Die fortschreitende Digitalisierung bringt auch für Werkstoffe und ihre Herstellung neue Möglichkeiten hervor: Digitale Zwillinge erfassen nicht nur Prozess- und Zustandsdaten, sie können sogar aktiv eingreifen, um die Herstellung und den späteren Einsatz von Teilen zu optimieren. Der Werkstoff wird so quasi zum Werkstoff 4.0. Doch diese Entwicklung ist nur in einer vollständig digitalisierten Fertigungskette möglich.
Der erste Schritt dahin wäre die Nutzung einer Schlüsseltechnologie, mit der man Werkstoffen ein digitales Gedächtnis verleihen kann: so genannte Not-only-SQL-Datenbanken (NoSQL). Herkömmliche Datenbankkonzepte enthalten strukturierte Daten in tabellarischer Form – um mit ihnen zu arbeiten, muss man diese Struktur kennen. NoSQL-Datenbanken hingegen speichern Daten in einer Dokument- oder Objektform. So lassen sich explizit auch nicht-strukturierte Informationen wie Bilder oder Videos speichern. Das ermöglicht es dem Werkstoff 4.0, seine wichtigsten Eigenschaften wie Geometrie, physikalischen Kennwerte oder Biotoleranz zur Verfügung zu stellen.
Aber ein Gedächtnis allein reicht nicht aus, um tatsächlich von einem Werkstoff 4.0 zu sprechen. Dafür muss er auch handlungsfähig werden und schon am
eigenen Herstellungsprozess mitwirken können. Autonome Computerprogramme, auch Agenten genannt, übernehmen diese Funktionalität. In Verbindung mit dem Gedächtnis, also dem Datenbankeintrag, kann der Agent Berechnungen einleiten, mit den digitalen Zwillingen kommunizieren oder Entscheidungen über den aktuellen Produktionsprozess des Werkstoffes fällen. Die Berechnungen der Agenten basieren auf mathematischen Prozessmodellen, die in jeden Zwilling eingebettet werden.
Während der reale Werkstoff produziert wird, durchläuft er verschiedene Verarbeitungsprozesse. Parallel dazu begleitet ihn sein digitaler Zwilling, der seinerseits am Computer durch entsprechende Prozessmodelle numerisch verarbeitet wird. Nach jedem Prozessschritt stehen auf der Basis von Simulationen Vorhersagen zur Verfügung. Deren Abgleich mit den Prozessdaten hilft, den Prozess gegebenenfalls mit maschinellen Lernverfahren weiter anzupassen. Werkstoffe, die aufgrund bestimmter Parameter nicht zur weiteren Verarbeitung zulässig wären, lassen sich so früh erkennen und ausmustern.
Solche Agentenkonzepte und Produktabbilder wurden in Zusammenarbeit mit dem BFI bereits im EU-finanzierten Projekt I2MSteel eingesetzt. Sie liefen parallel zur echten Produktion und machten den menschlichen Entscheidern Vorschläge, wie sich die Produktionsroute verbessern ließe. Aus diesen Erfahrungen gingen weitere Forschungsprojekte und konkrete Entwicklungsaktivitäten hervor.
Werkstoff-Zwilling liefert
Daten für perfektes Implantat
Aus diesem Ansatz ergeben sich aber auch Vorteile für die spätere Verarbeitung der Werkstoffe, wie sich am Beispiel der Stentherstellung beschreiben lässt: Aus einer Ausgangsmaterialschmelze werden zunächst Blöcke gegossen und in konventionellen Umformschritten auf die gewünschte Endform gebracht. Der Stent wird schließlich mittels Laserschneiden aus schmalen Rohren hergestellt – in einem Prozess, der bei den Materialeigenschaften nur ein sehr enges Eignungsfenster zulässt. Ob dieses eingehalten werden kann, hängt von den vorhergegangenen Umformungen und Wärmebehandlungen ab, die das Material durchlaufen hat.
Kategorisiert man gute und fehlerhafte Produkte, lässt sich mit maschinellen Lernverfahren der optimale Prozesskorridor ermitteln, und die Toleranzen für Zwischenprodukte können exakt definiert werden. Der digitale Zwilling enthält alle dafür relevanten Materialeigenschaften, typischerweise gegeben durch die chemische Zusammensetzung der Rohstoffe. Was in der Prozesskette weiter passiert, lässt sich durch physikalische Modellrechnungen bis in die spätere Mikrostruktur vorhersagen. Noch vor dem eigentlichen Prozessbeginn lässt sich so auch die Wahrscheinlichkeit für eine Abweichung von den Vorgaben berechnen.
Viele moderne Produktionsketten sind heute bereits ausreichend mit Sensorik ausgestattet und können den Großteil der Daten liefern, die für derartige Beobachtungen und Rückschlüsse gebraucht werden. Bislang werden sogar viele der im Prozess anfallenden Daten überhaupt nicht genutzt. Auf dem Gebiet der Mikrostruktur und ihrer Vorhersage unter Prozessbedingungen wären allerdings neue Sensortypen noch zu entwickeln.
Das Speichern der Werkstoffdaten kann auch noch weiter führen. Die für jedes einzelne, aus einem Material gefertigte Produkt bestimmte Qualität wird im Konzept „Werkstoff 4.0“ hinterlegt. Über den digitalen Zwilling können so hochaufgelöste Messwerte und Zeitreihen eindeutig dem einzelnen Produkt zugeordnet und analysiert werden. Folgt die Analyse einer definierten Vorschrift, kann sich der Werkstoff 4.0 sowohl im Verlauf als auch am Ende einer Prozesskette selbst bewerten.
Aus Daten Schlüsse zu ziehen und Prozesse zu verbessern, ist ein Kerngedanke von Industrie 4.0. In der Prozessindustrie wird diese Technologie über die nächsten Jahre eingeführt. Wann und wo das passiert, hängt vom IT-Stand der jeweiligen Werke ab. Letzterer kann sehr variieren, da eine IT-Infrastruktur über Jahre betrieben und nur selten, beispielsweise bei Defekten, erneuert wird. Abgesehen von der Entwicklung der IT gibt es aber noch Vorbehalte bei den Werkstoff-Herstellern, die ihre Produktionsdaten nicht ohne Weiteres freigeben möchten.
Weitere Informationen
Am Düsseldorfer VDEh-Betriebsforschungsinstitut GmbH (BFI) beschäftigen sich Wissenschaftler seit knapp 50 Jahren mit den jeweils aktuellen Fragen der Prozessindustrie. Derzeit liegen Schwerpunkte bei Energieeffizienz, Prozessoptimierung, Messtechnik und Industrie 4.0.
