Digital verfügbares Werkstoff- und Prozesswissen für die beschleunigte Produktentwicklung

Online-Veranstaltung / 24. November 2022

Abschlusskolloquium des Fraunhofer-Konsortiums UrWerk zur Entwicklung von unternehmensspezifischen Werkstoff(system)-Datenräumen

Mehr Wissen aus Material- und Prozessdaten ziehen – für Ressourceneffizienz und schnellere Produktentwicklung

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Datum

24. November 2022

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Konsortium / Ansprechpartner

Fraunhofer-Institut für Werkstoffmechanik IWM
Dr. Sascha Fliegener

Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
Dr. Gunar Ernis

Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM
Dr. Fabio Schneider-Jung

Präsentationen aus dem Workshop

Inhaltliche Informationen

Die aktuelle Weltlage zeigt deutlich, wie fragil unser Wertschöpfungssystem ist – sowohl auf volkswirtschaftlicher Ebene, wie auch auf der Ebene von Unternehmen. Vor dem Hintergrund unsicherer Versorgung mit Rohstoffen und Energie, unterbrochenen Lieferketten, hohem Kostendruck und engeren unternehmerischen Spielräumen, sind Flexibilität, Effizienz und Souveränität in Entwicklungsprozessen und in Fertigungsketten wichtiger denn je. Die produktive und umfassende Nutzung von Daten und Wissen im Unternehmen, wird dafür immer wichtiger.

Hier setzt das Fraunhofer-Konsortium UrWerk an, mit der Entwicklung von Datenräumen für Werkstoffe und Werkstoffsysteme. Der Antrieb der drei Fraunhofer-Institute im Konsortium ist die Hypothese, dass sich durch systematische Strukturierung, Speicherung und Nutzung von Material- und Prozessdaten Entwicklungs- und Fertigungsprozesse verkürzen und resilienter gestalten lassen.

Dazu wurde in einem gemeinsamen Projekt das Konzept eines unternehmensspezifischen Werkstoff(system)-Datenraums entwickelt und für zwei Anwendungsfälle erprobt.

© Fraunhofer IWM
Werkstoff-Beispiel: Durchführung und Auswertung von Ermüdungsversuchen

Werkstoffsystem-Beispiel:
Ermittlung von Kabelbündelsteifigkeiten für die Verlaufs- und Montage-Simulation

Die Ausgangssituation, die zu dieser Initiative geführt hat, ist in vielen Unternehmen ähnlich:

Entscheidungen zu Produkten und Prozessen hängen in hohem Maße von Werkstoffdaten ab.
Materialdaten werden mit hohem Aufwand an vielen Stellen erzeugt und verwaltet. Die erzeugten Daten stehen oft nicht digital zur Verfügung, sondern werden in unterschiedlichen Formaten an verschiedenen Orten abgelegt. Der Kontext (Prozessbezug), in dem die Daten erzeugt wurden, geht oftmals verloren.

Die Folgen sind Doppelarbeit, Zeitverluste oder die erschwerte Zusammenarbeit über Bereichsgrenzen hinweg, wenn Daten uneinheitlich oder unvollständig vorliegen. Die Verbesserung von Simulationswerkzeugen leidet unter der fehlenden Systematik und die Informationsbasis für Produktfreigaben ist lückenhaft. Diese Effekte gehen zu Lasten der Wettbewerbsfähigkeit.

Der Arbeitsansatz des UrWerk-Konsortiums ist es,

verteilte und unstrukturierte Daten in verfügbares Werkstoffwissen zu überführen,
vorhandene (firmeneigene) Werkstoffdatensätze zu kuratieren und anzureichern und daraus fundierte Entscheidungsgrundlagen zu schaffen,
Expertenwissen digital verfügbar und anschlussfähig an vernetzte Prozesse zu machen,
eine adaptive Bauteilherstellung auf Basis strukturierter Prozess- und Werkstoffdaten zu ermöglichen.

Die Entwicklungsbausteine und die Werkzeuge die dazu gemeinsam entwickelt und erprobt wurden, sind

eine Arbeitsmethodik zum Erfassen von heterogenen Materialdaten aus verteilten Dateninseln und zum Überführen in ein vernetztes Datenformat,
ein Prozedere zur Erstellung einer Nomenklatur für Werkstoff- und Prozessdaten, die in Entwicklungsprozessen relevant sind,
eine übertragbare Prozessgraphvorlage zur digitalen Abbildung von werkstoffintensiven Prozessen
ein Leitfaden für die Nutzung anwendungsspezifischer Ontologien zur Datenstrukturierung,
ein Werkstoffdatenraum für die untersuchten Anwendungen,
angepasste Methoden der Datenanalyse (statistische Auswertungen, Machine Learning).

© Fraunhofer ITWM
Typisches Ergebnis der Abschätzung effektiver Kabelbündelsteifigkeiten für die Simulation

© Fraunhofer IAIS
Typisches Versuchsplanungstool, hier für Ermüdungsversuche (Treppenstufenversuche)

Beispielhafte Anwendungsfälle, bei denen der UrWerk-Datenraumansatz Mehrwerte erzeugen kann:

Ein KMU hat viele Entwicklungsprojekte auf einem bestimmten Gebiet durchgeführt. Die Daten sind lokal in unterschiedlichen Formaten abgelegt. Wie können diese so zusammengeführt werden, dass eine fundierte Wissensdatenbank entsteht?
Für die Weiterentwicklung des Kernprodukts greift die Entwicklungsabteilung immer wieder auf ähnliche Datensätze zurück, die mit beträchtlichem Aufwand erzeugt werden. Wie kann der Entwicklungsaufwand reduziert werden?
Bereits in Konstruktionsabteilungen soll schnell und einfach simuliert und bewertet werden können. Wie kommt man zu den nötigen Modellparametern?

Das für die Bearbeitung der Anwendungsfälle zur Verfügung stehende Leistungsangebot des UrWerk-Konsortiums umfasst folgende Bausteine:

Workshop mit Expert*innen aus Unternehmen zur Erfassung relevanter Prozesse und Systeme/Objekte der, erforderlicher Datenformate und der Anforderungen an die IT-Infrastruktur.
Erarbeitung eines Datenraum-Konzepts mit spezifischen Software- und Analyse-Modulen. Dabei werden kommerzielle Tools mit eigens entwickelten Interfaces (Wrappern) zur Nutzung strukturierter Daten (Metadaten, Messdaten, Simulationsdaten, Bilder) gekoppelt.
Beratung bei der Einführung und beim Betrieb des Datenraumkonzepts.
Kuratierung von Datensätzen in Zusammenarbeit von Firmen-Expert*innen und UrWerk-Konsortium.
Planung/Durchführung von Messkampagnen zur Erweiterung der Trainingsdaten und anschließendem Training der ML Algorithmen.

Die Online-Veranstaltung richtet sich an

Werkstoffexpert*innen in Unternehmen, die mehr aus Werkstoffdaten herausholen möchten.
Produktionsspezialist*innen, die den Erfahrungsschatz zu Fertigungsprozessen systematisieren möchten.
Produktentwickler*innen, die die Entwicklungszeit dadurch verkürzen wollen, dass sie möglichst verlässliche Werkstoffdaten zu einem möglichst frühen Zeitpunkt im Entwicklungszyklus zur Verfügung haben.
IT-Abteilungen von KMU, die vor der Herausforderung der Digitalisierung von Prozess- und Werkstoffdaten stehen.
Datenanalyst*innen, denen die vernetzte und strukturierte Datenablage fehlt.
Firmen, die externe Beratung/Moderation bei der Zusammenführung von Domänenexpert*innen IT-Expert*innen und Informatiker*innen benötigen.

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Programm

Uhrzeit	Programmpunkt
10:00 Uhr	Einführung »Digital verfügbares Werkstoff- und Prozesswissen für die beschleunigte Produktentwicklung« Prof. Dr. Chris Eberl, Dr. Michael Luke
10:10 Uhr	Anwendungsbeispiel »Bewertung der Lebensdauer hochfester Stähle« im Überblick Dr. Sascha Fliegener
10:30 Uhr	Live Demo der Nutzung von Datenraum-Werkzeugen (Ontologie, Prozessgraph, Abfragen) Dr. Sascha Fliegener, José Dominguez, Dr. Joana Morgado, Johannes Rosenberger
11:00 Uhr	Diskussion; alle
11:15 Uhr	Live Demo der Nutzung von Machine Learning Analysen zur Vorhersage der Ermüdungsfestigkeit von hochfesten Stählen Dr. Hans-Ulrich Kobialka, Dr. Sascha Fliegener, Johannes Rosenberger
11:45 Uhr	Diskussion
12:00 Uhr	Lunch break
13:00 Uhr	Live Demo der Nutzung von Design of Experiments für die Planung von Lebensdauerversuchen (Treppenstufenverfahren) Dr. Gunar Ernis
13:15 Uhr	Diskussion
13:30 Uhr	Anwendungsbeispiel »Vorhersage von Modellparametern für die Simulation von Kabelbündeln« Dr. Fabio Schneider-Jung, Dr. Vanessa Dörlich
13:40 Uhr	Datenbasierte Vorhersage von Kabelbündelsteifigkeiten Dr. Lilli Burger
14:10 Uhr	Diskussion
14:20 Uhr	Kooperationsmöglichkeiten, Transfer und Projektideen des Konsortiums Dr. Michael Luke, Dr. Fabio Schneider-Jung, Dr. Gunar Ernis
14:40 Uhr	Diskussion
14:55 Uhr	Verabschiedung
15:00 Uhr	Ende der Veranstaltung

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Online-Veranstaltung / 24. November 2022

Abschlusskolloquium des Fraunhofer-Konsortiums UrWerk zur Entwicklung von unternehmensspezifischen Werkstoff(system)-Datenräumen

Veranstaltungsdetails

Kosten

Veranstaltungsort

Konsortium / Ansprechpartner

Präsentationen aus dem Workshop

Einführung

Anwendungsbeispiel »Bewertung der Lebensdauer hochfester Stähle« im Überblick

Live-Demo der Nutzung von Datenraum-Werkzeugen

Live-Demo Machine Learning Tool

Design of Experiments in R&D

Vorhersage von Modellparametern für die Simulation von Kabelbündeln

Data-based Estimation of Cable Bundle Stiffness

Was wurde erreicht? Anwendungsbeispiel Ermüdungsfestigkeit

Inhaltliche Informationen

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