Förderung:

Das diesem Bericht zugrunde liegende Vorhaben wurde mit Mitteln des

Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen

01|S20094T gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung

liegt bei der Autorin/beim Autor.

Projektbeschreibung:

BaSys überProd realisiert wiederverwendbare Industrie 4.0 KI-Anwendungen in realen Anwendungskontexten. Um diese Anwendungen einer breiten Nutzerbasis zugänglich zu machen, erforscht das Projekt BaSys überProd die Wiederverwendbarkeit von Industrie 4.0 Anwendungen und die dafür notwendigen Schnittstellen, Modelle und Datenstrukturen, die die Industrie 4.0 in Unternehmen operationalisieren. Im Kontext des Projekts wird eine Lösung entwickelt, die es erlaubt, unterschiedlich strukturierte und unternehmensspezifische Prozessdaten in eine vereinheitlichte Darstellung zu überführen.

Ergebnisse:

Das Projekt gliederte sich in zwei übergeordnete, voneinander unabhängige Teilziele. Teilziel 1 umfasste die Aufrüstung einer mechanischen Presse beim Projektpartner Hörmann Automotive St. Wendel GmbH mit unterschiedlicher Sensorik. In Teilziel 2 wurde die Simulation magnetischer Felder im Kontext von magnetischer Sensorik erforscht.

Teilziel 1:

Der Begriff Industrie 4.0 Beschreibt vor allem moderne, vollautomatisierte und hochvernetzte Anlagen (Internet of Things), die eine Datenverarbeitung in Echtzeit ermöglichen. Bestandsanlagen in kleinen und mittelständischen Unternehmen werden oft über Jahrzehnte genutzt und sind deshalb weit von dem Industrie 4.0 Standard entfernt. Im Rahmen des Projekts wurde eine über 40 Jahre alte mechanische Presse mit Sensorik aufgerüstet und damit auf den neusten Stand der Technik gebracht. Im Teilsystem Hauptantrieb wurden Schwingungs-, Drehzahl- und Temperatursensoren implementiert. Der Pneumatische Kreislauf wurde mit Druck- und Durchflusssensoren ausgestattet. Die Verformung des Pressenständers wird mit Hilfe von Dehnungsmesstreifen erfasst. Die Messdaten werden gebündelt und zentralisiert erfasst.

Eine Auswertung der Daten erlaubt Rückschlüsse auf mögliche Probleme in der Produktion oder Bauteilverschließ. Die Schwingungssensoren im Hauptantrieb beispielsweise ermöglichen eine frühzeitige Detektion von Lagerschäden. Eine ungleichmäßige Verformung des Pressenständers deutet auf eine Verkippung des Pressenstößels hin. Unregelmäßigkeiten bei Druck- und Durchflusssensoren erlauben die Identifikation von Lecks im Pneumatischen Kreislauf.

Die Erkenntnisse ermöglichen einen Austausch kritischer Maschinenteile, bevor ein Versagen auftritt und ein möglicher Produktionsausfall entsteht („Predictive Maintenance“). Zusätzlich lassen sich durch die gesammelten Daten die Produktionsabläufe allgemein optimieren und effizienter gestalten.

Teilziel 2:

Im Zuge des Vorhabens wurde eine Software zur Simulation magnetischer Felder und Sensorik auf Basis der Finite-Elemente-Methode (FEM) entwickelt. Speziell im Falle magnetischer Zahnrad- und Zahnstangensensorik besteht ein starker Zusammenhang zwischen den geometrischen Eigenschaften des Messobjekts und dem inneren Aufbau des Sensors. Diese Abstimmung ist in der Realität mir physischen Objekten nur eingeschränkt und in Verbindung mit einem hohen zeitlichen und finanziellen Aufwand möglich. Unter Verwendung simulativer Verfahren lässt sich die Problematik umgehen. Systemparameter können exakt determiniert und ohne Aufwand variiert werden. Einschränkungen ergeben sich nur noch hinsichtlich der verfügbaren Rechenkapazitäten.

Die Software kombiniert maximale Gestaltungsfreiheit und einfache Bedienbarkeit mit der Möglichkeit einer ganzheitlichen Systembetrachtung.  Wichtige Metriken sind bereits implementiert und vorkonfiguriert. Alle weiteren Systemvariablen sind frei zugänglich und können zur Analyse und Auswertung herangezogen werden. Die Software wird der Öffentlichkeit quelloffen und ohne Gebühren zur Verfügung gestellt.

Mit Hilfe der Software wurde das Verhalten zahnradmodulierter, magnetischer Felder untersucht. Dabei konnten Erkenntnisse gewonnen werden, die eine Vorhersage bestimmter Sensorcharakteristika unter Umgehung der zeitaufwändigen FEM-Simulation ermöglichen. Der Zeitaufwand bei der Entwicklung und Auslegung dieser Sensorik kann dadurch erheblich verringert werden.

Bearbeitung:

Prof. Dr.-Ing. Jörg Seewig

Tim Becker

Arsalan Jawaid

Paaranan Sivasothy

Claudia Glenske (Sensitec GmbH)

Jannik Keber (Hörmann Automotvie St. Wendel GmbH)

Projektpartner:

Hörmann Automotive St. Wendel GmbH

Sensitec GmbH

objective partner AG

Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE