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Der Digitale Zwilling ist das virtuelle Abbild eines spezifischen Produktes, das sein physisches Pendant ein Leben lang begleitet. Dieses Simulationsmodell ist also einem individuellen Produkt zugeordnet und wird mit dessen realen Lastdaten gefüttert, die sich aus den aktuellen Sensordaten ergeben. Damit spiegelt das Simulationsmodell den aktuellen, physischen Anlagenzustand wider, kann jedoch weitergehende Informationen liefern, die reale Sensoren kaum oder nicht wirtschaftlich darstellen können. Dieser weitergehende Einblick in die Physik mithilfe sog. virtueller Sensoren ermöglicht einen genaueren Überblick über den Status eines Systems, die für dessen Lebensdauer-Prognose und das Verschleißprofil relevant sind.

Dadurch besteht die Möglichkeit, Wartungsmaßnahmen auf den tatsächlichen Zustand der Anlage abzustimmen und statt einer vorbeugenden, präventiven Wartung auf eine zustandsorientierte, prädiktive Wartung umzustellen. Darüber hinaus lassen sich besser auf das Einsatzszenario abgestimmte Betriebsparameter ermitteln um die Anlage optimal zu betreiben und diese Kenntnisse an die Produktentwicklung zurückführen. Voraussetzung für die technische Umsetzung eines digitalen Zwillings ist die zuverlässige Verbindung des physischen Produktes mit der Simulation und eine geeignete Simulationstechnologie, die die erforderliche Realitätstreue und eine extrem hohe Berechnungsgeschwindigkeit ermöglicht. 

Prädiktive Wartung

Die genaue Kenntnis des Anlagenzustands ermöglicht ein zustandsorientiertes Wartungskonzept. Statt vorbeugender Wartung – dem Austausch von Anlagenteilen nach erfahrungsbasierten oder gemittelten Lastdaten – wird in der prädiktiven Wartung der tatsächlich vorliegende Anlagenzustand zur Bewertung herangezogen. In einer Studie im Auftrag des des Energieministeriums wurde festgestellt, dass bei einem Wechsel von präventiver (vorbeugender) zu prädiktiver (zustandsorientierter) Wartung Ausfälle um 70% vermindert, Stillstandzeiten um 35% reduziert, die Wartungskosten um 25% gesenkt und die Produktivität um 20% erhöht werden kann.

Reale Felddaten für die Produktentwicklung

Neben den Kostenvorteilen einer prädiktiven Wartung ergibt sich aus den Felddaten auch ein erheblicher Erkenntnisgewinn. Wenn über die Zeit deutlich wird, dass Anlagen in bestimmen Nutzungsszenarien bestimmte Schwachstellen oder Reserven aufweisen, können daraus Informationen abgeleitet werden, um in der Produktentwicklung eine Anpassung der nächsten Produktgeneration zu erleichtern. Das kann z. B. ein verringerter Materialeinsatz sein, ein alternatives Fertigungsverfahren oder eine modifzierte Software, je nachdem welcher realen Lastsituation die Anlagen unterworfen wurden.

Verbindung von physischem Produkt und Digitalem Zwilling

Um die anfallenden Sensordaten in geeigneter Weise an den Digitalen Zwilling zu übergeben, kann lokale Intelligenz (Embedded Software & Edge/Fog Computing) die Sensordaten aufbereiten und über das Internet an eine zentrale Plattform übermitteln. Diese IoT-Plattform kann individuell entwickelt oder als Standardlösung von etablierten Anbietern wie z. B. Parametric Technology (Thingworx), General Electric (Predix) oder Amazon (AWS) bereitgestellt werden. Ihre Aufgabe ist das Aufrechterhalten der Konnektivität zum physischen Produkt, das Auslösen der Simulation mit den aktuellen Lastdaten, die Verarbeitung der Simulationsergebnisse und die Bereitstellung der virtuellen Sensordaten für Wartungsingenieure sowie darauf aufbauenden Big Data Analysen.

Digitaler Zwilling – Simulationsmodell für virtuelle Sensoren

Anhand der im laufenden Betrieb anfallenden Sensordaten wird ein performantes Simulationsmodell gespeist, das die relevanten Eigenschaften zur Bewertung der Anlage widerspiegelt. Essenziell sind dabei die Aspekte Berechnungsgeschwindigkeit und Realitätstreue. Auf Basis der industriebewährten FEM- und CFD-Löser von ANSYS werden sog. Verhaltensmodelle (Reduced Order Models, ROM’s) abgeleitet, die das Verhalten einzelner Produktkomponenten ausschließlich an relevanten Punkten abbilden. Dadurch lassen sich extrem schnell berechenbare Modelle generieren, die auf genauen Simulationsmodellen von erfahrenen Simulationsspezialisten basieren. Die Kombination mehrerer solcher Verhaltensmodelle zusammen mit der Embedded Software aus ANSYS SCADE ermöglicht auch sehr komplexes Produktverhalten zuverlässig abzubilden.

eCADFEM – Simulation on Demand

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