Forscher entwickeln digitalen Zwilling für heterogenen Maschinenpark

Fertigung Forscher entwickeln digitalen Zwilling für heterogenen Maschinenpark

02.03.2023 Quelle: Hochschule Kempten 1 min Lesedauer

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Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

Die Fertigung wird immer flexibler. Bauteile müssen sowohl in hohen Stückzahlen als auch in kleinen Mengen bis hin zur Losgröße 1 gefertigt werden. Solche Prozesse zu optimieren gilt als Herausforderung.

Mit dem Projekt „Twinmap“ soll mithilfe eines digitalen Zwillings der Gesamtprozess in einem heterogenen Maschinenpark optimiert werden können.(Bild: © Epstudio20 - stock.adobe.com) — Mit dem Projekt „Twinmap“ soll mithilfe eines digitalen Zwillings der Gesamtprozess in einem heterogenen Maschinenpark optimiert werden können.
(Bild: © Epstudio20 - stock.adobe.com)

Die Hochschule Kempten hat die Leitung über ein Teilprojekt für digitale Zwillinge in einem heterogenen Maschinenpark übernommen. Laut einer Mitteilung soll so die Gesamtprozessoptimierung in der Bauteilfertigung vorangetrieben werden. Bei einem heterogenen Maschinenpark können hohe Stückzahlen produziert werden. Gleichzeitig stehen auch Maschinen für die Fertigung einzelner Bauteile bereit. Diese heterogenen Maschinen in das IIoT einzubinden, ist bisher eine große Herausforderung.

Die Forscher arbeiten dafür innerhalb des Verbundprojektes an einer 3D-Integrationsplattform für digitale Zwillinge eines solchen Maschinenparks. „Dabei steht die neuartige Anbindung zwischen einer 3D-Integrationsplattform, den realen Maschinen und digitalen Zwillingen im Fokus, damit komplette Prozessketten optimiert werden können“, sagt Teilprojektleiter Professor Bernd Lüdemann-Ravit.

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Optimierung mit KI

Konkret will das Team neuartige Konnektoren entwickeln, welche ein Zusammenspiel einzelner digitaler Zwillinge für einen gesamten Maschinenpark ermöglichen, heißt es weiter. Alle im Projekt verwendeten digitalen Zwillinge werden dann in der 3D-Integrationsplattform zusammengeführt. Das wiederum ermögliche Optimierungen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz, zum Beispiel im Hinblick auf die Auslastung der Produktion.

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Stand: 08.12.2025

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