Optimierung von Maschinen durch EchtzeitsimulationenDer Digitale Zwilling eines Produktes oder Assets unterstützt unter anderem beim Design, in der Fertigung, beim Engineering zum Beispiel bei der Integration einer Komponente in eine Maschine sowie bei der Nutzung eines Assets. Hierzu werden dem digitalen Abbild während seines Lebenszyklus nach und nach mehr Informationen zugeführt, die auf verschiedenste Art und Weise dabei helfen, Einsparpotenziale zu nutzen.
Im ersten Schritt sind dies oft technische Daten zu einem Produkt, die sich in standardisierten Formaten über die Verwaltungsschale abrufen lassen und so den Aufwand zur Integration erheblich reduzieren. Bei einem komplexen Asset wie einem Drive Controller können diese digitalen Informationen weit über grundlegende, technische Daten hinausgehen. So werden umfangreiche Aufgaben einfacher als bisher bewältigt und dadurch Mehrwerte geschaffen.
Welche Facetten optimieren den Produktlebenszyklus?Im Rahmen des Pilotvorhabens Digitaler energetischer Zwilling (DeZ), einem Teilprojekt des its owl Innovationsprojekts
Technische Infrastruktur für Digitale Zwillinge (TeDZ), wird dazu folgende Frage bearbeitet: Welche Facetten eines digitalen Zwillings können dabei helfen, das energetische Verhalten von Komponenten, Maschinen oder auch ganzen Anlagen über den Produktlebenszyklus zu optimieren?
Dazu wurden verschiedene Kern-Use-Cases, wie die Virtuelle Inbetriebnahme beschrieben. Hierfür ist ein Simulationsmodell der Maschine erforderlich, das vom Maschinenbauer erstellt wird. Mit diesem Modell kann das Verhalten der geplanten Maschine (wie Materialfluss, Kinematik, etc.) bereits im Voraus simuliert werden. Zur Durchführung der virtuellen Inbetriebnahme wird die reale Steuerung (SPS) mit einem geeigneten Echtzeitsimulationssystem verbunden, um das Modell der Maschine auszuführen.
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Schematische Darstellung: Virtuelle Inbetriebnahme
Dies erfolgt in Echtzeit, sodass für die SPS kein Unterschied zum noch nicht fertiggestellten, realen Aufbau besteht. Auf dieser Basis kann der SPS-Programmierer bereits während der Planungsphase einen Entwurf des Steuerungsprogramms realisieren und testen, ohne dass ihm die reale Maschine zur Verfügung stehen muss.
Daraus ergibt sich eine deutliche Zeit- und Kostenersparnis, da die Maschine somit erst an ihrem tatsächlichen Einsatzort das erste Mal komplett aufgebaut wird. Darüber hinaus können bei Verwendung geeigneter Simulationsmodelle sehr genaue Aussagen über das energetische Verhalten der Komponenten getroffen werden.
Skalierbare SimulationstiefeIm Pilotvorhaben DeZ werden Herausforderungen wie die Erstellung standardisierter Modelle bearbeitet, die gemeinsam mit Modellen anderer Hersteller in einer möglichst breiten Palette von Werkzeugen genutzt werden können. Eine weitere Aufgabe besteht darin, Modelle mit einer skalierbaren Simulationstiefe bereitzustellen. Typische Materialfluss-Simulationen bilden das Verhalten eines Antriebs derzeit sehr stark vereinfacht ab. Selbst mit performanten Echtzeitsystemen ist es nicht möglich, eine Vielzahl von Komponenten in Steuerungs-Echtzeit (zum Beispiel ~1 ms Zyklus) mit einer ausreichend hohen Detailtiefe zu simulieren, sodass sinnvolle Rückschlüsse auf das energetische Verhalten ermöglicht werden. Daher wird untersucht, mit welchen Ansätzen die Simulationstiefe gezielt für einzelne Komponenten erhöht werden kann, ohne weitere Änderungen an der übrigen Maschinensimulation vorzunehmen.
Vereinfachung der virtuellen Inbetriebnahme durch Informationen aus der Verwaltungsschale
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Die Bereitstellung der Modelle soll, ähnlich wie die Bereitstellung technischer Daten und weiterer Engineering-Informationen, direkt über die Verwaltungsschale geschehen. Zusätzlich sollen Informationen aus den bereits vorhandenen Engineering-Daten der Maschine zur automatisierten Generierung des Gesamt-Simulationsmodells genutzt werden.
All die genannten Methoden sollen es letztlich ermöglichen, auf Basis des digitalen Zwillings Optimierungen durchzuführen, um Kosten einzusparen: Zum einen durch vereinfachtes Engineering, zum anderen durch den Einsatz optimal ausgelegter und zugeschnittener Komponenten. Nicht zuletzt kann durch geringeren Material- und Energie-Einsatz auch die Umweltbelastung reduziert werden.