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Neues Josef-Ressel-Zentrum in Wels produziert „Digitale Zwillinge“

Thomas Saghi, Manfred Sams, Christian Zehetner, Johann Kastner, Wolfgang Kunze, Roman Froschauer, Gerhard Kroiß ©Wertvoll Fotografie - Isi Weber

IT & Industrie. In Wels wurde ein neues Josef-Ressel-Zentrum von FH OÖ und Salvagnini Maschinenbau eröffnet: Es soll „Digitale Zwillinge“ praxisreif machen.

Digitale Zwillinge sind virtuelle Abbildungen von physischen Systemen und Prozessen. In der Industrie werden sie für Entscheidungsfindung, Steuerung, Adaptierung und Optimierung von Prozessen eingesetzt.

Ein Knackpunkt dabei ist: Modelle für digitale Zwillinge müssen echtzeitfähig sein. Das bedeutet, sie haben die notwendigen Informationen innerhalb der prozessrelevanten Zeitgrenzen bereitzustellen.

Insbesondere für Umformprozesse mit komplexen Materialgesetzen und großen Verformungen ist die Erstellung echtzeitfähiger Modelle für digitale Zwillinge herausfordernd. Derartige Prozesse werden durch nichtlineare Gleichungssysteme beschrieben, deren Lösungsdauer von aktuell Stunden oder Tage in den Subsekundenbereich reduziert werden soll.

Neues Forschungszentrum eröffnet

Ein vom Wirtschaftsministerium gefördertes und nun eröffnetes Forschungszentrum der FH Oberösterreich in Wels widmet sich laut Aussendung dieser Thematik. Im neuen „Josef-Ressel-Zentrum für Echtzeitmodelle für digitale Zwillinge von Umformprozessen“ betrachten Forscher als industriellen Anwendungsfall den digitalen Zwilling einer automatischen Blechverarbeitungsanlage.

Finanziert wird die Forschung vom Wirtschaftsministerium gemeinsam mit dem Unternehmenspartner Salvagnini Maschinenbau GmbH in Ennsdorf, ein Tochterunternehmen der italienischen Firma Salvagnini Italia S.p.a. in Sarego. Geleitet wird das neue Forschungszentrum von Christian Zehetner, der an der Welser Fakultät der FH Oberösterreich die Professur für Produktentwicklung innehat.

„Das neue Josef Ressel Zentrum in Wels bringt digitale Zwillinge in die industrielle Praxis. Produktionsanlagen können damit in Echtzeit digital abgebildet, Prozesse optimiert und Fehler reduziert werden. Das senkt Kosten, steigert die Produktivität und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit unseres Maschinenbaus“, so Wirtschaftsminister Wolfgang Hattmannsdorfer.

Oberösterreichs Wirtschafts- und Forschungslandesrat Markus Achleitner: „Digitale Zwillinge sind ein zentraler Baustein für die Wettbewerbsfähigkeit der Industrie von morgen. Gerade im starken oberösterreichischen Mechatronik-Sektor eröffnen sie enorme Potenziale: Von effizienteren Entwicklungsprozessen über optimierte Produktionsabläufe bis hin zu neuen Geschäftsmodellen.“

Woran konkret geforscht wird

Eine zentrale Herausforderung ist demnach das nichtlineare Materialverhalten, verbunden mit großen Deformationen. Die Lösungen der zugrunde liegenden Gleichungen sei zeitaufwendig. Für den Digitalen Zwilling benötigt man inverse Lösungen, um die unbekannten Prozessparameter zu identifizieren – ein arbeitsintensives Unterfangen.

Als klassische Herangehensweise beschreiben die Forscher der FH Oberösterreich, die Umformprozesse durch Differentialgleichungen darzustellen und diese Gleichungen mittels numerischer Methoden zu lösen. Das sei aber nicht sehr praktikabel: „Hier sind die Simulationszeiten weit von industriellen Echtzeitanforderungen entfernt. Ein bekanntes hybrides Vorgehen besteht darin, zeitaufwändige Simulationen offline durchzuführen und auf Machine-Learning-Basis weniger komplexe, aber echtzeitfähige Modelle zu erstellen“, so Zehetner.

Dabei zeige sich laut Zehetner weiter das Problem, dass der Rechenaufwand bei zu vielen Parametern oder nicht hinreichend bekanntem Parameterbereich zu stark steigt. Das mache ihn in der Folge unwirtschaftlich.

Das neue Josef-Ressel-Zentrum zielt mit seiner Forschung auf Lösungen ab, welche diese Nachteile ausklammern. Einen Ansatz sehen Zehetner und sein Team beispielsweise darin, einen grundlegenden Parameterbereich durch numerische Simulationen vorab aufzulösen und Variationen bestimmter Parameter durch analytische Modelle darzustellen. Die Datenbasis könnte danach mittels Methoden des Machine Learning dynamisch erweitert werden, so die Forscher.

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