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Digitales Abbild der Fertigungskette von Verzahnungen

Verzahnung
Digitales Abbild der Fertigungskette von Verzahnungen

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Das digitale Abbild der gesamten Prozesskette hilft, sowohl die Konzeption als auch die Produktion und den Einsatz von Verzahnungen zu optimieren. Dabei lassen sich ebenso künftige Bauteileigenschaften vorhersagen wie auch die Fertigungshistorie zurückverfolgen.

❧ Mona Willrett

„Zahnräder sind komplexe Bauteile“, sagt Jens Brimmers. Sie herzustellen erfordere eine Reihe von Prozessschritten, die sich gegenseitig beeinflussen. „Diese Einzelprozesse haben wir inzwischen gut im Griff“, fährt der Wissenschaftler fort. Nach über 50 Jahren intensiver Forschung und Entwicklung befänden sich sowohl die Produktionsabläufe selbst als auch deren Modellierung auf einem hohem Niveau. Was aber noch immer fehle, sei die Verknüpfung dieser Einzelmodelle zu einem digitalen Abbild der geschlossenen Prozesskette. Brimmers verantwortet als Oberingenieur der Abteilung Getriebetechnik am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen unter anderem die Pilotlinie Getriebe/Zahnrad.

Rückverfolgbare Fertigungshistorie

In dieser Pilotlinie entwickeln die Aachener Forscher den digitalen Zwilling der Verzahnungsprozesskette und verfolgen damit gleich mehrere Ziele. Zum einen soll das Abbild helfen, in der Realität bessere Produkte zu gestalten, Ausschuss zu minimieren und zusätzliche Arbeitsschritte zu eliminieren. Bezogen auf den Einzelprozess soll das Modell dazu beitragen, Zeit und Kosten einzusparen sowie die Qualität der Werkstücke zu optimieren. Richtig spannend wird´s aber bei der Frage, wie sich das Endprodukt verändert, wenn einzelne Parameter entlang der Prozesskette variieren. Neben der Prädiktion ist die Rückverfolgbarkeit der Fertigungshistorie einzelner Werkstücke ein nicht minder wichtiger Aspekt. Das gilt insbesondere bei sicherheitskritischen Komponenten – etwa einer Flugzeugturbine. Denn: Versagt hier ein Bauteil, ist es elementar, aus den dokumentierten Produktionsdaten ableiten zu können, was zum Fehler geführt hat und darauf basierend Strategien zu entwickeln, wie sich Ähnliches künftig vermeiden lässt. Hat das Bauteil hingegen die Produktion fehlerfrei verlassen, ist es für den Hersteller ebenso entscheidend, dies jederzeit stichhaltig nachweisen zu können.

Doch damit nicht genug. Neben dem Verknüpfen der Modelle einzelner Prozessschritte wollen die an der Pilotlinie Beteiligten auch Daten aus der Praxis wieder ins Modell zurückfließen lassen und so die Basis für eine Selbstoptimierung schaffen. „Das ist bislang zwar in einzelnen Forschungsprojekten geschehen, im industriellen Alltag aber noch nicht üblich“, sagt Brimmers. In den Betrieben würden Prozessmodelle bislang genutzt, um Zahnräder und die zugehörigen Fertigungsprozesse auszulegen und zu optimieren. Außerdem helfen Simulationsprozesse, Fertigungsabläufe an sich verändernde Anforderungen anzupassen.

Breites Spektrum der Anforderungen

Das Einsatzspektrum von Verzahnungen ist breit. Es reicht vom Auto übers Schiff bis zum Flugzeug, von der Werkzeugmaschine bis zur Windkraftanlage und von preissensiblen Großserienteilen bis zur sicherheitskritischen Einzelanfertigung. Entsprechend anspruchsvoll ist es, eine geschlossene Prozesskette zu modellieren. Die Herausforderungen für die Wissenschaftler bestanden in der Pilotlinie zunächst darin, die erforderlichen Daten zu erfassen. Dazu mussten sie die notwendige Infrastruktur und Sensorik aufbauen. Parallel dazu galt es, die gesammelten Informationen so aufzubereiten, dass sie nutzbar sind. Steht das Modell schließlich, müssen die Forscher auch nachweisen, dass es solide Ergebnisse und valide Daten liefert, die Realität hinreichend genau abbildet und so tatsächlich einen Mehrwert bietet.

So divers wie die Einsatzfelder von Zahnrädern sind auch die Schwerpunkte, die deren Auslegung und Fertigung bestimmen. In der automobilen Massenfertigung geht es vor allem darum, möglichst kostengünstig konstant hohe Qualität zu produzieren. Am anderen Ende des Spektrums liegen sicherheitskritische Verzahnungen – etwa im Flugzeugbau oder für Off-Shore-Windkraftanlagen. Dort ist jeder Ausfall mit hohen Kosten verbunden, im schlimmsten Fall sogar eine direkte Bedrohung für Leib und Leben der Beteiligten. Die fertigungsbedingte Bauteilqualität muss daher in jedem Fall gewährleistet sein.

Doch ohne durchgängige Analyse der Produktionsdaten werden Fehler in der Regel nicht sofort erkannt. Das kann zu teurem Ausschuss führen. Bleibt die Anomalie unentdeckt, reduziert sich in der Regel die Laufleistung des Bauteils oder es kommt zum Versagen. „Hier wird unser digitaler Zwilling zugleich die Sicherheit erhöhen und den Aufwand in der Qualitätskontrolle reduzieren“, sagt Brimmers.

Zu den Zielen der Forscher gehört, die Simulationsmodelle so zu optimieren, dass sich die Bauteilqualität auf Basis der erhobenen Prozessdaten belastbar vorhersagen lässt. Gelingt das, könnten qualitätssichernde Schritte – etwa das Vermessen von Verzahnungen auf separaten Messmaschinen – reduziert werden. „Sobald wir ein valides Modell haben, können wir in der Qualitätskontrolle die Schrittweite erhöhen“, blickt Brimmers in die Zukunft. Dann müsse beispielsweise nicht mehr jedes Teil vermessen werden, sondern nur noch jedes fünfte oder jedes hundertste. Zudem trage das Modell dazu bei, dass Prozessabweichungen früh erkannt werden. Und das mindert bei ausgedehnten Messintervallen die Gefahr, größere Mengen an Ausschussteilen zu produzieren.

Funktioniert diese rechnerische Ermittlung der Bauteilqualität in Echtzeit, dann können – überall dort, wo es zu teuer ist, eine ganze Serie zu vermessen – zumindest alle Teile einer Charge simulieren werden. Eine Absolutaussage über ein Werkstück mithilfe digitaler Zwillinge werde auch künftig nicht möglich sein, gibt Brimmers zu. „Aber anhand der Ergebnisse lassen sich Trendverläufe erkennen, aus denen sich wiederum ableiten lässt, wann einzelne Bauteil- oder Prozesseigenschaften die zulässige Bandbreite verlassen.“ So erhalte man bereits früh unter anderem Hinweise auf unerwünschte Schwingungen oder einen Werkzeugbruch. Ausschuss fällt damit nicht erst bei der nächsten Kontrollmessung auf.

Aus Sicht der Aachener liegt in der Verzahnungsfertigung noch viel Potenzial brach, wenn es darum geht, Daten im Sinne eines durchgängigen Industrie 4.0-Ansatzes zu verknüpfen und so schneller und kostengünstiger zum idealen Ergebnis zu kommen.

Prognose der Bauteileigenschaften

Eine weitere Idee der Forscher: Sie wollen die Eigenschaften, die jedes einzelne Bauteil in seinem späteren Arbeitsleben kennzeichnen, prognostizieren. „Das Ziel ist, bereits aufgrund digitaler Prozessdaten vorhersagen zu können, ob die Einsatzeigenschaften eines bestimmten Zahnrads noch innerhalb der zulässigen Bandbreite liegen, oder ob es beispielsweise zu laut laufen wird“, erklärt Brimmers. Erfülle ein Teil die Anforderungen nicht, lasse sich anhand der Daten zudem beurteilen, ob es sich durch die Paarung mit einem ganz bestimmten anderen Zahnrad wieder ins zulässige Funktionsfenster bringen lässt, ob Nacharbeit sinnvoll ist oder ob es sich um Ausschuss handelt.

„Auf diese Weise lassen sich künftig Probleme, die heute etwa in der Automobilproduktion erst bei der Endkontrolle des fertigen Fahrzeugs auffallen, bereits vor der Montage eliminieren“, ist Brimmers überzeugt. Wenn die Simulationsmodelle echtzeitfähig seien, könne diese Abklärung im Serienprozess mitlaufen und so teure Nacharbeit überflüssig machen. „Derzeit fehlen uns aber noch die Modelle, um solche Aussagen mit der notwendigen Sicherheit treffen zu können.“ Doch selbst wenn die künftig verfügbar sind, eine Qualitätsprüfung wie die End-of-Line-Kontrolle in der Fahrzeugfertigung wird auch eine geschlossene Modellierung der Prozesskette nicht vollständig ersetzen können.

Die Forscher verfeinern ihre Modelle stetig. Um das Abbild zu optimieren, ermitteln sie echte Prozessdaten, vermessen die Bauteile und gleichen die Simulationsergebnisse mit diesen Informationen aus der Realität ab. „Dieser Vergleich realer Prozess- und Bauteildaten mit denen des digitalen Zwillings ergab schon eine ziemlich gute Übereinstimmung“, berichtet Getriebespezialist Brimmers. Die Größenordnungen passen, die Verläufe auch. „Allerdings können wir im Moment noch nicht alle Parameter, die das Ergebnis beeinflussen, simulativ abbilden.“

Im Rahmen des Aachener Werkzeugmaschinen-Kolloquiums AWK, das am 14. und 15. Mai 2020 stattfindet (weitere Infos unter: www.awk-aachen.com) stellt ein Expertenvortrag die aktuelle Ausgangssituation anhand von Praxisbeispielen vor und gibt einen Ausblick darauf, wie künftig Maschinen auf der Basis generierter Daten lernen und autark auf Prozessänderungen reagieren können. Zudem werden die Forscher einen Demo-Case präsentieren. Dazu haben sie über eine gewisse Anzahl produzierter Teile Fertigungsdaten erhoben und eine eigene App entwickelt, um diese zu visualisieren. Das soll nun sukzessive auf die ganze Prozesskette ausgerollt werden. Außerdem wollen die Forscher zeigen, wie sich mit Daten aus der Maschine eine Simulation starten lässt.

Auch wenn es aktuell noch kein verkaufsfähiges Produkt gibt, das von Zahnradfertigern im Alltag genutzt werden kann, die Umsetzung der genannten Visionen ist laut Brimmers nur eine Frage der Zeit. „In vielen bilateralen Kooperationen mit den Teilnehmern des WZL-Getriebekreises kommen bereits heute einzelne Elemente in der Betriebspraxis zum Einsatz“, berichtet der Forscher. Ein Beispiel dafür ist die WZL Gear Toolbox, die den digitalen Zwilling nutzbar macht. An den Software-Modulen samt Benutzeroberfläche – quasi einem Office-Paket fürs Berechnen, Auslegen und Simulieren von Verzahnungen und den zugehörigen Fertigungsprozessen – arbeiten die Aachener Forscher seit rund zehn Jahren. Jährlich veröffentlichen sie eine neue Version, die von den Teilnehmern des Getriebekreises genutzt werden kann.

„Einen guten Teil des Wegs haben wir inzwischen geschafft, und die Ergebnisse zeigen: Mit dem digitalen Abbild der Prozesskette lassen sich Auslegung, Fertigung und Einsatz von Verzahnungen signifikant optimieren.“ Zudem soll der digitale Zwilling der Verzahnungsprozesskette künftig auch die Möglichkeit bieten, bereits vorhandene Daten wertschöpfend zu nutzen.

Nicht auf Verzahnungen beschränkt

Die Erkenntnisse aus der Pilotlinie Getriebe sind laut Brimmers nicht auf die Herstellung und den Einsatz von Verzahnungen beschränkt. „Das Wissen, welche Signale wichtig sind und welche eher unbedeutend, ist ebenso in anderen Anwendungsfeldern wertvoll, wie das Know-how um die Modellbildung“, sagt der Wissenschaftler. „Wir erkennen erst langsam, welche Chancen hier noch brach liegen. Es ist wie bei einem Eisberg. Unter der Oberfläche schlummern noch viele Potenziale, die wir entweder derzeit nicht ausschöpfen oder die wir bislang gar nicht auf dem Schirm haben, beispielsweise weil wir Korrelationen bestimmter Effekte noch nicht kennen.“ Gerade letzteres könne zu ganz neuen Fragestellungen in der Forschung führen. Und am Ende auch zu neuen Geschäftsmodellen.

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