Digitaler Produktionszwilling in der Einzel- und Kleinserienfertigung

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Günther Schuh
• Fachliche Zuordnung: Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 406411721

Ziel des vorliegenden Forschungsvorhabens ist es, die im Herstellungsprozess entstehenden Daten untereinander auf Abhängigkeiten zu untersuchen und daraus ein vollständiges Produktionsdaten- bzw. digitales Produktionszwilling-Modell zu entwickeln. Sowohl direkt, als auch indirekt voneinander abhängende Daten werden auf ihre Ursache-Wirkungs-Beziehung untersucht und bilden damit die Grundlage für eine effiziente und effektive Verbesserung des Herstellungsprozesses. Eine Auswertung und Nutzung von Daten ermöglicht der Einzel- und Kleinserienfertigung zum Beispiel eine Optimierung der Planung, wodurch Durchlaufzeiten verkürzt werden können. Daten helfen auch bei der Simulation von Produktionsprozessen, um damit die Time-to-market zu verkürzen. Eine Steigerung der Effektivität lässt sich nur durch eine Optimierungdes Gesamtproduktionssystems erzielen. Die Optimierung einzelner Teilbereiche der Produktion ist nicht zielführend. Hierfür muss jedoch zunächst ein Verständnis für die Produktionsprozesse und die Abhängigkeiten einzelner Prozesse von einzelnen Parametern geschaffen werden. Ein Verständnis und die präzise Darstellung der Abhängigkeit von Prozessen und Parametern ermöglichen daraufhin eine Vorhersage bestimmter Ereignisse und schließlich ein entsprechendes Eingreifen bei vorhersehbaren negativen Ereignissen. Die Voraussetzung für ein proaktives Eingreifen in den Prozess ist jedoch das Verständnis und die Dokumentation von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen einzelner Prozesse oder Teilprozesse, welches durch das Verständnis von Datenabhängigkeiten erlangt werden kann. Die somit identifizierten Daten und Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zwischen diesen Daten werden abschließend zu einem digitalen Produktionszwilling-Modell zusammengefügt. Die zu erzielenden Ergebnisse lassen sich in sieben Teilziele untergliedern: a) Erstellen eines generischen Katalogs aller in produzierenden Unternehmen der Einzel- und Kleinserie generierten relevanten Daten b) Erstellen eines generischen Katalogs aller in produzierenden Unternehmen der Einzel- und Kleinserie gespeicherten relevanten Daten c) Herstellen von Abhängigkeitsmustern zwischen einzelnen Daten d) Darstellen der Abhängigkeiten in einem Datengeflecht in Form einer mehrdimensionalen Matrix e) Identifizieren von positiven und negativen Abhängigkeiten zwischen Daten f) Aufzeigen von Abhängigkeitsmustern in Form von Ursache-Wirkungs-Beziehungen unterschiedlicher Datengeflechte g) Integration der Daten und der Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu einem digitalen Produktionszwilling-Modell.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen