Digitaler Schatten für Produktion der Zukunft

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Die Digitalisierung und Vernetzung von Produktionsprozessen schreitet zügig voran. Dazu gehört beispielsweise die Idee des digitalen Schattens, die im Forschungscampus Arena2036 an Gestalt gewinnt. 

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Die Digitalisierung und Vernetzung von Produktionsprozessen schreitet zügig voran. Dazu gehört beispielsweise die Idee des digitalen Schattens, die im Forschungscampus Arena2036 an Gestalt gewinnt. 

Neue Technologien ermöglichen bereits heute eine Präzision, Schnelligkeit und Flexibilität in bisher unbekanntem Ausmaß. In großen Unternehmen, etwa in der Automobilindustrie, sorgen die Verfahren bereits für enorme Effizienz und Variantenvielfalt.

Einen weiten Blick in die Zukunft der Produktion und Mobilität wirft der Forschungscampus Arena2036 an der Universität Stuttgart, der Ende Februar bisher erzielte Ergebnisse und Visionen in einer hochkarätig besetzten Veranstaltung vorgestellt hat. Arena2036 ist der weltweit größte und führende Forschungscampus zur wandlungsfähigen Produktion inklusive funktionsintegriertem Leichtbau. 31 Partner vereinen auf dem Campus Vaihingen der Universität Stuttgart wissenschaftliche Grundlagenforschung mit industrieller Anwendung. Auf einer Fläche von 10’000 m² arbeiten sie an vorwettbewerblichen Lösungen, die jeder Partner für eigene Anwendungen weiter nutzen kann. Das Zusammenspiel unterschiedlicher Disziplinen und Kompetenzen schafft Freiraum für innovative Ideen.

Faro Labs arbeitet am Digitalen Schatten

Mit dabei ist der Messspezialist Faro, der mit seinen Experten des Faro Labs wesentliche Bausteine für die Fabrik der Zukunft entwickelt. Dr. Denis Wohlfeld ist bei Faro als Senior Innovation Manager tätig und für die Koordinierung des Projekts „Digitaler Schatten“ zuständig. „Das Hauptziel besteht darin, der Automobilindustrie den Weg in die Zukunft zu ebnen. Im Grunde geht es darum, ein permanentes und stets aktuelles Modell der Realität bereitzustellen, um eine Planung und Simulation der Fabrik der Zukunft zu ermöglichen“, umreißt Wohlfeld das Projekt. Die Fabrik der Zukunft müsse in der Lage sein, sich selbst zu optimieren, um flexibler und agiler als die starren Produktionslinien von heute zu werden. „Mithilfe von vielfältigen Sensoren wird die Umgebung erfasst, mit sämtlichen verfügbaren Daten der IT-Systeme des Produktionsnetzwerkes fusioniert und anschließend in einem einheitlichen Modell zusammengeführt zu einer digitalen Repräsentation der gesamten Fabrik. Dazu braucht es auch die nahtlose Verknüpfung aller Schnittstellen und angeschlossener Dienstleistungen. Dann kann ein präzises Abbild der Realität – der Digitale Schatten – entstehen.“

Die Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik WGP betrachtet den Digitalen Schatten, der auch als Digitaler Zwilling oder Digital Twin bezeichnet wird, als einen wesentlichen Pfeiler für die Industrie 4.0. Die zentralen Aspekte dafür sind: Die Datenbasis muss in allererster Linie lückenlos sein – und in einem einheitlichen Modell vorliegen. Erst dann ist eine volle Wertschöpfung möglich.

„Einen Digitalen Schatten gibt es aber nirgends zu kaufen“ sagt Dr. Wohlfeld. Er ist immer ein Zusammenspiel verschiedenster Komponenten. Dazu kommt die Herausforderung, die Produktionsumgebung in Echtzeit abzubilden, so dass Prozesse automatisiert angepasst werden können. „Bei der Vermessung eines großen Automobilwerks können wir beispielsweise eine Punktewolke erstellen, die uns die Visualisierung ermöglicht, aber keine Automatisierung“ erklärt der Faro-Spezialist. „Für die Automatisierung benötigen wir noch etwas mehr. Dazu müssen wir Objekte innerhalb dieser Punktewolke finden, segmentieren und identifizieren. Wir arbeiten derzeit an Algorithmen, mit denen wir aus Milliarden von Messdaten die relevanten Punkte extrahieren können. Dadurch kann die Datenbank zum Beispiel im Hinblick darauf aktualisiert werden, wo sich ein Roboter gerade befindet. Das Automatisierungsmodell der Fabrik kann sich daraufhin selbst aktualisieren und über Nacht ein neues Simulationsmodell ablaufen lassen, um auf Veränderungen im Ablauf zu reagieren.“

Heutige Produktionslinien stehen vor klassischen Einschränkungen: Anfangs wird die Produktion einer bestimmten Menge an Autos pro Monat geplant. In der Startphase bleibt sie deutlich unter der anvisierten Produktionsmenge. Die Produktionslinie ist in dieser Phase also zu groß. Sobald das Fahrzeugmodell erfolgreich ist, wird unter Umständen die volle Kapazität nicht mehr ausreichen. Dadurch kann sich die Lieferzeit jedoch für einige Kunden verlängern und es gehen viele Aufträge verloren. Gegen Ende des Lebenszyklus werden die Zahlen wieder verringert; die Produktionslinie ist in dieser Phase also erneut größer als erforderlich. „Die Produktionskapazitäten waren zu keinem Zeitpunkt optimal. Unser Ziel besteht daher darin, eine adaptivere und flexiblere Produktion zu ermöglichen, die weniger auf bestimmte Modelle und Produktionslinien fixiert ist. Stattdessen unterteilen wir die Produktionslinie in sogenannte Fertigungsinseln. Das Produkt durchläuft diese Inseln und Engpässe werden verhindert, weil sich das System anpasst“, erläutert Wohlfeld.

Herausforderung Vernetzung

Auf dem Weg zur optimalen Vernetzung sind die Schnittstellen zwischen den Systemen die größte Herausforderung. „Wenn wir als Beispiel eine Roboterzelle heranziehen, haben wir es mit 20 unterschiedlichen Anbietern zu tun. Es ist derzeit nicht möglich, ein konsistentes und umfassendes digitales Modell zu erstellen. Meistens sind die Daten oder die Tools nicht kompatibel oder es werden unterschiedliche Protokolle verwendet. Und das betrifft nur die Netzwerkdaten. Diese Daten müssen anschließend noch mit den geometrischen Daten der Fabrikinfrastruktur als solchen zusammengeführt werden.“

Das betrifft beispielsweise die Anordnung von Säulen in einer Fabrikhalle. Eine Säule verfügt über keine Netzwerkschnittstelle. Bei der Durchführung von Simulationen muss jedoch darauf geachtet werden, ob ein Roboter genügend Platz und Bewegungsspielraum hat, ohne dass es zu Kollisionen kommt. Durch einen Test direkt vor Ort würde die Produktion unterbrochen. Daher muss das Ganze auf virtueller Ebene erfolgen: „Um den Test auf virtueller Ebene korrekt durchführen zu können, müssen wir die Umgebung genauestens erfasst haben. In der Vergangenheit haben wir bereits Installationen gesehen, bei denen die Roboterbahnen so ausgelegt waren, dass es zu Kabelkollisionen kam. Aus genau diesem Grund müssen wir die Netzwerkdaten und die geometrischen Daten zusammenführen, um wirklich alles auf virtueller Ebene prüfen zu können“, beschreibt Dr. Wohlfeld die Arbeit des Faro Labs in Arena2036.

Lücken schließen

Die Faro-Experten schlagen mit ihrer Expertise die Brücke zwischen Realität und virtuellem Modell. Durch den Einsatz von Laserscantechnologie, taktilen Messarmen und hoch präzisen Bildgebungsverfahren lassen sich Objekte sowie Innen- und Außenräume optimal erfassen. Dazu stehen vielfältige Software-Lösungen bereit, die sowohl eine Kommunikation sämtlicher Messsysteme untereinander ermöglichen als auch Schnittstellen zu den gängigen Softwareanwendungen bieten.

„Die Arena2036 ist eine einzigartige Einrichtung“ betont Denis Wohlfeld. „Hier entwickeln wir gemeinsam mit Spitzenwissenschaftlern und den Praxisexperten von Weltmarktführern Lösungen für die Produktion der Zukunft. Ich bin mir sicher, der innovative Spirit der Arena2036 wird legendär werden.“  

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