- Titel
- Weiterentwicklung virtueller Inbetriebnahme-Modelle
- Untertitel
- Zustandsüberwachung und Ausbringungsprädiktion auf Basis eines prozessaktuellen virtuellen Maschinenzwillings
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-947324
- Erstveröffentlichung
- 2024
- Datum der Einreichung
- 24.11.2023
- Datum der Verteidigung
- 06.12.2024
- Abstract (DE)
- Im heutigen Produktionsumfeld erhöhen steigender Wettbewerbsdruck sowie Kundenanforderungen die Notwendigkeit, Terminpläne genau einzuhalten, speziell in der Phase vor dem Start der Produktion (SOP). Aus diesem Grund werden automatisierte Produktionssysteme in verschiedensten Industrien mittels virtueller Inbetriebnahme umfassend getestet, um Fehler bereits vor der realen Inbetriebnahme zu erkennen und somit Verzögerungen während der realen Inbetriebnahme zu vermeiden. Die Inbetriebnahmezeit kann dadurch um bis zu 30 % verkürzt werden. Grundlage der virtuellen Inbetriebnahme ist das virtuelle Inbetriebnahme-Modell. Während der realen Inbetriebnahme werden Geometrien, Schaltpläne und speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) durch Optimierungen verändert. Diese Änderungen fließen aber meist nicht in die Simulation ein, sodass nach erfolgter Inbetriebnahme die Simulation nicht mehr der realen Anlage entspricht. Infolgedessen bleibt das mögliche Potential des virtuellen Modells in der Betriebsphase von Anlagen ungenutzt. Das Ziel der vorliegenden Dissertation ist es, eine Vorgehensweise zu erarbeiten, mit der das virtuelle Inbetriebnahme-Modell zu einem prozessaktuellen virtuellen Maschinenzwilling weiterentwickelt werden kann. Dieser soll während der Betriebsphase dazu dienen, zukünftige Maschinenzustände nachzubilden und somit z. B. Ausbringungsreduktionen vorherzusagen. Dazu wird eine Methode entwickelt, die es ermöglicht, Alterungsphänomene von Teilprozessen im Maschinenzwilling zu simulieren, deren Auswirkungen darzustellen und daraus Erkenntnisse für Produktion und Instandhaltung abzuleiten. Die Kombination von realen und simulierten Erkenntnissen erzeugt einen hybriden Vorhersageansatz als Werkzeug für die Instandhaltung. Anschließend wird die Vorgehensweise zur Weiterentwicklung sowie die Methode zur Simulation von Alterungseffekten an einem realen Anwendungsfall demonstriert und validiert. Dabei handelt es sich um einen Engpassprozess in der Produktion der neuesten Generation von Elektromotoren der BMW AG. Unvorhergesehene Ausbringungsverringerungen werden auf diese Weise minimiert und die Effektivität der Gesamtanlage bleibt erhalten. Die Produktion bleibt damit in der Lage, ihre Produkte zur richtigen Zeit, in der richtigen Qualität und Quantität, und dem richtigen Preis an den Kunden auszuliefern.
- Abstract (EN)
- In today’s production environment, increased competition, and growing customer demands have made it ever more important to meet schedules, especially in the phase before the start of production (SOP). For this reason, automated production systems in various industries are thoroughly tested by using virtual commissioning in order to detect and eliminate errors at an early stage – before the real commissioning on site. This helps to avoid delays and can reduce commissioning times by up to 30 %. The basis of the virtual commissioning is the virtual model. During real commissioning, geometries, electrical plans (E-plans) and programmable logic controllers (PLC) are optimized and modified. However, these changes usually remain unconsidered as not being updated in the simulation, resulting in a model that no longer reflects the real plant. As a consequence, the virtual model is no longer used in the production phase. The aim and objective of this dissertation is to create a general procedure that allows the further development of the virtual commissioning model into a process-actual virtual machine twin. This virtual machine twin will serve during production to emulate future machine states in order to predict for example output reductions. To this end, a method-ology will be defined to simulate aging effects of critical processes and to determine the impact on the overall process. The results are used to derive recommendations for production and maintenance. The combination of real and simulated outcomes establishes a so-called 'Hybrid Predictive Maintenance System'. Ultimately, the general procedure for the further development and the methodology for simulating aging effects will be demonstrated and validated on a critical process in the electric engines production of BMW AG. As a result, unexpected downtimes are minimized, and the overall equipment effectiveness (OEE) is ensured. This enables the production to deliver products at the right time, in the right quality and quantity, and at the right price.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Vorausschauende Instandhaltung, virtuelle Inbetriebnahme, digitaler Zwilling, Digitalisierung, Datenanalyse
- Freie Schlagwörter (EN)
- Predictive Maintenance, Virtual Commissioning, Digital Twin, Digitalization, Data Analytics
- Klassifikation (DDC)
- 620
- Klassifikation (RVK)
- ZM 9310
- GutachterIn
- Prof. Dr. Steffen Ihlenfeldt
- Prof. Dr. Alexander Verl
- BetreuerIn Hochschule / Universität
- Prof. Dr. Steffen Ihlenfeldt
- BetreuerIn - externe Einrichtung
- Dr. Stefan-Markus Baginski
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Sonstige beteiligte Institution
- BMW AG, München
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-947324
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 17.12.2024
- Dokumenttyp
- Dissertation
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
