Digitale Zwillinge
Übergreifende Bordnetzentwicklung
E-Mobilität und automatisierte Fahrsysteme verändern das Bordnetzdesign. Abläufe mit manueller Datenübergabe stoßen an Grenzen. Hier setzt die modellbasierte Toolkette von SmartCable an. Darin verknüpft ein digitaler Zwilling die Bereiche, um vom Entwurf der Bordnetzarchitektur bis hin zur Fertigungsinformation transparente Prozesse zu schaffen.
2021 wurden laut Statista 356.000 E-Fahrzeuge neu zugelassen – ein neuer Rekord. Zugleich finden sich autonomisierte Fahrsysteme auf den Straßen. Doch mit alternativen Antrieben und KI-gestützter Steuerung entstehen auch neue Herausforderungen, wie Uwe Prüfer, Leiter Forschung und Entwicklung bei SmartCable, erläutert: „Die Bordnetzentwicklung befindet sich im Umbruch. Kaum bis gar nicht automatisierte Prozessschritte und das klassische Silodenken innerhalb der unterschiedlichen Disziplinen werden der Entwicklung von Hochvolt-Netzen, dem Durchführen thermischer sowie elektrischer bzw. elektromagnetischer Simulationen, der Notwendigkeit von Redundanzen und angepassten Normierungen wie ISO26262 nicht mehr gerecht.“
Fehler werden zum Problem
Denn bei der Koordination vieler Systeme mit einer manuellen Datenübertragung können Fehler entstehen. Werden zudem etwa Änderungen auf der Geometrieebene vorgenommen, sind deren Auswirkungen auf andere Bereiche wie Verschaltung oder EMV-Management nicht unmittelbar sichtbar und die endgültigen Produktionskosten lediglich zu erahnen.
Also gilt es Änderungen schnell und zuverlässig zwischen einzelnen Teildisziplinen zu errechnen und zu übermitteln, Simulationen und Validierungen in den Prozess einzubinden sowie umfassende Application- und Product-Lifecycle-Management-Systeme (ALM/PLM) zu integrieren. „Die Bordnetzentwicklung muss sich von der dokumentbasierten Herangehensweise lösen, die viele manuelle Schritte sowie einen aufwändigen Datenaustausch zwischen unterschiedlichen Systemen und Formaten erfordert“, sagt Prüfer. 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
Generative Entwicklung
Die Toolkette von SmartCable funktioniert dementsprechend auf der Grundlage eines disziplinübergreifenden Datenmodells, bei dem es sich um einen digitalen Zwilling des physischen Bordnetzes handelt. Dieser wächst mit dem Fortschritt der Entwicklung. Akteure wie Designer oder Fertigungsplaner greifen über jeweils auf ihren Teilbereich ausgelegte Schnittstellen, sogenannte Views, auf das zentrale Modell zu. Dabei kann es sich etwa um Architekturzeichnungen, EE-Entwürfe, 3D-Topologien, Simulationen oder Konfigurationsdateien handeln.
„Jeder Punkt in der 3D-Topologie verweist über das Datenmodell auf die entsprechenden Pendants in der unmaßstäblichen Kabelsatzzeichnung und der maßstäblichen Formbrettzeichnung“, schildert Prüfer. „So stellen wir sicher, dass sämtliche Access Points über denselben konstruktiven Inhalt verfügen.“ 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
Änderungen im Blick halten
Weil Modifikationen in einem bestimmten Teilbereich nicht manuell auf andere übertragen werden müssen, sondern durch einen Algorithmus generativ in das zentrale 3D-Datenmodell einberechnet werden, sinkt die Fehleranfälligkeit und Änderungen bleiben zu jedem Zeitpunkt rückverfolgbar. Wird das 3D-Modell modifiziert, lassen sich darüber hinaus auch die Auswirkungen auf die elektromagnetische sowie thermische Verträglichkeit oder die endgültigen Herstellungskosten automatisch ermitteln.
Zudem sind Regelkataloge integriert, auf deren Basis der Algorithmus die Konformität der Entwicklungsschritte mit den jeweiligen Vorgaben und Qualitätsanforderungen, z.B. seitens des OEM oder des Gesetzgebers, überprüft. Auch Simulationen, die für E-Mobilität und autonome Fahrsysteme unverzichtbar sind, lassen sich aus dem zentralen Datenmodell ableiten, ohne manuell aufbereitet werden zu müssen. Dies spart nicht nur Entwicklungszeit und reduziert so die Time-to-Market, sondern ermöglicht auch eine Kostenkontrolle.
Skalierbare Software
„Um diese hohe Skalierbarkeit zu ermöglichen, verwendet unsere generative Toolkette eine CAD-Plattform und ein Datenmodell ohne Größenbeschränkungen“, sagt Prüfer. Dabei arbeitet der Engineering-Softwareanbier mit dem CAD-Entwickler Dassault Systèmes zusammen. So sind die Lösungen in die in der Branche weit verbreitete Catia-Entwicklungsumgebung integriert. Darüber hinaus bietet die sogenannte Engineering Knowledge Base die Grundlage, um Validierungen und Testings im Designprozess zu automatisieren. Das patentierte Verfahren bereitet Ingenieurwissen so auf, dass Algorithmen darauf basierend Entscheidungen treffen können. Wie Püfer erläutert, emuliere die Toolkette die Vorgehensweise eines Designers, um manuelle Schritte und somit Entwicklungszeit einzusparen.
