MAVO »UrWerk« Unternehmensspezifische Werkstoff(system)-Datenräume zur beschleunigten Produktentwicklung. Abschlussbericht

Die Digitale Transformation führt in allen Branchen der Industrie zur Beschleunigung der Geschäftsprozesse, Steigerung der Effizienz sowie der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen und ist daher von erheblicher strategischer Bedeutung. Ein sehr großer Teil der Innovationen beruht dabei auf der Entwicklung neuer Produkte oder Produkteigenschaften und der Fähigkeit diese schnell in Anwendungen zu überführen. Für das virtuelle Testen und die digitale Absicherung benötigen etablierte Softwarewerkzeuge sowie aktuelle Methoden der Datenanalyse und des Maschinellen Lernens (ML) zwingend Zugriff auf semantisch strukturierte, qualitativ hochwertige und quantitativ ausreichende Werkstoff(system)-Daten. Oft sind die verfügbaren Informationen lückenhaft, d.h. Werkstoff- und Bauteilzustände können nicht über die Herstellungs- und Fertigungshistorie verfolgt, geschweige denn vorhergesagt werden. Neben dem Zugang zu diesen Daten werden insbesondere die einfache Einbindung solcher strukturierten Daten und darauf aufbauende leistungsfähige digitale Werkzeuge in der Produktentwicklung zukünftig der Schlüssel für technologische Innovationen sein. Weiterhin sind die Materialdatenräume und darauf basierende Werkzeuge eine essenzielle Grundlage der derzeit entstehenden ressourcenschonende und effiziente zirkuläre Ökonomie und stellen damit eine Schlüsseltechnologie im globalen Wettbewerb in immer komplexeren Zulieferketten dar.
Mit der MAVO »UrWerk« ist ein initialer Schritt in der Entwicklung maßgeschneiderter, unternehmensspezifischer und -übergreifender Werkstoff(system)-Datenräume gelungen, welche die komplexe Historie von Werkstoff(system)en und deren Wechselwirkung in Form von Wissens- bzw. Netzwerkgraphen abbilden und die einfache Ankopplung etablierter und neuartiger Analysewerkzeuge ermöglichen.
Hierfür wurden Konzepte und Methoden zum strukturierten Ablegen, Analysieren und Nutzen von industriell relevanten Werkstoff-(system)-Daten und -Informationen erarbeitet. Insbesondere wurden für die Datenraumstruktur Ontologien geschaffen, welche für die logischen Verknüpfungen zwischen Objekten, Prozessen und den zugehörigen Roh- bzw. Metadaten sorgen. Ziel von »UrWerk« ist die Demonstration des Nutzens der strukturierten Datenablage von Werkstoff(system)-Daten für die beschleunigte Produktentwicklung durch innovative Analyse- und Prognosetechnologien. Der Werkstoff(system)-Datenraum wird durch Werkzeuge wie z.B. Design of Experiments (DoE) und Machine Learning (ML) komplementiert und der Nutzen dieses Konzeptes anhand zweier Demonstratoren, die durch ihre Unterschiedlichkeit die grundsätzliche Bandbreite der Methodik aufzeigen, herausgestellt.