Verbundprojekt: Digitalisierung von Klebprozessen in der Fahrzeugindustrie (DigiKleb) - Teilvorhaben: Analyse und Prädiktion von Systemverhalten

Abstract

Das Projekt DigiKleb adressiert die bislang unzureichende Digitalisierung klebtechnischer Prozessketten im Sinne von Industrie 4.0. Klebprozesse unterscheiden sich vom Schweißen oder Nieten durch ihre lange Prozesskette über mehrere Stationen, Unternehmen und Zeiträume hinweg. Qualität entsteht nicht durch eine direkt zerstörungsfrei messbare Festigkeit der Klebung, sondern durch den Nachweis konformer Prozessfenster entlang aller relevanten Teilprozesse. Der wissenschaftlich- technische Stand ist daher durch isolierte Automatisierungslösungen, herstellerspezifische Schnittstellen, regelbasierte Überwachung und noch nicht durchgängig integrierte Digitale Zwillinge geprägt. DigiKleb soll diese Lücke schließen, indem die klebtechnische Prozesskette digital abgebildet und auf Basis von Standards wie AAS, RAMI 4.0 und OPC UA in ein interoperables Digitaler-Zwilling-Konzept überführt wird. Es wurden Verfahren und Methoden zur Selbstüberwachung, Selbstoptimierung und Predictive Maintenance entwickelt, um Fehler früher zu erkennen, Gegenmaßnahmen zu ermöglichen und Qualität, Ressourceneffizienz sowie Anlagenverfügbarkeit zu verbessern. Das Teilvorhaben des BIBA konzentrierte sich darauf, Methoden zur Analyse und Prädiktion von Systemverhalten zu entwickeln. Im Mittelpunkt stehen Wirknetze, mit denen qualitative und quantitative Wirkzusammenhänge zwischen Material-, Anlagen-, Prozess- und Qualitätsdaten modelliert werden. Darauf aufbauend werden Grey-Box-Modelle und maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um Abweichungen zu erkennen, zu klassifizieren und Systemverhalten zu prognostizieren. Die Ergebnisse sind kompatibel zu Verwaltungsschale und OPC UA. Integriert in den Digitalen Zwilling können kontextbezogene, echtzeitfähige Visualisierungen für Ursachenanalyse, Qualitätsmaßnahmen, Planung, Steuerung und Predictive Maintenance genutzt werden.