DIGIMAP | Entwicklung eines digitalen Zwillings für den AFP-Fertigungsprozess

Entwicklung eines digitalen Zwillings für automated-fiber-placement AFP-Prozess

Die Prozessdigitalisierung im IoT-Kontext revolutioniert traditionelle Abläufe durch die Integration intelligenter Technologien. Sie ermöglicht die Erfassung, Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen, indem vernetzte Geräte und Systeme miteinander kommunizieren und wertvolle Daten generieren.

Das Projekt DIGIMAP verfolgt das Ziel, eine maschinennahe IoT-Infrastruktur für den automatisierten Faserauftragsprozess (AFP) aufzubauen, die eine reibungslose Anbindung der Anlage an die Dateninfrastruktur ermöglicht. Dabei liegt der Fokus auf der Entwicklung einer maßgeschneiderten IoT-Plattform, die die Datensichtbarkeit des AFP-Prozesses optimiert und gleichzeitig die Erstellung eines Produktzwillings auf Basis der erfassten Maschinendaten ermöglicht. 

Optimale Qualität durch datengetriebene Fertigungsprozessoptimierung

Die Umsetzung und Testung dieser Technologien im realen Arbeitsumfeld unseres Projektpartners im Rahmen des Projekts DIGIMAP zielt auf die Entwicklung einer IoT-Infrastruktur für den automatisierten Faserauftragsprozess (AFP) ab. Die Implementierung einer Infrastruktur für IoT-Anwendungen im AFP-Bereich schafft die Grundlage für eine präzise Überwachung und Steuerung des Fertigungsprozesses. Die Nutzung von Maschinendaten bietet nicht nur ein besseres Verständnis für den AFP-Prozess, sondern ermöglicht auch eine datengetriebene Entscheidungsfindung zur kontinuierlichen Verbesserung der Prozessqualität.

Systemarchitektur im Fertigungsbereich: Vernetzung und Datenflussdiagramm (Projekt DIGIMAP)
© Fraunhofer IGCV
Systemarchitektur im Fertigungsbereich: Vernetzung und Datenflussdiagramm (Projekt DIGIMAP)

Digitalisierung im Fokus: Effiziente Maschinenvernetzung und Datensicherheit am Beispiel der Coriolis C1

Die Expertise in der Vernetzung von Fertigungsanlagen mittels industrieller Kommunikationsprotokolle wurde exemplarisch an der Coriolis C1 Anlage demonstriert. Die nahtlose Integration dieser Maschine in die interne IoT-Infrastruktur ermöglichte eine effiziente Datenübertragung und -verarbeitung. Dabei wurden bewährte industrielle Kommunikationsprotokolle genutzt, um eine zuverlässige und sichere Anbindung zu gewährleisten. Ein weiterer Schwerpunkt lag im Clustering und Pre-Processing von Maschinendaten. Die Optimierung dieser Schritte ermöglicht effektive Nutzung der Daten für die Erstellung eines digitalen Zwillings. Intelligente Vorverarbeitungsschritte stellen sicher, dass relevante Informationen extrahiert und für weiterführende Analysen bereitgestellt werden.

Die Datensicherheit ist durch die Implementierung der privaten On-Premise-Infrastruktur gewährleistet. Diese Lösung bietet eine hochsichere Umgebung für die Speicherung und Verarbeitung sensibler Maschinendaten, wobei maximale Kontrolle über die Daten und die Minimierung potenzieller Sicherheitsrisiken durch lokale Infrastrukturkomponenten sichergestellt werden.

Von Daten zu Wissen: Die entscheidende Rolle der Infrastruktur für KI, Digitalisierung und Qualitätsmanagement

Die etablierte Infrastruktur zur Datenakquise bildet nicht nur die Grundlage für effiziente Maschinendatenverarbeitung, sondern eröffnet auch vielversprechende Perspektiven für die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI), fortschreitender Digitalisierung und umfassendem Qualitätsmanagement in der Zukunft.

Ein Schlüsselelement unserer zukünftigen Projekte ist die Einführung eines Automated Inspection Systems für die automatisierte Inspektion im AFP-Prozess. Dieses System nutzt hochentwickelte 3D-Scanner und erstellt in Echtzeit detaillierte Scans der gefertigten Teile. Aktuell fokussiert sich unser Team auf die Einführung von Machine-Learning-Methoden, die eine präzisere Erkennung und Klassifizierung von Fertigungsdefekten ermöglichen. Diese Innovation steigert die Genauigkeit unserer Qualitätskontrollen, ermöglicht die unverzügliche Identifikation und Korrektur von Produktionsmängeln, erhöht die Fertigungseffizienz und führt zu erheblichen Kosteneinsparungen.

DIGIMAP: Simulation Qualitätssicherung
© Fraunhofer IGCV
Digitalisierte Prozessketten, von der Prozessplanung zur Qualitätssicherung

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