Digitale Zwillinge und Machine Learning eröffnen neue Möglichkeiten, Fertigungsprozesse datenbasiert zu verstehen und gezielt weiterzuentwickeln.
Prozesse nicht nur beobachten, sondern verstehen
In einem ZIM Projekt mit Partnern aus Forschung und Industrie haben wir eine Optimierung von Fertigungsprozessen - dem Rührreibschweißen - mithilfe digitaler Zwillinge und Machine Learning erreicht. Der Grundstein dafür wurde 2022 gelegt.
Was ein digitaler Zwilling leisten kann
Ein digitaler Zwilling bildet relevante Eigenschaften eines realen Prozesses in einem digitalen Modell ab. Dadurch können Zusammenhänge sichtbar werden, die sich im laufenden Betrieb nur schwer beobachten lassen – etwa bei wechselnden Parametern, Materialverhalten oder Prozessfolgen.
Machine Learning als Ergänzung zur Ingenieurarbeit
Datenbasierte Modelle können Muster in großen Datenmengen erkennen und Hinweise auf Optimierungspotenziale liefern. Ihre Qualität hängt jedoch von der Datenbasis, dem fachlichen Kontext und einer sorgfältigen Validierung der Ergebnisse ab.
Anwendungen in der Fertigung
Zu den mögliche Einsatzfelder gehören unter anderem Schweißen, Bohren, Fräsen und Drehen. Entscheidend ist stets die gemeinsame Bewertung von Prozessdaten und technischem Know-how, damit aus Erkenntnissen belastbare Verbesserungen werden.
