Einblicke in Fertigungstechnik der Zukunft

Quelle: ZDIN

Beim Abschlusssymposium des Zukunftslabors Produktion begrüßten die Wissenschaftler*innen Gäste aus Forschung und Praxis. Sie stellten ihre Forschungsergebnisse vor und führten eine Diskussionsrunde durch. Zudem präsentierten sie Technologiedemonstratoren, die ihre Forschung veranschaulichten.

Eine durchgängig digitale Produktionskette: Mit dieser Vision startete das Zukunftslabor Produktion im Oktober 2019 seine Forschung am Zentrum für digitale Innovationen Niedersachsen (ZDIN). Nach fünf Jahren neigt sich das Projekt dem Ende und zu diesem Anlass hatten die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors zu ihrem Abschlusssymposium eingeladen. Am 26.09.2024 kamen Vertreter*innen aus Wissenschaft, Wirtschaft und von der VolkswagenStiftung – dem Fördergeber des Zukunftslabors – zum Produktionstechnischen Zentrum der Leibniz Universität Hannover.

Dr.-Ing. Marcel Wichmann (Leibniz Universität Hannover, Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW)) begrüßte die Gäste im Namen des Zukunftslabors und gab einen kurzen Überblick über die Forschung, die sich mit der Entwicklung digitaler Technologien, Fertigungsverfahren und Produktionsabläufe beschäftigte.

Anwendungsbeispiel Druckguss

Marcus Nein (ebenfalls IFW), Koordinator des Zukunftslabors, stellte die Prozesskette vor, die den Wissenschaftler*innen als Forschungsgrundlage diente: Das Zukunftslabor erforschte die Produktionskette am Beispiel des Aluminiumdruckgusses – von der Konstruktion des Werkzeuges bis zur spanenden Nachbearbeitung der Druckgussbauteile, inklusive des Informationsflusses digital erzeugter Produktionsdaten und der Planung und Steuerung der Produktionsschritte.

Im Anschluss hielt Dr.-Ing. Marc-André Dittrich (DMG MORI) einen Impulsvortrag zum Thema „Machining Transformation – Wie Datenräume die Produktion von morgen verändern“. DMG MORI produziert hochpräzise Werkzeugmaschinen, die für die Fertigung von Komponenten in zahlreichen Branchen eingesetzt werden. Herr Dr.-Ing. Dittrich erklärte, dass sich die Produktionsbranche im Umbruch befinde: Produkte würden anspruchsvoller, internationale Krisen wirkten sich auf globale Lieferketten aus, der Fachkräftemangel und die Anforderungen an Energieeffizienz der Produktionsanlage nehme zu. Machining Transformation könne dazu beitragen, diesen Herausforderungen zu begegnen.

Ergebnisse des Zukunftslabors Produktion

Nach dem Impulsvortrag stellten Wissenschaftler des Zukunftslabors Produktion ihre Forschungsergebnisse vor. In fünf Teilprojekten hatten sie sich mit intelligenten Werkzeugsystemen, der automatischen Modellierung spanender Fertigungsprozesse, der adaptiven Prozessführung im Druckguss, der Planung und Steuerung rekonfigurierbarer Prozessketten und der IT-Infrastruktur und Sicherheit einer vernetzten Produktion beschäftigt.

Dr.-Ing. Jörg Walter (Informatikinstitut OFFIS, FuE-Bereich Produktion) erläuterte die Forschung zu intelligenten Werkzeugsystemen. Dabei wurden Gießereianlagen ohne Sensoren mit digitaler Sensorik (Retrofit) nachgerüstet, Mikrocontroller für die Datenverarbeitung installiert und ein Netzwerk zur Datenauswertung mittels Edge Computing aufgebaut. Die Wissenschaftler erzielten Erkenntnisse zu kostengünstiger Nachrüstung von Sensorik und Messtechnik sowie zur verbesserten Transparenz und Rückverfolgbarkeit von Prozessen im Druckguss.

Markus Rokicki (Leibniz Universität Hannover, Forschungszentrum L3S) stellte die automatische Modellierung spanender Fertigungsprozesse vor. Die Wissenschaftler hatten Maschinelles Lernen (ML) genutzt, um Formfehler bei der Werkzeugfertigung vorherzusagen, indem sie Schnittbedingungen und Prozessüberwachungsdaten analysierten. Durch den Einsatz von Active Learning konnten sie den Messaufwand reduzieren und die Genauigkeit des Vorhersagemodells verbessern.

Slava Pachandrin (Technische Universität Braunschweig, Institut für Füge- und Schweißtechnik) präsentierte die adaptive Prozessführung im Druckguss, wobei ein ML-Analyse-Tool entwickelt wurde, das Gießsimulationsdaten nutzt, um Vorhersagen zur Bauteilqualität zu treffen. Die Wissenschaftler entwickelten zudem ein Tool, das Ursachen für Formfehler identifiziert und Handlungsempfehlungen zur Fehlerreduzierung gibt, sowie ein Programmgenerierungstool zur automatischen Erstellung von Gießprogrammen. Sie gewannen Erkenntnisse zur unternehmensübergreifenden Nutzung und Analyse von Prozess- und Qualitätsdaten in Echtzeit und entwickelten ML-Modelle zur Optimierung von Druckgussprozessen.

Marcus Nein (Leibniz Universität Hannover, IFW) und Prof. Dr.-Ing. Matthias Schmidt Leibniz Universität Hannover, Institut für Fabrikanlagen und Logistik) stellten die Forschung zur Planung und Steuerung rekonfigurierbarer Prozessketten vor. Herr Nein nutzte ein Grey-Box-Modell, das Machine Learning und analytische Modelle kombiniert, um Prozesszeiten in der Fertigung vorherzusagen und dadurch den Modellierungsaufwand zu reduzieren sowie die Spindellaufzeit zu optimieren. Prof. Dr.-Ing. Schmidt ging auf ML-Lösungen für die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) ein, die verschiedene Aufgaben wie Durchlaufzeitplanung, Lieferzeitprognose und Bedarfsplanung in der Kreislaufwirtschaft unterstützen.

Maxim Runge (Hochschule Hannover, Abteilung Prozessinformatik & Automatisierungstechnik, Institut für Sensorik und Automation) erläuterte die Entwicklung einer sicheren Datenaustauschplattform für den standort- und unternehmensübergreifenden Datenaustausch. Um sensible Unternehmensdaten zu schützen, setzten die Wissenschaftler*innen auf Föderiertes Lernen, bei dem Daten dezentral analysiert und nur die Ergebnisse geteilt werden. Zudem entwickelten sie ein iteratives Sicherheitskonzept basierend auf der VDI/VDE2182-Richtlinie, das den Schutz von Datenressourcen durch eine systematische Bedrohungsanalyse und Risikobewertung sicherstellt.

Diskussionsrunde und Technologiedemonstration

In einer Diskussionsrunde, moderiert von Marcus Nein, beleuchteten Dr.-Ing. Marc-André Dittrich (Manager Corporate Development & Worldwide Institutions bei DMG MORI), Dr.-Ing. Agnetha-Flore (Geschäftsführerin des ZDIN) und Dr.-Ing. Oliver Maiß (Leiter Forschung und Entwicklung sowie Marketing bei ECOROLL) verschiedene Aspekte der Forschung und Entwicklung in der industriellen Produktion. Die Bedeutung eines Minimal Viable Products (einfache Version eines Produkts) wurde hervorgehoben, um frühzeitig Feedback zu sammeln und den Innovationstransfer zwischen Wissenschaft und Wirtschaft zu fördern. Außerdem wurde betont, dass eine enge Zusammenarbeit zwischen Forschung und Praxis, wie in den Zukunftslaboren des ZDIN, den Wissenstransfer erleichtert und Leuchtturmprojekte schafft. Des Weiteren wurden Herausforderungen für KMU bei der Digitalisierung diskutiert, insbesondere in Bezug auf Fachkräftemangel, knappe Ressourcen und den sicheren Datenaustausch, wobei technologische und rechtliche Rahmenbedingungen als zentrale Themen genannt wurden.

Zum Abschluss der Veranstaltung konnten sich die Teilnehmer*innen Technologiedemonstratoren ansehen, die die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors während der vergangenen fünf Jahre (weiter-)entwickelt hatten. Dazu zählten: eine Augmented-Reality-Anwendung zur Visualisierung von Produktionsdaten, ein Demonstrator zur Abbildung einer Lieferkette, eine KI-basierte Anzeige von Werkzeugverschließ und eine Mobile Fabrik zur Darstellung einer vernetzten Fertigung.

Ein ausführlicher Bericht über das Abschlusssymposium des Zukunftslabors Produktion mit detaillierteren Informationen zu den Forschungsergebnissen, zur Diskussionsrunde und zu den Technologiedemonstrationen befindet sich auf der Website des ZDIN.