Digitaler Produktionszwilling in der Einzel- und Kleinserienfertigung

 

Übergeordnetes Ziel des Forschungsprojekts ist die Realisierung der Potenziale, die sich durch Industrie 4.0 in der produzierenden Industrie im Bereich der Einzel- und Kleinserienfertigung ergeben. Im Gegensatz zur Serienproduktion ist die Einzel- und Kleinserienfertigung durch geringe Wiederholhäufigkeiten der Fertigungsprozesse gekennzeichnet, die die Beherrschung der Produktionsprozesse sowie weiterhin eine Realisierung von Skaleneffekten deutlich erschweren. Die geringe Wiederholhäufigkeit der Fertigungsprozesse beeinträchtigt zudem die korrekte Aufnahme von Produktionsdaten in der Praxis, da der erforderliche Betrachtungsbereich häufig variiert. Um der Komplexität und den genannten Herausforderungen erfolgreich zu begegnen, ist es für Unternehmen der Einzel- und Kleinserienfertigung essenziell, den eigenen Leistungserstellungsprozess zu verbessern und auf diese Weise ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig sicherzustellen.

Die Verknüpfung von physischer und digitaler Welt im Kontext von Industrie 4.0 ermöglicht Unternehmen der Einzel- und Kleinserienfertigung ihre Produktionsprozesse effizienter und ressourcenschonender zu gestalten. Dies wird durch die systematische Aufnahme und Verarbeitung von Daten sowie die Vernetzung der Produktion erreicht. Zur Beherrschung und Zuordnung der Daten, die während des Herstellungsprozesses eines Produkts entstehen, ist es notwendig, ein hinreichend genaues digitales Abbild der Produktion aufzunehmen, um auf Basis dessen den Herstellungsprozess zielführend analysieren zu können. Das Forschungsvorhaben fokussiert daher die notwendigen Voraussetzungen zur Realisierung eines digitalen Zwillings im Herstellungs- bzw. Produktionsprozess. Dieser sogenannte digitale Produktionszwilling kann als eine Art „Flugschreiber“ der Produktionsprozesse gesehen werden und stellt die Verbindung zwischen Prozessparametern und einem virtuellen, simulierten Prozessabbild dar. Im Ergebnis des Projekts werden die relevanten Daten und dessen Abhängigkeitsmuster in Form von Ursache-Wirkungs-Beziehungen unterschiedlicher Datengeflechte aufgezeigt. Abschließend werden die Daten und Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu einem digitalen Produktionszwilling-Modell integriert.