Digital Twins of production systems - Automated validation and update of material flow simulation models with real data

Um eine gute Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit zu erzielen, müssen Produktionssysteme über lange Zeiträume mit einer hohen Produktivität betrieben werden. Dies stellt produzierende Unternehmen insbesondere in Zeiten gesteigerter Volatilität, die z.B. durch technologische Umbrüche in der Mobilität, sowie politischen und gesellschaftlichen Wandel ausgelöst wird, vor große Herausforderungen, da sich die Anforderungen an das Produktionssystem ständig verändern. Die Frequenz von notwendigen Anpassungsentscheidungen und folgenden Optimierungsmaßnahmen steigt, sodass der Bedarf nach Bewertungsmöglichkeiten von Szenarien und möglichen Systemkonfigurationen zunimmt. Ein mächtiges Werkzeug hierzu ist die Materialflusssimulation, deren Einsatz aktuell jedoch durch ihre aufwändige manuelle Erstellung und ihre zeitlich begrenzte, projektbasierte Nutzung eingeschränkt wird. Einer längerfristigen, lebenszyklusbegleitenden Nutzung steht momentan die arbeitsintensive Pflege des Simulationsmodells, d.h. die manuelle Anpassung des Modells bei Veränderungen am Realsystem, im Wege. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung und Umsetzung eines Konzeptes inkl. der benötigten Methoden, die Pflege und Anpassung des Simulationsmodells an die Realität zu automatisieren. Hierzu werden die zur Verfügung stehenden Realdaten genutzt, die aufgrund von Trends wie Industrie 4.0 und allgemeiner Digitalisierung verstärkt vorliegen. Die verfolgte Vision der Arbeit ist ein Digitaler Zwilling des Produktionssystems, der durch den Dateninput zu jedem Zeitpunkt ein realitätsnahes Abbild des Systems darstellt und zur realistischen Bewertung von Szenarien verwendet werden kann. Hierfür wurde das benötigte Gesamtkonzept entworfen und die Mechanismen zur automatischen Validierung und Aktualisierung des Modells entwickelt. Im Fokus standen dabei unter anderem die Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von Veränderungen in der Struktur und den Abläufen im Produktionssystem, sowie die Untersuchung des Einflusses der zur Verfügung stehenden Daten. Die entwickelten Komponenten konnten an einem realen Anwendungsfall der Robert Bosch GmbH erfolgreich eingesetzt werden und führten zu einer Steigerung der Realitätsnähe des Digitalen Zwillings, der erfolgreich zur Produktionsplanung und -optimierung eingesetzt werden konnte. Das Potential von Lokalisierungsdaten für die Erstellung von Digitalen Zwillingen von Produktionssystem konnte anhand der Versuchsumgebung der Lernfabrik des wbk Instituts für Produktionstechnik demonstriert werden