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    Home » Datenanalyse in der Produktion: Höhere Qualität und geringere Kosten mit digitalen Zwillingen von Bauteilen
    Datenanalyse in der Produktion

    Datenanalyse in der Produktion: Höhere Qualität und geringere Kosten mit digitalen Zwillingen von Bauteilen

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    By Bettina Riedel on 2. Mai 2023 Female Engineering, IT-Dienstleister, Karrierenetzwerk Data Science, Karrierenetzwerk Software Engineering, Künstliche Intelligenz, Nachhaltigkeit, Start-ups

    Das Start-up nebumind hat es sich zum Ziel gemacht, in Produktionsprozessen der industriellen Fertigung Daten zu erheben und zu analysieren – weit jenseits der bisherigen Nutzung. Welche Vorteile sie dadurch für ihre Kunden sieht und welche Rolle Nachhaltigkeit spielen kann, erklärt uns Caroline Albert, Mitgründerin von nebumind.

    Ihr beschreibt euer Ziel als „ein neues Konzept zur Verarbeitung und Visualisierung von Produktionsdaten“. Was war an den alten Konzepten nicht gut genug?
    Um Daten in der Fertigungswelt zu sammeln und zu analysieren, wurden bisher bestehende Datenbank-Konzepte eingesetzt, die Daten in zeitlicher Reihenfolge aufzeichnen und abspeichern. Diese Konzepte sind dann passend, wenn man beispielsweise den Stillstand einer Maschine überwachen oder den Produktionsablauf zeitlich planen möchte. Wenn man aber statt der Logistik in der Fertigung die Maschine und das gefertigte Bauteil selbst analysieren möchte, ist eine zeitliches Analyse nicht die geeignete Methode: Man möchte nicht wissen, wann eine Maschine einen Fehler am Bauteil verursacht hat, sondern an welcher räumlichen Position am Bauteil ein Fehler aufgetaucht ist und welche Daten der Maschine an dieser Stelle möglicherweise auf den Fehler hindeuten.

    Solche räumlichen Datenanalysen würden mit den gängigen zeitlichen Datenbank-Konzepten extrem lange benötigen; Zeit, die Fertigungen nicht haben. Daher haben wir eine Lösung entwickelt, die Daten in einer spatialen Struktur speichert, als „digitaler Zwilling“ des Bauteils visualisiert und extrem schnell Informationen für Bauteilqualitäts- und Maschinenstabilitätsanalysen bereitstellt. Durch die spatiale Datenaufbereitung können auch Daten aus unterschiedlichen Fertigungsschritten in unterschiedlichen Formaten in einem digitalen Zwilling zusammenführt und überlagert werden. So können Daten entlang der gesamten Fertigungskette gesammelt und eine vollumfassende Informationsquelle zu jedem Bauteil erstellt werden.

    Kurz: Mit unserer Lösung können Bauteile miteinander verglichen, Referenzmodelle erstellt oder auch Anomalien während eines Fertigungsprozesses angezeigt werden. Die Ursachen von Fehlern können um ein Vielfaches schneller analysiert werden und Fehler beim nächsten Mal frühzeitig gemeldet oder gar vermieden werden.

    Datenanalyse in der Produktion
    Caroline Albert, Mitgründerin von nebumind

    Wie habt ihr euch bisher finanziert?
    Bisher haben wir uns weitestgehend über Kundenprojekte und Fördermittel finanziert. Solange das funktioniert und wir einen bis zwei neue Mitarbeitende pro Jahr anstellen können, werden wir an dieser Strategie festhalten.

    Gab es bei der Gründung bestimmte Herausforderungen, weil viele technische Branchen auf Entscheider-Ebene oft noch sehr männlich geprägt sind?
    Die Herausforderung besteht eher darin, dass die langfristige Liquidität kleiner Unternehmen oder Start-ups oft in Frage gestellt wird. Gerade bei einer Softwarelösung, die über Jahre in Betrieb sein soll, tun sich manche großen Konzerne schwer. Budgettöpfe sind meistens auf ein Jahr begrenzt, wiederkehrende Kosten werden ungern gesehen und benötigen daher gesonderte Freigaben. Bei einem größeren Kunden wurde 1 Jahr intern diskutiert, wie sie mit nebumind zusammenarbeiten können. Über Umwege sind wird schließlich doch noch zu einer Beauftragung gekommen.


    Mehr zu nebumind erfährst du natürlich auf ihrer Website.


    Zu welchem Grad sind eure Kunden in der Regel bereits gut digitalisiert?
    Im Fertigungsumfeld steckt die Digitalisierung noch weitestgehend in den Kinderschuhen. Sehr viele Fertigungen sind noch damit beschäftigt herauszufinden, wie sie Daten aus ihren Maschinen holen, und zu analysieren, welche Daten überhaupt relevant sind. Die Schnittstellen sind nicht einheitlich, bei älteren Maschinen verschlimmert sich das Problem noch. Maschinenbauer können Fertigern nur bedingt helfen, da ihre Expertise in der Maschine selbst liegt, weniger in der Maschinensteuerung und -anbindung. Diese wird meist von Drittanbietern von Connectivity-Lösungen gestellt.

    Diese Komplexität trägt – neben der bisherigen Beschränkung auf den Einsatz von Zeitreihen-Datenbanken – sicherlich dazu bei, dass sich Digitalisierungskonzepte in Fertigungen vor allem auf die Planungs- und Logistikprozesse konzentriert haben. Mit der nebumind Software wollen wir die Maschinensicht nun durch die Bauteilsicht ergänzen und damit neue Möglichkeiten schaffen, Fertigungen tiefgreifender zu digitalisieren.

    Unter dem Titel „Wachstum durch neue Wertmodelle“ wart ihr Teil des Münchener Management Kolloqiums 2023. Inwiefern entspricht euer Geschäftsmodell einem neuen Wertemodell?
    Wir arbeiten für die klassische Komponentenfertigung in Industrien mit hohen Qualitätsanforderungen, wie der Luft- und Raumfahrt oder dem Automobilbau. Sicher gibt es hier auch neue Wertemodelle, aber momentan sehen wir Themen wie die Digitalisierung und den Einsatz von KI vor allem als Möglichkeit, bestehende Prozesse zu optimieren. Das Potential ist bei unseren Kunden noch sehr hoch, die Digitalisierung dazu zu nutzen, Produkte mit weniger Kosten, Zeit und vor allem mit weniger Ressourcen herstellen.

    Inwiefern hat Nachhaltigkeit eine Rolle bei eurem Ziel gespielt, Produktionsprozesse effizienter zu machen?
    Mit unserer Software wollen wir Fertigungen konstant optimieren; das heißt die Qualität verbessern und Prozesse effizienter gestalten. Produktionsfehler können dadurch früher erkannt werden und Ressourcen & Energie nur da eingesetzt werden, wo wirklich notwendig. Beispielsweise werden Bauteile im additiven Fertigungsprozess oftmals über mehrere Tage gedruckt. Bisher können Druckfehler erst im Nachhinein in der Qualitätsprüfung festgestellt werden. Die nebumind Software hingegen gibt bereits während des Druckprozesses eine Fehlermeldung, wodurch der Prozess abgebrochen und weiteres Material, Energie und Zeit eingespart werden kann. Der Nachhaltigkeitsgedanke schwingt daher schon lange in unserer Lösung mit und bekommt erfreulicherweise auch mehr und mehr Aufmerksamkeit im Fertigungsumfeld. In einem aktuellen Forschungsprojekt gehen wir das Thema Nachhaltigkeit noch gezielter an und entwickeln ein Modell, das dem Kunden vorschlägt, wie er im Fall eines Produktionsfehlers CO2 vermeidet: durch Fortführung und anschließender Reparatur oder durch Abbruch und Neubearbeitung.

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    Prof. Dr. Marion A. Weissenberger-Eibl ist Leiterin des Lehrstuhls Innovations- und TechnologieManagement am Institut für Entrepreneurship, Technologie-Management und Innovation (ENTECHNON) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) sowie Leiterin des Fraunhofer-Instituts für System- und Innovationsforschung ISI.

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