Industrielle Simulation: Von der Idee zum virtuellen Zwilling

Der nächste Schritt in Sachen Simulation ist nun der Wechsel zu einem ganzheitlicheren Ansatz. In der Fertigung ist es mittlerweile selbstverständlich, Roboter- und SPS-Simulationen durchzuführen. Fertigungsstätten und-linien werden selten gebaut, ohne dass Automatisierungslösungen und Steuerungen zuvor in einer virtuellen Umgebung getestet wurden. Mit dem Aufkommen intelligenter Produktionstechnologien zeigen sich nun allerdings vermehrt Grenzen und Schwierigkeiten bei der Simulation isolierter Maschinen oder Prozesse.

IT-OT-Konvergenz, also die Integration von Datenmanagementsystemen (IT) mit industriellen Betriebssyste-men (OT), eröffnet neue Herausforderungen, denn Simulationsplattformen für einzelne Systeme berücksichtigen nicht die Konnektivität, die Unternehmen in Bezug auf Datenerfassung, -austausch, -analyse und -nutzung anstreben. Vor diesem Hintergrund suchen zahlreiche Branchen, darunter Automobil-, Pharma- und Kosmetikindustrie und viele mehr, nach Simulationslösungen, mit denen sich ganze Fertigungsstätten nachbilden lassen.

Doch das ist noch nicht alles. In einer Zeit, in der Betriebsabläufe und Lieferkettenmanagement immer stärker voneinander abhängig und digitalisiert sind, müssen Simulationsmodelle Faktoren berücksichtigen, die über die Grenzen der jeweiligen Unternehmensmauern hinausgehen. Ein Beispiel: Schwankungen bei den eingehenden Materialien und Störungen in der Lieferkette müssen Berücksichtigung finden.

Außerdem gibt es einen wachsenden Bedarf an Simulationswerkzeugen, die es ermöglichen, Synergien zwischen verschiedenen Standorten zu untersuchen, den Datenaustausch zwischen Werken zu prüfen sowie die Leistung unterschiedlicher Fertigungsstandorte zu untersuchen und zu vergleichen. Da viele Hersteller zudem auf ein DAMA-Modell (Design Anywhere, Manufacture Anywhere) umstellen, benötigen sie Simulationen, um herausfinden zu können, wie sich mit variablen Eingaben an verschiedenen Standorten konsistente Ergebnisse erzielen lassen.

Fünf Simulationsansätze stehen im Fokus

Es gibt fünf Simulationswerkzeuge, die bei der Gestaltung einer digitalisierten Fertigung eine wichtige Rolle spielen: Model-in-the-Loop (MIL) für die Testphase, Software-inthe-Loop (SIL) und Hardware-in-the-Loop (HIL) zur Validierung von Konzepten, digitale Zwillinge zur Nachbildung realer Prozesse und zur Optimierung von Szenarien sowie virtuelle Zwillinge zur kontinuierlichen Überwachung und Verbesserung von Live-Fertigungsabläufen.

• Model-in-the-Loop (MIL): MIL ist eine Simulationstechnik, die in frühen Entwicklungsphasen von eingebetteten Systemen und Maschinen zum Einsatz kommt. Hierbei wird ein System innerhalb einer Loop (Schleife) zusammen mit seinem Umgebungsmodell simuliert, um Algorithmen zu testen, bevor zu fortgeschritteneren Verifizierungsstufen wie Software-in-the-Loop (SIL) und Hardware-in-the-Loop (HIL) übergegangen werden kann. In dieser Phase lässt sich ein großer Teil der Steuerungssoftware generieren. Die automatisierte Codegenerierung ist eine Technik, mit der sich hochrangige Modelle oder Spezifikationen in ausführbaren Code umwandeln lassen, was die Entwicklungszeit verkürzt und menschliche Fehler minimiert.
• Software-in-the-loop (SIL): Bei SIL geht es darum, Automatisierungssoftware zu testen, die das Fertigungsdesign zum Leben erweckt. Dazu können Embedded-Software, Algorithmen oder ganze Regelkreise gehören. Im Wesentlichen führt SIL die Software auf einer virtuellen Plattform aus, die die physische Hardware nachahmt, sodass sich gründliche Tests und Validierungen ohne die tatsächliche Hardware durchführen lassen. Durch das Testen der Software in einer simulierten Umgebung können Entwickler Probleme frühzeitig im Entwicklungszyklus erkennen und beheben. Das hilft, Fehler zu finden, die sich später bei Hardwaretests oder nach der Bereitstellung nur schwer oder mit hohem Aufwand beheben ließen.
• Hardware-in-the-loop (HIL): Nachdem die Softwarearchitektur getestet wurde, geht es in einem nächsten Schritt darum, die eigentliche Hardware in den Regelkreis zu integrieren. Dies beginnt zumeist mit einer SPS und/oder einem Motion-Controller, der die Steuerung der virtuellen Maschine übernimmt. Schritt für Schritt werden weitere Hardware-Elemente in den Regelkreis integriert, darunter Motoren, Sensoren und Bildverarbeitungssysteme, sodass ein Hybrid aus realer Ausrüstung und Software entsteht. HIL hat sich in der Automobilindustrie als Methode zum Testen von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) etabliert.
• Digitale Zwillinge: Die Erstellung eines digitalen Zwillings ist die Grundlage dieser Simulationsansätze. Digitale Zwillinge sind virtuelle Nachbildungen von Produkten, Prozessen oder Systemen. Sie werden verwendet, um das Verhalten ihres physischen Gegenstücks zu verstehen und vorherzusagen. Ein gutes Beispiel ist der digitale Zwilling eines Roboters: Ein computergeneriertes 3D-CAD-Modell wird animiert und mit realen Datenquellen verknüpft, sodass es das Verhalten, die Eigenschaften und die Leistung eines realen Roboters widerspiegelt (Bild 2). Auf diese Weise kann ein Hersteller Szenarien wie unterschiedliche Nutzlasten, Wege und Arbeitsabläufe testen, so fundierte Entscheidungen treffen und Risiken minimieren.
• Virtuelle Zwillinge: Digitale Zwillinge können zu virtuellen Zwillingen werden, um komplexe Interaktionen und Verhaltensweisen zu simulieren. Es gibt keine klare Unterscheidungsgrenze zwischen den beiden, aber im Allgemeinen werden digitale Zwillinge für die Entwicklung und Konstruktion verwendet, wobei hier nichts „real“ ist. Wird Hardware mit dem digitalen Zwilling verbunden, kommt sie dem virtuellen Zwilling einen Schritt näher. Wird der Punkt erreicht, an dem permanent Daten mit der realen Welt ausgetauscht werden und kontinuierlich parallel zu einer realen Produktion oder Fertigungslinie gearbeitet wird, ist zweifelsohne ein virtueller Zwilling entstanden und dieser bleibt auch während der gesamten Fertigung bestehen.