Im BMWK-geförderten Forschungsprojekt Next wurde eine Feinguss-Entwicklungslinie technologisch aufgerüstet. Es sollten Möglichkeiten zur genauen Baukostenbestimmung und für Effizienzsteigerungen geschaffen werden. Beides gelang den Forschenden.
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Der Feinguss von Turbinenschaufeln aus Titanaluminid (TiAl) kann im Vergleich zu anderen Verfahren wie Fräsen oder Guss (mit einem großen Bearbeitungsaufmaß) viel Material sparen, was Ressourcen schont und Kosten senkt. Das Aachener Entwicklungszentrum Access verfügt über solche Feingusstechnologie. Der Durchbruch der Technologie wird jedoch von Unsicherheiten hinsichtlich der Wirtschaftlichkeit in der Prozesskette gebremst. Denn die wirtschaftliche Konkurrenzfähigkeit der Gesamtprozesskette ist im Vergleich zu bestehenden Verfahren unklar, da sich die Entwicklung rein auf die Technologie konzentriert hat. Daher wurden kostenrelevante Parameter wie Prozesszeiten und Materialverbräuche in der Vergangenheit nicht durchgängig erfasst. Im Forschungsprojekt Next hat das Fraunhofer IPT gemeinsam mit Access Digitalisierungsprojekte betrieben, um die Fertigungsumgebung im Sinn einer Industrie 4.0 zu entwickeln.
Dafür setzen die Projektbeteiligten auf ein sechsstufiges Vorgehen:
1. Status-quo-Analyse,
2. Erhebung der notwendigen Daten für die definierte Zielstellung,
3. Erstellung einer Dateninfrastruktur,
4. Schrittweise Umsetzung,
5. Erarbeitung von weiteren Einsatzmöglichkeiten der erhobenen Daten,
6. Auswahl nach Kosten-Nutzen-Verhältnis oder weiteren Faktoren.
Ziel war es, Daten für den bauteilfeinen Kostennachweis zu nutzen, also die bauteilgenaue Kostenallokation von Ressourcen und Personal. Bislang wurden die Kosten der feingegossenen Turbinenschaufeln über ein selbst entwickeltes Kosten- und Investitionsmodell bestimmt, das für Prozesszeiten ebenso wie Medien- und Materialverbräuche historische oder simulierte Daten und Mittelwerte verwendete. Die Bauteilkosten konnten darüber jedoch nur grob abgeschätzt werden.
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(1) Am Anfang stand die weitgehende Abkehr von analoger Dokumentation und Kommunikation. Die TiAl-Feinguss-Prozesskette von Access besteht aus sieben großen Bereichen mit insgesamt mehr als 100 Einzelprozessen. Mit der Prozessanalyse-Software Aixperanto identifizierten die Ingenieurinnen und Ingenieure die Informationsflüsse sowie deren Lücken.
(2) Um die kostenrelevanten Daten zu erfassen, entwickelten die Projektbeteiligten ein Modell, das beinhaltet, welche Daten, wo, in welcher Frequenz und Größe und wozu akquiriert werden sollen.
(3) Im nächsten Schritt erstellten die Projektpartner Konzepte für die Datenakquise und -verarbeitung, bevor die benötigte Infrastruktur für die Datenspeicherung entworfen wurde.
(4) In der Umsetzungsphase wurden u.a. Scanner-Systeme (Keyence SR-G100) zur Akquise logistischer Prozessdaten eingesetzt sowie eine vorhandene SQL-Datenbank so erweitert, dass die akquirierten Daten gespeichert und strukturiert verwaltet werden konnten. Weiterhin haben die Projektbeteiligten das bestehende Kostentool so angepasst, dass es die Nutzung von erfassten Daten entlang der Prozesskette erlaubt. Zudem haben sie eine Schnittstelle zur SQL-Datenbank entwickelt, um das Tool an die Fertigungsumgebung anzubinden. Da die Kostenstruktur nun bekannt ist, können Kosten nun zielgerichtet reduziert werden.
(5) Im Rahmen eines Audits ermittelten die Verantwortlichen, in welchen Bereichen der Produktion Abläufe durch Digitalisierung und datenbasierte Methoden verbessert werden können. Es entstand ein Lastenheft, das Digitalisierungspotenziale von Prozessen sowie deren Priorisierung anhand der Bedürfnisse von Access abbildet. Zudem analysierten die Verantwortlichen Möglichkeiten und Nutzen verschiedener weiterer Anwendungsszenarien von Smart Devices.
(6) Aus der Menge an Einsatzfeldern wie Dokumentation, Handlungs- und Montageunterstützung oder optische Fehlererkennung in den unterschiedlichen Prozessschritten wählten die Projektpartner mittels einer Nutzwertanalyse einen Anwendungsfall, der hinsichtlich seines finanziellen Wertes, des Integrationsaufwands, der Skalierbarkeit und weiterern Kriterien das beste Ergebnis versprach.
Schematische Darstellung der Prozessschritte ebenso wie der zu akquirierenden Daten und zurückspielenden Informationen je Prozessschritt (hier dargestellt für den Prozessschritt Guss). (Bild: Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie)
In einer der Gap-Analyse stellten die Beteiligten fest, dass der Wachsclusteraufbau effizienter möglich wäre. Das Zusammensetzen und Löten des Wachsclusters aus den einzelnen Modellen findet manuell statt und erfordert bislang erfahrene Mitarbeitende, die 3D-Geometrien verschweißen und prüfen. Gleichzeitig ergab die Prozessanalyse, dass sich Fehler in diesem Prozessschritt negativ auf die Qualität des Endprodukts auswirken, und die Folgen von nicht exakt zusammengesetzten Wachsclustern erst spät im Prozess erkannt werden. Daher erarbeiteten die Partner ein Konzept für den Einsatz von ‘Smart Devices’ zur Werkerassistenz im Lötvorgang und 3D-Modelle in einer Augmented Reality-Umgebung.
Während des Projekts wurden die entwickelte Digitalisierungsstrategie und Methoden der Industrie 4.0 zur Datennutzung in Teilen bei dem Projektpartner Access umgesetzt. Mittelfristig will der Projektpartner auf Basis der Projektergebnisse solche Ansätze noch häufiger einsetzen. Die Ergebnisse zeigen, wie sich mit Digitalwerkzeugen Kosten bauteilgenau bestimmen lassen. Auch kann das Projekt als Beleg dienen, wie sich mithilfe solcher Technologie Effizienzsteigerungen erschließen lassen.
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