Virtual Production Intelligence

 
Vision



Auflösung von Uneinheitlichkeiten in Modellen, die in verschiedenen Design-Domains verwendet werden, durch die Bereitstellung von semantischer Konnektivität und explorativer Analyse

Ziele Phase 2

(1) Modellübersicht virtueller Produktionssysteme: Umfassende und einheitliche virtuelle Produktionsumgebungen durch Angleichung und Generalisierung der zugrunde liegenden deterministischen, kybernetischen, ökonomischen und soziologischen Modelle.

(2) Analyse- und Auswertungsmethoden: Explorative Analyse von simulierten und / oder realen Produktionsprozessen, die über kontextadaptive Visualisierung und ein integriertes Wissensmodell zur Verknüpfung unterschiedlicher Design-Domains zugänglich sind.

 
  Memoslice IMA/ZLW & IfU

Die Research Area „Virtual Production Intelligence“ (VPI) fokussiert die vernetzte Unterstützung von kollaborativen Planungsprozessen für Produktionssysteme und Produkte. Innerhalb der Research Area werden Informationsverarbeitungsprozesse in den Anwendungsdomänen „Fabrik“ und „Maschine“ erforscht, die die Integration und interaktive Analyse anfallender, meist heterogener Planungsinformationen ermöglichen. Die Demonstratoren zur Validierung der wissenschaftlichen Ansätze (flapAssist, memoSlice und VPI-Plattform) sind Informationssysteme, die das Ziel verfolgen, über den gesamten Planungsprozess ein durchgängiges Informationsmanagement im Sinne der Digitalen Fabrik zu realisieren. Dabei stellen die Daten- und Informationsintegration (z. B. mittels Metamodellierung), die anschließende Evaluation sowie die geeignete Visualisierung von Planungsinformationen (z. B. mittels Virtual Reality (VR)) zentrale Herausforderungen dar. Sämtliche wissenschaftliche und technische Arbeiten werden in einem interdisziplinären Team aus Ingenieuren, Informatikern und Physikern durchgeführt.

 
  Fabrikplanung Exzellenzcluster Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer

Wissenschaftliche Highlights

In der Anwendungsdomäne „Fabrik“ wurde ein Informationsmodell für die Fabrikplanung auf Basis von Ontologien entwickelt und in der VPI-Plattform umgesetzt. Darauf aufbauend wurde ein Prozess zur Entwicklung von Kennzahlen definiert, bei dem ausgehend von semantisch annotierten Planungsdaten Kennzahlen automatisiert berechnet und in einem Kennzahlen-Cockpit darstellt werden. Es wurde eine Kennzahl zur wertstromorientierten Bewertung der Position von Prozessbereichen im Fabriklayout entwickelt und im flapAssist-Demonstrator in der CAVE visualisiert. flapAssist wurde zudem um ein Annotationssystem erweitert, das das Aufzeichnen von Kommentaren und Entscheidungen z. B. mittels einer multimodalen Texteingabetechnik während einer virtuellen Begehung in immersiven VR-Systemen erlaubt. Die Umsetzung der notwendigen Interaktionsabläufe wurde mittels eines für VR neuartigen Integrationskonzeptes durchgeführt und die Nutzbarkeit durch zwei Studien bestätigt.

In der Domäne „Maschine“ wurde im Rahmen der Modellierung und Simulation neuer (Laser-) Fertigungsverfahren ein neues numerisches wie auch analytisches Modell zur Beschreibung der Abtrags-Kontur beim Laserbohren entwickelt und validiert. Es wurde ein neues Modul zur Parameterraum-Zerlegung eingeführt, das die übergeordnete Struktur der Prozess-Antwort im hoch-dimensionalen Parameter-Raum mithilfe des sog. Morse-Smale-Komplexes darstellen kann. Ferner wurde eine Klassifikations-Methode erarbeitet, die den hoch-dimensionalen Parameter-Raum automatisiert in zulässige bzw. nicht zulässige Bereiche eines Kriteriums zerlegen kann. In den Demonstrator memoSlice wurden neue Visualisierungstechniken integriert, wodurch die Analysemöglichkeiten für Metamodelle verbessert als auch die Navigation im multidimensionalen Datenraum vereinfacht wurde.

 
  VPI-Plattform

Technische Highlights

Für die VPI-Plattform wurde die Datenhaltung auf ein modellbasiertes Vorgehen umgestellt, das sich auf die entwickelte Ontologie stützt. Zudem wurde das Interaktionskonzept der Webanwendung erneuert und ein neues Design entwickelt. In beiden Anwendungsdomänen wurden neue Funktionalitäten zur interaktiven Analyse der Planungsinformationen implementiert. Des Weiteren gelang die technische Integration der Demonstratoren memoSlice und flapAssist, wodurch es nun möglich ist, Maschinenkonfigurationen während einer laufenden virtuellen Fabrikbegehung zu manipulieren.

Im Kontext der Sensitivitätsanalyse von Fertigungsverfahren wurde die Implementation einer Varianz-Zerlegungs-Methode abgeschlossen, sodass nun mittels Cliquen-Graphen die sog. Haupt-Effekte von Parametern als auch die Abhängigkeiten zwischen Parametern untereinander graphisch dargestellt werden können. Es wurde ein neuer Demonstrator auf Basis eines Touch-Terminals aufgebaut, der eine direkte Interaktion mit erstellten Metamodellen ermöglicht. Mit diesem Demonstrator wurde die Kopplung zwischen Metamodell-Visualisierung und der numerischen Simulation mit reduzierten Modellen demonstriert.

 
  aixCAVE

Öffentlichkeitswirksam werden regelmäßig die wissenschaftlichen und technischen Ergebnisse auf wichtigen Messen/ Kongressen vorgestellt. Die erzielten Ergebnisse im Bereich der Metamodellierung und der Modellierung und Simulation von (Laser )Fertigungsverfahren wurden beispielweise auf der internationalen LASER World of Photonics Messe in München 2015 vorgestellt. Zudem fand eine Diskussion von Forschungsinhalten aus dem Bereich der Fabrikplanung auf dem Kongress‚ Exzellente Fabriken „planen+bauen 2016 “ in Aachen mit einem Besuch der CAVE statt.

In der Anwendungsdomäne “Fabrik” ist die Unterstützung von Fabrikplanungsprojekten durch ein durchgängiges Informationsmanagement mittels der Demonstratoren VPI-Plattform und flapAssist weiterentwickelt und anhand eines real begleiteten Planungsvorhabens validiert worden. In der Anwendungsdomäne “Maschine” wurden grundlegende Erweiterungen der Metamodellierungs-Technologie zur Darstellung räumlich-verteilter Größen erarbeitet sowie die bisherigen statistischen Evaluationsmethoden um Verfahren des maschinellen Lernens bzw. des Data Mining erweitert. Dabei hat man sich bspw. auf die Entwicklung eines Tools fokussiert, das auf der Buckingham-Theorie aufbaut und damit eine drastische Dimensions-Reduktion des Zusammenhangs zwischen Eingabe-Parametern und Ausgabe-Kriterien ermöglicht. Neben der Weiterentwicklung der beiden Anwendungsdomänen wird ein übergreifendes Szenario erarbeitet, das die Forschungsergebnisse zusammenführt und auf der geplanten Integration der bestehenden Demonstratoren aufbaut.


Eine ausführliche Projektbeschreibung finden Sie in den Projektbeschreibungen unserer Demonstratoren.