Digitale Zwillinge: Revolution in der Zerspanung für Effizienz und Fachkräftemangel

Digitale Zwillinge beleben immer mehr Bereiche der Fertigung und lösen Herausforderungen für Werkzeugmaschinenbetriebe jeder Größe. Angesichts des Fachkräftemangels und der Bemühung, Hightech-Fertigung in die USA zurückzuholen (Reshoring), bieten digitale Zwillinge großes Potenzial. Die Digitalisierung von Maschine und Prozess schafft tiefes Verständnis für CNC, Programme, Prozesse, Werkzeuge und Setup.

Zudem müssen Betriebe angesichts wachsenden Wettbewerbs ihre Abläufe optimieren und Effizienz steigern. Die Digitalisierung traditioneller Fertigungsprozesse kann Operationen effizienter machen, indem Produktionsprozesse virtuell validiert werden.

Schließlich ist Unsicherheit der Feind der Rentabilität – und in der globalisierten Wirtschaft fast garantiert. Gutes Management via digitale Zwillinge kann gegen Störungen schützen und Maßnahmen ergreifen, die Produktivität maximieren.

Digitale Zwillinge verstehen

Ein digitaler Zwilling einer Werkzeugmaschine ist eine virtuelle Repräsentation der Maschine, gekoppelt mit einer virtuellen Steuerung, gespeist mit realen Konfigurationsdaten. Dies hebt modell- und parameterbasierte Simulation auf ein neues Level, da Maschinen-Setups genauer optimiert und validiert werden können.

Typischerweise haben CAM-Systeme und Postprozessoren kein direktes Wissen über die Maschine – Kinematik, verfügbare G-Codes, Parameteränderungen. CAM-basierte Simulation oder allgemeine G-Code-Simulationspakete können nicht zeigen, wie solche Änderungen Programm oder Zykluszeit beeinflussen, weil kein digitaler Zwilling der CNC-Steuerung oder direkte Kommunikation zum spezifischen Maschinencontroller existiert.

Manuelle Prozesse werden für CAM- oder G-Code-Simulation genutzt – oft ist das Programm nicht für die individuelle Maschine optimiert oder nutzt moderne Programmierfunktionen nicht. Es läuft eventuell gar nicht auf der Zielmaschine.

Ein weiteres Problem: Posts und Programme sind oft nicht für die spezifische Maschine oder Werkzeuge optimiert. Beispiel: Bediener fahren niedrigere Vorschübe aus Sorge vor programmierten Vorschüben – Zeitverlust, Produktivitätsverlust, niedrige Effizienz.

Virtualisierung ermöglicht Interoperabilität zwischen CNC und CAM-System. Das hilft, das Programm basierend auf den Features zu posten, die CNC und/oder Maschine unterstützen. Nach dem Posten kann eine virtualisierte Umgebung erstellt werden, die über einfache Simulation hinausgeht – basierend auf Maschinenkinematik und echten CNC-Parametern. CAM- und G-Code-Simulation reichen nur begrenzt, da der PC kein Wissen über das CNC-Setup hat. Ein digitaler Zwilling zur Validierung des tatsächlichen CNC- und Maschinen-Setups reduziert Fehlerrisiko drastisch.

Digitale Zwillinge helfen auch, die Nachfrage nach präziseren Komponenten für Hightech-Industrien mit hohen Toleranzen zu erfüllen. Da Zerspanung komplexer wird, sind effizienteste Prozesse entscheidend. Traditionelle Methoden verschwenden wertvolle Produktionszeit – z. B. Rüstprozesse, die Engpässe erzeugen, weil Maschinen aus der Produktion genommen werden. Digitale Zwillinge erlauben Programmtests in virtualisierter Umgebung. Der virtuelle CNC folgt den tatsächlichen programmierten Werkzeugpfaden und liefert reale Zykluszeiten. Verbunden mit einer virtualisierten Maschine, die die Kinematik exakt abbildet, ermöglicht der digitale Zwilling präzise Verifikation ohne Unterbrechung des laufenden Prozesses. Zudem kann der Prozess im Büro validiert werden, während die Maschine weiterläuft.

Digitale Zwillinge für Personalentwicklung

Da digitale Zwillinge Replikate einer Werkzeugmaschine sind, ist Training daran ein unschätzbares Werkzeug, um die CNC-Skills-Lücke zu schließen und Jobshop-Grundlagen wie Teileprogrammierung und Maschinenbedienung zu lehren. Digitale Zwillinge bieten praxisnahe, realistische Zerspanungserfahrung und Training – ohne eine echte Maschine aus der Produktion zu nehmen.

Digitalisierungstools für Jobshops

FANUC America hat mit ModuleWorks zusammengearbeitet, um Software für Personalentwicklung und eine robuste Teileprogrammier-Suite zu entwickeln: NC Reflection Studio – für G-Code-Bearbeitung, Simulation und Programmverifikation. Dies bietet ein Arsenal an Tools zur Schaffung qualifizierter Zerspaner und Optimierung von Werkzeugmaschinen. Diese End-to-End-Digitalisierung entfesselt die Kraft von Industrie 4.0 für die CNC-Branche.

SME verkündet 2022 Sandra L. Bouckley Outstanding Young Manufacturing Engineers

Die 22 Preisträger wurden aufgrund vielfältiger Fertigungshintergründe, technologischer Fortschritte und Spitzenforschung ausgewählt. Namensgeberin ist Sandra L. Bouckley, SME-Präsidentin 2017, ehemalige SME-CEO und Vizepräsidentin für Fertigungssysteme, Supply Chain und Lean bei GKN Driveline Americas.

SME-Mitgliedschaft ist für die Auszeichnung nicht erforderlich, aber alle 22 Preisträger sind Teil der SME-Community und waren vor ihrer Auswahl Mitglieder:

• Bruno Azeredo, PhD, Arizona State University, Tempe, AZ
• Wen Chen, PhD, University of Massachusetts Amherst, Amherst, MA
• Xu Chen, PhD, University of Washington, Seattle
• Nancy Diaz-Elsayed, PhD, University of South Florida, Hillsborough County, FL
• Amy Elliott, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN
• Thomas Feldhausen, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, TN
• Kelvin Fu, PhD, University of Delaware, Newark, DE
• Michael Gomez, PhD, MSC Industrial Supply Co., Knoxville, TN
• Jinah Jang, PhD, Pohang University of Science and Technology, Pohang, Südkorea
• Bo Jin, PhD, University of Southern California, Los Angeles
• Venkata Charan Kantumuchu, Electrex Inc., Edmond, OK
• Geoff Karpa, Lockheed Martin Aeronautics Co., Fort Worth, TX
• Vipin Kumar, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, TN
• Megan McGovern, PhD, PE, General Motors Global R&D, Detroit
• Laura Pahren, Procter & Gamble Co., Mason, OH
• Kyle Saleeby, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, TN
• Ryan Sekol, PhD, General Motors R&D, Warren, MI
• Xuan Song, PhD, University of Iowa, Iowa City, IA
• Peng „Edward“ Wang, PhD, University of Kentucky, Lexington, KY
• Sarah Wolff, PhD, Texas A&M University, College Station, TX
• Yang Yang, PhD, San Diego State University, San Diego
• Xiaowei Yue, PhD, Virginia Tech, Blacksburg, VA

SME würdigt seit über vier Jahrzehnten die Leistungen von über 470 jungen Fertigungsingenieuren und deren Impact. Nominierungen für den 2023 Award sind ab 1. August auf sme.org/oyme möglich.