle Versuche und neue Forschungsansätze die Konnektierung dementsprechend angepasst wird. Das große Interesse von Teilnehmern bei Veranstaltungen von Hochschulinstituten und Verbänden bestätigt die Bedeutung der Optimierung. Aufgrund der verschiedenen Allianzen geht man davon aus, dass technologische Optimierungen zunehmen werden, wobei die validierte Methodik am IMI sicherlich eine Basis für weitere neue Geschäftsmodelle ist und zu einer stärkeren Bindung von Kunden und Lieferantenbeziehung führen wird. Deshalb ist es heute von Bedeutung, die IT-Systemlandschaft für zukünftige Anforderungen auszulegen. Hierbei muss auch die Resilienz berücksichtigt werden, das heißt, dass bei einem Teilausfall von Systemen die tägliche Arbeit nicht behindert wird, beziehungsweise durch definierte Notfallstrategien Arbeitsausfälle vermieden werden. Durch die zunehmende Digitalisierung werden die prozessrelevanten Systeme zur Erhöhung der Wertschöpfung an Bedeutung gewinnen, wobei man eine Erhöhung der Produktivität von mindestens 20 Prozent erwartet.

Prozessoptimierung in der NC-Programmierung durch DATA-Analytik (Bild: Thomas Mücke / Dissertation)

Prozessoptimierung in der NC-Programmierung durch DATA-Analytik (Bild: Thomas Mücke / Dissertation)


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