Digitale Zwillinge für den Bearbeitungsprozess

Digitale Zwillinge bringen Leben und Innovation in immer mehr Bereiche der Fertigung und lösen Herausforderungen für Maschinenfabriken jeder Größe. Angesichts des Fachkräftemangels und der laufenden Bemühungen, die Hightech-Fertigung in die USA zu verlagern, haben digitale Zwillinge viel zu bieten. Die Digitalisierung der Maschine und des Prozesses schafft ein tiefes Verständnis der CNC, der Programme, des Prozesses, der Werkzeuge und der Einrichtung.

Darüber hinaus müssen die Geschäfte angesichts des zunehmenden Wettbewerbs ihre Abläufe steigern und optimieren, indem sie eine höhere Effizienz erzielen. Die Digitalisierung traditioneller Fertigungsprozesse hat das Potenzial, Abläufe effizienter zu gestalten, indem Produktionsprozesse in der virtuellen Welt erprobt werden.

Schließlich ist der Feind der Rentabilität die Ungewissheit, und angesichts des derzeitigen Zustands einer globalisierten Wirtschaft ist die Ungewissheit fast eine Garantie. Gutes Management über digitale Zwillinge kann helfen, Schluckauf zu vermeiden und Maßnahmen zu ergreifen, die Ihre Produktivität maximieren.

Digitale Zwillinge verstehen

Ein digitaler Zwilling einer Werkzeugmaschine ist ein virtuelles Abbild der Maschine, das mit einer virtuellen Steuerung verbunden ist, die mit realen Konfigurationsdaten gespeist wird. Dies hebt die modell- und parameterbasierte Simulation auf ein neues Niveau, da man Werkzeugmaschinen-Setups genauer als je zuvor optimieren und erproben kann.

Typischerweise haben CAM-Systeme und Postprozessoren kein direktes Wissen über die Maschine, wie z. B. Kinematik, verfügbare G-Codes oder wenn jemand Parameter ändert. CAM-basierte Simulation oder allgemeine G-Code-Simulationspakete können nicht zeigen, wie sich diese Änderungen auf das Programm oder die Zykluszeit auswirken, da es keinen digitalen Zwilling der CNC oder direkte Kommunikation mit der spezifischen Maschinensteuerung gibt.

Zum Einrichten der CAM- oder G-Code-Simulation werden im Allgemeinen manuelle Prozesse verwendet, sodass das Programm in vielen Fällen nicht für die einzelne Maschine optimiert ist oder das Programm viele moderne Programmierfunktionen nicht nutzt. Das Programm läuft möglicherweise nicht einmal auf dem Zielcomputer.

Ein weiteres Problem, mit dem Werkstätten konfrontiert sind, sind ihre Posts und Programme, die oft nicht für die Maschinen oder Werkzeuge optimiert sind. Beispielsweise kann der Bediener Werkzeuge mit niedrigeren Vorschüben betreiben, vielleicht weil er Bedenken hat, die Maschine mit den programmierten Vorschüben laufen zu lassen. Dies summiert sich zu Zeitverlust, Produktivitätsverlust und geringer Effizienz.

Andererseits kann die Virtualisierung die Interoperabilität zwischen CNC- und CAM-System ermöglichen. Dies hilft bei der Veröffentlichung des Programms basierend auf den Funktionen, die die CNC und/oder Maschine unterstützt. Nach dem Einspielen des Programms kann über die einfache Simulation hinaus eine virtualisierte Umgebung geschaffen werden, da die Basis die Maschinenkinematik und die realen CNC-Parameter nutzt. CAM- und G-Code-Simulation können dem Test nur so weit standhalten, weil der PC keine Kenntnis vom CNC-Setup hat. Durch die Verwendung eines digitalen Zwillings zum Nachweis der tatsächlichen CNC- und Maschinenkonfiguration wird die Fehlerwahrscheinlichkeit erheblich reduziert.

Digitale Zwillinge können auch dazu beitragen, die Nachfrage nach genaueren Komponenten zu befriedigen, die an Hightech-Industrien geliefert werden, die Produkte mit hohen Toleranzen benötigen. Da die Bearbeitung immer komplexer wird, ist es entscheidend, die effizientesten Prozesse zu haben. Viele traditionelle Methoden verschwenden wertvolle Produktionszeit, wie zum Beispiel Rüstvorgänge, die Engpässe verursachen, weil Maschinen aus der Produktion genommen werden. Digitale Zwillinge ermöglichen das Testen von Programmen in einer virtualisierten Umgebung. Die virtuelle CNC folgt genau den tatsächlich programmierten Schneidewegen und erzeugt die reale Zykluszeit. Wenn der digitale Zwilling mit einer virtualisierten Maschine verbunden ist, die genau zur Kinematik passt, ermöglicht er eine genaue Überprüfung, ohne den aktuellen Prozess zu unterbrechen, den die Maschine ausführt. Außerdem ermöglicht die Überprüfung des Prozesses im Büro, dass die Maschine in Betrieb bleibt.

Digitale Zwillinge für die Personalentwicklung

Da digitale Zwillinge eine Nachbildung einer Werkzeugmaschine sind, ist die Schulung an einem digitalen Zwilling ein unschätzbares Werkzeug, um die Lücke bei den CNC-Fähigkeiten zu schließen und Job-Shop-Grundlagen wie Teileprogrammierung und Werkzeugmaschinenbetrieb zu lehren. Digitale Zwillinge bieten Benutzern praktische, realistische Bearbeitungserfahrungen und Schulungen, ohne dass eine tatsächliche Maschine aus der Produktion genommen werden muss.

Digitalisierungstools für Lohnfertiger

FANUC America ist eine Partnerschaft mit ModuleWorks eingegangen, um Personalentwicklungssoftware sowie eine neue robuste Teileprogrammierungssuite, NC Reflection Studio, zu entwickeln, die Werkstätten bei der G-Code-Bearbeitung, Simulation und Programmverifizierung unterstützt. All dies bietet ein Arsenal an Werkzeugen, um qualifizierte Maschinisten auszubilden und Maschinenwerkstätten zu optimieren. Diese End-to-End-Digitalisierung wird dann die Leistungsfähigkeit von Industrie 4.0 für die CNC-Industrie wirklich erschließen.

SME gibt 2022 Sandra L. Bouckley Outstanding Young Manufacturing Engineers bekannt

Die diesjährigen 22 Preisträger wurden auf der Grundlage ihrer unterschiedlichen Fertigungshintergründe, technologischen Fortschritte/Verbesserungen und modernsten Forschungsergebnisse ausgewählt. Die Namensgeberin des Awards 2022 ist die SME-Präsidentin 2017, Sandra L. Bouckley, FSME, P.Eng., ehemalige SME-CEO und ehemalige Vizepräsidentin für Fertigungssysteme, Lieferkettenmanagement und Lean bei GKN Driveline Americas.

Während für diese Anerkennung keine Mitgliedschaft bei SME erforderlich ist, sind alle Sandra L. Bouckley Outstanding Young Manufacturing Engineers 2022 Teil der SME-Community, da sie vor ihrer Auswahl Mitglieder waren:

Bruno Azeredo, PhD, Arizona State University, Tempe, Arizona.

Wen Chen, PhD, University of Massachusetts Amherst, Amherst, Mass.

Xu Chen, PhD, University of Washington, Seattle

Nancy Diaz-Elsayed, PhD, University of South Florida, Hillsborough County, Florida.

Amy Elliott, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee.

Thomas Feldhausen, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, Tennessee.

Kelvin Fu, PhD, University of Delaware, Newark, Del.

Michael Gomez, PhD, MSC Industrial Supply Co., Knoxville, Tennessee.

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, Oklahoma.

Geoff Karpa, Lockheed Martin Aeronautics Co., Fort Worth, Texas

Vipin Kumar, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, Tennessee.

Megan McGovern, PhD, PE, General Motors Global Research &Development, Detroit

Laura Pahren, Procter &Gamble Co., Mason, Ohio

Kyle Saleeby, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, Tennessee.

Ryan Sekol, PhD, Forschung und Entwicklung von General Motors, Warren, Mich.

Xuan Song, PhD, University of Iowa, Iowa City, Iowa

Peng „Edward“ Wang, PhD, University of Kentucky, Lexington, Kentucky.

Sarah Wolff, PhD, Texas A&M University, College Station, Texas

Yang Yang, PhD, San Diego State University, San Diego

Xiaowei Yue, PhD, Virginia Tech, Blacksburg, Virginia.

SME hat mit dieser Auszeichnung die Leistungen von über 470 jungen Fertigungsingenieuren – und deren Einfluss auf die Fertigung – seit über vier Jahrzehnten hervorgehoben. SME nimmt Nominierungen für den Outstanding Young Manufacturing Engineers Award 2023 bis zum 1. August unter sme.org/oyme entgegen.