Digital Twin of Injection Molding (DIM)

Entwicklung eines auf einem digitalen Zwilling basierenden Assistenzsystems zur Prozessoptimierung des Spritzgießprozesses.

© HMQ AG

Projektdetails

Derzeit in Spritzgießmaschinen implementierte Regelungskonzepte regeln lediglich Maschinen- und Prozessgrößen, die mit den Bauteileigenschaften korrelieren. Eine echte Regelung der Bauteileigenschaften erfordert zum einen eine Inline-Messung der entsprechenden Qualitätsgrößen, als auch dynamische Prozessmodelle der gesamten Wirkungskette. Die dynamischen Modelle, d.h. der digitale Zwilling, kann dann zur modellbasierten Regelung oder Steuerung verwendet werden. Das Ziel des Projektes DIM ist es, Wettbewerbsvorteile für KMU zu generieren, indem diese in die Lage versetzt werden, Digitale Zwillinge ihrer Produktionsanlagen zu bilden und diese zur Optimierung des Produktionsprozesses einzusetzen. Zur Erreichung dieses Ziels sollen Methoden und Algorithmen zur Aufzeichnung hochaufgelöster Prozessparameter, zur Erfassung von Qualitätsgrößen im Prozesstakt, zur datengetriebenen Modellbildung des Digitalen Zwillings, sowie zur Optimierung des Produktionsprozesses auf Basis dieses Zwillings entwickelt werden. Das bei dieser Methodenentwicklung generierte Wissen wird durch einen bedarfsgerechten Wissens- und Technologietransfer in Form von Workshops und Leitfäden, Unternehmen zur Verfügung gestellt, sodass diese dazu befähigt werden, die Entwicklung solcher Systeme in Zukunft eigenständig durchführen zu können.

Die im Rahmen des Projekts entwickelten Methoden der Prozessdatenaufzeichnung sind zwar auf die institutseigene Spritzgießmaschine maßgeschneidert, lassen sich aber aufgrund der Verwendung herstellerunabhängiger Kommunikationsschnittstellen und Softwaretools auf andere Anlagen übertragen. Auch die dem Digitalen Zwilling zugrunde liegenden Machine Learning Modelle lassen sich auf Spritzgießprozesse mit unterschiedlichen Werkstoffen und Bauteilgeometrien übertragen. Die technischen Enwicklungen, die für die Erstellung eines Digitalen Zwillings notwendig sind, sollen im Laufe des Projektes am Beispiel einer Demonstratoranlage durchgeführt und detailiert im Form von Leitfäden dokumentiert werden. Mit Hilfe dieser Leitfäden und der kostenlos angebotenen Workshops, sollen Unternehmen (insbesondere KMU) eigenständig Digitale Zwillinge ihrer Produktionsanlagen entwickeln können.

Das Fachgebiet Mess- und Regelungstechnik unter der Leitung von Prof. Dr. Ing. A. Kroll erforscht und entwickelt im Bereich der Regelungstechnik Methoden, um den Prozess der nichtlinearen Systemidentifikation mit Computational-Intelligence-(CI-)Methoden sowie konventionellen statistischen und numerischen Methoden idealerweise vollautomatisch durchführen zu können („Modell auf Knopfdruck“). Das Fachgebiet Kunststofftechnik unter der Leitung von Prof. Dr. Ing. H. P. Heim vereint die Forschungsschwerpunkte Werkstofftechnik und Kunststoffprozesstechnik. Eine ganzheitliche Betrachtungsweise steht hierbei im Vordergrund. Betrachtet werden sowohl grundlagenorientierte als auch anwendungsbezogene Aufgabenstellungen. Forschungsziele sind die Aufklärung der Zusammenhänge zwischen Mikrostrukturen und Eigenschaften von Polymerwerkstoffen, Verbundwerkstoffen mit polymerer Matrix sowie Werkstoffverbunden unter besonderer Berücksichtigung der Auswirkungen von Fertigungsverfahren.

Showroom

Überblick über die Workshopreihe

Überblick über die Workshopreihe

Während der Projektlaufzeit hat eine ausführliche Workshopreihe zu den für die Entwicklung eines Digitalen Zwillings relevanten Arbeitsschritte stattgefunden. Die Workshops wurden aufgezeichnet und können auf der Projekthomepage (www.uni-kassel.de/go/DIM) eingesehen werden.

Download (PDF 137,72 KB)
Leitfäden zur Entwicklung eines Digitalen Zwillings eines Spritzgießprozesses

Leitfäden zur Entwicklung eines Digitalen Zwillings eines Spritzgießprozesses

Im Rahmen des Projekts wurden mehrere Leitfäden zu den einzelnen Arbeitsschritten bei der Entwicklung eines Digitalen Zwillings eines Spritzgießprozesses erstellt. Diese Leitfäden sind hier in einer Datei zusammengefasst und beinhalten die folgenden Aspekte:
- Überblick über die Prozess- und Störgrößen
- Sensorik für Spritzgießwerkzeuge
- Aufbau einer Qualitätsmesszelle
- Prozessdatenerfassung mittels Python-Skript
- Modellbildung
- Prozessoptimierung

Download (PDF 1,59 MB)
Abschlusssachbericht

Abschlusssachbericht

Dieser Abschlussbericht fasst sämtliche im Rahmen des Projekts durchgeführten Entwicklungen sowie die darauf aufbauenden Transfermaßnahmen zusammen.

Download (PDF 1,35 MB)

Gefördert durch

  • Hessisches Ministerium für Digitalisierung und Innovation
  • digitales.hessen DISTR@L
  • EFRE - European Regional Development Fund
Digitale Technologie
Digitaler ZwillingKünstliche Intelligenz (KI / AI)
Anwendungsbereich
Industrie 4.0Wissenstransfer
Eingesetzte digitale Verfahren, Technik, Software und Methoden
Maschinelles LernenOptimalsteuerungSystemidentifikationDesign of Experiments (DoE)
Landkreis, kreisfreie Stadt
Kassel
Förderprogramm
EFRE - Europäischer Fonds für regionale Entwicklung
Fördersumme
494.673,00 €
Förderzeitraum
15. Okt. 2020 - 31. Dez. 2022
Status
abgeschlossen

Antragsteller

Universität Kassel

Mönchebergstr. 19
34125 Kassel

zur Website

Ansprechpartner

Herr Alexander Rehmer, M.Sc.

Universität Kassel

Mönchebergstr. 7
34125 Kassel

+49 561 804-2953
office@mrt.uni-kassel.de

Herr Marco Klute

Universität Kassel

Mönchebergstr. 3
34125 Kassel

+49 561 804-3629
marco.klute@uni-kassel.de