Verschiedene Tools, Bild: Lenze

Mithilfe verschiedener Tools können Maschinen beziehungsweise Anlagen in unterschiedlichen Level simuliert und so Fehler frühzeitig erkannt werden. Bild: Lenze

Der Maschinenbau steht ständig unter Zeit- und Kostendruck. Liefertermine einhalten, die vereinbarten Spezifikationen nicht aus den Augen verlieren und während der Inbetriebnahme auch noch Anpassungen an der Software vornehmen, während einem der Kunde schon im Nacken sitzt. Bei Problemen kann es schnell passieren, dass es mehrere Anläufe braucht, bis der Prototyp den Kundenwünschen voll und ganz entspricht. Doch dann ist die Kostenkalkulation bereits Makulatur.

Von Insellösungen zur Tool-Chain

Die Basis für solche Fortschritte bietet der digitale Zwilling. Hier werden Informationen über Komponenten, Maschinen und Anlagen abgelegt und ohne Bruch oder gar Verlust weitergereicht – über die verschiedenen Stufen des Entwicklungsprozesses, den laufenden Betrieb und die Instandhaltungsmaßnahmen bis zum Ende des Lebenszyklus. Doch noch existieren im Entwicklungsprozess zu viele Insellösungen, die nicht in der Lage sind, mit vertretbarem Aufwand Daten miteinander auszutauschen. Ohne einen durchgängigen Informationsfluss sind die positiven Effekte des Digital Engineering jedoch nicht zu erreichen.

Es gilt also, zumindest innerhalb einer geschlossenen Herstellerwelt eine durchgängige Toolchain zu entwickeln, die auf einem standardisierten digitalen Zwilling basiert. Lenze hat sich entschlossen, diesen Weg einzuschlagen und seine Kunden frühzeitig mit ins Boot zu nehmen. Das Unternehmen sieht im Digital Engineering einen der wichtigsten Innovationstreiber für die Industrie, der die Themen der Zukunft bestimmt.

Ausgangsbasis für die Entwicklung bei Lenze sind die bekannten Werkzeuge, wie etwa die Application Software Toolbox Lenze Fast. Dazu kommen neue Anwendungen, die speziell im Hinblick auf das Digital Engineering entwickelt werden.

Früh Fehler erkennen und beseitigen

Tableau Bilder, Bild: Lenze
Bild: Lenze

Den Einstieg liefert das „InA“-Konzept. Damit kann ein OEM aus mechatronischen Maschinenmodulen eine Applikation konfigurieren und parametrieren sowie die Software automatisch generieren. Mithilfe einer VR- oder Hololens-Brille lässt sich daraus eine virtuelle Maschine als Augmented-Reality-Objekt in 3D darstellen, die einfache Abläufe in der Simulation zeigt.

Mögliche Fehler oder Probleme werden auf diese Weise bereits in einer frühen Projektphase entdeckt und können mit weniger Aufwand abgestellt werden, als wenn sie erst nach der Realisierung auffallen. Die Fast Application Software Toolbox, mit der sich eine modulare Maschinensteuerung sehr einfach entwickeln lässt, wird zu einem Software-Framework ausgebaut, das zum einen mit dem digitalen Zwilling umgehen kann und zum anderen die Basis für die automatische Code-Generierung legt.

Ergänzt wird dies um Werke zum automatisierten Code-Testing, was die Entwicklungsabteilung weiter entlastet. Ähnlich dem häufig genutzten Tool „Drive Solution Designer“ entsteht eine neue Anwendung, die nicht nur Motion Control, sondern die vollständige Automatisierung von Maschinen abdeckt.

Virtuelle Inbetriebnahme möglich

Mithilfe weiterer Tools können Maschinen beziehungsweise Anlagen in unterschiedlichen Leveln simuliert werden, die verschieden hohe Anforderungen an Rechenzeit und -kapazitäten stellen: die Physik der Mechanik, Antriebstechnik und Motion-Applikationen bis hin zu Automationssystems und kompletten Fertigungsprozessen – also nicht nur die grundsätzlichen Eigenschaften, sondern die kundenspezifische Konstruktion mit vielen konkreten Details. Mit ausreichender Rechenpower kann auf diesem Weg bereits eine virtuelle Inbetriebnahme erfolgen.

Alle dafür nötigen Daten finden sich im digitalen Zwilling. Diese liefern darüber hinaus wertvolle Informationen für neue Services und Geschäftsmodelle des OEM. Mit seinen standardisierten Datenmodellen und -formaten vereinfachen die Daten der Verwaltungsschale zugleich den Einsatz von Cloud-Anwendungen, beispielsweise für Machine-Learning-Anwendungen und den Einsatz von Big-Data-Analysen, wie sie etwa im IIoT nötig sind. hw

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