Agilität und Innovation in produzierenden KMUs
Erste Open Call für Anwendungsexperimente eröffnet! Im Fokus stehen die Förderung von Agilität und Innovation in produzierenden KMUs. Digital Twins bringen Agilität und Innovation in produzierende KMUs, indem sie ein Netzwerk von DIHs mit einer integrierten digitalen Plattform ausstatten, die Manufacturing as a Service (MaaS) ermöglicht - oder anders formuliert: "Wie man Agilität und Innovation in produzierenden KMUs stärkt."
Was ist Manufacturing as a Service? MaaS ist eine Möglichkeit für Unternehmen, ihrer Kernaufgabe treu zu bleiben und gleichzeitig den eigentlichen Fertigungsprozess auszulagern, ohne Kompromisse bei Qualität und Kosten einzugehen. Sie können sich auf Produktinnovationen konzentrieren, anstatt sich um Maschinen und Fabriken zu kümmern.
Am 31.04, um 10 Uhr, startete DIGITbrain seinen ersten Open Call für Anwendungsexperimente! Reichen Sie Ihre Anwendungsexperiment-Bewerbung bis Ende Juni ein!
Spritzgießen und Dekorieren von kleinen bis mittelgroßen Kunststoffteilen
Das Einrichten und Optimieren des Prozesses sind Schlüsselphasen und Anpassungen erfolgen auf der Grundlage von Erfahrungen und durch Versuch-und-Irrtum-Schleifen (Try and Error Loops). "Wenn das Werkzeug bereits gebaut ist und das Teil in die Produktion geht, ist es aufgrund des zu hohen Zeitaufwands nicht mehr möglich, solche Simulationen durchzuführen, um Entscheidungen über die Anpassungen zu treffen, die im Falle einer produzierten Abweichung an der Linie vorzunehmen sind." Dies ist ein signifikanter Verlust an Möglichkeiten, da Simulationswerkzeuge zwar die Physik von Prozessen nachbilden, aber es ist unmöglich, sofort Ergebnisse zu erhalten, was die notwendige Voraussetzung für die Entscheidungsfindung zur Steuerung des Prozesses in der Einspritzlinie ist.
In DIGITbrain wird ITAINNOVA eine bestehende Injektions-App erweitert. Ziel ist ein konfigurierbarer Service zur Reduzierung der Rüstzeiten in der Produktion und zur Reduzierung der Zykluszeiten während der Produktion. Das Ergebnis des Experiments wird ein Werkzeug sein, das die Auswahl der richtigen Prozessparameter unterstützt, um die Zykluszeit der Einspritzung zu minimieren und gleichzeitig die Qualitätsindikatoren des ausgewählten Teils innerhalb der Toleranzen zu halten.
Endecke mehr Experimente auf DIGITbrains Webseite!Additiver Fertigungsprozess für Medizingeräte
Laser-Based Powder Bes Fusion (LB-PBF) erleichtert die Massenanpassung von Teilen aufgrund der Designfreiheit und der Tatsache, dass keine spezifischen Werkzeuge zur Anpassung von Designs benötigt werden. DIGITbrain wird das Konzept des Digitalen Zwillings auf die LB-PBF-Verarbeitung anwenden, um die Prozessüberwachung zu verbessern, MaaS-Produktionsmodelle zu erleichtern und das Vertrauen in diese Produktionsmethode zu erhöhen.
Standardisierung der Erfassung und Verarbeitung von Daten von verschiedenen Maschinen an unterschiedlichen StandortenPhysikalische und materielle Abweichungen aufgrund der komplexen Natur des Prozesses sind üblich. Viele Maschinenhersteller haben Prozessüberwachungssensoren verschiedener Typen hinzugefügt, um Abweichungen zu erkennen und zu korrigieren. Die Auswertung der Sensordaten in der Material- und Teileentwicklung ist an einzelnen Maschinen etabliert. Um MaaS zu ermöglichen, muss ein Verfahren entwickelt werden, um die Erfassung und Verarbeitung von Daten von verschiedenen Maschinen an unterschiedlichen Standorten zu standardisieren, und es muss ein Rahmen geschaffen werden, um die Daten gemeinsam zu nutzen und zu vergleichen, um die Prozessvalidierung und Qualitätskontrolle zu unterstützen.
Endecke mehr Experimente auf DIGITbrains Webseite!Landtechnik-Roboter für jegliche Bedinungen
In der Vergangenheit wurde jeder Roboter von AgroIntelli separat produziert. Jeder Roboter wird hauptsächlich für eine bestimmte Art von Arbeiten (A) eingesetzt und fährt in einem bestimmten Land und unter bestimmten Bodenbedingungen (X), während einige mit Werkzeugen (B) und (C) an verschiedenen Orten (Y) fahren. Die Leistung des Roboters und der Bedarf an Serviceleistungen werden in hohem Maße von seinem endgültigen Einsatzort beeinflusst.
Das Experiment zielt auf die Serienproduktion von Robotern ab, ohne dabei die Flexibilität zu verlieren. Das Digital Brain muss genutzt werden, um den Status der verschiedenen Fahrzeuge im Auge zu behalten. Es wird auch die Herausforderung für verschiedene Echtzeit-Wartungen für die verschiedenen Roboter und Schulungen für Mitarbeiter eröffnen, die an die spezifischen Serviceanforderungen eines Roboters angepasst sind.
Endecke mehr Experimente auf DIGITbrains Webseite!Sie denken, Sie sind noch nicht bereit, sich zu bewerben?
Bevor wir ein starkes Netzwerk von DIHs erwähnten, richtig? DIHs sind ziemlich coole Ökosysteme, mit denen man sich verbinden kann - zum Beispiel im EU-geförderten Projekt DIGITbrain werden DIHs Unterstützung bieten, von der Antragstellung bis zur Durchführung des Experiments.
Viel zu viel geplant in den kommenden Monaten? Kein Problem! Es wird einen zweiten Open Call im zweiten Quartal 2022 geben. Registrieren Sie sich für den DIGITbrain-Newsletter und verpassen Sie keine Neuigkeiten zur Innovation Action!