Digitalisierung in werkstoffintensiven Wertschöpfungsketten

Digitalisierung in der Werkstofftechnik

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Effiziente digitale Workflows

Fraunhofer IWM Videoserie: Digitalisierung in der Werkstofftechnik

Materialdatenräume und digitale Repräsentationen

Digitalisierung in der Werkstofftechnik umsetzen

Projekte und Aktivitäten

 

Digitalisierung von Materialien für bessere Produkte und Verfahren

 

Kern der Arbeiten des Fraunhofer IWM sind Werkstoffinformationen und Werkstoffdaten. Mit der Digitalisierung von Materialien leisten wir einen wichtigen Beitrag dazu, dass die zu verarbeitenden Materialien Bestandteil der digital durchgängigen und vernetzten Wertschöpfungskette werden.

Zentraler Aspekt ist, geeignete Materialdatenräume zu schaffen, womit alle materialspezifischen Daten digital verwaltet, automatisierbar abgefragt und Materialeigenschaften und Zustandsinformationen rekonstruiert werden können. Der Materialdatenraum ist Voraussetzung für eine Einbindung der Materialien in digital vernetzte Systeme. Digitale Materialzwillinge, die aus dem Materialdatenraum heraus mit Datenanalysewerkzeugen und Materialmodellen rekonstruiert werden, ermöglichen die Durchlässigkeit von örtlich und zeitlich variierenden Materialeigenschaften entlang des Produktlebenszyklus und über Unternehmensgrenzen hinaus.

Effiziente digitale Workflows

Entwicklungs-, Fertigungs- und Betriebsprozesse lassen sich durch digitale Workflows wesentlich effizienter gestalten.  Erst durch eine durchgängige Beschreibung der Materialeigenschaften und ihrer Veränderungen, bekommt das Management des Produktlebenszyklus eine neue Qualität und es ergeben sich neue Geschäftsmodelle.

Unsere Zielsetzung ist digitale Workflows über mehrere Schritte hinweg so zu gestalten, dass eine möglichst umfassende digitale Repräsentation des betrachteten Prozesses entsteht und sich so »mit der Digitalisierung bessere Produkte erzeugen lassen«.

Erfolgsfaktoren, um Wert aus der digitalen Repräsentation von Werkstoffen zu schöpfen, sind

die Effizienz in der Datenerzeugung (experimentell, numerisch, sensorisch, …),

die Vollständigkeit (und die Vervollständigung) der zur Verfügung stehenden Datenbasis,

die Aussagekraft der zur Datenanalyse eingesetzten mechanistischen oder Machine Learning-Modelle,

die Durchgängigkeit der Datenströme in der anwendungsspezifisch abgebildeten Kette aus Entwicklungs- und Fertigungsschritten bzw. Einsatz und Betrieb und

die Qualität der Rückkopplung um Design und Engineering zu verbessern.

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Fraunhofer IWM Videoserie: Digitalisierung in der Werkstofftechnik

Prof. Dr. Chris Eberl

Der Bedarf an Digitalisierung in der Werkstofftechnik

Der digitale Zwilling in der Werkstofftechnik

Wie wid die digitale Repräsentation eines Werkstoffs erzeugt?

Der digitale Zwilling eines Werkstoffs im Produktlebenszyklus

Um ein Video in großem Format zu sehen, klicken Sie bitte auf das Wort "YouTube" im Bereich unten rechts der enstprechenden Videonavigation

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Materialdatenräume und digitale Repräsentationen

Beispielhafte Fragestellungen aus der industriellen Praxis, die digitale Workflows oder digitale Repräsentationen erfordern:

Wie muss ein durchgängiges Datenmanagement beschaffen sein, um der Reduzierung von Time to Market gerecht zu werden?

Welche Aspekte müssen künftig in Freigabeprozessen berücksichtigt werden?

Wie können Produktionseinflüsse auf Funktion und Performance von Bauteilen quantifiziert werden?

Welche Anforderungen muss eine Datenbasis zur Erstellung von Prozess-Struktur-Eigenschafts-beziehungen erfüllen?

Wie können funktionale Anforderungen wie Crashsicherheit, Betriebsfestigkeit, NVH und Oberflächenqualität in Fahrzeugteilen verknüpft werden?

Wo kann mit digital vorliegender Zustandsinformation (z.B. Sensorik) korrigierend in den realen Prozess eingegriffen werden?

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Digitalisierung in der Werkstofftechnik umsetzen

Die Leistungen des Fraunhofer IWM

Hierarchische Beschreibung von Werkstoffen mit experimentellen und simulativ bestimmten Daten entlang von Prozessen

Erzeugung digitaler Datensätze und Repräsentationen von Werkstoffen

Design und Aufbau von Werkstoffdatenräumen

Vervollständigung von Werkstoffdaten im digitalen Zwilling durch virtuelles Testen (Virtuelles Labor)

Finden und Fassen von Struktur-Eigenschaft-Relationen in neuen Materialsystemen

Nutzen von Materialinformation als Steuerungsgröße im Produktionsprozess

Digitale Abbildung  und Analyse von Werkstoffhistorien

Verknüpfen der Bauteilhistorie mit dem vorhergesagten Verhaltens

Automatisierte Werkstoffdatenerzeugung (3D-Strukturerfassung, Mikrostrukturanalytik, Tribofarming)

Top-Down/Bottom-Up informierte Modellierung von Materialeigenschaften auf atomarer bis zur Bauteil-Skala (Multiskalen-Informationsaustausch)

Datenanalyse zur Entwicklung von Prozess-Struktur-Eigenschaftsbeziehungen (Deep Learning und Statistik)

Automatische Erstellung von Materialkarten

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Projekte und Aktivitäten

 

MagnetPredictor: Magnetische Materialeigenschaften vorhersagen

Permanentmagnete für Elektroautos und Windräder enthalten bisher Seltenerdmetalle. Deren Anteil soll sinken, da es beim Abbau dieser wertvollen Ressourcen zu Gesundheits- und Umweltschädigungen kommt. Ein neues Machine-Learning-Tool hilft in der Magnetentwicklung, ferromagnetische Kristalleigenschaften neuer Materialzusammensetzungen einfach und schnell vorherzusagen...

 

2,75 Millionen Euro für Digitalisierungsprojekt »MaterialDigital«

Das Land fördert das Projekt zur Digitalisierung der Werkstofftechnik »MaterialDigital« mit 2,75 Millionen Euro. Durch die Digitalisierung können Unternehmen künftig notwendige Materialien und Werkstoffe für ihre Produkte und Prozesse schnell und kosteneffizient identifizieren...

 

DGM-Interview mit Prof. Dr. Peter Gumbsch zum Thema Digitalisierung

Die Digitalisierung des produzierenden Gewerbes verspricht Wettbewerbsvorteile durch Vernetzung, Integration und neue Dienstleistungen auf der Basis von Informationsströmen und der Auswertung großer Datenmengen. Sie ist ohne eine digitale Repräsentation der Produkte und verarbeiteten Materialien nicht vorstellbar. DGM-Interview mit Prof. Dr. Peter Gumbsch zum Thema Digitalisierung in der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik (MatWerk)...

 

Workshop MaterialDigital 2018

Am 11. und 12. April 2018 trafen sich Expertinnen und Experten aus Industrie und Wissenschaft mit der Profession, Entwicklungsprozesse für Werkstoffe und Bauteile zu beschleunigen, Fertigungsprozesse flexibler zu gestalten oder die Zuverlässigkeit und Lebensdauer im Bauteileinsatz zu verbessern. Der Schlüssel dazu ist die intelligente Verknüpfung, Analyse und Bewertung von Materialinformationen aus unterschiedlichen Quellen entlang der Wertschöpfungskette...

 

Werkstoffdaten für Umformsimulation im virtuellen Labor ermitteln

Bei der Umformung werden Blechwerkstoffe häufig bis an ihre Grenzen belastet. Wie weit man in der Produktion gehen kann wird mit Computersimulationen getestet. Doch diese Simulationen sind nur so genau wie die Daten, die man ihnen zugrunde legt. Ein Team am Fraunhofer-Institut für Werkstoffmechanik IWM in Freiburg hat jetzt ein virtuelles Versuchslabor entwickelt, mit dem beliebige Belastungszustände für metallische Materialien »auf Knopfdruck« untersucht und präzise werkstoffmechanische Daten ermittelt werden können...