EKS InTec ist Technologieführer und um dies zu bleiben nehmen wir an mehreren internationalen Forschungsprojekten teil. An einigen der Projekte auch federführend.
Test methodology for virtual commissioning based on behavior simulation of production systems
Im Zuge von AVANTI sollte erforscht werden, wie aus der Anforderungsspezifikation des Produktionssystems mit formalen Techniken Tests automatisch abgeleitet werden können, die sowohl bei der virtuellen als auch bei der realen Inbetriebnahme eingesetzt werden können. Dazu war es notwendig, ein standardisiertes Austauschformat zur Beschreibung aller im Produktionssystem eingesetzten Komponenten zu verwenden. Aus diesen Einzelbeschreibungen wurde das Verhaltensmodell der Gesamtanlage bestimmt.
Die Projektlaufzeit war von September 2013 bis Juni 2016.
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Engineering Tool Chain for Efficient and Iterative Development of Smart Factories
Ziel des Projektes ENTOC ist die Effizienz Steigerung des Engineering-Prozesses mit Fokus auf die virtuelle Inbetriebnahme.
Die Projektlaufzeit war von September 2016 bis August 2019.
Leaflet als PDF zu ENTOC
Jedes Projekt besteht aus einem internationalen Team von unseren Top Wissenschaftlern und denen unserer namhaften Partner.
Smart Prognosis of Energy with Allocation of Resources
Ziel des Projektes SPEAR ist die Energie Simulation und Optimierung im Rahmen der virtuellen Inbetriebnahme.
Die Gesamtleitung des Projektes liegt bei der EKS InTec.
Die Projektlaufzeit war von September 2017 bis August 2020.
The Next Level of Test Automation
Ziel des Projektes TESTOMATproject ist die Automatische Testfallgenerierung und im folgenden die automatische Testausführung im Rahmen der virtuellen Inbetriebnahme.
Die Projektlaufzeit war von Oktober 2017 bis September 2020.
eXcellence In Variant Testing
Im Rahmen des XIVT-Projekts werden eine Methode und eine Werkzeugkette zum Testen von hochgradig konfigurierbaren, variantenreichen Embedded-Systemen in den Bereichen Automotive, Bahn, Industrieproduktion und Telekommunikation definiert.
Dies ermöglicht eine hocheffektive, kostengünstige Qualitätssicherung, die den Wechsel zu autonomen, flexiblen und adaptiven Anwendungen in diesen Bereichen ermöglicht.
Grundlage der Methode ist eine wissensbasierte Analyse von in natürlicher Sprache formulierten Anforderungen und eine modellbasierte Testgenerierung auf Produktebene.
Designansatz zur Strukturierung verteilter digitaler Zwillinge
Das Vorhaben »DAVID« hat die Erforschung und Bereitstellung verteilter digitaler Zwillinge (VDZ) im mechatronischen Bereich zum Ziel.
Hierdurch kann die Entwicklung und Inbetriebnahme komplexer Automatisierungssysteme deutlich verkürzt werden. Es werden dazu wesentliche Grundlagen im Kontext digitaler Zwillinge erarbeitet, die auf Ansätzen von Multiagentensystemen basieren. Es werden sowohl die autonomen als auch die kooperativen Fähigkeiten des digitalen Zwillings berücksichtigt.
Dadurch ist eine verstärkte Kopplung von Produkt, Prozessen und Ressourcen (PPR), auch unter Verwendung von bestehenden Automatisierungskomponenten, zu einem emergenten System möglich. Durch die Vernetzung der Informationen und Schnittstellen digitaler Zwillinge einzelner Bauteile, Agenten oder Baugruppen entsteht ein summativer digitaler Zwilling, der als Funktionen die Fähigkeiten der Einzelsysteme sowie Fähigkeiten, die alle Einzelsysteme übergreifen, bereitstellt.
Durch den summativen digitalen Zwilling können Synergien zwischen den Einzelsystemen entdeckt und genutzt werden, um so eine höhere Flexibilität zu erreichen.
Simulationsgestützte, assistenzsystem-basierende Engineering- und Maintenance-Dienstleistungen für Lean Aftersales-Services
Aftersales-Services – wie Prozessoptimierung, Schulung, Instandhaltung, Umbau und Modernisierung – werden für viele deutsche Maschinen- und Anlagenbauer zu einem immer wichtigeren Bestandteil der Wertschöpfung. Diese Dienstleistungen können im besonderen Maße von der digitalen Transformation profitieren: Maschinen und Anlagen verschmelzen mehr und mehr mit Informationstechnologien, die in Echtzeit Zustandsdaten erfassen, aus diesen Daten lernen, Prozesse automatisiert steuern oder menschliche Entscheidungen unterstützen sowie über das Internet kommunizieren und interagieren.
Für das Lernen und die Entscheidungsunterstützung bietet sich dabei auch der Einsatz unterschiedlicher Simulationstools an. Solche Tools werden aktuell insbesondere von KMU nur sporadisch und isoliert eingesetzt. Eine Vernetzung von Simulationssystemen untereinander und mit den realen Produktionsanlagen existiert kaum.
Vor diesem Hintergrund starteten zehn Unternehmen und Institute das Forschungsvorhaben SEAMLESS (Simulationsgestützte assistenzsystem-basierende Engineering- und Maintenance-Dienstleistungen für Lean Aftersales-Services). Ziel ist die Entwicklung und Bereitstellung von Simulationstools auf einer cloudbasierten Plattform „Simulation enhanced Assessment as a Service (SeAaaS)“, die es Anwendern erlaubt, unterschiedliche Simulatoren synergetisch zu kombinieren und für smarte Services zu nutzen.
Artificial Intelligence supported Tool Chain in Manufacturing Engineering
Ziel ist die Entwicklung einer integrierten Tool-Chain für die Fertigungstechnik, die die Entscheidungsfindung in frühen Phasen unterstützt. Um dies zu erreichen, wird die Werkzeugkette die Formalisierung und automatisierte Analyse von Anforderungen, die computergestützte Generierung von Simulationsmodellen und die softwaregestützte Generierung von Layouts unterstützen. In all diesen Dimensionen wird Künstliche Intelligenz in Expertensystemen und Simulationen auf der Basis von Daten aus bestehenden Lösungen eingesetzt.
In all diesen Dimensionen werden Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt, um die anfallenden großen Datenmengen zu bewältigen und um aus bestehenden Lösungen zu lernen. Dies wird z. B. durch Wissensmanagement und Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen erreicht.
Die Integration der Werkzeugkette wird sich auf Lösungen für die Interoperabilität von Werkzeugen und Plug&Play-Fähigkeiten konzentrieren, um in der Gebäudesimulationsumgebung flexibel zu sein. Dies wird erhebliche Auswirkungen auf die Effizienz (Kosten), die Qualität der Modelle und die Vorlaufzeit für Simulationen im industriellen Kontext haben.
Die Projektlaufzeit ist von Oktober 2020 bis Februar 2024.
Leaflet als PDF zu ENTOC
Fertigung und Robotik
H2Giga ist eines der drei Wasserstoff Leitprojekte, gefördert durch das BMBF, im Rahmen des Ideenwettbewerbs Grüner Wasserstoff. Ziel von H2Giga ist es, Elektrolyseure zur Produktion von grünem Wasserstoff in die Massenproduktion zu bringen. Durch das Teilprojekt FertiRob, an dem fast 20 Partner beteiligt sind, sollen die Produktion von Stacks und Elektrolyseuren automatisiert, ihre Kapazitäten drastisch erhöht und dabei die Qualitätsanforderungen eingehalten werden.
Im Rahmen von FertiRob sollen in den kommenden Jahren digitale Zwillinge der Stacks und Anlagen sowie Virtuelle Inbetriebnahmen (VIBN) etabliert werden. Mithilfe der digitalen Abbilder werden dann Prozesse vor der realen Umsetzung optimiert und damit defekte Produkte im Vorfeld verhindert.
EKS InTec befasst sich in diesem Rahmen mit der Realisierung und Nutzung von teilautomatisierten digitalen Produktzwillingen und Anlagenzwillingen in Kombination und basierend auf existierenden Standards wie z.B. AutomationML.
Die Projektlaufzeit ist von April 2021 bis März 2025.
zu FertiRob/H2Giga
Digital Zwilling für den KI-unterstützten Werkzeugentstehungsprozess - Teilvorhaben: Digitaler Werkzeug Zwilling
Der Entstehungsprozess von Presswerkzeugen für die Produktion von Strukturbauteilen für die automobile Großserie nimmt mit bis zu 24 Monaten einen erheblichen zeitlichen, monetären und ressourcenintensiven Stellenwert im Fahrzeugentstehungsprozess ein. Durch hohe Präzisionsanforderungen bedarf es einer iterativen, oftmals manuellen, Anpassung der Werkzeuggeometrie, damit Bauteile mit reproduzierbarer Qualität in hohen Stückzahlen gefertigt werden können. Dadurch ist der Werkzeugentstehungsprozess in hohem Maße abhängig vom Wissen und den Fertigkeiten einzelner Experten. Von der ersten CAD-Konstruktion bis zur Übergabe des fertigen Presswerkzeugs in die Serienproduktion fallen große Datenmengen an, in denen bisher ungenutztes Potenzial zur frühen Identifikation der zielführenden Bearbeitungsmaßnahmen liegt. In diesem Vorhaben sollen diese Daten in Form eines digitalen Zwillings erfasst und zueinander in Kontext gebracht werden.
Darauf aufbauend sollen Assistenzsysteme basierend auf Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt werden, sodass zielführende Optimierungsmaßnahmen zu verschiedenen Prozessschritten schnell bereitgestellt werden können. Daraus resultierend kann der Werkzeugentstehungsprozess verkürzt, die Kosten und Zeitaufwände gemindert und Ressourcen eingespart werden. Dazu soll ein Digitaler Zwilling entwickelt werden, der die unterschiedlichen Daten entlang des WEP erfasst, speichert und zueinander in Kontext setzt. EKS InTec spezifiert und modelliert diesen Digitalen Werkzeugzwilling und konzeptioniert und implementiert die zugehörige IT-Infrastruktur in Form von Datenstrukturen und -persistierung unter Nutzung von Standards.
Dieser Digitale Werkzeugzwilling bildet den Ausgangspunkt für die Anwendung der KI-Algorithmen für die Anwendungsfälle der Wirkflächenerstellung, des Werkzeugbauprozesses und des Tryouts. Er wird immer wieder ergänzt, aktualisiert und erweitert. Auch bestehende historische Datensätze müssen ebenso integriert werden wie digitalisiertes Expertenwissen.
Die Projektlaufzeit ist von Januar 2021 bis Dezember 2024.
Digitale Anlagenmodellierung mit neutralen Datenformaten
Im Projekt DIAMOND werden durchgängige, datengestützte Lösungen für die Entstehung, Übertragung und Nutzung digitaler Zwillinge im Anlagenentstehungsprozess geschaffen. Dabei wird durch Neutralität und Skalierbarkeit eine hohe Marktdurchdringung angestrebt. Durch das digitale „Common Data Model“ sollen unter anderem kürzere Projektlaufzeiten im Engineering von Produktionsanlagen für die schnellere Integration von neuen Fahrzeugen und Antriebstechnologien forciert werden.
In unserem Teilvorhaben Virtuelle Inbetriebnahme wird eben diese fokussiert, die spät im Anlagenentstehungsprozess durchgeführt wird, wenn bereits viele eingeplante Zeitpuffer aufgebraucht wurden. Sie fungiert als Quality Gate vor der realen Inbetriebnahme und sichert diese ab. Weiterhin bildet sie mit ihren Daten die Grundlage für den Digitalen Zwilling sowie parallel zur Anlage laufenden Digitalen Schatten, die die Basis für weitergehende Prozessanalysen und -optimierungen sind.
Die Projektlaufzeit ist von November 2022 bis Oktober 2025.
zu DIAMOND
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