Projektförderung
Hintergrund
Digitale Zwillinge sind Softwaresysteme, die reale cyber-physische Produktionssysteme durch Modelle, Daten und Dienste repräsentieren, analysieren und steuern. Sie werden in zahlreichen Domänen wie Produktion, Automotive, Avionik und Robotik eingesetzt, um Prozesse effizienter zu planen, Ressourcen besser zu nutzen und Kosten zu senken. Ein zentrales Werkzeug bei der Systementwicklung ist die virtuelle Inbetriebnahme, bei der Simulationsmodelle erstellt werden, um Steuerungscode bereits vor der physischen Inbetriebnahme zu testen und zu validieren. Diese Modelle bilden Geometrie, Kinematik und logisches Verhalten des Systems ab, werden jedoch bewusst vereinfacht gehalten, um Echtzeitfähigkeit und wirtschaftliche Modellerstellung zu gewährleisten. Zwischen dem modellorientierten und dem systemorientierten Verständnis digitaler Zwillinge klafft dabei eine konzeptuelle Lücke, die eine durchgängige Digitalisierung von Produktionsaktivitäten bislang erschwert.
Problemstellung
Die in der virtuellen Inbetriebnahme erstellten Simulationsmodelle sind auf eine generische Maschinenklasse ausgelegt und nicht auf die konkrete, tatsächlich aufgebaute Systeminstanz abgestimmt. Im realen Betrieb weicht das Verhalten eines Systems durch Fertigungstoleranzen, Umwelteinflüsse und Verschleiß zunehmend von diesen idealisierten Modellen ab, wodurch deren Prognosefähigkeit sinkt und Analysen zu Fehlschlüssen führen können. Eine Anpassung der Simulationsmodelle an die Realität findet bislang nur selten, mit hohem manuellem Aufwand und ohne systematische Methodik statt. Bestehende Ansätze zur Synchronisation von Simulation und realem System beschränken sich zudem auf reine Parameteranpassungen, ohne strukturelle Modellierungsfehler aufzudecken oder das Modell grundlegend zu verfeinern. Dies hat zur Folge, dass die erheblichen Investitionen der virtuellen Inbetriebnahme nach Abschluss der Entwicklungsphase brachliegen und das Potential der erstellten Simulationsmodelle im laufenden Betrieb ungenutzt bleibt.
Zielsetzung/Ergebnisse
Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer Methodik, mit der digitale Zwillinge ihre zugrundeliegenden Simulationsmodelle automatisch und kontinuierlich während der Inbetriebnahme und des Betriebs an die realen Eigenschaften des jeweiligen Systems anpassen können. Dazu soll zunächst eine systematische Vorgehensweise zur automatisierten Erkennung von Diskrepanzen zwischen Simulationsmodell und realem System erarbeitet werden. Darauf aufbauend werden Methoden zur automatischen Sensitivitätsanalyse und gezielten Parameterjustierung entwickelt, um identifizierte Abweichungen zu minimieren. Anschließend soll eine modellgetriebene Technik entstehen, die Simulationsmodelle nicht nur parametrisch anpasst, sondern strukturell aktualisiert und dabei Änderungen konsistent auf alle betroffenen Modellteile überträgt. Schließlich werden all diese Methoden in einen selbst-adaptiven digitalen Zwilling integriert, der Diskrepanzen eigenständig erkennt, bewertet und behebt – und so erstmals eine durchgängig automatisierte Überführung von Entwicklungsmodellen in präzise Betriebsmodelle ermöglicht.
Ihr Ansprechpartner
Eric Grässer
M.Sc.Wissenschaftlicher Mitarbeiter "Virtuelle Methoden in der Produktionstechnik"