Digitales Prozesskettenmodell für den Qualitätsregelkreis für blechbasierte Umform- und Fügeprozesse am Beispiel des Karosseriebaus
Kernthesen:
- Die Digitalisierung von Einzelprozessen entlang der Wertschöpfungskette Blech bietet die Grundlage für weitere Fortschritte hinsichtlich Qualität und Effizienz
- Mittels gekoppelter Analyse auf Basis simulierter und/oder gemessener Daten von Einzelprozessen lassen sich relevante Einflussfaktoren bestimmen und präzise Prognosen über die Wirkung gezielter Stellmaßnahmen entlang der Prozesskette treffen.
- Prozesskettenmodelle stellen eine hohe Verdichtung von Prozess-Know-how dar und bieten durch interaktive Nutzung eine qualitätsbezogene Regelung der Fertigung.
Zusammenfassung:
Durchgehende digitale Prozessketten sind Forderung und Wunsch zugleich. Mit zunehmender Sensorik und Rechenleistung sowie kostengünstiger Datenhaltung ist es aber nicht getan. Einzelprozesse können heute sehr präzise simuliert und vorhergesagt werden. Bei Prozessketten stellen jedoch der Umfang und die Komplexität der Wechselwirkungen noch immer eine Hürde dar. Vom Materialmodell über die Modellierung notwendiger Umformschritte und dem Zusammenbau inklusive Füge- und Montageprozesse sind die Einzelprozesse mit unterschiedlichen Detaillierungsgraden abzubilden. Das erfordert hohe Modellierungsaufwände und teilweise unterschiedliche Softwaretools.
Anhand ausgewählter Praxisbeispiele wird gezeigt, dass sich entlang der Prozesskette von Blechumform- und –fügeprozessen schnelle Prognosetools und Assistenzsysteme realisieren lassen. Für schnelle und ausreichend genaue Vorhersagen reicht es oft, eine begrenzte Anzahl von Zuständen zu betrachten. Durch die Auswertung simulierter und gemessener Daten sowie deren Kombination können mit geringen Aufwand eine hohe Prognosegüte erreicht werden. Basis der Datenauswertung ist die, als CPA (Coupled Process Analysis) bezeichnete, Methode des Fraunhofer IWU, welche für Fragestellungen mit multivarianten Eingangsdaten und komplexen Ergebnisgrößen genutzt wird. Mit Hilfe mathematischer Analysemethoden können relevante Einflussfaktoren isoliert und so aufbereitet werden, dass interaktiv die Auswirkung der Änderung einzelner Parameter dargestellt werden kann. Die hohe Verdichtung von Wissen und die visuelle Aufbereitung ermöglichen es einer Vielzahl von Nutzern mit unterschiedlichem Kenntnisstand präzisere Prognosen zu treffen.
Referent: Prof. Dr.-Ing. Martin Dix, Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU
