Das Digital Engineering umfasst die komplette Entwicklungskette eines Bauteils von der Qualitätsanforderung über die Konstruktion von Bauteil und Werkzeug bis hin zur Prozesssimulation und -auslegung. Die Vielzahl an Softwareanwendungen bedingt häufig ein Handling mit Informationen unterschiedlicher Datenformate. Nicht selten gehen hierbei Informationen verloren, weshalb im PIC 4.0 an Methoden zur Realisierung durchgängiger Simulationsketten geforscht wird.

Stadien des Produktentstehungsprozesses, hier am Beispiel eines mit verschiedenen Tapes belastungsgerecht ausgelegten Fahrradsattels

Teil 6 der Serie: Wie eine webbasierte Schnittstelle das Datenhandling erleichtert

Digitale Transformation

Wirtschaft

Innovationen und neue Technologie

Simulation

Software

Spritzgießsimulation

Industrie 4.0 für die Kunststoffverarbeitung

Industrie 4.0

Virtual Reality für die Qualitätssicherung

Industrie 4.0 für die Qualitätssicherung

Anwenderfreundlicher Datenaustausch im Digital Engineering

Im Rahmen einer Online-Befragung haben Vertreter der Kunststoffindustrie ihre Erwartungen an das Plastics Innovation Center 4.0 (PIC 4.0) formuliert. Neben besseren Möglichkeiten, die Forschungsergebnisse in die industrielle Praxis zu übertragen, erwarten die Befragten vor allen Dingen Fortschritte im Bereich der Qualitätssicherung, Prozessoptimierung, Simulation und Verknüpfung von Prozessketten. Um diese Fragestellungen zu ergründen, werden im PIC 4.0 praxisnahe Demonstratoren aufgebaut.

Bild 2. Das Recycling von PET-Flaschen bietet einen geeigneten Anwendungsfall als Demonstrator für geschlossene Stoffkreisläufe

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Teil 5 der Serie: Praxisnahe Demonstratoren für das Plastics Innovation Center 4.0

Spritzgießen

Kunststoffverarbeitung: Verfahren

Messdatenerfassung und -verarbeitung

Steuern, Regeln

Prozessoptimierung

Prozessmanagement

Machine Learning

Datenanalyse

Automatisierungstechnik

Kunststoff-Rezyklat

Kunststoff Werkstoffe

Den Anwendernutzen  ins Visier genommen

Die Qualitätsdaten-Managementsoftware Measurlink von der Mitutoyo Deutschland GmbH, Neuss, kommt in einer neuen Generation. Diese umfasst unter anderem das Gage Management-System mit Funktionen wie Messmittelinventarisierung und variablen Kalibrierroutinen. 

Analyse in Echtzeit 

Messdatenerfassung, Software

Auswerte- und Analysesoftware

Qualitätsdaten-Managementsoftware Measurlink 8 

M-Hub ist die erste mobile App, die Unternehmen hilft, alle Akteure der Kunststoffindustrie mit einem Fingertipp zu finden und ihr Geschäft zu fördern.

Geschäftsanbahnung auf die digitale Art: Die App M-Hub soll das Leben von Kunststoffprofis einfacher machen

Die Branche in der Hand

Mit maßgeschneiderten Effizienzpaketen unterstützt der Spritzgießmaschinenbauer und Systemlöser Engel seine Kunden, alle Register zu ziehen, um den Energieverbrauch zu senken und den CO2-Fußabdruck zu verkleinern.

Zur K 2022 schnürt Engel für seine Kunden Effizienzpakete: Auf die Spritzgießmaschine abgestimmte Temperiersysteme und digitale Lösungen reduzieren den Energieverbrauch deutlich.

Mit energiesparenden Lösungen von Engel Wettbewerbsfähigkeit und Resilienz stärken

Temperiergeräte

Kunststoffverarbeitung: Maschinen und Komponenten

Gießanlagen

Temperiertechnik

Energieeffizienz

Spritzgießmaschinen

Medizinprodukte

Medizintechnik

Kreislaufwirtschaft

Effizienzpakete gegen hohe Energiepreise

Drei Projektpartner haben den Prototyp einer digital vernetzten Liefer- und Wertschöpfungskette realisiert. Kunde war ein OEM-Vertragshersteller.

Spritzgießwerkzeug mit IIoT-Systemlösung „Mold Monitoring & Mold Lifecycle Management“. 

Überwachung des Werkzeuglebenszyklus: Ein Anwendungsfall aus der Automobilindustrie

Supply Chain Management

Logistik

Condition Monitoring / Prozessüberwachung

Instandhaltung

Vernetzung / Cloudlösung für die Kunststoffverarbeitung

Spritzgießwerkzeuge

Werkzeuge für die Kunststoffverarbeitung

Smart Services

KFZ-Zulieferer

Dienstleistungen

Digital vernetzte Wertschöpfungskette

Die Qualität von Spritzgussteilen und die Prozessstabilität sind bis heute von den Kenntnissen und Erfahrungen des Einrichters abhängig. Durch die wachsende Zahl an Freiheitsgraden entstehen Wirkzusammenhänge zwischen Bauteilqualität und Prozessparametern.

Vollvernetzte Fertigungszelle mit Datenrückführung in die Spritzgießmaschine

Modellgestützte Prozesseinrichtung durch vollvernetzte Produktion im Spritzgießen

Künstliche Intelligenz für die Qualitätssicherung

Prozessvisualisierung

Prozesssimulation

Mess- / Regel- und Prozessleittechnik

Prozessautomation

IoT-Plattformen für die Qualitätssicherung

Machine Learning für die Qualitätssicherung

Big Data für die Qualitätssicherung

Qualitätssicherung Kunststoff

Qualitätssicherung

Jenseits menschlicher Fähigkeiten

Die Engel Austria GmbH hat in Schwertberg/Österreich ihr neues Technikum in Betrieb genommen. Es ist die jüngsten Erweiterung am Stammsitz des Unternehmens und soll als Pilotfabrik für die vertikale Integration in der Spritzgießverarbeitung fungieren.

Das Engel-Technikum ist mit den weiteren weltweiten technischen Kundenzentren des Unternehmens vernetzt. Die Möglichkeiten der „inject 4.0“-Technologien lassen sich so praxisnah und anschaulich vermitteln

Neues Engel-Technikum soll die intelligente Fabrik real erlebbar machen

Komplexität der Fertigung beherrschen

Da die Potenziale der Digitalisierung in der Kunststoffverarbeitung bisher kaum genutzt werden können, errichtet das Institut für Kunststoffverarbeitung an der RWTH Aachen eine neue anwendungsorientierte Forschungsinfrastruktur nach dem Vorbild einer Smart Factory. Kunststoffe begleitet den Aufbau des Plastics Innovation Center 4.0 mit einer Veröffentlichungsreihe bis ins nächste Jahr (und darüber hinaus). Teil 1 beschreibt das Konzept und die ersten Anforderungen an die physische Infrastruktur.

Visionäres Gesamtbild des zukünftig ausgebauten IKV, erweitert um das Plastics Innovation Center 4.0 

Am Campus Melaten in Aachen entsteht das Plastics Innovation Center 4.0

Smart Factory

Zentraler Knotenpunkt der Digitalisierung in der Kunststoffverarbeitung

Teil 2 der Serie über das Plastics Innovation Center 4.0 (PIC 4.0) an der RWTH Aachen beschreibt das Vorgehen, mit dem gezielt industrielle Anwendungsfälle einer Smart Factory identifiziert und innerhalb des PIC 4.0 in reale Testbeds umgesetzt werden.

Das Institut für Kunststoffverarbeitung an der RWTH Aachen mit der geplanten Erweiterung  durch das PIC 4.0

PIC 4.0 erarbeitet ganzheitliche Lösungen zu industriellen Bedarfen

Anwendungsfälle der digitalisierten Kunststoffverarbeitung

Die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit am Standort Deutschland erfordert neben einer kosteneffizienten Produktion insbesondere hochwertige Produkte. Die Vorwerk Elektrowerke stellen sich dieser Herausforderung. In Zusammenarbeit mit dem Institut für Produkt Engineering der Universität Duisburg-Essen erprobt das Unternehmen eine 100-%-Inline-Qualitätserfassung sowie eine Qualitätsprognose durch maschinelles Lernen.

Kunden, die sich für den Staubsauger  Kobold VK 200 entscheiden, erwarten höchste Qualität. Um diese sicherzustellen, laufen im Produktionswerk in Wuppertal  Versuche zur Einführung von  Industrie-4.0-Maßnahmen

Mit Automatisierung und künstlicher Intelligenz die digitale Transformation gestalten

Mehrkomponenten-Spritzgießen

Kameras, intelligente

Fertigungsautomation

Bildverarbeitung

Inline- / Online-Messsysteme

Inline-Qualitätserfassung und  datenbasierte Qualitätsprognose

Johannes Kilian ist Leiter der Abteilung für Prozesstechnologien bei Engel. Im Gespräch mit ihm und Georg Steinbichler geht es um die Hebel der Digitalisierung, technische Durchbrüche und kritische Erfolgsfaktoren.

Interview mit Georg Steinbichler und Johannes Kilian zum Stabwechsel bei Engel

Doriat, Clemens, Dr.

Spritzgießmaschinen, allgemein

Verbundwerkstoffe / Werkstoffverbunde

Spritzgieß-Sonderverfahren

Elektrische Antriebe für Spritzgießmaschinen

Antriebe

Elektrische Antriebe

Co-Injektion (Barriere-/Sandwich-Spritzgießen)

Organobleche (gewebeverstärkte Thermoplast-Halbzeuge)

Halbzeuge und Zwischenprodukte

Kunststoff-Halbzeuge

„Die Chancen der Digitalisierung nutzen“

Teil 3 des Berichts über das Plastics Innovation Center 4.0 (PIC 4.0) an der RWTH Aachen beschreibt die Informationsflussplanung, mit der eine konsistente Datenbasis für zukünftige Prozessoptimierungen ebenso gewährleistet wird wie eine gesteigerte Transparenz.

Beispielhafter Informationsfluss entlang des Materialflusses über mehrere Wertschöpfungsstufen  einer Spritzgießfertigung hinweg (Work-Center-Ebene)

Standardisierung gewährleistet zukünftig hohe Datenqualität

Blasfolienextrusion

IoT-Plattformen für die Kunststoffverarbeitung

Informationsfluss aus einem Guss

Im interdisziplinären Austausch (v.l.): Tobias Döhring, Lukas Dunsche, Carsten Kießler (Ausbilder und Leiter des IKU), Dennis Kobelt, Jan-Phillip Herrmann (wissenschaftlicher Mitarbeiter im FeDiNAR-Projekt)

Verbände, Institutionen, Messen

Kunststoffverarbeitung

Lohnfertigung

Augmented Reality für die Qualitätssicherung

Institut für Kunststoffwirtschaft OWL führt visionäres Lernkonzept FeDiNAR ein

Das Exzellenzcluster „Internet of Production“ an der RWTH Aachen erforscht die Strukturen, Potenziale und notwendigen Services, die es braucht, um ein „Google der Produktion“ zu realisieren.

Das Plastics Innovation Center 4.0 als Teil eines Netzwerks produktionstechnischer Institute am Aachener Campus Melaten

Das IKV bietet eine praxisnahe Demonstrationsplattform für exzellente Zukunftsforschung

Das PIC 4.0 im Internet of Production

Teil 8 der Serie „PIC 4.0“: Flexible Infrastrukturen erleichtern den Zugriff auf innovative Services

Wandlungsfähige Strukturen für  mehr Innovation

Das Innovationsmanagement betrifft viele Bereiche, die neben der klassischen Produkt- und Prozessinnovation nun auch vermehrt digitale Services umfassen.

Das Innovationsmanagement betrifft viele Bereiche, die neben der klassischen Produkt- und Prozessinnovation nun auch vermehrt digitale Services umfassen. Über die kontinuierliche Neubewertung technischer Aufbauten hinaus werden für die konsistente Bereitstellung und Weiterentwicklung von Software-Services und dedizierter Analyse-Algorithmen eine Plattform aufgebaut und Services eingerichtet, um aus der Anwendung heraus neue Ideen zu generieren und den Technologietransfer in die industrielle Praxis zu erleichtern.

Die Wandlungsfähigkeit eines Unternehmens und seiner Abteilungen ist eine zunehmend wichtige Eigenschaft für wirtschaftlichen Erfolg. Megatrends wie die Digitalisierung und der globale Wettbewerb bedingen, dass Firmen immer schneller auf eine Kundennachfrage reagieren und neue Entwicklungen in kürzerer Zeit realisieren müssen. Starre Strukturen sowohl in der Abwicklung von Geschäftsprozessen wie auch in der Organisation der Produktion behindern dabei direkt oder indirekt die Fähigkeit, adäquat zu reagieren und eine kurze Time-to-Market für Neuentwicklungen einzuhalten [1– 3].

Mit Voranschreiten der Bauarbeiten und dem Schließen der Außenhaut des Plastics Innovation Center 4.0 (PIC 4.0, Titelbild) rücken der Aufbau der Fertigungszellen und die Abläufe im späteren Technikumsbetrieb in den Fokus. Analog zu den Herausforderungen in der Wirtschaft bedarf es auch in der Forschung flexibler Strukturen, um öffentlich geförderte oder bilaterale Forschungsprojekte mit Industriepartnern angehen zu können. Megatrends und Herausforderungen der Wirtschaft beeinflussen auch Forschungsinstitute insofern, als neue Forschungspotenziale entstehen und eine Vielzahl heterogener Anfragen aufläuft, die mögliche Formen der Unterstützung in der industriellen Produkt- und Prozessentwicklung ausloten. Häufig reicht eine einfache Rekombination bestehender Ressourcen (Technologiemanagement) beispielsweise durch die Verknüpfung verfügbarer Maschinen- und Anlagentechnik nicht aus, um aktuelle Fragestellungen zu bedienen. Neue Entwicklungen und Erkenntnisse müssen vielmehr konsequent in Demonstratoren überführt werden, um Ideen für Transferprojekte zu generieren.

Innovationsmanagement bezieht sich im industriellen Kontext zumeist auf das Management von Neuentwicklungen bis hin zum unternehmerischen Erfolg auf dem Absatzmarkt [4]. Auf Seiten der Forschung kann eine Innovation gemäß einer allgemeinen systemtechnischen Definition als Erneuerung von Strukturen und Prozessen verstanden werden, die eine fortschrittliche Lösung eines Problems darstellt und einen nachhaltigen Nutzen aufweist [5]. Dies betrifft die kosteneffiziente Realisierung von Versuchsständen (in Form der installierten Testbeds) und die institutsweite Bereitstellung in zahlreichen Forschungsprojekten entwickelter Softwarelösungen und Algorithmen. Ein zielgerichtetes Innovationsmanagement fördert so den Technologietransfer, die Entwicklung neuer Ideen und die Identifikation von Herausforderungen im industriellen Einsatz.

Demonstratorprozesse werden als Testbed organisiert

Häufig werden Maschinen und Anlagen bereits als sogenannte Turnkey-Fertigungszellen geplant und ausgeliefert. Analog zur industriellen Auftragsabwicklung plant daher auch das PIC 4.0 Forschungseinheiten in Form der themenspezifischen Testbeds [6]. Bei der projektspezifischen Planung von Versuchsreihen, die eine Forschungshypothese untermauern sollen, soll daher innerhalb des PIC 4.0 eine Testzelle stets einem Forschungsgebiet zugeordnet und im Stammdatenmanagement nachgehalten werden. Wird ein neues Forschungsprojekt bearbeitet, können die damit befassten Personen direkt prüfen, ob die relevanten Forschungsfragen in einem bestehenden Testbed bearbeitet werden können oder neue Testbeds konzipiert und aufgebaut werden müssen.

Um die Testbeds und die darin umgesetzten digitalen Lösungen zu bewerten, werden im Rahmen des PIC 4.0 Kennzahlen entwickelt, die einerseits die wissenschaftliche Relevanz des Testbeds einstufen und andererseits einen Rückschluss auf das industrielle Nutzungspotenzial der Lösung erlauben. Wichtig für die objektive Bewertung wird die Einrichtung eines Expertenpanels, das einen guten Querschnitt der kunststoffverarbeitenden Industrie abbildet, zum Beispiel indem darin auch Industriemitglieder der Fördervereinigung des IKV vertreten sind. Aktuelle Entwicklungen der Branche und Technologietrends werden so frühzeitig erkannt und können direkt bei der Einrichtung eines Testbeds sowie zur Bewertung eingebetteter digitaler Services berücksichtigt werden.

Institutsweite Service-Plattform stellt Softwaremodule bereit

Zur institutsweiten Bereitstellung digitaler Services wurde eine Plattform auf Basis von Open-Source-Technologien eingerichtet. Kern der Plattform sind die bereits im Exzellenzcluster „Internet of Production“ aufgesetzten strukturellen Konzepte zur Datenerfassung. Hierzu werden Daten der am Institut vorhandenen Maschinen und Anlagen über Softwaremodule abgefragt und an einen Message-Broker gesendet [7]. Dieser stellt die eintreffenden Datenpakete anhand des Topics den auf die Daten wartenden Systemen zu, etwa einer Datenbank zur dauerhaften Ablage, einem Monitoring-System zur direkten Visualisierung oder einem datengetriebenen Optimierungsalgorithmus. Ein vereinfachtes Ablaufschema einer Datenanalyse beschreibt, wie im Frontend Daten eingegeben oder eingelesen werden, die anschließend im Backend beispielsweise über dedizierte Python-Algorithmen effizient verarbeitet werden können (Bild 1).

Den Ausgangspunkt für die als „ikv services“ bezeichnete Service-Plattform stellt das Web-Development-Framework Angular dar, über das vom Benutzer eingegebene oder eingelesene Datenpakete nach Verbindung mit einem Gateway an den Message-Broker Kafka gesendet werden. Dieser teilt den Auswertealgorithmen eintreffende Datenpakete zu und gibt die entsprechenden Ergebnisse als Antwort zurück, bis sie im Frontend, analog zu den Services der Datenerfassung, ausgegeben und visualisiert werden können.

Der Vorteil der beschriebenen Struktur liegt hierbei in der Modularisierung sowie in der damit verbundenen Möglichkeit zur Skalierung und Erweiterung. Weitere in den zahlreichen Forschungsprojekten des Instituts entwickelte projektspezifische Lösungen lassen sich so unkompliziert der Service-Plattform hinzufügen und innerhalb des Netzwerks bereitstellen. Hierzu muss lediglich ein zur Anwendung und zum jeweiligen Forschungsprojekt passendes Frontend-Modul in Form eines Angular-Components und seiner Frontend-Services aufgesetzt werden, das zur Eingabe und Ausgabe von Datenpaketen dient.

Im Backend können unabhängig davon die für die Forschungsaktivitäten notwendigen Auswertealgorithmen entwickelt und aktualisiert werden. Zur Kommunikation zwischen dem Frontend-Modul und den potenziell zahlreichen und auch variablen Auswertealgorithmen bleiben das Gateway sowie der Message-Broker in seiner Funktionalität bestehen. Denkbar ist so, dass ebenfalls Analysen in Labview oder Matlab sowie Algorithmen in anderen Programmiersprachen auf eintreffende Datenpakete warten und nach der Analyse Ergebnisse zurückliefern. Durch die Integration mit dem Message-Broker ist darüber eine Anbindung mit diversen Datenquellen wie auch realen Anlagen oder weiteren Message-Brokern wie MQTT möglich. Dies wird über logisch getrennte Module erreicht.

Schneller Mehrwert in der industriellen Praxis

Ein Beispiel für ein solches Softwaremodul ist hier gezeigt (Bild 2). Die zentrale Forschungsfrage bestand darin herauszufinden, welche geometrische Anpassung notwendig wäre, damit ein Kunststoffbauteil sich durch Schwindung und Verzug in die passende Zielgeometrie verzieht. Hierzu musste eine Simulation in mehreren Iterationsschritten ermitteln, welcher Verzug zu erwarten ist, um die Ausgangsgeometrie entsprechend abzuändern. Im PIC 4.0 wurden der Auswertealgorithmus und der Service zum Datenaustausch zwischen unterschiedlichen Simulationssystemen in eine Webanwendung überführt [8], die nun als eines vieler Module in die Service-Plattform und damit institutsweit für die Bearbeitung weiterer Projekte am IKV bereitgestellt werden kann. So können in Zukunft diese und weitere (Micro-) Services aus Forschungsprojekten auch Industriepartnern bereitgestellt werden.

Eine weitere Vereinfachung in der Implementierung zusätzlicher Services und Softwaremodule besteht in der Auslieferung als Container, mit deren Hilfe einzelne Anwendungen mitsamt aller notwendigen Hintergrundprogramme und Bibliotheken transportiert und installiert werden können. Dadurch wird auch ein nachhaltiger Technologietransfer am Institut verfügbarer und sukzessive zu einer robusten Lösung weiterentwickelter Services in die Produktionsumgebung eines Unternehmens möglich. Ein strukturiertes Innovationsmanagement sichert hier die konsistente Versionierung und gewährleistet einen schnellen Mehrwert in der industriellen Praxis.

[1] N. N.: Fortschreibung der Anwendungsszenarien der Plattform Industrie 4.0. Ergebnispapier: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi), Berlin 2016

[2] N. N.: Industrie 4.0 gestalten: Wegweisend. Vernetzt. Praxisnah. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi), Fortschrittsbericht Plattform Industrie 4.0, 2017–04

[3] Steegmüller, D.; Zürn, M.: Wandlungsfähige Produktionssysteme für den Automobilbau der Zukunft. In: Vogel-Heuser, B.; Bauernhansl, T.; Hompel, M. ten (Hrsg.): Handbuch Industrie 4.0 – Bd. 1: Produktion. Springer Vieweg, Berlin 2017, S. 27–44

[4] Higgins, J. M.; Wiese, G. G.: Innovationsmanagement. Kreativitätstechniken für den unternehmerischen Erfolg. Springer, Berlin Heidelberg, 1996 – ISBN: 978–3–642–61431–6

[5] Spur, G.: Innovation als Begriff. ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 106 (2011) 3, S. 181

[6] Hopmann, C.; Bibow, P.: Anwendungsfälle der digitalisierten Kunststoffverarbeitung. Kunststoffe 110 (2020) 9, S. 14–16

[7] Hopmann, C.; Schmitz, M.; Bibow, P.: Das PIC 4.0 im Internet of Production. Kunststoffe 111 (2021) 3, S. 16–18

[8] Hopmann, C.; Bibow, P.; Liu, B.: Anwenderfreundlicher Datenaustausch im Digital Engineering. Kunststoffe 111 (2021) 9, S. 18–21

Ausgabenartikel KU03-22

Die Außenhaut des PIC 4.0 schließt sich, im Inneren läuft die Ausgestaltung der Demonstrationszellen auf Hochtouren.

Bild 1. Verschiedene Open-Source-Technologien ermöglichen die Entwicklung einer skalierbaren Service-Plattform.

Bild 2. Der Software-Service zeigt eine Abweichung der verzugsoptimierten Bauteilgeometrie im Vergleich zu den Zieldimensionen.

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Univ.-Prof. Dr.-Ing. Christian Hopmann ist seit 2011 Inhaber des Lehrstuhls für Kunststoffverarbeitung und Leiter des Instituts für Kunststoffverarbeitung (IKV) in Industrie und Handwerk an der RWTH Aachen. Pascal Bibow, M. Sc. RWTH, beschäftigt sich am IKV seit September 2016 mit intelligenten Produktionssystemen und ist seit Januar 2020 Geschäftsführer des Plastics Innovation Center 4.0 am IKV; <a href="mailto:pascal.bibow@ikv.rwth-aachen.de">pascal.bibow@ikv.rwth-aachen.de</a> Lukas Seifert, M. Sc. RWTH, beschäftigt sich am IKV seit August 2021 mit der datengetriebenen Qualitätsregelung in der Extrusion und digitalen Service-Infrastrukturen. Ben Liu, M. Sc. RWTH, beschäftigt sich am IKV seit April 2019 mit Fragestellungen des automatisierten Datenaustauschs und der Auswertung von Anwendungen des Digital Engineering im Spritzgießen.

Dank Die Errichtung des Plastics Innovation Center 4.0 wird gefördert durch Mittel des Landes NRW und aus dem Europäischen Fond für Regionale Entwicklung (EFRE).

Der folgende Beitrag beschreibt, wie die Versuchsplanung und -analyse durch eine digitale Infrastruktur erleichtert und Versuchsdaten im PIC 4.0 konsistent nachgehalten werden. Er erscheint in Heft 7/22. Der vorherige Teil ist in Heft 12/21 erschienen.