Vision

Vision

Eigenschaften und Zustand (z. B. Fehlerfreiheit) der Halbzeuge und der daraus gefertigten Bauteile werden an verschiedenen Punkten der Herstellungs- und Verarbeitungskette erfasst (Inline-Monitoring der Fertigungsqualität mit entsprechender Mess- und Prüftechnik) und auf Basis der Werkstoff-/Bauteilhistorie mit Hilfe von durchgängigen Prozesskettensimulationen prognostiziert. Die dazugehörigen Daten werden im Materials Data Space® abgelegt, so dass sie zu jedem Zeitpunkt des Produktlebenszyklus und darüber hinaus für oder aus dem individuellen Werkstoff/Halbzeug/Bauteil abrufbar und rückverfolgbar sind.

Die wachsende Kenntnis über die Interaktion von Material, Auslegung, Fertigung und Betriebseinsatz, das heißt die wachsende Erfassung und Berücksichtigung sowohl der Fertigungsbedingungen und der Ableitung relevanter Auswirkungen auf Material- und Bauteileigenschaften als auch die deutlich umfassendere Kenntnis realer Betriebsbeanspruchungen aus einer erweiterten Anzahl von preiswerten, sensorisch selbstüberwachten Bauteilen und Produkten (vgl. neue Geschäftsmodelle und Rückwirkungen auf die Material- und Bauteilbeanspruchungen wie beim Carsharing) werden die effiziente und sichere Auslegung, Umsetzung und Nutzung materialbasierter Produkte nachhaltig positiv beeinflussen. Auf Seite der Beanspruchung wird sich dies in Richtung von sensorierten Bauteilen mit integrierter Schädigungs- und Lebensdauerabschätzung entwickeln. Dies wird zu einer weiteren Anpassung von Sicherheitsfaktoren und einer veränderten Bauteilauslegung mit Rückflüssen auf die Materialentwicklung führen und letztlich zur Steigerung der Effizienz beitragen.

Verarbeitungsschritte wie zum Beispiel das Umformen können individuell an die lokal vorliegenden, aktuellen Eigenschaften des Werkstoffs sowie gewünschte Bauteileigenschaften adaptiert werden. Der sensorierte beziehungsweise adaptive Werkstoff »steuert« den Verarbeitungsprozess selbst, in dem die für ihn optimalen Stellgrößen (z. B. Presskraft, Haltezeit) automatisch gewählt und die Fertigungsprozessschritte selbst optimal adaptiert werden (feedforward control). Ist das Prozessmodell nicht aus dem Materials Data Space® abrufbar, so können die Zusammenhänge zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen schnell und automatisiert analysiert werden, wenn die durch den Verarbeitungsprozess veränderten Eigenschaften wiederum kontinuierlich sensorisch erfasst werden (»lernende« Fertigung). Für die weitere Nutzung werden diese Daten im Materials Data Space® abgelegt. Dadurch können in nachfolgenden Prozessen Ausschuss, Prozessstörungen und Ausfallzeiten reduziert werden. Verarbeitungsprozesse können flexibel (verschiedene Werkstoffe) und dennoch robust und zuverlässig konfiguriert werden. Das erlaubt, Sicherheitszuschläge zu reduzieren und Vormaterialien mit größeren Toleranzen zu verwenden, wodurch Kosten eingespart und Ressourcen effizienter genutzt werden können.

Simulationstechniken für die Beschreibung von Fertigungsschritten und Prozessketten ermöglichen eine immer bessere Detailbeschreibung der Eigenschaftsentwicklung von Werkstoffen in der Verarbeitung sowie deren Auswirkung auf elementare Prozessgrößen wie zum Beispiel die Walzkraft in der Blechhalbzeugherstellung als auch auf die resultierenden Bauteileigenschaften. Durch Modellreduktionen sind solche Simulationsmodelle derart abstrahierbar, dass schnelle und regelungstechnisch umsetzbare Prozessmodelle für einzelne Fertigungsschritte und ganze Fertigungsketten erstellt werden können.

Werkstoffe, Halbzeuge und Bauteile mit einem semantischen Gedächtnis, das jederzeit im Produktlebenszyklus abrufbar ist, ermöglichen in der vertikalen Vernetzung eine enge Verzahnung zwischen Werkstoffentwicklung, Werkstoffverarbeitung, Bauteildesign, Prozessentwicklung, Logistik, Reparatur und Recycling. In jedem Teilprozess kann der Einfluss der anderen Teilprozesse berücksichtigt werden. So können schon bei der Entwicklung neuer Werkstoffe aus dem Materials Data Space Informationen zu ähnlichen Werkstoffen bezüglich Eigenschaften und Verhallten bei Herstellung, Verarbeitung und Gebrauch abgegriffen werden, um den neuen Werkstoff entsprechend zu optimieren. Sinnvolle Festlegungen zum wettbewerbskompatiblen Umgang mit In- und Output-Parametern, Datenformaten und Schnittstellen regeln den Umgang mit individuellen Daten aus dem Materials Data Space im Rahmen von Kundenbeziehungen, damit insgesamt höchste Wertschöpfung generiert werden kann.