Virtuelle Inbetriebnahme

Virtuelle Inbetriebnahme

Eines der Hauptprobleme beim Bau von Produktionsanlagen ist die Inbetriebnahme und Fehlerbereinigung der Steuerungssoftware. Bis zu 60 Prozent der wertvollen Inbetriebnahme-Zeit wird für solche Fehlerkorrekturen beansprucht, die zudem erst nach der vollständig aufgebauten und montierten Produktionsanlage erfolgen kann. Zuerst im Rahmen eines BMWi-geförderten ZIM-Projekts und im Anschluss als DFG-gefördertes Transferprojekt des Spitzenclusters it’s OWL wurde 3 Jahre an einer Methodik zur Verbesserung der virtuellen Inbetriebnahme geforscht.

Basis der virtuellen Inbetriebnahme ist ein digitales Simulationsmodell der neuen Produktionsanlag. Parallel zur Entwicklung und Montage der realen Anlage wird das Verhalten dieser Anlage modelliert und ihr Verhalten im Zusammenspiel mit der Steuerungssoftware simuliert (s. Bild). So können Fehler der Steuerungssoftware frühzeitig erkannt und korrigiert werden, bevor die reale Anlage in Betrieb genommen wird. Beispielsweise kann bei der Produktion von Fahrzeugen im Vorfeld getestet werden, ob die Steuerung eines Roboters fehlerfrei funktioniert, damit dieser eine Fahrzeugtür ohne Schäden montiert.

Problematisch wird es, wenn die Erstellung dieser Simulationsmodelle länger dauert als der reale Entstehungsprozess – dann lohnt sich die virtuelle Inbetriebnahme nicht. Dazu haben wir ein Verfahren entwickelt, das bestimmt, mit welcher Genauigkeit ein Modell simuliert werden muss – und zwar abhängig von den geltenden Anforderungen. Das reduziert zum einen den Aufwand bei Erstellung der Modelle und verkürzt zum anderen die Simulationszeit. So wird beispielsweise bei der Simulation einer einfachen Roboterbewegung im freien Raum eine geringere Modellierungstiefe benötigt, als bei dem hochpräzisen Montagevorgang der Fahrzeugtür.

Anlagenentstehungsprozess mit virtueller Inbetriebnahme [FSG+15]

Die Herausforderung ist dabei, eine der Aufgabenstellung angemessene Modellierungstiefe zu finden, insbesondere wenn die Modelle Echtzeitfähigkeit gewährleisten müssen. Gegenstand unserer aktuellen Forschung ist daher die Definition von allgemeinen Modellierungstiefen. Dazu wurden vier Modellierungstiefen definiert:

  1. Idealisierte Funktion: Sehr vereinfachende und abstrahierte Modelle auf Basis logischer Beschreibungen.
  2. Prinzipiellen Machbarkeit: Zusätzliche vereinfachende Abbildung des kontinuierlichen Zeitverhaltens.
  3. Systemspezifisches Verhalten: Vereinfachte Abbildung des Systemverhaltens auf Grundlage einfacher physikalischer Zusammenhänge.
  4. Bauteiloptimierung: Fachdisziplinspezifische Modelle mit der höchsten Modellierungstiefe.

Die Kompetenzen im Bereich VIBN konnten erfolgreich in einem Spitzencluster Transferprojekt angewendet werden. Zusammen mit der Firma ELHA Maschinenbau wurde eine den Anforderungen von ELHA entsprechende Vorgehensweise im Sinne des Systems Engineering für die virtuelle Inbetriebnahme von Fertigungszentren entwickelt. Hierbei wurde insbesondere eine geeignete Toolkette identifiziert, die die Durchführung einer virtuellen Inbetriebnahme erleichtert. Zum anderen wurde eine Methode entwickelt, mit der Testfallchecklisten erstellt werden können. Diese Methode wurde an einem beispielhaften Fertigungszentrum realisiert.

 

Ausgewählte Veröffentlichungen:

  • [FSG+15] Frieben, T.; Schneider, M.; Gausemeier, J.; Trächtler, A.: Virtuelle Inbetriebnahme mit wählbarer Modellierungstiefe. ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 110(4); S.227-232, April 2015
  • [FT14] Frieben, T.; Trächtler, A.: Virtual Commissioning by Means of an Adaptive Selection of the Modeling Depth. Proceedings of the ASME 2014 International Mechanical Engineering Congress & Exposition IMECE14, Montreal, Québec, Canada, 14. - 20. Nov. 2014
  • [LOT14] Lochbichler, M.; Oestersötebier, F.; Trächtler, A.: Dynamic Behavior Models and their Modeling Depth in the Design Process of Mechatronic Systems. In: Proceedings of the ASME 2014 International Mechanical Engineering Congress & Exposition IMECE 2014, Montreal, Québec, Canada, 14. - 20. Nov. 2014 ASME