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Digitale Transformation im Maschinen- und Anlagenbau Mit KI und Digitalisierung Zeit sparen in der Produktentwicklung

Um ihr zentrales Entwicklungsziel – eine perfekt laufende Produktion, welche die Herstellung von hochwertigen Produkten sicherstellt – zu erreichen, müssen Unternehmen eine Vielzahl von Herausforderungen meistern. In diesem Beitrag erfahren Sie, welche Lösungen zielführend sind.

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Mit ganzheitlicher Systemsimulation begegnen Unternehmen den wachsenden Entwicklungsherausforderungen.
Mit ganzheitlicher Systemsimulation begegnen Unternehmen den wachsenden Entwicklungsherausforderungen.
(Bild: Altair)

Neue Maschinengenerationen in immer kürzerer Zeit

Straffe Zeitpläne, immer komplexere Maschinengenerationen und die zunehmende Integration von Mechanik, Elektronik und Software im Produktentstehungsprozess stellen die Entwicklungsteams vor immer größere Aufgaben. Oft lassen sich mithilfe von konventionellen Methoden und Tests nur unter großem Zeit- und damit Kostenaufwand Einblicke gewinnen – und das häufig erst kurz vor Produktionsbeginn.

Gerade im Maschinenbau hat sich daher in den letzten Jahren die Simulation zu einem unverzichtbaren Werkzeug entwickelt, und das nicht nur zur Überprüfung der bereits entwickelten Bauteile. Die Simulation ist besonders wertvoll, wenn sie früh ins Spiel kommt und eine ganzheitliche Betrachtung des Systems aus der Perspektive verschiedener Rollen ermöglicht. So können Produkt- und Prozesssimulationswerkzeuge ihr volles Potenzial entfalten und den Unternehmen mit frühen Erkenntnissen und einem tiefen Verständnis des Maschinen- bzw. Anlagenverhaltens viel Entwicklungszeit und Kosten sparen.

Die größten Herausforderungen im Maschinenbau

Komplexität und Zeit sind zwei Faktoren, die für die Wirtschaftlichkeit von Maschinenbauprojekten eine entscheidende Rolle spielen. Entwickler von Maschinen und Anlagen sehen sich einer Vielzahl von Herausforderungen gegenüber – von der optimalen Strukturfindung über die Systemarchitektur bis hin zur Validierung von Komponenten und dem Zusammenspiel mit der Steuerungstechnik – und haben dabei ein zentrales Entwicklungsziel: eine perfekt laufende Produktion von hochqualitativen Produkten.

Um dieses übergreifende Ziel zu erreichen, setzen Unternehmen zunehmend auf Digitalisierung und Simulation, denn bereits in einer frühen Phase des Entwicklungsprozesses können präzise, virtuelle Prototypen einen reibungslosen und effizienten Betrieb der Maschinen und Anlagen gewährleisten und die Wirtschaftlichkeit eines Produktes verbessern. Betrachtet man die aktuelle Entwicklung im Maschinen- und Anlagenbau, kristallisieren sich einige Herausforderungen und Hürden heraus, welche die Produktivität in den Konstruktionsteams einschränken können:

  • Anforderungen an Struktur, Steifigkeit und Präzision:
    Konstrukteure müssen strenge Vorgaben einhalten – und können dabei die Komplexität moderner Industriemaschinen mit konventionellen Berechnungsmethoden oft nicht erfassen.
  • Komplexität der Systemarchitektur und Validierung des Systementwurfs:
    Die isolierte Betrachtung einzelner Disziplinen lässt keine Schlüsse auf die Performance des Gesamtsystems zu – das heißt, optimale Komponenten sind keine Garantie für ein optimales Gesamtsystem.
  • Auswahl der richtigen Antriebskomponenten:
    Unter- oder überdimensionierte Komponenten können zu unerwünschtem Verhalten führen.
  • Reduzierung von Vibrationen und Schwingungen:
    Die zunehmende Komplexität heutiger Maschinen macht es immer schwieriger, die Betriebszustände von Komponenten und Baugruppen nur anhand von Erfahrungswerten zu bestimmen.
  • Planung und Validierung der Steuerungstechnik:
    Konstrukteure müssen häufig auf Software-Ingenieure zurückgreifen, um ihre Programmierung überprüfen zu lassen und verlieren dadurch kostbare Zeit.
  • Überwachung von Prozessdaten:
    Ein IoT Ansatz, der durch Sensoren wertvolle Daten liefert, läuft ins Leere, weil die resultierende Datenflut es unmöglich macht, alle Informationen zu sichten.
  • Risiko Inbetriebnahme:
    Plötzlich auftauchende Fehler in der Steuerung oder im Systemverhalten kann die Inbetriebnahme erheblich verzögern und zu längeren Ausfallzeiten führen.

Besser digital: Entwicklungsstrategien für höhere Rentabilität

Diese spezifischen Herausforderungen im Maschinenbau – die Pain Points – adressiert das E-Book „Digitalisierung für den Maschinen- und Anlagenbau“. Chad Jackson, CEO von Lifecycle Insights, beschreibt darin, wie der digitale Ansatz bei der Entwicklung von Maschinen es Unternehmen ermöglicht, die Taktraten ihrer Anlagen zu erhöhen und die Rendite zu verbessern – und das ohne Kompromisse bei der Qualität. Anhand von Beispielen gibt das E-Book einen Überblick über die neuesten Fortschritte, die sich Unternehmen zunutze machen, um komplexere Maschinen und Anlagen in kürzeren Zeiträumen sicher zu entwickeln.

Erfahren Sie im E-Book, welche digitalen Ansätze sowie praktische Vorgehensweisen Sie dabei unterstützen, die digitale Transformation, Simulation, Data Analytics & KI im Maschinen- und Anlagenbau zu nutzen und davon zu profitieren.

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