Linked Factory Forscher reduzieren Energiebedarf beim Umformen

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Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU

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Wenn es um die vernetzte Fertigung geht, sind Daten über die Produktionsprozesse unerlässlich. Doch es gibt einen Dschungel aus Daten. Klarheit zu schaffen, versuchen Forscher am IWU.

Daten sind das Gold der Industrie 4.0, wie es so schön heißt. Denn sie werden benötigt, um in hochspezialisierten Prozessen Maschinen und Anlagen zu steuern. Sensoren überwachen diese Prozesse dabei und erzeugen damit große Mengen neuer Daten. Als Grundlage für Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) sind an den Wirkstellen erfasste Daten besonders interessant, wenn sie zusammengeführt, in ein einheitliches Datenmodell überführt und damit in ihrer Gesamtheit ausgewertet werden können, wie Forscher vom Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik (IWU) sagen.

Dossier Digitalisierung IV

Smart Manufacturing und KI

Erst dann könnten diese Daten auch wertschöpfend eingesetzt werden – also zur kontinuierlichen Verbesserung der Produktion.

Jedem Involvierten seine individuellen Daten bereitstellen

Und das System „Linked Factory“ zielt auf vernetzte Maschinen und maßgeschneiderte Informationen. Die Linked-Factory-Datenarchitektur ist eine am Fraunhofer-IWU entwickelte Vision von einer durchgängigen digitalen Repräsentation aller Produkte, Prozesse und Maschinen in Unternehmen. Außer einzelnen Maschinen sind dabei auch Logistikprozesse oder die Gebäudeleittechnik integrierbar, wie es weiter heißt. Als zentrales Element erlaube ein sogenannter Wissensgraph die Verknüpfung unterschiedlichster Daten, um aktuelle Informationen zu generieren. Wichtig dabei ist, dass, wenn vor allem große Datenmengen zu Informationen verarbeitet und bereitgestellt werden sollen, einzelne Datenpakete die Mitarbeiter bei ihren Aufgaben unterstützen und nicht zusätzlich belasten sollten. „Kontextbasierte Bereitstellung“ lautet bei dieser Vorgabe das Credo. Denn ein Fertigungsleiter benötigt andere Informationen als etwa eine Maschinenbedier oder ein Instandhalter, der mit Wartungsarbeiten beschäftigt ist. Jeder Mitarbeiter wird also in Abhängigkeit von seinem Verantwortungsbereich versorgt. Sinnvoll verknüpfte Steuerungen und passende Schnittstellen können quasi bei der Datenfiltration helfen.

Demonstratoren belegen Nutzen für die Metallbearbeitung

Der Begriff „EmulDan“ bezeichnet dabei die Basis für informierte Entscheidungen und Maschinelles Lernen. Außer der Datenarchitektur sind die in diesem Begriff erarbeiteten KI-Modelle ein wichtig für durchgängige digitale Zwillinge. In Fertigungsbereichen mit niedrigem Automatisierungsgrad könnten solche Anwendungen des Maschinellen Lernens helfen, Planer, Entscheider oder Mitarbeiter in der Produktion optimal bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen, indem Trends aufgezeigt werden, wie es vom IWU heißt. Sogenannte Drifts, bei denen sich die Fertigung eines Bauteils der Toleranzgrenze nähert, werden dann etwa früher erkennbar. Im Rahmen von „EmulDan“ konzentrierten sich die Projektpartner auch auf die Energieeffizienz. Dabei durften bei den klassischen Steuerungs- beziehungsweise Messgrößen wie Herstellungszeit, -kosten und Produktqualität keine Verschlechterungen hingenommen werden. Ihre Ergebnisse stellen die Partner nun anhand von Demonstratoren vor, die erhebliche Energieeinsparpotenziale in Fertigungsverfahren der Warmumformung, der Kaltumformung und bei der Zerspanung deutlich machen.

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