Maschinenbau (MB)
Moderne Produktions- und Verarbeitungsanlagen in der Stahlherstellung beinhalten eine Vielzahl von Sensoriken und digitalisierten Informationen. Prinzipiell stehen daher bereits während des Betriebes große Datenmengen entlang des gesamten Herstellungsprozess zur Verfügung. Diese Daten werden teilweise direkt für interne Regelungen der Maschinen oder für Qualitätskontrollen genutzt. Ein Großteil dieser Daten bleibt jedoch ungenutzt. Dies hat zwei Hauptgründe: Zum einen müssten sehr große Datenmengen gespeichert werden, zum anderen sind die erzeugten Daten sehr heterogen und ohne Vorverarbeitung und Kenntnis der physikalischen Wirkzusammenhänge von keinem direktem Nutzen. Der Verknüpfung von relevantem Wissen, Modellen und Daten über alle relevanten technischen Domänen hinweg bietet die Möglichkeit den OEE zu optimieren. Ein domänenübergreifender Datenzugriff ermöglicht neue Möglichkeiten für produzierende Unternehmen, insbesondere müssen mit Wissen aufbereitete Daten zusammen mit bedarfsgerecht reduzierten Modellen genutzt werden. Diese modellbasierte Datenanalyse stellt die Grundlage für einen optimalen Nutzen von Daten aus der Produktion dar.
Due to highly sophisticated, specialised models and data in production, digital twins, as defined as full digital representations, are neither computationally feasible nor useful. The complementary concept of digital shadows will provide cross-domain data access in real time by combining reduced engineering models and production data analytics.
Der Begriff Internet of Things hat sich weltweit als Bezeichnung für die horizontale internetbasierte Vernetzung von Cyber-Physical Systems durchgesetzt. Das IoT ermöglicht dabei die Nutzung von Felddaten (z. B. Kundenverhalten) zur Realisierung von neuartigen digitalen Geschäftsmodellen. In den meisten Anwendungsfällen sind dabei große Mengen an Felddaten vorhanden, welche durch eine relativ kleine Anzahl von Parametern beschrieben werden. Die Übertragung des IoT-Ansatzes auf die Produktion wird – insbesondere in Deutschland – mit dem Begriff Industrie 4.0 bezeichnet. Das volle Potenzial dieses Ansatzes kann derzeit jedoch nicht vollständig genutzt werden, da der Zugang zu Daten aus der Produktion aus verschiedenen Gründen nicht möglich ist und die Daten aufgrund der komplexen physikalischen Wirkzusammenhänge sehr heterogen sind. Dies führt insbesondere in der Datenanalyse zu gänzlich neuen Herausforderungen.
Das Internet of Things entfaltet erst durch die Überwindung von bestehenden Produkt- und Industriegrenzen sein volles ökonomisches Potenzial. Trotzdem werden Cyberphysische Systeme in der Forschung bisher oftmals isoliert betrachtet. Der Begriff des Internet of Production (IoP) steht für die Vision eines übergreifenden Austauschs von Daten und Informationen zwischen Produktentwicklung, Produktion und Nutzungsphase – über bestehende Organisationsgrenzen hinaus. Die Realisierung des IoP ist mit Herausforderungen im Bereich der datengetriebenen Modellierung sowie der Infrastruktur verbunden. In diesem Buchbeitrag werden die bestehenden Herausforderungen erläutert und Lösungsansätze skizziert. Der Schwerpunkt liegt auf der datengetriebenen Modellierung. Im Speziellen wird die Problematik des Lernens von kausalen Zusammenhängen, die Interpretierbarkeit von Machine-Learning-Modellen sowie die Integration von Domänenwissen in Lernalgorithmen diskutiert. Abschließend werden zwei Anwendungsbeispiele des „Digital Material Shadows“ vorgestellt. Diese veranschaulichen wie mithilfe von Machine Learning Erkenntnisse über den Materialzustand eines Werkstücks gewonnen werden können. Ziel dieser Digital Material Shadows ist es, langfristig Fertigungsprozesse adaptiv an die individuellen Materialeigenschaften des vorliegenden Werkstücks bzw. Rohmaterials anzupassen.