Smart Sensor and Production Systems for Industrial IoT

Kurzbeschreibung:

Die zunehmende Digitalisierung in der Produktion treibt die Vierte Industrielle Revolution (Industrie 4.0) maßgeblich an. Somit wird die Lücke zwischen virtueller und realer Welt weiter minimiert und an der Produktion beteiligte Anlagen, Maschinen, Bauteile, Sensoren oder Werkzeuge werden zu identifizierbaren und vernetzten Devices in einem Industrial Internet of Things (IIoT).

Der vorgestellte Roadshow Trail „Smart Sensor and Production Systems for Industrial IoT“ zielt auf die Darstellung innovativer Lösungen zur durchgängigen Digitalisierung in der Produktion über die vollständige Wertschöpfungskette hinweg. Dabei stehen diverse Aspekte des IoT im Vordergrund, wie bspw. die sensorbasierte Bereitstellung von Device-Daten, über deren Analyse und Auswertung, bis hin zur Rückkopplung unterstützender produktionsrelevanter Informationen. Mit der Visualisierung und der Darstellung der Devices in der Virtual/Augmented Reality bildet dieser Trail Szenarien der durchgängigen Digitalisierung ab.

Koordinator:

Dr. Jan Reimann, Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU

Zielgruppen:

    • Sensor- und Aktor-Anwender
    • Produzierende Unternehmen
    • Systemintegratoren
    • Anwender aus dem Bereich Industrie 4.0
    • Start-Ups

Partner aus Forschung, Industrie:

Partner Kompetenz Ansprechpartner
Fraunhofer IWU Produktionssysteme, Daten- & Informationsmanagement, Energieeffizienz, Industrie 4.0, Robotik, Industrial IoT Dr. Tino Langer,
Dr. Jan Reimann,
Ken Wenzel
Fraunhofer ENAS Sensor-, Aktor- und Systementwicklung, Industrial IoT Dr. Martina Vogel
N+P Informationssysteme GmbH Industrie 4.0, Augmented Reality, Industrial IoT Björn Schuster
Agilion GmbH Industrial Supply Chain Tracking, Funkortung, Industrie 4.0 Andreas Werner
AMAC ASIC- und Mikrosensoranwendung Chemnitz GmbH System- & ASIC-Design, Mikrotechnologie, Mikroelektromechanische Systeme (MEMS) Dr. Claus Dittrich
Chemmedia AG Wissenstransfer, KnowledgeCloud, E-Learning, Weiterbildung Lars Fassmann
Chemnitzer Wirtschaftsförderungs- u. Entwicklungsgesellschaft mbH Wirtschaftsförderung, Standortentwicklung Sören Uhle
EDC Electronic Design Chemnitz GmbH Entwicklung, Fertigung & Test diskreter, integrierter Schaltkreise, Steuerungs-, Sensor- und Auswerteelektronik Dr. Steffen Heinz
Fraunhofer IIS/EAS Integrierte Sensorinterfaces für MEMS, komplexe Signalverarbeitung, smarte Evaluierungsalgorithmen Andreas Brüning
Institut für Werkzeugmaschinen und Produktionsprozesse (IWP), Technische Universität Chemnitz Werkzeugmaschinen, Produktionsprozesse, Virtual/Augmented Reality, Industrie 4.0, Industrial IoT Dr. Philipp Klimant
Technologie Centrum Chemnitz Förderung junger Unternehmen, Gründungen fördern, Wirtschaftsförderung Jens Weber
Zentrum für Mikrotechnologien ZfM Mikro-  und  Nanosysteme  (Sensoren, Aktoren, Arrays), Design von Komponenten und Systemen Prof. Dr. Karla Hiller

Wertversprechen des Trails:

Smart Production Systems verbinden nicht nur Elektronikkomponenten, Mikro- und Nanosensoren sowie -aktoren mit Schnittstellen zur Kommunikation und einer autarken Energieversorgung. Die Systeme sind zunehmend mit der Fähigkeit ausgestattet, sich gegenseitig anzusprechen, zu identifizieren und in Konsortien zu arbeiten. Deren Vernetzung bildet somit ein Industrial IoT und die in den Fertigungsprozessen und Produktionssystemen beteiligten Maschinen, Komponenten und Sensoren usw. werden als vernetzte Devices angesehen. Diese bilden die Basis für IoT im Anwendungsbereich Industrie 4.0. Außerdem lassen sich Teile davon auch in weiteren IoT Anwendungen (Mobilität, Gesellschaft, Energie, Gesundheitswesen) integrieren.

Im vorliegenden Trail konzentrieren wir uns auf die Digitalisierung in der Produktion und stellen Demonstratoren entlang der kompletten Wertschöpfungskette dar:

    • Identifizierung der Kundenanforderung,
    • Beratung zu möglichen Konzepten,
    • Machbarkeit mittels Sensoren zur Erfassung der kundenspezifischen Parameter,
    • Entwicklung kundenspezifischer Sensoren,
    • Integration in Produktionsprozesse,
    • Sammeln und Analyse von Daten,
    • intelligente Informationsgewinnung aus den Daten als Smart Data,
    • Aufbereitung und Visualisierung der Daten,
    • IoT-basierte Steuerung und Überwachung der Produktionsprozesse

Charakter:

Dieser Trail wird in zwei Phasen aufgeteilt. Phase 1 realisiert zunächst einen reinen Teaser-Trail. Dabei werden Demonstratoren der Fraunhofer Institute IWU und ENAS, sowie der N+P Informationssysteme GmbH (N+P) zur Besichtigung angeboten, die maximal einen halben Tag in Anspruch nehmen. Die weiteren Partner (siehe Abschnitt 3) sind an den Demonstratoren beteiligt, sind Technologielieferanten oder tragen zum Transfer in die Praxis bei. Die Schauplätze dieser Phase stellen einzelne Aspekte der Wertschöpfungskette dar und präsentieren die Vernetzung der industriellen Devices. Neben der reinen Besichtigung haben Gäste außerdem die Möglichkeit, tätig zu werden. Im Fokus stehen die Diskussion und der bilaterale Austausch von Wissen, der in Form von Workshops angeregt und gesteuert werden soll. Gezielt durchgeführte Design Thinking Sessions setzen kreative Prozesse in Bewegung, um für aktuelle Aufgaben der Roadshow-Teilnehmer innovative Lösungen zu generieren. Resultierend aus den Ergebnissen durchgeführter Veranstaltungen, der aktuellen Forschung und laufender Projekte wird dieser Trail mit seinem Angebot stetig weiterentwickelt.

Somit wird der Trail in Phase 2 von einem reinen Teaser-Trail zu einem Teaser- und Intensive-Trail ausgebaut und das Angebot erweitert. Die Demonstratoren aus Phase 1 werden in einen größeren Kontext gefasst und so kombiniert, dass alle Bestandteile der Wertschöpfungskette in einem Fertigungsszenario intensiv über mehrere Tage besichtigt werden können. Auf diese Weise wird dediziert auf die Bedürfnisse der Besucher eingegangen und das Angebot zielgruppen-und nachfrageorientiert ausgebaut.

Demonstratoren:

Fraunhofer IWU

E3-Forschungsfabrik

In der E3-Forschungsfabrik werden Mensch-Roboter-Interaktion, verschiedene Umformmaschinen und eine voll vernetzte Fabrikhalle präsentiert, in der der Industrie 4.0 Stack des Fraunhofer IWU veranschaulicht wird:

    • Smart Devices (bspw. Sensoren), die als Datenlieferanten dienen,
    • Linked Factory als zentraler Bestandteil und „Datendrehscheibe“ zur Verwaltung aller Daten,
    • Smart Analytics zur Analyse der Daten und damit der Transformation von Big Data in Smart Data,
    • Smart Wearables zur Aufbereitung von Informationen,
    • Tracking & Tracing zur Objektidentifikation und -ortung,
    • eingebunden in die IT-Infrastructure, die stetig mitwächst.

Blechwarmumformung

Die intelligente Modellprozesskette für die Warmumformung steht als Demonstrator für das „Machine Learning for Production“ zur Verfügung. Sie besteht aus einer neuartigen Kontakterwärmungsanlage, einer Servo-Spindel-Presse mit frei programmierbarem Weg-Zeit-Verhalten, verschiedenen (temperierten) Umform-Werkzeugen, einem automatisierten Werkstück-Handlingsystem sowie einer innovativen Anlage zum Beschneiden der Bauteile. Alternativ zur Kontakterwärmungsanlage kann die Temperierung der Blechhalbzeuge auch in einem in die Linie integrierten Kammerofen erfolgen (Aussagen zur Effizienz/Prozesskettengestaltung). Die Anlage ist automatisiert und mit umfangreicher Messtechnik ausgestattet, sodass reproduzierbare Prozessbedingungen umsetzbar und die Prozessgrößen auch messbar sind.

Überwachung und Regelung von Fertigungsprozessen

Ein Schwerpunktthema am IWU bildet die Überwachung und Regelung von Fertigungsprozessen. So konnte beispielsweise beim Schleifen während des Prozesses die thermische Randzonenbeeinflussung gemessen werden, auf Basis der Ergebnisse erfolgte eine Prozessregelung. Das dabei neu entwickelte Messverfahren wurde in einem Forschungsprojekt erstmalig im Laborbetrieb umgesetzt. Damit sind für den Anwender folgende Potenziale erschließbar:

    • Reduzierung der Schleifzeit, Steigerung der Produktivität
    • Erhöhung des Abrichtintervalls, Senkung der Nebenzeiten und Werkzeugkosten
    • Verbesserung der Prozesssicherheit und der Qualität
    • Senkung von Prüfkosten

Anwendungen prozessintegrierter Sensorik

Das Wissen über den aktuellen Prozesszustand ist eine wesentliche Voraussetzung zur aktiven Regelung von Fertigungsprozessen. Etablierte Ansätze greifen meist auf Signale aus der Maschinensteuerung bzw. auf Sensorinformationen aus der Maschinenperipherie zurück. Damit wird jedoch oft nur eine unzureichende Informationsqualität erzielen.

Das Fraunhofer IWU entwickelt deshalb Sensorlösungen die sehr prozessnah Informationen aus Fertigungsprozessen erfassen und in Echtzeit an die Steuerung weitergeben können. Genutzt werden neuartige physikalische Prinzipien wie dielektrische Elastomere oder piezoelektrische Dünnschichten, die eine weitgehende Strukturintegration der Sensorik ermöglichen. Ergänzt um drahtlose Kommunikation und intelligente Datenaufbereitung bzw. -auswertung arbeiten die Sensoren als cyber-physikalische Komponenten und bilden die Basis für eine Autonomisierung komplexer Fertigungsprozesse. Beispiele sind ein Sensorsystem zur Erfassung des Druckbildes beim Umformen sowie ein Sensorik zur Schnittkraftmessung bei der Zerspanung.

Fraunhofer ENAS

Sensoren für Bewegung, Navigation, Lage und Schwingung

In der digitalen Produktion aber auch in der Robotik werden verstärkt Sensoren zur Zustandsüberwachung von Anlagen, zur Detektion und Überwachung von Bewegungen, zur Schwingungsdetektion mit hoher Bandbreite, zur energiearmen Bewegungsdetektion sowie für Navigationsaufgaben benötigt.

Im Labor Präzisionsmesstechnik werden Inertialsensoren und Magnetfeldsensoren demonstriert.

    • Im Bereich der Inertialsensorik liegt der Fokus auf hochpräzisen Silizium-basierten Sensoren zur Messung von Beschleunigung, Vibration, Neigung und Drehraten. Die gesamte Wertschöpfungskette wird gemeinsam mit assoziierten Partnern abgebildet.
    • Um die Lage, Position bzw. Rotation von Bauteilen, Werkstücken und Werkstoffen eindeutig zu bestimmen, werden Magnetfeldsensoren eingesetzt.

Sensorsystem zum Monitoring von Infrastruktur

Sensorsysteme erfassen nicht nur gezielt Messdaten, sondern werten diese Daten aus und senden sie zu Basisstation oder Schaltzentrale, um von dort aus gezielt Prozesse zu steuern.

    • Die Zustandsüberwachung von Dichtringen oder Fetten hilft Betreibern Anlagen– und Maschinenausfälle zu reduzieren und Serviceintervalle an entsprechendes Verschleiß-verhalten anzupassen. Exemplarisch werden Systeme zur Überwachung von Schmier-fetten demonstriert.
    • Die Möglichkeiten des Einsatzes von hochpräzisen Neigungssensoren werden am Bei-spiel des Monitorings von Hochspannungsleitungen mittels Sensorknoten demonstriert. Der autonome Sensorknoten beinhaltet Neigungssensorik, Strom- und Temperatursensoren, deren Daten von einem ultra-low-power Mikrokontroller erfasst werden. Diese werden drahtlos entlang der Freileitung bis zu einer Basisstation gesendet.
Bild 1: Zwei Sensorkonten des autonomen Sensornetzwerkes zur Zustandsüberwachung von Hochspannungsleitungen AASTROSE sammeln während eines Feldtests Daten an 110-kV-Hochspannungsleitungen. Das System besteht aus mehreren Sensorknoten, die Neigung, Temperatur und Stromdurchfluss der Leitungen messen und die Daten bis in die Basisstation weiterleiten.
Bild 2: Integration von Sensoren mit autarker Energieversorgung in einen Simmerring.

Material- und Struktursensorik für Spannung, Dehnung, Überlast, Feuchte

Die Material- und Struktursensorik umfasst verschiedenartige, an die Anwendung angepasste Technologien. Die Sensorik für mechanische Spannung, Dehnung, und Überlast (Riss- und Bruchdetektion) basiert unter anderem auf Siliziumtechnologien. Die Nanokomposit-basierte Überlastsensorik sowie Feuchtesensorik nutzt andererseits dünne Schichten organischer Materialien mit eingebetteten Nanopartikeln, wodurch eine Integration in Faserverbundwerkstoffe ermöglicht wird.

Beispiel: Mikroskopisch kleine Schädigungen können sich im faserverstärkten Kunststoff bilden und über einen Zeitraum unerkannt bleiben. Steifigkeits- und Festigkeitsverluste sind die Folge und führen im Extremfall zum Versagen. Abhilfe bietet eine u.a. eine mehrschichtige Sensorfolie, die mit fluoreszierenden Nanopartikeln beschichtet ist. Die Folie ändert unter Belastung ihre Helligkeit und speichert diesen Zustand eine gewisse Zeit. Somit können früh-zeitig Defekte erkannt werden.

Bild 3: Martin Möbius (l.) und Jörn Langenickel (r.) vom Zentrum für Mikrotechnologien der TU Chemnitz demonstrieren den fluoreszierenden Effekt der auf Quantum Dots (Nanopartikel) basierenden Sensorschicht, welche im Faserverbundwerkstoff integriert wurde. Durch mechanische Belastung einer piezoelektrischen Schicht werden Ladungsträger generiert, die den fluoreszierenden Effekt der Quantum Dots beeinflussen. Solche Sensorschichten können in Rotorblättern von Windkraftanlagen integriert werden und dort mechanische Belastungen und damit verbundene Schädigungen anzeigen.

N+P Informationssysteme GmbH

Augmented Reality-basierte Services in Cyber-Physical Production Systems

In diesem Demonstrator wird aufgezeigt, wie intelligente Sensoren eigenständig Fehler/Störungen bzw. Abweichungen vom Normalzustand erkennen können. Durch eine intelligente Verknüpfung der Information über ERP-, MES-, Instandhaltungs- sowie Anlagen- und Gebäudemanagementsoftware können automatisiert Entscheidungen über anstehende Serviceaufgaben oder ein vorbeugendes Wartungsfenster ohne Produktionsausfall geplant werden. Mittels aktueller Technologien kann ein geräteübergreifender Workflow (PC, mobile Endgeräte, SmartWatch, Augmented Reality Microsoft HoloLens-Brille) gestartet werden und so ein schnelles Abarbeiten der anstehenden Aufgaben sichergestellt werden.

Laufende Projekte:

Möglichkeiten für Projekte und Förderinstrumente:

Öffentliche Förderinstrumente, wie bspw.:

    • SAB InnoTeams
    • BMBF KMU Innovativ
    • ZIM

Dienstleistungen in Industrieprojekten:

    • individuelle Forschungs- und Entwicklungsprojekte
    • Direktaufträge
    • Studien
    • Consulting

Sie haben Interesse an diesem Trail? Dann kontaktieren Sie uns!
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