Digitale Produktentwicklung: So lassen sich Werkstoffdaten verfügbar machen

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Werkstoffinformationen werden an vielen Stellen im Bemusterungs­prozess benötigt. Sie stellen die technische Grundlage für die Freigabe von Produktbestandteilen dar.

Digitale Produktentwicklung: Schon in der frühen Phase des Prozesses werden Anforderungen aus technischer, wirtschaftlicher und Anwendersicht an die Werkstoffe gestellt. Die dazugehörigen Produktinformationen befinden sich in PDM- oder PLM-Systemen. Einkaufs- und Lieferantendaten liegen im ERP. Benötigt man weitere Kennwerte oder einen konkreten Werkstoff, konsultiert man Experten im Unternehmen oder außerhalb des Unternehmens. Werkstoffdaten lassen sich aus verschiedenen Quellen, zum Beispiel aus Normen und Herstellerinformationen, sowie aus frei verfügbaren oder eigens gepflegten Materialdatenbanken zusammensuchen.

Qualifizierung der Werkstoffe selten digitalisiert

Die Kennwerte werden in Prüfungen ermittelt, die durch eine Werkstoffqualifizierung in Betriebs- oder Auftragslaboren vorgenommen werden. Die Prüfdaten liegen zunächst in der Software verschiedener Prüfmaschinenhersteller oder auf Netzlaufwerken und sind selten so digital aufbereitet, dass sie schnell mit zukünftigen Prüfungen vergleichbar sind. Die Kennwerte aus den verschiedenen Prüfungen werden häufig über mathematische Methoden mit Hilfe von Excel oder selbstgeschriebenen Tools ausgewertet, basierend auf jahrelangem Erfahrungswissen.

Digitale Produktentwicklung, nachvollziehbar und transparent

Für die im Qualitätsmanagement geforderte Dokumentation ist die Nachvollziehbarkeit wichtig. Eigentlich reicht dafür ein analoger Prozess. Doch dabei stellt die nachvollziehbare Ermittlung von Daten häufig ein Problem dar. Dieses Wissen einiger weniger Experten ist im Unternehmen schwer zugänglich. Für die Konstruktion und Simulation werden die Daten digital benötigt, und jeder manuelle Übertrag in die CAx-Software birgt Fehlerrisiken. CAD-Daten werden laut der Studie „Digitalisierung im Maschinenbau“ von 86 Prozent der Befragten als digitalisierte Prozesse vorausgesetzt [2].

Wie lässt sich dennoch sicherstellen, dass in der Produktion das ankommt, was letztendlich geprüft und freigeben wurde, wenn dieser Prozess nicht digital erfolgt? Und welche Herausforderungen birgt Digitalisierung für einen ausschließlich digitalen Datenfluss im Produktentwicklungsprozess? Die Notwendigkeit zur Digitalisierung ergibt sich nicht nur aus rechtlichen Grundlagen wie dem Produkthaftungsgesetz, sondern auch aus einem lückenlosen, transparenten Entwicklungsprozess bis hin zur Serienproduktion.

Herausforderungen für die Digitalisierung

Die Digitalisierung lässt sich definieren, als „die Einführung beziehungsweise verstärkte Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) durch (arbeitende) Individuen, Organisationen, Wirtschaftszweige und Gesellschaften mit den charakteristischen Folgen der Beschleunigung, zunehmenden Abstraktheit, Flexibilisierung und Individualisierung von Prozessen und Ergebnissen“ [5].

Somit beschränkt sich diese Definition nicht nur auf die Umwandlung von analogen in digitale Daten, sprich in eine Folge diskreter Werte in maschinenlesbarer Form. Sondern sie berücksichtigt auch die Prozesse für den Umgang mit den Daten sowie die Personen, die damit in ihrer täglichen Arbeit umgehen müssen [1, 5]. Hochspezialisierte Softwareprodukte decken viele Use Cases der digitalen Bauteilakte (digitale Produktentwicklung) und für die Bemusterung ab.

Damit ein durchgängiger Informationsfluss gewährleistet werden kann, müssen sich Softwareprodukte unterschiedlicher Hersteller anbinden lassen. In der Realität ist das zu selten der Fall, auch wenn belegt ist, dass kooperative Modelle in der Softwareentwicklung zu einem Innovations- und Wettbewerbsvorteil führen können [3].

Arbeitseffizienz und die Vereinfachung der IT sind wichtige Punkte [2] im Entwicklungsprozess, denn nur dann lässt sich die Innovationsfähigkeit erhöhen. Dabei bedeutet Vereinfachung nicht zwingend, dass weniger Software zum Einsatz kommt, sondern dass Software gezielt den Prozess/Teilprozess unterstützt und in andere Systeme integrierbar ist.

Der Mensch als Bestandteil des digitalen Zwillings

Die Digitalisierung und die digitale Produktentwicklung muss auch das arbeitende Individuum berücksichtigen [3, 5], was die Sache nicht vereinfacht. Hinzu kommen im Entwicklungsprozess unterschiedliche Softwarelösungen mit fehlenden Schnittstellen, diversen Nomenklaturen und ihrem unterschiedlichen Nutzungsverhalten. Die Digitalisierung muss für die Verfügbarkeit des Fachwissens einzelner Ingenieure bei der Bewertung und Auswertung von Rohdaten, Prüfergebnissen und Metainformationen trotzdem attraktiv sein. Denn das Wissen herrscht in den Köpfen vor, und die Kommunikation beschränkt sich auf die technischen Ergebnisse und Kommentare.

Die individuellen Erfahrungen und das Wissen zur kontinuierlichen und wiederkehrenden Auswertung als diskrete Werte sind schwerer digitalisierbar. Auswertungen in Excel sind zwar quasi digital, aber sie geben Anwendern keine Versionskontrolle oder Nachvollziehbarkeit. Bereits verwendete Materialkarten sind häufig nicht auffindbar, nicht versioniert oder freigegeben, und entsprechende Simulationsergebnisse werden selten einheitlich mit entstandenen Prüfdaten übereinandergelegt.

Die Folgen der Digitalisierung sind eine steigende Abstraktheit sowie beschleunigte, flexiblere und individuellere Prozesse [1, 5]. Das Wissen des Einzelnen dient dem Wohl des Unternehmens und muss über den Mittelwert aller Erfahrungswerte digi­tal verfügbar sein. Für einen digitalen Zwilling müssen die Prozesse in Entwicklungsabteilungen über die verwendeten Systeme hinweg nachvollziehbar sein.

Digitale Produktentwicklung: Engineering-Software als Middleware

Die Akzeptanz bei den Anwendern wird zunehmen, wenn sich mit den digitalen Daten auch für sie ein Mehrwert schaffen lässt, zum Beispiel, wenn sie Flexibilität in der Anpassung haben oder die Nutzung keinen höheren Aufwand bedeutet. Die zuverlässige, aber auch umfassende und zeitnahe Verfügbarkeit von digitalen CAD-Daten ist ein wesentlicher Vorteil in der Konstruk­tion [2]. Die Verantwortung liegt auch beim Unternehmen, dass Mitarbeiter durch interne Prozesse mit akzeptierten Tools ihr Wissen digital zugänglich machen.

Ein solcher Mehrwert für Ingenieure bietet sich beispielsweise, wenn sich eigene Berechnungstools anbinden und individuelle Auswertungen integrieren lassen. Die Daten innerhalb des Systems können dann über künstliche Intelligenz (KI) ausgewertet werden. Die Software sollte individualisierbar und flexibel sein. Beispielsweise muss sie die Bedürfnisse der verschiedenen Nutzergruppen und deren Prozesse durch flexible Nutzeroberflächen und individuelle Funk­tionen berücksichtigen.

Beim Austausch von Daten über verschiedene Programme hinweg können Anbieter Tools zur Verfügung stellen, die einem Nutzer ohne Programmierkenntnisse das Mapping zwischen mehreren Datenformaten ermöglicht. Ein weiterer Vorteil für den Anwender ist die zeitnahe Verfügbarkeit und Auswertung von Daten über Schnittstellen und Plattformen, zum Beispiel für Auftragslabore.

Der digitale Werkstoff als verbindendes Element in der digitalen Bauteilakte wird in unterschiedlicher Software benötigt und muss auf eine einheitliche, digitale Datenbasis zugreifen. Berücksichtigt man diese Ansätze, führt der Digitalisierungsansatz in der Industrie 4.0 zum Erfolg.

Die Autorin Linda Klepsch ist Geschäftsführerin der WIAM GmbH in Dresden.

Quellenhinweise:

[1] Dispan J. (2021) Digitale Transformation im Maschinen- und Anlagenbau. Digitalisierungsstrategien und Gestaltung von Arbeit 4.0. In: Hartmann E.A. (eds) Digitalisierung souverän gestalten. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg
[2] item Industrietechnik GmbH (2020) Wie digital ist der Maschinenbau 2020? Aktuelle Entwicklungen im Digital Engineering, https://digital-engineering.de/
[3] Knauss, E., Yussuf, A., Blincoe, K. et al. Continuous clarification and emergent requirements flows in open-commercial software ecosystems. Requirements Eng 23, 97–117 (2018)
[4] Pfeiffer S., Held M., Lee H. (2018) Digitalisierung „machen“ – Ansichten im Engineering zur partizipativen Gestaltung von Industrie 4.0. In: Hofmann J. (eds) Arbeit 4.0 – Digitalisierung, IT und Arbeit. Edition HMD. Springer Vieweg, Wiesbaden
[5] Traum A., Müller C., Hummert H., Nerdinger F.W. (2017) Digitalisierung – Die Perspektive des arbeitenden Individuums in White Paper Series Nr.1, Seniorprofessur: Wirtschafts- und Organisationspsychologie