Industry 4.0

EnginSoft und Industrie 4.0

Die passenden Kompetenzen, Expertise und Werkzeuge für Ihr Unternehmenswachstum

Die Vorteile der Digitalen Fertigung

Fortschrittliche digitale Lösungen und Schlüsseltechnologien müssen ständig neu ausgerichtet werden, um die Probleme des Fertigungssektors zu lösen. Nur durch Effizienzsteigerung, Reduzierung der Time-to-Market, Minimierung der Kosten und Erhöhung der Produkt- und Servicequalität kann der Fertigungssektor wieder wettbewerbsfähig werden und bleiben.

Unsere Erfahrung bestätigt die von der European Factories of the Future Association prognostizierten Einflüsse, die durch Digital Fertigung erzielt werden können:

  • Reduzierung von Ausfallzeiten und Steigerung der Produktionseffizienz
  • Implementierung der Null-Fehler-Strategie, Verbesserung von Produktqualität und Management von Nicht-Konformitäten
  • Verbesserung des Bestandsmanagement und Reduzierung der Time-to-Market
  • Verbesserung des Ressourcenmanagements und Reduzierung des Energieverbrauchs.

Vorteile der Digitalen Fertigung

Erwartete Einflüsse auf ZEIT, KOSTEN und QUALITÄT

Digital manufacturing outcomes

Digitale Fertigung als Treiber für Geschäftsergebnisse im Detail: Reduzierte Ausfallzeiten – 48% | Reduzierte Fehlerquote – 49% | Einführung neuer Produkte– 23% | Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität – 16% | Inventur Verbesserung– 35% | Reduzierter Energieverbrauch– 18%
(Quelle: European Factories of the Future Association, www.effra.eu.)

EnginSofts Digital Twin (DT) Lösungen

Ein Digitaler Zwilling (Digital Twin) ist ein virtuelles Modell eines realen Arbeitssystems. Es reproduziert das Verhalten und die Historie dieses Systems, um eine bessere Konstruktion, Produktion und Betriebsführung von industriellen Prozessen, Anlagen und Systemen zu ermöglichen.

EnginSoft kategorisiert die DTs in verschiedene Gruppen, die unterschiedliche und eigenständige Anwendungsbereiche repräsentieren.

Production Processes data-driven Digital Twin

Anwendung des Digital Twin Ansatzes zur erweiterten und intelligenten Steuerung von bestehenden Produktionsprozessen

Production Systems Digital Twin

Anwendung des Digital Twin-Ansatzes auf Produktionssysteme

Asset-level simulation-driven Digital Twin

Anwendung des Digital Twin Ansatzes Auf das Produkt und Wartung von Produktionsanlagen

Innovationsherausforderung mit der richtigen Kombination an Expertise lösen

 

smart ProdACTIVE

Der datengetriebene digitale Zwilling reagiert auf den Bedarf an integrierter Zellensteuerung, indem er die Prozesssteuerungslogik in Echtzeit in die einzelne Phase überträgt und somit Datenanalytik, Alarmierung und A.I. vor Ort anwendet

DT bestehen aus drei Elementen: intelligente Prozesssteuerung (IPC), KI-gesteuerte Modellierung und Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS).

Der kombinierte Einsatz von Simulation (Finite-Elemente-Analyse, FEA) und Datenanalyse senkt die Kosten und erhöht die Zuverlässigkeit von Qualitätsprognosemodellen.

Mit Hilfe der Simulation können Sie den Produktionsprozess verstehen, signifikante Prozessparameter und die entsprechenden Intervalle identifizieren. Anschließend können Sie gezielte experimentelle Versuchsplanungen (DOEs) durchführen und die für die Erstellung der Modelle benötigten Daten kostengünstiger sammeln.

Durch die Anwendung multivariabler Analysetechniken können Sie genaue Prognosemodelle erstellen und diese validieren. Die Modelle können dann in die Maschine integriert werden, indem virtuelle Sensoren erstellt werden oder dem Bediener die richtigen Prozessparameter vorgeschlagen werden.

Datengesteuerte Digital Twins:

  • Unterstützen verschiedene Tracking-Systeme zur Identifizierung jeder Komponente und Position sowie Kommunikationsprotokolle mit Prozessmaschinen und Qualitätskontrollsystemen
  • Integrieren mehrfach aufgelöste und multivariable Prozessdaten, die von einem Netzwerk von Sensoren im verteilten Steuerungssystem überwacht und gesammelt werden, sowie fortschrittliche Modelle, die Prozessvariablen mit der Null-Fehler-Fertigung (zero defect manufacturing - ZDM) verknüpfen
  • Aktivieren wissensbasierte Echtzeit-Reaktionen auf jegliche Prozessabweichungen und Qualitätsrisiken
  • Implementieren die automatische Aktualisierung von Prozess-Metamodellen auf der Basis intelligenter Lernmethoden mit virtuellen und Echtzeit-Produktionsinformationen
  • Kalibrieren direkte Messungen und deren Korrelation mit dem Prozess und den Zielfunktionen des Produkts, wobei generell die Produktanforderungen angepasst werden, um den Grad der Unsicherheit für signifikante Parameter des Fertigungsprozesses zu kontrollieren
  • Anzeigen der Echtzeit-Datenverarbeitung, Sicherheitsmeldungen und statistische Produktionsdiagramme für Multi-User-Schnittstellen wie Maschinenbediener, Produktionsleiter, Qualitätsingenieure und Werksleiter.

 

IndustrialPhysics

Integrierte Entwicklung von automatischen Maschinen und Roboterzellen durch virtuelle Inbetriebnahme

Design von automatischen Maschinen und Roboterzellen mit Virtueller Inbetriebnahme

Die virtuelle Inbetriebnahme wird für die integrierte Konstruktion von Mechanik, Robotik und Automatisierung von Maschinen, automatischen Linien und Systemen für die Fabriklogistik eingesetzt.

Anhand des 3D-CAD-Modells der automatisierten Maschine oder des Produktionssystems wird ein virtuelles Inbetriebnahme-Modell erstellt, das die Programmierlogik von SPS- und Robotersteuerungen integriert, um eine realistische Simulation zu ermöglichen.

Diese Modelle ermöglichen es, das System zu entwerfen und die Automatisierung (Interaktion zwischen Sensoren, Aktoren und Steuerungssoftware) vor der Realisierung zu validieren. Ziel hierbei ist es, das reale Verhalten zu simulieren und Probleme zum Zeitpunkt der Inbetriebnahme zu vermeiden (eine „Bindung" zwischen der physischen Maschine und dem Steuerungssystem). Darüber hinaus ermöglichen Augmented-Reality-Funktionen die Verwendung von virtuellen Inbetriebnahme-Modellen zur Unterstützung des Verkaufs und der Wartung von automatischen Maschinen sowie für simulationsbasierte Schulungen.


 

Simul8

Entwurf und Optimierung von Systemen und Produktionslinien mit diskreter Ereignissimulation (discrete event simulation - DES)

Entwurf und Optimierung von Systemen und Produktionslinien mit eventdiskreter und agentenbasierter Simulation

SIMUL8 ist eine Simulationssoftware für die Modellierung, Analyse und Optimierung der Leistung von Produktionssystemen auf Systemebene während ihrer Entwurfs-, Rekonfigurations- und Produktionsplanungsphasen. Mit den Simulationsbausteinen können Sie genaue Systemmodelle komplexer Systemarchitekturen erstellen, wie z. B. Produktionslinien, Job-Shops, Roboterzellen, Montagesysteme und komplexe Produktströmungen. Die Erstellung eines vorläufigen Modells erfordert nur wenige Informationen (z. B. ausgehend von einer Prozessliste und dem 2D-Layout der Anlage), während die Simulation schrittweise um weitere Details ergänzt werden kann.
SIMUL8-Modelle liefern Entscheidungsträgern wichtige Informationen, wie z. B:

  • Ressourcenauslastung (Maschinen, Bediener, etc.)
  • Zwischenspeichersättigung
  • Die Strömung von Materialien und halbfertigen Produkten
  • die Effizienz des Produktionssystems

Die Modelle lassen sich leicht mit Optimierungsalgorithmen verbinden, indem sie die Ausgabeziele (Durchsatz, Qualitätsausbeute) und Randbedingungen (Maschinenkapazitäten, Ausfallraten, Schichtmuster und andere Faktoren, die die Gesamtleistung und Effizienz von Produktionssystemen beeinflussen) berücksichtigen.

Daher ermöglichen sie die Bewertung der Auswirkungen verschiedener Planungsstrategien, des Chargen- und Produktionslaufmanagements und der Bediener, der Wartungsstrategien, der Auswirkungen von Eingriffen in das System (Änderung des Layouts, Austausch von Maschinen, Eingriffe zur Verringerung der durchschnittlichen Wiederkehrzeit bestimmter Ereignisse usw.), der Auswirkungen des Hinzufügens neuer Produkte online usw. und die Ermittlung der besten Kompromisslösungen angesichts gegensätzlicher Ziele (z. B. Kosten vs. Produktivität).


 

MapleSim

Modelle zur vorausschauenden Instandhaltung auf Basis von Datenverarbeitung, die in der Maschine implementiert werden können

Entwicklung von Zustandsüberwachungs- und vorausschauenden Wartungsmodellen auf Anlagenebene

Die Kombination von Technologien für numerische und symbolische Berechnungen (Maple) und einem Multi-Domain-Simulationssystem auf Basis von Modelica (MapleSim) ermöglicht die Erstellung effizienter Simulationsmodelle, die mechanische, elektrische, hydraulische usw. Komponenten und deren Steuerung integrieren. Basierend auf der Fähigkeit, 3D-CAD-Modelle zu importieren, ist es möglich, gelenkige Systeme (kinematische Ketten) unter Berücksichtigung von Massen und Trägheit genau zu modellieren. Die Kombination dieser Funktionen ermöglicht eine genaue Modellierung, die das Verhalten realer Systeme nachbildet.

Die effiziente Generierung von C-Code gemäß dem FMI-Standard (Functional Mockup Interface) ermöglicht es, die Modelle in Form einer FMU (Functional Mockup Unit) zu exportieren und sowohl den Modellaustausch als auch die Co-Simulation durch die Integration anderer Technologien zu unterstützen. Die resultierenden Modelle können mittels Software in the Loop (SIL) in die Logik der Maschine integriert werden, indem ein digitaler Zwilling für die Zustandsüberwachung von Anlagen und die vorausschauende Wartung erstellt wird.


 

ViveLab Ergo

Interaktion zwischen Bediener und Maschine / Automatisierung durch Effizienz- und Ergonomiesimulationssysteme

 

CETOL 6σ

Prognose der Funktionalität des gefertigten Produkts auf Basis von Maßspezifikationen (Toleranzkette) und Integration mit messtechnischen Prüfungen durch die Qualitätsabteilung

Mehr dazu

Unsere Expertise im Industry 4.0 - EnginSofts Ansatz für die Digitale Fertigung

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Faster than the wind: the optimization experience in the America’s Cup Challenge

New America’s Cup regulations: a design challenge

Sailing and engineering teams have been dealing with a new set of challenges ranging from boat handling, tactics and, it goes without saying, the design of these new vessels and their subsystems.

marine optimization modefrontier

CASE STUDY

Introducing Skippy: an athletic monopedal robot, designed for a repertoire of behaviors

Demonstrating the effectiveness of a systematic, complete design approach to achieve extreme, unprecedented behaviors

This article discusses a realistic multi-objective parameter optimization study of a highly athletic one-legged robot, called Skippy, in which both the parameters of the mechanism and the parameters of its optimal behaviors were sought.

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Improved blast furnace performance with material load optimization

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Einblicke

Einige unserer Softwarelösung für Industry 4.0 - EnginSofts Ansatz für die Digitale Fertigung

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ViveLab Ergo

Ergonomic verification in 3D virtual space

ViveLab Ergo is a high-performance cloud computing innovative simulation system that is perfectly capable of modeling machines, robots and people moving in a given physical environment.

vivelab automotive biomechanics

software

industrialPhysics

Digital engineering, simulation and augmented reality for machines, production lines design and plant logistics

industrialPhysics is an innovative simulation platform for the digital design and virtual commissioning of complex production machines, lines and plants.

iphysics industry4 optimization mechanics

software

Maple

Fortschrittliche Analysewerkzeuge für die mathematisch schlüssige Entwicklung des Konzepts

Maple verbindet die weltweit leistungsfähigste Rechen-Engine mit einer Bedienerschnittstelle, die es äußerst einfach macht, mathematische Probleme zu analysieren, zu untersuchen, zu visualisieren und zu lösen.

maple maplesim

software

smart prodactive

What does it take to boost your shopfloor? Data, traceability, process optimization. In other words, smart prodactive!

The “smart prodactive” tool predicts the quality, energy and cost of the injection process in real-time, covering the 100% of products, and suggests the appropriate re-actions to adjust the process set-up and/or mechanism.

industry4 metal-process-simulation optimization smartprod

software

Maple Flow

Mathematical software for engineering calculations

Maple Flow is an advanced software for symbolic processing, visualization, and analysis of mathematical data and models. Developed by Maplesoft, Maple Flow combines the power of symbolic computation with an intuitive interface, allowing users to explore and solve complex problems efficiently.

maple maplesim

software

MapleSim

Systemsimulation für ein ganzheitliches Anlagenverständnis

MapleSim, als Software zur Simulation von Mehrkörpersystemen, unterstützt den Anwender sowohl in der frühen Konstruktionsphase, als auch in der Optimierung der Performance.

maple maplesim