ProDina

ProDiNA zielt auf eine innovative, digitale und ressourcensparende Lösung zur Prototypenentwicklung und -testung im Kontext der Pumpenprototypisierung am Digitalen Zwilling ab.

Produkttestungen verbrauchen nicht nur viele Ressourcen, sondern stellen oft auch einen Kapazitätsengpass dar und limitieren somit Optimierungen der Produkte hinsichtlich Effizienz und Nachhaltigkeit. Im Projekt ProDiNA wird dieser Engpass durch einen digitalen, skalierbaren Ansatz zur Prototypentestung aufgelöst und dadurch zahlreiche Ressourceneinsparungen während der Produktentwicklung erzielt. Konkret erprobt werden soll der Ansatz beispielhaft mit dem Digital Zwilling von Pumpenprototypen.

Ein Digitaler Zwilling ist eine digitale Kopie eines Prototyps, die alle relevanten Daten enthält, welche für die Testung benötigt werden. Dieser digitale Zwilling kann dann genutzt werden, um Simulationen durchzuführen und somit physische Tests zu reduzieren oder sogar zu ersetzen. Der digitale Ansatz eröffnet zudem neue Möglichkeiten für die Prototypentestung, wie zum Beispiel die Möglichkeit, mehrere Variationen eines Prototyps gleichzeitig zu testen und somit die Flexibilität zu erhöhen. Zudem ermöglicht der digitale Nachhaltigkeitspass eine umfassende Sicht auf alle relevanten Daten und Informationen des Produktes, was wiederum die Optimierung und Kreislauffähigkeit des Endproduktes erleichtert und die Basis für eine transparente Kommunikation hinsichtlich der Nachhaltigkeit eines Produktes schafft (Materialeigenschaften, Recyclingfähigkeit, Ressourcenverbrauch).

Leistungen des August-Wilhelm Scheer Instituts

Das August-Wilhelm Scheer Institut widmet sich im Rahmen des Forschungsprojekts sowohl Forschungsarbeiten im Bereich der Entwicklung eines Digitalen Zwillings und des digitalen Nachhaltigkeitspasses für die Pumpenprototypen, als auch der Entwicklung von KI-Algorithmen zur Vorhersage der Lebensdauer der Pumpen sowie der frühzeitigen Erkennung von möglichen Schwachstellen oder Defekten.

Digitaler Zwilling
Machine Learning
Projektmanagement

Ziel: Konzipierung und Entwicklung eines Digitalen Zwillings für Pumpenprototypen und Entwicklung eines Digitalen Nachhaltigkeitspasses

Lösungsweg:

Anforderungsanalyse unter Berücksichtigung von Pumpen- und Materialcharakteristika sowie der Voraussetzungen für Simulation und KI basierte Prognosen
Konzipierung und Entwicklung eines Grundgerüsts für den Digitalen Zwilling, welcher mit Voranschreiten des Projektes und Zufluss der neu gewonnenen Daten stetig wächst
Erstellung des initialen Digitalen Zwillings und fortlaufende Validierung und Optimierung
Erstellung eines Digitalen Nachhaltigkeitspasses, auf Basis der im Digitalen Zwilling gesammelten Daten, der die Datengrundlage für einen Digitalen Produktpass der fertigen Pumpe darstellt

Ziel: Entwicklung von KI-Modellen zur Vorhersage zentraler Leistungsindikatoren sowie zur frühzeitigen Erkennung von Defekten in der physischen Testung

Lösungsweg:

Analyse der vorhandenen Daten aus früheren physischen Prototyptestungen
Abgleich und Verknüpfung mit den aus der Simulation gewonnenen Parametern
Entwicklung von KI-Modellen, mittels Methoden aus Machine Learning und Deep Learning, zur Vorhersage der Pumpen-Lebensdauer sowie zur Erkennung möglicher Schwachstellen anhand eines digitalen Prototypen basierend auf Daten aus der physischen Testung und der Simulation
Erstellung von Modellen zur frühzeitigen Defekterkennung während der physischen Prototypentestung mittels Anomalieerkennung basierend auf verschiedenen Sensordaten
Testung und Validierung der entwickelten Modelle durch digitale und physische Testung

Ziel: Die Gesamtkoordination des Vorhabens und Sicherstellung des wissenschaftlich-technischen Fortschritts in Zusammenhang mit den finanziellen Aspekten des Projekts. Administrative Projektaufgaben und Partnerkommunikation sowie Zusammenarbeit mit anderen Projekten. Dissemination der Ergebnisse und Öffentlichkeitsarbeit.

Lösungsweg:

Nutzung von Techniken und Werkzeugen des agilen Projektmanagements
Infrastruktur zur Zusammenarbeit, Dokumentenmanagement
wissenschaftliche und nicht-wissenschaftliche Veröffentlichungen der Ergebnisse

Digitaler Zwilling

Ziel: Konzipierung und Entwicklung eines Digitalen Zwillings für Pumpenprototypen und Entwicklung eines Digitalen Nachhaltigkeitspasses

Lösungsweg:

Anforderungsanalyse unter Berücksichtigung von Pumpen- und Materialcharakteristika sowie der Voraussetzungen für Simulation und KI basierte Prognosen
Konzipierung und Entwicklung eines Grundgerüsts für den Digitalen Zwilling, welcher mit Voranschreiten des Projektes und Zufluss der neu gewonnenen Daten stetig wächst
Erstellung des initialen Digitalen Zwillings und fortlaufende Validierung und Optimierung
Erstellung eines Digitalen Nachhaltigkeitspasses, auf Basis der im Digitalen Zwilling gesammelten Daten, der die Datengrundlage für einen Digitalen Produktpass der fertigen Pumpe darstellt

Machine Learning

Ziel: Entwicklung von KI-Modellen zur Vorhersage zentraler Leistungsindikatoren sowie zur frühzeitigen Erkennung von Defekten in der physischen Testung

Lösungsweg:

Analyse der vorhandenen Daten aus früheren physischen Prototyptestungen
Abgleich und Verknüpfung mit den aus der Simulation gewonnenen Parametern
Entwicklung von KI-Modellen, mittels Methoden aus Machine Learning und Deep Learning, zur Vorhersage der Pumpen-Lebensdauer sowie zur Erkennung möglicher Schwachstellen anhand eines digitalen Prototypen basierend auf Daten aus der physischen Testung und der Simulation
Erstellung von Modellen zur frühzeitigen Defekterkennung während der physischen Prototypentestung mittels Anomalieerkennung basierend auf verschiedenen Sensordaten
Testung und Validierung der entwickelten Modelle durch digitale und physische Testung

Projektmanagement

Lösungsweg:

Nutzung von Techniken und Werkzeugen des agilen Projektmanagements
Infrastruktur zur Zusammenarbeit, Dokumentenmanagement
wissenschaftliche und nicht-wissenschaftliche Veröffentlichungen der Ergebnisse

Principal Investigator

Dr. Dirk Werth</