DizRuPt: Datengestützte Retrofit- und Generationenplanung im Maschinen- und Anlagenbau
Überblick
Ziel des Forschungsprojekts DizRuPt war die Entwicklung eines Instrumentariums, das insbesondere für KMU Methoden und Werkzeuge erarbeitet, die eine datengestützte Retrofit- und Generationenplanung ermöglichen. Bereits während der Projektlaufzeit wurde das Instrumentarium, bestehend aus Leitfäden und prototypischen IT-Werkzeugen, frühzeitig über Multiplikatoren bekannt gemacht. Damit kann zukünftig beispielsweise die Nachrüstung von Bestandsanlagen mit verbesserter Sensorik effizient gestaltet werden.
Motivation
Im Zuge von Industrie 4.0 bieten Unternehmen ihren Kunden zunehmend sogenannte Cyber-physische Systeme (CPS) an. Unter CPS können digitalisierte, mit Sensorik, Aktorik, Datenverarbeitung und Konnektivität ausgestattete Produkte verstanden werden, deren Komponenten einen kontinuierlichen Datenstrom erzeugen. Die Analyse der Produktdaten eröffnet dadurch den Anbietern von CPS völlig neue Einblicke in die Kundennutzung ihrer Produkte. Diese Erkenntnisse lassen sich für die strategische Planung neuartiger Produktgenerationen nutzen und verwerten. Es können beispielsweise Komponenten zur verbesserten Prozessüberwachung nachgerüstet (Retrofits) werden. Solch ein Ansatz stellt jedoch insbesondere KMU aufgrund fehlender Kenntnisse und Erfahrungen vor große Herausforderungen.
Ziele und Vorgehen
Projektziel
Ziel des Forschungsprojektes DizRuPt war deshalb die Entwicklung eines Instrumentariums, das insbesondere für KMU Methoden und Werkzeuge erarbeitet, die eine datengestützte Retrofit- und Generationenplanung ermöglichen. Das Instrumentarium wurde in vier Unternehmen validiert, die ihre Produkte datengestützt weiterentwickeln und bestehende Produkte im Markt nachrüsten. Ein weiteres Unternehmen, das auf das datenbasierte Engineering (PLM-System und IoT-Plattform) spezialisiert ist, unterstützte die Anwender bei der Umsetzung und Integration der Methoden und Werkzeuge in die Organisation.
Vorgehensweise
Zu Beginn wurden die Produkthypothesen – also die Annahmen über die spätere Produktnutzung und -verhalten ermittelt, die bei der Produktentwicklung zugrunde lagen. Anschließend wurden Datenanalyseverfahren geplant und eingesetzt, um die Hypothesen zu überprüfen oder neue Hypothesen aufzustellen. Die so gewonnenen Erkenntnisse nutzten hierbei, bestehende Funktionen zu hinterfragen und zukünftig relevanten Funktionen der Produkte zu ermitteln. Diese werden strategisch in künftige Produktgenerationen eingeplant und ggf. über Retrofit in bestehende Produkte nachgerüstet. Um diese Vorgehensweise in den Unternehmen zu verankern, wurde u.a. ein Referenzprozess und die benötigten Kompetenzen erforscht. Die so erarbeiteten IT-Werkzeuge umfassen die Datenakquise, -exploration und -analyse, PLM Funktionen zur Generationen- und Retrofitplanung sowie die Ankopplung an die IoT-Plattform.
Key Facts
- Grant Number:
- 02P17D170
- Laufzeit:
- 01/2019 - 06/2022
- Gefördert durch:
- BMBF
Detailinformationen
Kontakt
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Dr. Christian Koldewey
Advanced Systems Engineering / Heinz Nixdorf Institut
Postdoc - Oberingenieur - Oberingenieur | Abteilungsleiter Business Engineering
Ergebnisse
Bereits während der Projektlaufzeit wurde das Instrumentarium, bestehend aus Leitfäden und prototypischen IT-Werkzeugen, frühzeitig über Multiplikatoren bekannt gemacht. Damit kann zukünftig beispielsweise die Nachrüstung von Bestandsanlagen mit verbesserter Sensorik effizient gestaltet werden. Dies wurde durch einen Begleit- und Transferkreis flankiert. Ergänzend wurden Schulungen angeboten. Anwendung finden die Ergebnisse im Maschinenbau und der Elektronikproduktion. Autor: Dumitrescu, R.; Koldewey, C. (Hrsg.) et al. Verlag: Verlagsschriftenreihe des Heinz Nixdorf Instituts, Universität Paderborn – Paderborn Erscheinungsjahr: 2023 ISBN: 978-3-947647-27-9 Beschreibung: Unter dem Einfluss der Digitalisierung wandeln sich mechatronische Produkte zunehmend in cyber-physische Systeme (CPS). Diese sind in der Lage, umfangreiche Daten während ihres Betriebs zu sammeln und über digitale Netzinfrastrukturen zur Verfügung zu stellen. Gemeinsam mit weiteren Daten aus der Betriebsphase versprechen sie wertvolle Erkenntnisse über das Produkt und dessen Nutzer, welche für die Hersteller der CPS insbesondere für die Planung zukünftiger Produktgenerationen relevant sind. Die zielgerichtete Nutzung von Betriebsdaten in der strategischen Produktplanung stellt produzierende Unternehmen jedoch noch vor zahlreiche Herausforderungen, z. B. hinsichtlich der Identifizierung Erfolg versprechender Use Cases. Das vorliegende Buch greift diese Herausforderungen auf und stellt ein Instrumentarium vor, das produzierende Unternehmen zur datengestützten Produktplanung befähigt. Neben der Vorstellung praxiserprobter Methoden und Werkzeuge werden Einblicke in vier Pilotprojekte gegeben. Das Instrumentarium entstand im Forschungsprojekt „DizRuPt“, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert wurde.Publikationen