Produktentwicklung

Der Trend zur Digitalisierung bietet erhebliche Potenziale; dies gilt in besonderem Maße im Supply Chain Management (SCM). Doch nicht jede Technologie ist für jedes Unternehmen und seine Prozesse geeignet. Der vorliegende Beitrag stellt einen strukturierten Ansatz dar, der Unternehmen im Auswahlprozess unterstützt. Der Ansatz besteht aus mehreren Phasen: Beginnend mit der Identifizierung der Unternehmensziele und endend mit der Auswahl derjenigen Technologien, die am vielversprechendsten erscheinen. Seine Anwendbarkeit wurde in einem Forschungsprojekt bei einem Logistikdienstleister getestet. Er ist problemlos auf eine konkrete Entscheidungssituation übertragbar.

Die Produktion im 21. Jahrhundert ist mit komplexen Herausforderungen konfrontiert; ihre Rahmenbedingungen ändern sich aufgrund des anthropogenen Klimawandels grundlegend. Im Umgang mit diesen Herausforderungen wird dem Konzept der Circular Economy (CE) von Seiten der Wissenschaft und auch von Politik und Praxis großes Potenzial zugesprochen. Der Beitrag entwickelt Strategien zur Implementierung und Umsetzung der CE. Dazu erfolgt die Konzeption eines ganzheitlich-zirkulären Produktlebenszyklus, entlang dessen systematisch zirkuläre Strategien aufgezeigt werden. Deren Umsetzung wird durch ein Praxisbeispiel eines Smartphone-Herstellers verdeutlicht.

Aufgrund der Vielzahl verschiedener Machine-Learning-Verfahren und der Modellierungskomplexität besteht unter Ingenieuren häufig Unsicherheit gegenüber der effizienten Anwendung von Machine Learning (ML). Daher bleibt der Einsatz von ML-Anwendungen in verarbeitenden Unternehmen hinter den technischen Möglichkeiten zurück. In diesem Beitrag wird ein intuitiver Handlungsleitfaden für Ingenieure vorgestellt, der diese Unsicherheit verringern soll. Der Handlungsleitfaden führt in sechs Schritten durch ein ML-Projekt. Der ML-Kompass schlägt dem Anwender für gängige ingenieurstechnische Problemstellungen der Produktentwicklung und Produktion ML-basierte Algorithmen, die in der Praxis verwendet werden, vor. Anhand eines Industriebeispiels wird die Funktionsweise demonstriert.

Kundenorientierung und Individualisierung werden weiterhin die wichtigsten Leitlinien für neues Wachstum in vielen Branchen sein. Unternehmen kommen nicht umhin, eine immer stärkere Vielfalt in Produkten, Services und Geschäftsmodellen zu antizipieren. Diejenigen, denen es gelingt, die entstehende Komplexität smarter zu managen, haben auf lange Sicht einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Denn wer Varianten kosteneffizienter und schneller erzeugen kann als der Wettbewerber, der entscheidet das Rennen am Ende für sich und dessen Profitabilität wird auch nicht durch die eigenen Komplexitätskosten in Gefahr gebracht. Wer modularisiert, kann individuelle Wertversprechen schneller und gleichzeitig kosteneffizienter abliefern und Varianten ohne Mehrkosten erzeugen.

Die fortschreitende Digitalisierung in der Produktion führt zu stetig wachsenden Datenmengen. Diese Daten können wertvolles Wissen als Basis zahlreicher Entscheidungsprozesse enthalten. Unter dem Begriff von Industrial Data Science (IDS) steigt die Bedeutung verschiedener analytischer und algorithmischer Methoden, um das Wissen aus produktionsbezogenen Daten zu extrahieren. Neben einer strukturierten Vorgehensweise und einem interdisziplinären Projektteam stellt die regelmäßige projektinterne und -externe Kommunikation einen wesentlichen Erfolgsfaktor dar, wobei insbesondere komplexe datenbasierte Zusammenhänge allgemeinverständlich aufbereitet und dargestellt werden müssen. Der zielgerichtete Einsatz ausgewählter Visualisierungen trägt hierbei zu einem einheitlichen und tiefgehenden Verständnis der Daten, Prozesse, Modelle und Ergebnisse durch alle Mitglieder des Projektteams und Außenstehenden bei. In diesem Beitrag wird aufgezeigt, welchen konkreten Nutzen verschiedene ...

Mit bedienerseitigen Eingriffsmöglichkeiten erlauben semi-autonome Systeme eine bessere Bewältigung auftretender Komplexitäten als vollautonome Systeme. Der Einsatz eines digitalen Zwillings ermöglicht eine neuartige Schnittstelle für die Interaktion mit solchen Systemen. Dieser Beitrag beschreibt die Implementierung der Steuerung und Nutzerschnittstelle in einem System mit digitalem Zwilling. Es wird gezeigt, wie die entwickelte Steuerungsarchitektur die Einbindung verschiedener Methoden der Mensch-Technik-Interaktion und die Durchführung virtueller Schulungen ermöglicht. Auf diese Weise kann die Steuerung des Systems über die Betriebsphase hinaus in anderen Phasen des Lebenszyklus verwendet werden.

Durch die Integration spezifischer Materialeigenschaften des Fertigungsverfahrens Selektives Laserschmelzen (SLM) in eine Topologieoptimierung kann der Produktentwickler simulationsgestützt bei der Gestaltfindung unterstützt werden. Hierzu wird im Rahmen eines durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Projekts eine Topologieoptimierungsmethode entwickelt, die bereits während der Optimierung die prozessspezifischen Materialeigenschaften des SLM berücksichtigt. In diesem Beitrag wird der Einfluss dieser Berücksichtigung auf das Design vorgestellt.

In diesem Beitrag wird die Erzeugung von festigkeits- und steifigkeitsangepassten Tragstrukturen mittels der numerischen Simulationsmethode der Topologieoptimierung vorgestellt. Der dabei resultierende Tragwerksknoten wird mittels CAD/CAM-Software in eine Roboterbahnplanung überführt und mit der drahtbasierten, additiven Fertigung unter Verwendung des MSG-Schweißprozesses aus dem Schweißzusatzwerkstoff G4Si1 hergestellt.

Eine effiziente Produktentwicklung kann im Unternehmenswettstreit entscheidend sein - da gerät schnell ins Hintertreffen, wer ohne Simulationstechnologien zurechtkommen muss. Für Großunternehmen längst Alltag, bleiben diese für kleine und mittlere Unternehmen aus Kapazitäts- und Know-How-Gründen oft Wunschdenken. Dabei können auch sie mit der richtigen Hilfestellung und passenden Weiterbildungsprogrammen von den Vorteilen der Simulation profitieren.