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EmulDan - Energieeffizienz in der Produktion durch multivalente Datennutzung

0:00 Hinführung EmulDan 0:25 Use Case Kaltumformung 1:21 Use Case Warmumformung 3:01 Use Case Zerspanung EmulDan steht für »Energieeffizienz in der Produktion durch multivalente Datennutzung«. Im gleichnamigen Verbundprojekt belegten das Fraunhofer IWU und seine Industriepartner, dass deutlich verbrauchsärmere Prozessrouten bei gleichbleibender Bauteilqualität möglich sind, teilweise lässt sich sogar die Bearbeitungsdauer verkürzen. Und nicht nur das: Werden Prozesse konsequent energieeffizient ausgelegt, sinkt auch der Wartungsaufwand bei Produktionsmitteln. EmulDan setzt bei der Architektur der Datenerfassung an und liefert wichtige Erkenntnisse sowohl für KI-basierte Modelle als auch für verbesserte manuelle Steuerungsmöglichkeiten. Daten sind das Gold der Industrie 4.0: Sie werden benötigt, um in hochspezialisierten Prozessen Maschinen und Anlagen zu steuern. Sensoren überwachen diese Prozesse und erzeugen damit große Mengen neuer Daten. Als Grundlage für Anwendungen der KI und des Maschinellen Lernens sind an den Wirkstellen erfasste Daten besonders interessant, wenn sie zusammengeführt, in ein einheitliches Datenmodell überführt und damit in ihrer Gesamtheit ausgewertet werden können. Erst dann können diese Daten wertschöpfend eingesetzt werden, also zur kontinuierlichen Verbesserung der Produktion. »LinkedFactory«: Vernetzte Maschinen, maßgeschneiderte Informationen Die LinkedFactory-Datenarchitektur ist eine am Fraunhofer IWU entwickelte Vision von einer durchgängigen digitalen Repräsentation aller Produkte, Prozesse und Maschinen in Unternehmen. Neben einzelnen Maschinen sind so auch Logistikprozesse oder die Gebäudeleittechnik integrierbar. Als zentrales Element erlaubt ein Wissensgraph die Verknüpfung unterschiedlichster Daten, um daraus aktuelle Informationen zu generieren. Wichtig dabei: Gerade wenn große Datenmengen zu Informationen verarbeitet und bereitgestellt werden, sollten einzelne Datenpakete die Mitarbeitenden bei ihren Aufgaben unterstützen und nicht zusätzlich belasten. »Kontextbasierte Bereitstellung« lautet hier das Schlüsselwort. Denn ein Fertigungsleiter benötigt andere Informationen als eine Maschinenbedienerin oder ein Instandhalter, der mit Wartungsarbeiten beschäftigt ist. Jeder Mitarbeitende wird also in Abhängigkeit von seinem Verantwortungsbereich versorgt. Zentrale Herausforderungen auf dem Weg zu einer perfekt vernetzten Fabrik sind intelligent verknüpfte Steuerungen und geeignete Schnittstellen, damit alle relevanten Daten extrahiert und zielgenau wieder eingespeist werden können. EmulDan: Basis für informierte Entscheidungen und Maschinelles Lernen Neben der Datenarchitektur sind die in EmulDan erarbeiteten KI-Modelle ein wichtiger Schritt für durchgängige digitale Zwillinge. In Fertigungsbereichen mit niedrigem Automatisierungsgrad können solche Anwendungen des Maschinellen Lernens helfen, Planerinnen, Entscheider oder Mitarbeitende in der Produktion optimal bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen, indem Trends aufgezeigt werden. Sogenannte Drifts, bei denen sich die Fertigung eines Bauteils der Toleranzgrenze nähert, werden beispielsweise früher erkennbar. In EmulDan konzentrierten sich die Projektpartner auf die Energieeffizienz. Dabei durften bei den klassischen Steuerungs- bzw. 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 der Zerspanung deutlich machen. Erfahren Sie mehr zu den Use Cases unter: https://www.iwu.fraunhofer.de/de/pres... #Fraunhofer #forschung Sound: Respect Yourself