DiMAT: Digital Modelling and Simulation for Design, Processing and Manufacturing of Advanced Materials

Projektbeschreibung

Das Projekt DiMAT zielte darauf ab, ganzheitliche digitale Tools in der europäischen Werkstoffindustrie zu etablieren, um die Wettbewerbsfähigkeit und Nachhaltigkeit der Unternehmen zu verbessern. Digitale Werkzeuge werden in diesem für die EU wichtigen Industriesektor bisher kaum verwendet. DiMAT adressiert diese Lücke, indem es KMUs und Mid-Cap-Unternehmen fortschrittliche, für Endnutzer einfach zugängliche, digitale Tools zur Verfügung stellt, um Wertschöpfungsketten (vom Produktdesign bis zur Herstellung) bedarfsgerecht zu optimieren. DiMAT entwickelte neun Tools, gebündelt in drei Suiten:

1. DiMAT Data and Assessment Suite: Tools zur Speicherung und Bewertung heterogener Material- und Prozessdaten.
2. DiMAT Modelling and Design Suite: Tools zur Modellierung von Materialverhalten und dem Design von Materialien.
3. DiMAT Simulations- und Optimierungssuite: Tools zur Simulation und Optimierung von Fertigungsprozessen.

Diese Suiten wurden erfolgreich in vier Pilotprojekten mit europäischen Partnern in den Bereichen Textilien, Verbundwerkstoffe, Glas und Graphitwerkstoffe eingesetzt, wobei das Pilotprojekt Glasverarbeitung u.a. am Fraunhofer IWM vorangetrieben wurde. DiMAT hat somit einen direkten Beitrag zur digitalen Transformation der europäischen Werkstoffindustrie geleistet und dazu beigetragen, eine nachhaltigere und resilientere Wirtschaft zu gestalten.

Teilvorhaben Fraunhofer IWM

Um Unternehmen beim Management und der Auswertung heterogener Material- und Prozessdaten gezielt zu unterstützen, entwickelte das Fraunhofer IWM in DiMAT zwei wesentliche Tools: die Cloud Materials Database (CMDB) und das Materials Design Framework (MDF).

CMDB stellt eine Datenraum-Plattform dar, in der Unternehmen auf nutzerfreundliche Art und Weise ihre Daten den FAIR-Prinzipien der Datenhaltung folgend (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) ablegen und miteinander verknüpfen können. CMDB stellt dabei ein auf semantischen Technologien basiertes zentrales Datenrepositorium dar, welches mit allen anderen in DiMAT entwickelten Tools Daten austauschen kann.

An dieser Stelle knüpft das MDF an, welches dem Nutzer erweiterte Funktionalitäten bei der Auswertung und Nutzung der in CMDB abgelegten Daten bereitstellt. Dies ist zum einen das Identifizieren von Korrelationen (innerhalb von Datensätzen aber auch in miteinander verknüpften Datensätzen), mit dem Ziel das Verständnis von Zusammenhängen zwischen Material-/ Prozessparametern der Produktqualität in Herstellungsprozessen zu verbessern sowie diese gezielt zu optimieren. Zum anderen erlaubt MDF komplexe Suchanfragen in CMDB, die weit über das reine Auffinden von Datensätzen hinausgehen. Dies wurde mit Hilfe von KI-Methoden erreicht, sodass der Nutzer Fragen in Alltagssprache (z.B. »Welche Prozessparameter führen zu einem bestimmten Biegewinkel beim Glasbiegen?«) stellen kann und dazu passende Datensätze erhält.

CMDB und MDF, aber auch Toolkits, die sich mit dem Lebenszyklus, Material- und Prozessdesign, sowie Simulation und Prozessmonitoring beschäftigen, wurden am Fraunhofer IWM im Pilotprojekt Glas in die Anwendung gebracht. Ziel war es, eine digitalisierte, kognitive Glasbiegeanlage zu entwickeln, indem Prozessdaten, Simulation und maschinelle Lernmodelle miteinander verbunden werden.