Die Fertigung hochbeanspruchter Präzisionsbauteile verlangt meist eine mehrschrittige Bearbeitungsabfolge. Der technische und wirtschaftliche Erfolg der gewählten Prozesskette hängt von der Wahl der Einzelprozesse sowie deren Abstimmung aufeinander ab. Um Bauteile über die komplette Prozesskette zu verfolgen und eine Prognosefähigkeit sicherzustellen, ist es notwendig, einen mehrdimensionalen digitalen Zwilling der Produktion aufzubauen.
Dieser Beitrag soll echtzeitfähige Lösungsansätze aufzeigen, mit denen optimale Prozessketten identifiziert, wirtschaftlich und technisch bewertet sowie die Einzelprozesse aufeinander abgestimmt werden. Ein wichtiger Punkt ist der Einfluss von Designänderungen sowie Änderungen der Maschinenverfügbarkeit auf die sich daraus ergebenden Prozesskettenmöglichkeiten und -kosten in Echtzeit. Dies wird als wirtschaftliche Prognosefähigkeit beschrieben. Weiterhin soll durch eine Kombination virtueller Modelle der Einzelprozessschritte sowie des Einsatzverhaltens mit strukturiert aufbereitetem Erfahrungswissen in Datenbanken und modellbasierten Analysemethoden die Interaktion zwischen den Prozessschritten verstanden und Anforderungen an die Einzelprozesse abgeleitet werden. Am Beispiel des Werkzeugbaus soll vorgestellt werden, wie effizient eine Auswahl der geeignetsten Prozesskette aus einem Pool an Alternativen gewählt werden kann.
Da sich eine wirtschaftliche Prognosefähigkeit nur sicherstellen lässt, wenn die Bauteilqualität ebenfalls prognostiziert werden kann, ist eine genaue Abbildung sämtlicher Prozessschritte erforderlich. Dies stellt die technische Prognosefähigkeit dar. Am Beispiel der Zahnradfertigung wird im Beitrag dargestellt, wie Einflüsse auf die Surface Integrity aus einzelnen Prozessschritten modell- und datenbankbasiert vorhergesagt werden können.
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