Abstracts der Vorträge

Datenströme implementieren

Dateninnovationen und -integration in Entwicklung, Montage und im Service von Flugtriebwerken

Heiko Witte, Rolls-Royce Deutschland Ltd & Co KG - Head of Engineering Improvement & Quality

Über den gesamten Produktlebenszyklus von Flugtriebwerken fallen eine Vielzahl von Daten an. Innerhalb einiger Digitalprojekte werden bei Rolls-Royce Innovationen an den Schnittstellen zwischen Entwicklung, Montage und Service entwickelt. Dabei geht es darum, vorhandene Daten und Informationen zu verknüpfen und neue Datenquellen zu erschließen.  Im Vortrag werden einige Beispiele hierzu vorgestellt, und Möglichkeiten für die weitere Integration der Datenströme aufgezeigt, von denen Verbesserungen in Produkt und Prozess erwartet werden.

Digitaler Workflow von der Prüfmaschine bis zum Werkstoff-Endanwender

Dr. Ing. Toni Ehrig, IMA Materialforschung und Anwendungstechnik GmbH Dresden - Geschäftsführer

Der Vortrag zeigt Anforderungen, Planungsansätze und Umsetzungsbeispiele für die Digitalisierung von Prozessabläufen mit Werkstoffbezug. Die Betrachtung erfolgt dabei sowohl aus Sicht eines Prüflabors als auch aus Sicht eines produzierenden Unternehmens. Prozessbeteiligte, wie technische Anlagen zur Prüfung und Fertigung, Softwaresysteme (ERP/PLM/CAE) und menschliche Akteure aus Labor, Engineering, Compliance und Produktion werden im Workflow berücksichtigt. Ziel ist die Vermittlung eines Konzepts für den digitalen Werkstoffprozess mit den dafür nutzbaren Bausteinen aus Datenstruktur, Hardware-Schnittstellen und Software-Schnittstellen zum Daten-Input/Monitoring.

Datenprodukte entwickeln

Daten aus gesetzlicher Sicht

Daniel Van Geerenstein, VDMA, Frankfurt - Deputy Head of Legal

Daten sind ein immer wichtigerer Bestandteil des Wirtschaftsleben. Datengetriebene Geschäftsmodelle, datenbasierte Produktverbesserungen und immer bessere Möglichkeiten zur Analyse lassen die Frage aufkommen, wie man mit Daten aus rechtlicher Sicht umzugehen hat. Der Vortrag wird auf vertragliche Regelungen eingehen und anhand entsprechender Beispiele Best Practices vorstellen.

Erfolgreiche Kommerzialisierung datenbasierter Produkte

Dr. Christian Rathmann, Deloitte Consulting GmbH, Düsseldorf

Die zunehmende Digitalisierung im privaten und vor allem im industriellen Umfeld führt dazu, dass immer mehr Daten verfügbar sind. Hierdurch ergeben sich vielfältige Ansatzpunkte für neue, datenbasierte Produkte. Häufig zeigt sich jedoch, dass die Verfügbarkeit von Daten und damit einhergehend die Möglichkeit ein bestehendes Produkt um digitale Komponenten zu erweitern diese nicht automatisch kommerziell erfolgreich macht. Entscheidend sind vielmehr Daten in einer Weise zu nutzen, dass diese wirtschaftlich quantifizierbaren Nutzen für die Kunden stiften oder helfen Kundenherausforderungen zu bewältigen.
Anhand von drei Praxisbeispielen aus verschiedenen Branchen wird aufgezeigt, welche Potenziale durch Daten entstehen, welcher Nutzen für Kunden möglich wird, worauf bei der Entwicklung datenbasierter Produkte zu achten ist und was mögliche Erfolgsfaktoren sowie gewonnene Erkenntnisse bei der Kommerzialisierung datenbasierter Produkte sind.

Daten strukturieren, Dateninseln integrieren

Virtuelle Bauteilauslegung auf Basis von Prozesskettensimulation und Machine-Learning-Ansätzen

Dr. Marcus Lechmann, Robert Bosch GmbH - Leiter strategisches Forschungsportfolio Modelling Simulation Optimization

In der Vergangenheit war die Bauteilauslegung geprägt von erfahrungsbasierten Ansätzen und hohem experimentellem Aufwand. Sie war damit sehr zeit- und kostenaufwändig.
Aktuelles Ziel ist eine schnelle und zielgerichtete Auslegung. Dies erfolgt durch die virtuelle Beschreibung und Simulation der Prozesskette ausgehend vom Fertigungsprozess über die Werkstoffeigenschaften bis hin zu den Bauteileigenschaften. (Prozesskettensimulation).
Als relevante Segmente der Prozesskettensimulation waren bereits in den letzten Jahren die mikromechanische Simulation der Ermüdungsschädigung mit Hilfe von kristallplastischen Ansätzen als auch Wärmebehandlungssimulationen aktuelle Forschungsthemen für uns. Mit Hilfe dieser Ansätze ist bereits heute eine Vorhersage der Rissinitiierungslebensdauer für eine gegebene Beanspruchung auf mikrostruktureller Ebene möglich. Allerdings sind die dazu notwendigen Modellparameter aufwändig zu ermitteln und stellen den Flaschenhals der gesamten Prozesskettensimulation dar. Aus diesem Grund wurden ML-Methoden zur Vorhersage der Modellparameter, der zyklischen Spannungs-Dehnungs-Hysteresen, angewandt. Durch den Einsatz der multi-output Gaußprozess-Regression konnte eine gute Abschätzung der Hystereseparameter erreicht werden.

Pyiron – Eine integrierte Entwicklungsumgebung (nicht nur) für neue Werkstoffe

Prof. Dr. Jörg Neugebauer, Max-Planck-Institut für Eisenforschung MPIE, Düsseldorf - Direktor

Integrierte Entwicklungsumgebungen, die alle Schritte bei der Entwicklung moderner Softwarelösungen durch Bereitstellung einheitlicher und einfach zu bedienender Tools anbieten, haben die Effizienz und Sicherheit von Softwarepaketen enorm gesteigert. Bei der Entwicklung von Workflow- und Datenmanagement-Lösungen, welche Grundlage für die digitale Transformation in der Materialwissenschaft sind, gab es bisher keine vergleichbaren Umgebungen. Wir haben daher die Plattform pyiron entwickelt, welche alle Schritte bei der Entwicklung von Workflowlösungen in der Materialwissenschaft kombiniert – von der Modellentwicklung über Prototyping bis hin zu HPC-Lösungen zur Big-Data-Analyse und Visualisierung.  

Datenbestände analysieren und nutzen

Extraktion komplexer Materialdaten aus unstrukturierten Texten

Dr. Lutz Weber, OntoChem GmbH, Halle (Saale) - CEO

Wir haben eine Frame basierte Methode entwickelt, um komplexe Materialdaten aus unstrukturierten Texten zu extrahieren. Diese komplexen Beziehungen können sowohl als RDF Tripel in einer konventionellen Graph-Datenbank aber auch als N-Tupel in unserer xfactDB gespeichert und gesucht werden.  Zur Erstellung unserer Extraktionslogik haben wir eine graphische Oberfläche "FrameEditor" entwickelt die auch verschachtelte Zusammenhänge aus Texten extrahieren kann.

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