OptiPlant

Kombinierte Optimierung und Virtuelle Inbetriebnahme von materialflussintensiven Produktionssystemen mit Multiskalen-Netzwerk-Modellen

Projektförderung

Hintergrund

Die zeitdeterministische Hardware-in-the-Loop-Simulation (HILS) von Maschinen in einem materialflussintensiven Produktions-system, wie beispielsweise aus den Bereichen der Getränke- oder Verpackungstechnik (Sondermaschinenbau), ist vielversprechend: Die von Maschine zu Maschine individuelle Auslegung und Inbetriebnahme ist fehleranfällig und erfordert in vielen Fällen eine kosten- und zeitintensive Nachbesserung im Steuerungscode beim Kunden vor Ort. Bei der Eingliederung neuer Maschinen in bestehende Produktionssysteme entstehen kostenintensive Stillstände der vollständigen Anlage. Zusätzlich führt die zunehmende Forderung nach umfangreicheren und schnell wechselnden Produktionspaletten zu einer höheren Komplexität des Steuerungssystems. Im Bereich des Sondermaschinenbaus, in dem Maschinen speziell nach Kundenwunsch konstruiert und gefertigt werden, kann der Einsatz simulationsbasierter Methoden den Engineering-Prozess beschleunigen, Kosten senken und die Fehleranfälligkeit stark verringern. Ein Einsatz simulationsbasierter Methoden bei der Betrachtung der einzelnen Maschinen erfolgt allerdings heutzutage in diesem Bereich weder im Kontext der Anlage (Materialfluss) noch in Verbindung mit dem realen Steuerungssystem. Ziel ist es, die Erfahrungen, welche im Bereich der HILS von CNC-Maschinen für Leistungserbringungs-Tests und zur Steuerungsvalidierung gesammelt wurden, auf die Getränketechnik mit ihren speziellen Anforderungen zu übertragen.

Gesamtkonzept des Forschungsvorhabens „OptiPlant“
Simulierte Maschine ohne Echtzeit, mit weicher Echtzeit und mit zeitdeterministischer Echtzeit - letzteres mit Anbindung über das digitale Bussystem an das Steuerungssystem

Zielsetzung

Im Forschungsvorhaben soll eine der HILS vorgeschaltete mathematische Durchsatzoptimierung auf Basis des Flussmodells (virtuelle Durchsatzoptimierung) in Kombination mit einer Leistungserbringung im Rahmen der Virtuellen Inbetriebnahme am realen Steuerungssystem unter Einsatz des Multiskalen-Netzwerk-Modells (Echtzeit-Materialflusssimulation) entwickelt werden. Das Forschungsvorhaben erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen der Mathematik und der Ingenieurwissenschaft. Es sollen ingenieurswissenschaftliche Fragestellungen im Bereich der Virtuellen Inbetriebnahme von Materialflusssystemen mit innovativen Modellierungsansätzen aus der Mathematik an praxisrelevanten Simulationsszenen erforscht werden. Die Beschreibung von virtuellen Maschinen bei der HILS erfordert die Umsetzung von zeitdeterministischen und recheneffizienten Algorithmen. Derzeit gibt es kein Materialflussmodell, das eine zeitdeterministische Berechnung der Dynamik von Materialflüssen mit einer großen Anzahl bewegter Objekte (im Bereich der Getränketechnik ca. 20.000 – 50.000 Flaschen pro Stunde) garantiert. Der Einsatz eines Multiskalen-Netzwerk-Modells zur Simulation des Materialflusses im Rahmen einer HILS ist vielversprechend und neuartig. Dieses umfasst die Kopplung eines physikbasierten Materialflussmodells mit einem Flussmodell auf unterschiedlichen Modell-Skalen.

Darüber hinaus soll auf Basis des Flussmodells eine mathematische Durchsatzoptimierung des Transportsystems durchgeführt werden, um den optimalen betrieblichen Durchsatz zu finden. Durchsatzoptimierungen werden bislang nur entkoppelt von der Machbarkeit in der Realisierungsphase durchgeführt. Außerdem finden sich hier meist nur ereignisdiskrete Materialflusssimulationen, die das Anlagenlayout nicht betrachten. Nach der mathematischen Optimierung kann das entstehende Layout im Rahmen einer virtuellen Inbetriebnahme mit einer Materialflusssimulation überprüft und die Steuerung validiert werden.

Durchsatzoptimierung
Identifikation kritischer Bereiche, Auswahl von Kontrollparametern, Optimierungsproblem mit Nebenbedingungen, zu ändernde Parameter und zugehörige Änderungsrichtung

Ergebnisse

Im Rahmen des Projekts wurde eine zweistufige Simulation konzipiert, so dass ein Teil der Berechnungen in einem langsameren Simulationstakt ablaufen kann als der Steuerungstakt. Im Falle der Materialflusssimulation kann bspw. der physikbasierte Materialfluss in einem langsameren Solver berechnet werden. Auf diese Weise ist es möglich, auch eine große Anzahl an Stückgütern in der Simulation zu berechnen.

Das Flussmodell wurde von Mathematikern der Universität Mannheim validiert, sowohl für Stückgüter mit rundem als auch mit quadratischem Querschnitt. Darüber hinaus wurde das Flussmodell mit der Roe-Methode in C++ implementiert, um die Integration in eine HILS zu ermöglichen. Es wurden erste diskrete Signale aus der kontinuierlichen Dichteverteilung des Modells generiert. 

Anhand des Flussmodells wurde eine Optimierung des Layouts vorgenommen. Dabei wird der deutlich geringere Rechenaufwand im Vergleich zu einem physikbasierten Modell ausgenutzt. Die Validierung der Optimierungsergebnisse erfolgt anhand des physikbasierten Modells, wo zusätzliche Effekte berücksichtigt werden können. Dort kann auch eine Nachjustierung durchgeführt werden. 

Einen kleinen Einblick gibt das Video zum Zwei-Skalen-Materialfluss-Modell.

Publikationen

Kienzlen, Annika ; Weißen, Jennifer ; Verl, Alexander ; Göttlich, Simone: Simulative Optimierung der Steuerungsparameter eines Materialflusslayouts mit Bandförderern. In: Forschung im Ingenieurwesen, Forschung im Ingenieurwesen. (2020)

Link: https://doi.org/10.1007/s10010-020-00420-3

Kienzlen, Annika ; Verl, Alexander: Comparison of Material Flow Models and Acceleration of the Macroscopic Flow Model for Virtual Commissioning. In: ETI-EUROSIS (Hrsg.) ; ETI-EUROSIS (Hrsg.): 34th Annual European Simulation Simulation and Modelling Conference: Modelling and Simulation 2020 (ESM), 34th Annual European Simulation Simulation and Modelling Conference: Modelling and Simulation 2020 (ESM), 2020 — ISBN 978-9492859-12-9, S. 168–175

Link: pdf

Kienzlen, Annika ; Scheifele, Christian ; Verl, Alexander: Predicting coupling signals in a material flow real-time co-simulation with a Kalman filter. In: Teti, R. ; D (Hrsg.) ; Teti, R. ; D (Hrsg.): Procedia CIRP, Procedia CIRP. Bd. 88 : Elsevier BV, 2020, S. 9--14

Link: https://doi.org/10.1016%2Fj.procir.2020.05.002

Rossi, Elena; Weißen, Jennifer; Goatin, Paola; Göttlich, Simone: Well-posedness of a non-local model for material flow on conveyor belts. In: ESAIM:M2AN, (2020) — 54(2), S. 679–704

Link: https://hal.inria.fr/hal-02022654

Göttlich, Simone; Müller, Jann; Weißen, Jennifer: GPU-accelerated simulation of a non-local conservation law. In: Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics, 2020, 2 (1)

Link: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/pamm.202000114

Verl, Alexander ; Kienzlen, Annika: Der Materialfluss des digitalen Zwillings. In: SPS Magazin, SPS Magazin. (2019), Nr. 10, S. 34–36

Prims, Dominik; Kötz, Jennifer; Göttlich, Simone; Katterfeld, André: Validation of flow models as new simulation approach for parcel handling in bulk mode. In: Logistics journal. (2019)

Link: https://www.logistics-journal.de/archiv/2019/4889

Ihr Ansprechpartner

Dieses Bild zeigt Annika Kienzlen

Annika Kienzlen

M.Sc.

Wissenschaftliche Mitarbeiterin "Virtuelle Methoden in der Produktionstechnik"

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