Digitalisierung

Das Team Digitalisierung forscht an verschiedenen Aspekten des Produktlebenszyklus mit dem übergeordneten Ziel transparente, datenkonsistente, aufeinander abgestimmte, effiziente Engineering-Prozesse und -Lösungen zu schaffen. Dabei werden Methoden des klassischen Maschinenbaus, der virtuellen Produktentwicklung und der Simulationswissenschaften kombiniert. Im Fokus stehen dabei Themen wie der Digitale Zwilling, die Gewinnung und das Management von Produktdaten, die Automatisierung von Entwicklungsprozessen und funktionsintegrierende Maschinenelemente.

Die betrachteten Prozesse und Problemstellungen sind hauptsächlich zwei Phasen des Produktlebenszyklus zuzuordnen, der Produktentstehung und der Produktnutzung.

Bezüglich des Produktentstehungsprozesses liegt der Fokus auf Aufgabenstellungen, die sich im Zuge der Technologieentwicklung in den Bereichen Design, Auslegung und Fertigung ergeben. Alle betrachteten Prozesse haben gemein, dass Ablauf, Methoden und Werkzeuge aufeinander und auf das jeweilige Prozessziel abgestimmt werden müssen.

• Das Team erforscht, erweitert und kombiniert die Methoden und Werkzeuge des Digital Engineering, um Prozesse an ihre jeweiligen, produkt-, unternehmens- oder branchenspezifischen Herausforderungen anzupassen. Erst durch gezielte Adaption, Kombination und Verknüpfung der Methoden können die Potenziale der Digitalisierung gehoben und in der betrieblichen Anwendung realisiert werden.
  
• Bei der Verknüpfung der verschiedenen Werkzeuge, der Anbindung an Informationsquellen oder der Vernetzung verschiedener Prozessschritte kommt es häufig zu System- oder Medienbrüchen. Hier nehmen Schnittstellen eine entscheidende Rolle für den reibungslosen Austausch von Daten ein. Die Gewinnung, der Austausch und die Bereitstellung einer qualitativ hochwertigen Datenbasis sind daher weitere Forschungsthemen des Teams. Denn die Grundlage jedes funktionierenden Prozesses ist eine konsistente sowie kompatible Datenbasis.
• Alle entstehenden Informationen über ein Produkt aber auch einen Prozess können in Form eines Digitalen Zwillings hinterlegt sein. Abhängig von den jeweiligen Anforderungen kann der Digitale Zwilling verschieden ausgeprägt sein. Nur wenn er auf seine Anwendung abgestimmt ist, kann der Digitale Zwilling gewinnbringend in Prozessen eingesetzt werden.
• Da durch eine zunehmende Digitalisierung immer mehr Daten entstehen, ergeben sich auch Fragen zu deren Umgang und Nutzbarmachung. Datengetriebene Methoden, aufwändige Berechnungen und Simulationen benötigen leistungsfähige Infrastrukturen, um funktionieren und einen Mehrwert generieren zu können. Somit müssen auch neue Querschnittstechnologien wie beispielsweise das High Performance Computing (HPC) in die Entwicklung durchgängiger Prozesse einbezogen werden.

Bezüglich der Produktnutzung liegt der Fokus vom allem auf Condition Monitoring und Predictive Maintanence im Bereich der Maschinenelemente, wobei schwerpunktmäßig Kupplungen, Schrauben und Wälzlagerungen betrachtet werden.

• Condition Monitoring und Predictive Maintanence beginnen bereits bei der Auslegung der jeweiligen Maschinenelemente, weshalb das Team intensiv mit der Weiterentwicklung von Simulations- und Berechnungsverfahren forscht. Die Optimierung von Auslegung und Auslegungsprozess führt zu umfassenden Metamodellen, die essentiell für eine vollständige, digitale Repräsentation von Maschinen und Anlagen ist.
  
• Außerdem ist die Weiterentwicklung von klassischen Maschinenelementen zu mechatronische Maschinenelemente Schwerpunkt des Teams. Bei Letzteren handelt es sich um ein noch junges Forschungsgebiet. Grundgedanke ist, Maschinendaten nahe am jeweiligen Wirkorten zu erfassen und durch geeignete Datenverarbeitung auf den augenblicklichen Maschinenzustand rückzuschließen. Die Integration von Sensoren in ohnehin erforderliche Maschinenelemente liegt nahe. Herausforderungen bestehen darin, die Energieversorgung der Sensoren sicherzustellen, die Daten zuverlässig zu übermitteln und die zusätzlichen Komponenten weitgehend bauraumneutral in den Maschinenelementen zu integrieren, ohne deren Primärfunktion negativ zu beeinflussen
• Experimentellen Untersuchungen dienen der Ermittlung von Kennwerten, der Analyse von Ausfallmechanismen, der Definition von Auslegungskriterien und Sicherheitsfaktoren, der Erweiterung von Auslegungsgrenzen, der Verbesserung des Betriebsverhaltens oder der Validierung von Konzepten.

Aufgrund der fachlich übergreifenden Thematik finden sich Herausforderungen also nicht nur in Detailuntersuchungen, sondern vor allem auch auf der strategischen Ebene. So müssen neben den technischen-funktionalen Aspekten zunehmend auch ökonomische, soziale und ökologische Anforderungen ganzheitlich eingebracht werden.