Mechatronik und der Mythos des Simultaneous Engineering

Wie digitale Zwillinge in der Produktentwicklung helfen

Automatisierung und Virtualisierung begegnen uns überall. Sowohl in unserem persönlichen und beruflichen Leben als auch und vor allem in der verarbeitenden Industrie. In dem Maße, wie die Digitalisierung voranschreitet, verändern sie die Zukunft der Fertigung und des Maschinenbaus grundlegend.

Moderne Maschinen sind effizient, vernetzt und arbeiten gleichermaßen mit Menschen und Robotern zusammen. Die zunehmende Komplexität der Maschinen erhöht allerdings den Bedarf nach technischer Risikominimierung in den Aufträgen der oft hoch individualisierten, auf den Kunden zugeschnittenen Anlagen. Betrachtet man die Virtualisierung in der Produktentwicklung als Chance, zeigen sich folgende Gestaltungspotenziale:

  • Entwicklung einer ganzheitlichen Sicht der Entwicklungsbereiche und deren Verknüpfung
  • Absicherung von Änderungen in der frühen Entwicklung
  • Reduzierung von Auslieferungsrisken durch die Verkürzung der Inbetriebnahme

Die Digitalisierungskluft und die Qualität des virtuellen Prototyps

Viele Hersteller im Bereich Maschinenbau und Automatisierungsausrüstung konzentrieren sich darauf, ihre Produkte mit intelligenten Fähigkeiten auszustatten. Dadurch kommt die Produktivität an die Grenzen des physikalisch Machbaren, was wiederum eine vorausschauende Wartung und weitere intelligente Produkteigenschaften erforderlich macht. Diese Transformation von Produkten und Dienstleistungen muss sich auch in der Produktentwicklung widerspiegeln und hat Auswirkungen auf die Organisationsstruktur der Unternehmen und die Zusammensetzung der Entwicklungsteams. 

Mit der zunehmenden Komplexität und der Notwendigkeit, knappe Produktionsfristen mit wenig Ausfallzeiten zu realisieren, wird eine ganzheitliche Sicht des Systems zur Identifizierung von Optimierungsbereichen entscheidend. Deshalb setzen Unternehmen Softwareentwickler ein, um mit Hilfe von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) Daten zu sammeln und zu analysieren und damit Service- und Entscheidungshilfen zu generieren.

Vor diesem Hintergrund der zunehmenden Virtualisierung beherrscht der digitale Zwilling die Schlagzeilen vieler Ingenieursmagazine. Dennoch bleibt für viele Chefingenieure die Frage offen, wie die Digitalisierung mit Simulation und virtuellen Prototypen  im eigenen Unternehmen vorangetrieben werden kann.

Laut einer Studie des Verbandes der Maschinen- und Anlagenbauindustrie (VDMA) aus dem Jahr 2017 wendet eine bedeutende Anzahl von Maschinenbauern beim Bau ihrer Anlagen keine Simulationstechnologie an. Dies ändert sich jedoch derzeit, da das Simulations- und Analysesegment in einem dynamischen PLM-Markt weiterwächst.

Das Simulations- und Analysesegment wächst weiter in einem dynamischen PLM-Markt. | Quelle

Simultaneous Engineering durch funktionsübergreifende Virtualisierung effizienter gestalten

„Konstruieren, lackieren, Regelung hinzufügen“ ist immer noch ein oft gehörtes Mantra. Viele Entscheidungsträger im Maschinen- und Anlagenbau wissen jedoch, dass, wenn sie im herkömmlichen Stil Produkte entwickeln, sie bis zum Ende dieses Jahrzehnts auf der Strecke bleiben werden. Eine Digitalisierungsstrategie ist notwendig, um Wettbewerbsfähigkeit und Zukunftsfähigkeit zu erhalten.

Aber wie können Simultaneous-Engineering-Prozesse durch Virtualisierung effizienter werden, wenn die Entwicklung und das Testen eines Steuerungssystems für den Hochleistungsantrieb erst nach Fertigstellung des mechanischen Systems erfolgt? Das Risiko, eine Regelstrategie erst mit der finalen Hardware zu testen, ist hoch. Ist die Regelstrategie nicht ausgereift genug, ist es möglich, dass ein teurer Prototyp zerstört wird. Beginnt man jedoch zu konservativ, wird die Inbetriebnahme zu einem langwierigen Prozess und führt zu einem unkalkulierbaren Liefertermin.

Die Qualität im Entwicklungsprozess kann nur gesteigert werden, wenn eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit ermöglicht wird. Der Ertrag kann nur gesteigert werden, wenn Qualitätsrisiken und nicht erreichbare Leistungsmerkmale mit ganzheitlichen virtuellen Tests bereits in der Entwicklungsphase identifiziert werden.

Wie helfen digitale Zwillinge bei der Lösung von Mechatronik-Problemen bei der Produktentwicklung im Maschinenbau?

Der digitale Zwilling als ein virtuelles Abbild eines Produktes
Die Altair Integrationsplattform für digitale Zwillinge: Wir definieren einen digitalen Zwilling als ein virtuelles Abbild eines Produktes, das die Entscheidungsfindung in der Entwicklungsphase unterstützt, zur Optimierung der Leistung des Produkts während des Betriebs beiträgt und mit der Schließung der Feedback-Schleife, Erkenntnisse für die kontinuierliche Weiterentwicklung liefert. Grundlage hierfür sind Simulationsmodelle oder Betriebsdaten oder beides zusammen.

Simulations-Silos verhindern Innovation in der Produktentwicklung

Eine Entwicklungsaufgabe besteht z.B. darin, die Maschinen ohne Qualitätseinbußen schneller laufen zu lassen. Aber wenn die Grenzen des Systems erreicht sind, wo soll man dann nach Produktivitätssteigerungen suchen? Wie sollten Probleme angegangen werden, wenn bei hochdynamischen Anwendungen Verformungen außerhalb der Spezifikation auftreten und diese Verformungen Produktivitätsgewinne weiter behindern und möglicherweise die Qualität beeinträchtigen?

Eine Antwort darauf kann die Systemsimulation sein, mit ihrer ganzheitlichen Darstellung der Maschine und einer interdisziplinären Betrachtung auf verschiedenen Abstraktionsebenen während des gesamten Entwicklungsprozesses. Je nach Aufgabenstellung kann die Systemsimulation die einzelnen Elemente eines mechatronischen Systems präzise und effizient abbilden.

In einigen Branchen, wie der Luft- und Raumfahrt und der Automobilindustrie, ist der Einsatz von CAE-Technologie (Computer-Aided Engineering) ein grundlegender Bestandteil jedes Entwicklungsprozesses in der Lieferkette. Die Investitionen in diese Technologie reichen mehrere Jahrzehnte zurück, und es wurden Best-in-Class-Prozesse unter Verwendung der besten verfügbaren Werkzeuge etabliert. Eine vollständige „Systems of Systems Betrachtung“ ist jedoch eine Herausforderung. Zwei Schlüsselfaktoren müssen zusammenwirken, um diese umfassende Systemsicht zu ermöglichen:

  • Offenheit und Interoperabilität der einzelnen Werkzeuge
  • Kommunikation zwischen Entwicklungsdisziplinen und -abteilungen.
Entwicklungssilos verhindern Innovation
Entwicklungssilos: Heterogene und unzusammenhängende Entwicklungsverantwortlichkeiten erhöhen das Risiko von Verzögerungen bei Produktion, Auslieferung und Kostenkontrolle.

Virtuelle Prototypen sind oft unvollständig

In vielen Organisationen gibt es keine Simulations-Abteilung und virtuelle Tests, basierend auf rein CAD basierter 3D Simulation, bleiben unvollständig. Konstruktionsänderungen an der Struktur können somit nur in Kombination mit der finalen Regelungshardware getestet werden. Wenn das mechanische Design und die Entwicklung des Steuerungssystems sequenziell erfolgen, können die Struktur, die Aktuatoren und das Steuerungssystem nicht vor dem Prototyp getestet werden. Somit müssen die Regelungstechniker nachher beheben, was von Seiten der Mechanik vorher nicht gelöst wurde.

Die Trennung der Entwicklungsdisziplinen macht es schwierig, das Problem zu identifizieren. Statt einer kosteneffizienten Lösung mit einer Anpassung an den Regler oder die Regelstrategie, müssen umfangreiche Änderungen der Kinematik oder der Struktur vorgenommen werden.

Wenn die nächste Generation von Entwicklungsanforderungen einen weitergehenden Entwicklungsaufwand erfordert, müssen die Entscheidungsträger in der Lage sein, das Optimierungspotenzial zu identifizieren, um eine bessere oder kosteneffizientere Lösung zu finden. Ein frühes Systemverständnis erhöht das Vertrauen in das System und ermöglicht einen Weg nach vorn.

Optimierung durch Simultaneous Engineering
Erst wenn die verschiedenen Bereiche des Systems verstanden werden, wird eine Optimierung möglich.

Ganzheitlich, aber richtig dimensioniert: das ist der digitale Zwilling, den Sie benötigen

Was ist die Alternative zu dem oben beschriebenen Szenario?

Eine Systemsimulation der Aktuatoren und des Steuerungssystems, der Kinematik, der dynamischen Effekte, der Flexibilität der Struktur sowie aller Elemente, die als Einzelelemente des Produkts dargestellt werden. Dies alles mit angemessener Abbildungsgenauigkeit und effizienter Handhabung. 

Nur eine vollständige, digitale System of Systems Betrachtung ermöglicht Entscheidungen auf Systemebene und das Erkennen von Optimierungspotenzialen. Die Zusammenarbeit verschiedener Domänenexperten in einer einheitlichen Umgebung gewährleistet

  • konsistente und synchrone Arbeitsabläufe,
  • ermöglicht schnellere und fundiertere Entscheidungen und
  • beschleunigt die erfolgreiche Produktentwicklung.

Sequenzielles Arbeiten wird vermieden und historisch voneinander abhängige Aufgaben, wie Reglerentwurf und Optimierung, können parallel durchgeführt werden.

Simultaneous Engineering von mechatronischen Systemen
Das Simultaneous Engineering von mechatronischen Systemen ist eine interdisziplinäre Kunst. Um effizient zu sein, müssen ganzheitliche Simulationen verschiedene Ebenen der Auflösung von Einzelkomponenten erlauben. Die Flexibilität, die erforderliche Abstraktion der Systemdarstellung frei wählen zu können, ist dabei ein Erfolgsfaktor.

Um effizient zu sein, müssen sich das Simulationsmodell und die co-simulierten Subsysteme ständig weiterentwickeln und auf der Grundlage der Antworten, die sie geben sollen, detailliert werden. Um die Anforderungen mit einem einfachen Kinematik-Modell zu überprüfen, werden die CAD-Modelle in ein funktionales Mehrkörpermodell umgewandelt, um Kraft- und Leistungsbewertungen durchzuführen. Daraus können detaillierte Belastungen extrahiert werden. Durch Hinzufügen weiterer Details zum Mehrkörpermodell in Form von Biegekörpern, kann die Genauigkeit bei Bedarf erhöht werden.

Bei der Co-Simulation des Regelsystemmodells, des Aktuator-Modells und des dynamischen Strukturmodells kann das Systemverhalten ganzheitlich bewertet werden. Damit werden die Voraussetzungen für die Systemoptimierung geschaffen und die virtuelle Inbetriebnahme des Systems vorbereitet.

Das höhere Genauigkeitsniveau des Maschinenmodells durch das zusätzliche dynamische Verhalten, erlaubt eine frühzeitige Optimierung der Regelstrategie und der Regelparameter. Der Regelungscode kann frühzeitig getestet und das Optimierungspotential erkannt werden. Die Vorteile der Strukturentwicklung durch vollständige und exaktere Belastungsbedingungen erlauben zudem eine weitere Optimierung zur Erreichung der Leistungsziele.

Systemsimulation für einen ganzheitlichen Digitalen Zwilling
Ein Entwicklungsprozess, der auf einer Systemsimulation für einen ganzheitlichen digitalen Zwilling basiert, fördert das Systemverständnis für ein besseres Design, ermöglicht eine höhere operative Effizienz und reduziert die Implementierungsrisiken.

Ausblick für eine effiziente Produktentwicklung im Maschinenbau

Eine effiziente Produktentwicklung ist nur möglich, wenn das Produkt während des gesamten Entwicklungsprozesses digital und auf verschiedenen Abstraktionsebenen erfasst werden kann. Es ist entscheidend, die einzelnen Elemente eines mechatronischen Systems präzise und effizient abzubilden. Eine ganzheitliche digitale Produktdarstellung ermöglicht Entscheidungen und Optimierungspotenziale auf Systemebene.

Die Zusammenarbeit verschiedener Domänenexperten in einer einheitlichen Umgebung gewährleistet konsistente und synchrone Arbeitsabläufe, erleichtert bessere Entscheidungen und beschleunigt die Produktentwicklung.

Altair bietet dafür eine ganzheitliche Simulationsumgebung mit einem flexiblen Lizenzsystem. Eine starke technischen Organisation unterstützt sie, damit es auch bei Ihnen reibungslos funktioniert. Altair versteht alle Disziplinen zur Repräsentation der einzelnen Komponenten Ihres Produktes und das Zusammenspiel seiner Komponenten. Darüber hinaus hilft Ihnen Altair dabei, Ihre bestehenden Investitionen in die Wiederverwendung bestehender Modelle und Integrationen zu nutzen. Mit dem Zugang zu allen Modulen, die das Produkt umfassend repräsentieren, können Sie co-simulieren und kooperieren. Verbinden Sie Ihre Entwicklungsabteilungen und schaffen damit die Grundlage für neue Innovationen.

Die Systemmodellierung ermöglicht kollaboratives Engineering, kombiniert Wissen und
ermöglicht echtes Simultaneous Engineering.

Produktentwicklung auf der Grundlage von Erfahrung bedeutet im Maschinenbau oft, dass man weiß, was passiert, aber man weiß nicht, warum. Der Einsatz von digitalen Zwillingen während der Entwicklung trägt dazu bei, empirisches Wissen in greifbare Modelle umzuwandeln. Dies ist eine tragfähige Grundlage für die Optimierung.


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