Daten aus verschiedenen Fertigungsquellen in einem digitalen Zwilling zusammenführen

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Industrie 4.0 beschreibt die intelligente, horizontale und vertikale Echtzeit-Verkettung von Menschen, Objekten und Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) zur Steuerung komplexer Fertigungssysteme. Der Kern dieser Leitvorstellung ist die Verbesserung von Produktionsprozessen, Produkten und Dienstleistungen mit Hilfe hochmoderner Technologien. Einen Teilbereich der Industrie 4.0 bildet der digitale Zwilling, der das digitale Abbild eines realen Objekts darstellt. Trotz seiner vielen Potenziale ist der digitale Zwilling noch nicht in der Fertigung im Einsatz, da sowohl eine systematische Erstellung als auch Nutzung der Daten eine Vielzahl von Herausforderungen birgt.

Das Ziel dieser Studie ist es, neue Möglichkeiten des digitalen Zwillings für die Rückverfolgung der Werkstückqualität in dynamischen Fertigungsumgebungen durch den Einsatz eines digitalen Zwillings aufzuzeigen und eine grundlegende Qualitätsüberwachung für verschiedene Fertigungsprozesse zu definieren. Durch die Zuordnung und Organisation der im Fertigungsprozess anfallenden Daten kann die Werkstückqualität entlang des gesamten Fertigungsprozesses nachvollzogen werden. Die Studie gibt einen Einblick in die Herausforderungen bei der Datenerfassung und -organisation in der Fertigung. Der Studienschwerpunkt liegt auf der Visualisierung und Konsolidierung der Fertigungsdaten.

Vorgehensweise: Praxisnahe Entwicklung eines digitalen Zwillings in der Fertigung

Um dieses Ziel zu erreichen, einigte sich das Projektkonsortium auf die Zielkriterien zur Umsetzung eines digitalen Zwillings für die Technologien Fräsen, Senkerodieren und Drahterodieren. Im ersten Schritt wurde den Projektteilnehmern ein Überblick über aktuelle Möglichkeiten der Maschinendatenerfassung präsentiert. In der zweiten Phase der Studie wurde die Geometrie eines Demonstrators definiert, um die Möglichkeiten der Datenerfassung und des Datenhandlings in den ausgewählten Fertigungstechnologien zu analysieren und zu bewerten. Während der Herstellung des Demonstrators wurden verschiedene Parameter wie Achsposition, Spindeldrehzahl, Spannung mit einer hohen Frequenz und Strom aufgenommen. Mittels dieser Informationen konnte das Konsortium die Qualität eines Fertigungsprozessschritts bewerten. Die aufgezeichneten Daten wurden vorverarbeitet, zu einem digitalen Zwilling des Werkstücks gebündelt und durch ein eigens entwickeltes Python-Skript visualisiert. Aus den Ergebnissen der Fertigung des Demonstrators und aus der Datenverarbeitung haben die Projektpartner schließlich ein Vorgehen zur Implementierung eines digitalen Zwillings in der Fertigung abgeleitet.

Ergebnis: Leitfaden für die Implementierung eines digitalen Zwillings in die Fertigung

Die Studie stellt ein strukturiertes Vorgehen vor, um einen digitalen Zwillings in eine Fertigungsumgebung erfolgreich zu implementieren. Selbst bei der sehr einfachen Geometrie des Demonstrators waren die Datenerfassung und Datenverarbeitung sehr komplex. In einer industriellen Anwendung ist es nicht gewährleistet, dass die Informationen und Daten jederzeit vollständig verfügbar oder zugänglich sind. Falls die Daten verfügbar sind, muss ihre Kontextualisierung und Strukturierung im nächsten Schritt bewältigt werden. Wichtig dabei ist die Transformierung und Referenzierung der generierten Daten der verschiedenen Maschinen und Fertigungssysteme, da die Prozessvariablen aufgrund unterschiedlicher Voraussetzungen der Maschinenhersteller nicht standardisiert sind.