Das Forschungslabor für Digitalisierung in der Fertigung hat das Ziel, Studierenden und Unternehmen anhand realer Prozesse zu demonstrieren, wie Daten aus Werkzeugmaschinen genutzt werden können, um Prozesse transparent zu gestalten. Die Erfassung von Prozessdaten erfolgt übergreifend von der virtuellen Erstellung eines Bauteils über die Simulation der Fertigungsprozesse bis hin zur eigentlichen Fertigung. Dadurch können die Fertigungsschritte analysiert und optimiert werden. Das Ziel ist dabei immer die Realisierung eines Feedbacks der gewonnenen Erkenntnisse zurück in den vorgelagerten, virtuellen Produktentstehungsprozess sowie die physischen Fertigungsprozesse.
Dies beinhaltet auf niedrigster Realisierungsebene die Visualisierung von Daten aus den Maschinen mithilfe von grafischen Oberflächen, um im Sinne einer schlanken Produktion eine schnelle und einfache Bewertung zu ermöglichen. Mit Hilfe von Edge-Computing Lösungen oder Gateways erfolgt dabei die Akquisition und Aufbereitung von Maschinendaten in Entstehungsnähe. Die Visualisierung der Prozesshistorie erlaubt Rückschlüsse auf die Qualität der hergestellten Bauteile sowie die Performance und Nachhaltigkeit der Fertigungsprozesse. In höheren Realisierungsebenen erfolgt die Optimierung von Werkzeugstandzeiten durch die Auswertung von Achsströmen oder die belastungsgerechte Optimierung von Prozessparametern. Damit lässt sich im Spannungsfeld zwischen Qualität und Zeit automatisiert ein optimaler Betriebspunkt identifizieren, was zu einer generellen Kosteneinsparung und einer Erhöhung der Anlageneffektivität beiträgt. Die höchste Realisierungsebene – selbstoptimierende Systeme – sind aktuell noch Forschungsgegenstand des IfW und werden im Labor experimentell umgesetzt.
Kernaspekt des Digilab ist die langfristige Erfassung von Daten zur Erstellung individueller Prozessabbilder: Die Anbindung an bestehende Infrastrukturen mittels unterschiedlicher IoT-Kommunikationsprotokolle. Einheitliche Standards wie beispielsweise das auf OPC UA basierende Umati (Universal Machine Tool Interface) ermöglichen eine nicht-proprietäre horizontale und vertikale Integration von Systemen. Um Daten in Optimierungsprozessen sinnvoll weiterverwenden zu können, ist die Schaffung einer Semantik unabdingbar: Sie müssen mit beschreibenden Elementen wie Werkzeug, Material, Kühlschmierstoff oder Spannmittel versehen werden, um den jeweiligen Prozess einordnen zu können. Neben statistischen Verfahren kommen im Digilab auch intelligente Algorithmen zur Anwendung: Machine Learning Methoden wie neuronale Netze werden beispielsweise zu Anomaliedetektion verwendet, um Abweichungen im Zerspanprozess automatisch zu erfassen. Durch solche Ansätze können Qualitätseinbußen erkannt werden und durch die frühzeitige Maßnahmen erhebliche Kosteneinsparungen erreicht werden. Das Digilab unterstützt Unternehmen dabei, Einstiegshürden in die Welt der digitalisierten Fertigung abzubauen. Erfahrungen werden dabei in öffentlich geförderten Forschungsprojekten oder der direkten, bilateralen Zusammenarbeit ausgetauscht und gemeinsam erweitert. Ziel ist es, mit geringem Aufwand signifikante Fortschritte zu erzielen und die Unternehmen so auszubilden, dass sie eigene Potentiale entdecken und nutzen können. Dabei steht eine „hands-on“ Implementierung im Vordergrund, um eine breite Zuhörerschaft zur Akzeptanz der Methoden zu bewegen und zu eigenen Ideen zu motivieren – die das IfW gerne mit ihnen gemeinsam umsetzt.
