Intelligente Komponenten – Bausteine für kognitive Umformmaschinen
Robin Kurth, Markus Bergmann, Robert Tehel | Fraunhofer IWU, Chemnitz
Hohe Zuverlässigkeit und detailliertes Wissen über den Maschinenzustand und Prozess sind wesentliche Voraussetzungen für die Produktion komplexer Umformteile mit hoher Gesamtanlageneffizienz (OEE). Durch die Nutzung intelligenter Komponenten in den Umformmaschinen können zugehörige zentrale Fragestellungen in diesem investitionsintensiven Bereich der Produktionstechnik gelöst werden. Diese Komponenten nehmen Maschinen- und Prozessdaten mit hoch integrierten Sensoren auf und werten diese dezentral aus. Durch die Korrelation dieser Sensordaten und einer modellbasierten Auswertung ist es möglich, detaillierte Informationen über Prozess und Maschine zu erhalten, welche sonst nicht direkt erfasst werden können. Hinzukommend können diese Informationen genutzt werden, um Maschinen- und Prozessabbilder inline zu aktualisieren und zu verbessern.
Innerhalb der Arbeit wird ein Vorgehensmodell zur Erstellung, Identifikation und Nutzung der beschriebenen Kombination aus Ersatzmodellen, intelligenten Komponenten sowie zugehörigen Messstrategien eruiert. Dies führt zur Erstellung Digitaler Zwillinge sowohl für die Maschine als auch für den jeweiligen Prozess. Hierfür wurden unterschiedliche Ansätze für die Modellbildung als auch eine technische Realisierung der intelligenten Komponenten entwickelt, getestet und in einer Nutzenhierarchie verortet. Intelligente Komponenten bilden somit den Grundbaustein für die Weiterentwicklung von Maschinen hin zu kognitiven Systemen.