Das Forschungsprojekt „AutoSim“ entwickelt neue Methoden zur automatisierten Erstellung von Simulationsmodellen für die produzierende Industrie. Ziel ist es, Unternehmen die Generierung fotorealistischer und physikalisch akkurater Modelle ihrer Produktionsumgebungen deutlich zu erleichtern und bestehende manuelle Aufwände zu reduzieren. Am Projekt beteiligt sind das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen sowie das Softwareunternehmen RIIICO. Als assoziierte Partner wirken außerdem Miele, Schaeffler, SAMSON AG und die SMS group mit.
Im Fokus des Projekts steht die intelligente Aufbereitung und Verknüpfung heterogener Produktionsdaten. Dazu werden Verfahren untersucht, die 3D-Scans automatisiert Segmentieren, Klassifizieren und mit physikalischen Eigenschaften anreichern, um sie für Simulationsanwendungen nutzbar machen. Ergänzend entwickeln die Projektpartner ein natürlichsprachliches Interface, das verbleibende manuelle Prozessschritte besonders anwenderfreundlich gestaltet. Dadurch sollen auch nachgelagerte Prozesse mit den erzeugten Simulationsmodellen niedrigschwellig durchgeführt werden können.
Grundlage der entwickelten Methoden sind interoperable Informationsmodelle. Sie ermöglichen es, Daten aus unterschiedlichen Quellen, etwa 3D-Scans, CAD-Modellen oder bestehenden Datenbanken, einheitlich zu beschreiben und systemübergreifend nutzbar zu machen. Auf diese Weise können heterogene Datenquellen entlang einer durchgängigen Prozesskette miteinander verknüpft werden: vom Scan der realen Produktionsumgebung bis hin zum fertigen Simulationsmodell.
„Mit AutoSim schaffen wir die Voraussetzungen dafür, Simulationsmodelle deutlich effizienter und benutzerfreundlicher zu erstellen. Unternehmen können so schneller auf digitale Abbilder ihrer Produktion zugreifen und diese für Optimierungs- und Planungsprozesse nutzen“, sagt Petar Tesic, Projektleiter am WZL der RWTH Aachen.
Durch die Kombination aus intelligenter Datenverarbeitung und interoperablen Informationsmodellen trägt AutoSim dazu bei, die Integration von Simulationslösungen in bestehende IT-Landschaften zu vereinfachen. Gleichzeitig werden manuelle Arbeitsschritte reduziert und die Erstellung digitaler Produktionsmodelle beschleunigt. Das Projekt leistet damit einen wichtigen Beitrag zur Digitalisierung der produzierenden Industrie.
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