-
CAD/CAM
CAD/CAM
CAD/CAM
Produkt-, Werkzeug-, Maschinen- und Prozessdaten
CAD/CAM-Systeme bilden die Grundlage moderner industrieller Produktentwicklung und Fertigung. CAD ermöglicht die rechnergestützte Konstruktion von Bauteilen, bei der digitale 3D-Modelle mit Maßen, Toleranzen und Werkstoffeigenschaften erstellt werden; das CAD-Modell dient als zentrale digitale Beschreibung des Werkstücks entlang des gesamten Lebenszyklus. Auf Basis dieser Konstruktionsdaten werden im CAM-System Bearbeitungsstrategien, Werkzeugwege und technologische Parameter definiert sowie Werkzeugbewegungen simuliert und auf Kollisionen geprüft. Fertigungsprozesse lassen sich so bereits vor der realen Bearbeitung geometrisch analysieren (Kollisionsprüfung, Materialabtragssimulation, Maschinensimulation, etc.); abschließend erzeugt das CAM-System per Post-Prozessor die NC-Programme für die Werkzeugmaschinen.
CAD/CAM
Praxisbeispiel: Verdichterschaufel
Am Fraunhofer IPT besteht umfangreiches Know-how in der CAD/CAM-gestützten Planung und Programmierung der Fertigung komplexer Triebwerkskomponenten. Dazu gehören unter anderem Blisks von Axialverdichtern, Impeller von Radialverdichtern sowie Turbinenscheiben und weitere sicherheitskritische Bauteile. Mithilfe moderner CAD/CAM-Systeme werden hochpräzise NC-Programme für die mehrachsige CNC-Bearbeitung erstellt, simuliert und hinsichtlich Bearbeitungsstrategie, Kollisionsfreiheit und Prozesssicherheit optimiert. Damit schafft das Fraunhofer IPT die Grundlage für eine effiziente, wirtschaftliche und qualitativ hochwertige Fertigung anspruchsvoller Luftfahrtkomponenten.
CAD/CAM
Praxisbeispiel Ritzelwelle
Das MTI zeichnet sich durch umfassende Erfahrung in der CAD-gestützten Beschreibung und Vorbereitung von Komponenten für die Fertigung aus. Im betrachteten Use Case steht die Ritzelwelle als zentrale Komponente eines Elektromobilgetriebes im Antriebsstrang im Fokus. Mithilfe moderner CAD-Systeme werden geometrische Spezifikationen als dreidimensionales Bauteilmodell erzeugt und eindeutig dokumentiert. Dazu gehören unter anderem Verzahnung, Lager- und Passsitze, Übergangsradien sowie weitere funktions- und fertigungsrelevante Merkmale. Ergänzend werden produktspezifische Fertigungsinformationen (PMI) wie beispielsweise Werkstoffangaben, Oberflächenanforderungen und Versionsstände strukturiert hinterlegt. Das CAD-Modell schafft damit die digitale Grundlage für nachgelagerte Schritte wie Prozessauslegung, Fertigung, Prüfung und qualitätsgetriebene Rückverfolgbarkeit entlang der digitalen Prozesskette in der Fertigung.
-
Prozesssimulation (CAM/CAE)
Prozesssimulation (CAM/CAE)
Prozesssimulation (CAM/CAE)
Virtuelle Absicherung der Fertigung
CAM-integrierte Prozesssimulationen (Computer-aided Engineering, CAE) ermöglichen es, Zerspanungsprozesse auf Basis von Werkzeugwegen, Technologieparametern und Maschinenkinematiken bereits vor der realen Bearbeitung virtuell nachzubilden und sowohl geometrisch als auch physikalisch zu untersuchen.
Mithilfe physikalischer Modelle lassen sich beispielsweise mechanische und thermische Belastungen, Werkzeugverschleiß, Bauteilverzug, Vibrationen, Abdrängungen u.v.m. frühzeitig identifizieren. Bearbeitungsstrategien können so gezielt angepasst werden, bevor kostspielige Einrichtversuche an der realen Maschine notwendig werden.
Prozesssimulation (CAM/CAE)
Praxisbeispiel Verdichterschaufel
Am Fraunhofer IPT werden Prozesssimulationen gezielt für die Planung und Absicherung der Bearbeitung anspruchsvoller Triebwerkskomponenten eingesetzt. Für komplexe Bauteile wie Blisks, Impeller oder Turbinenscheiben werden Zerspanprozesse virtuell erprobt, Bearbeitungsstrategien verglichen und kritische Eingriffssituationen identifiziert, bevor die Bearbeitung an der realen Maschine beginnt. Dies reduziert Ausschuss und Einrichtaufwand und bildet die Grundlage für eine prozesssichere und wirtschaftliche Fertigung sicherheitskritischer Luftfahrtkomponenten. Ein skalierbare Simulationsumgebung für diese Aufgabe ist dPart, ein Digital-Twin-Framework für die Zerspanung, das auf einer Microservice-Architektur basiert Es verknüpft verschiedene Simulations- und Planungsfunktionen flexibel miteinander und ermöglicht die strukturierte Erfassung, Verarbeitung und Bereitstellung von Prozessdaten. Ergänzend kommen KI-Methoden sowie Cloud- und Edge-Computing-Technologien zum Einsatz, um Simulationsergebnisse weitergehend auszuwerten und Prozesse datenbasiert zu optimieren.
Prozesssimulation (CAM/CAE)
Praxisbeispiel Ritzelwelle
Das MTI setzt für hochpräzise und komplexe Komponenten in anspruchsvollen Fertigungsprozessen grundsätzlich CAM-gestützte Simulationen zur virtuellen Prozessauslegung ein. Im Sinne der notwendigen Forschungsagilität für schnelle Reaktionszeiten werden dabei unterschiedliche Ausprägungen berücksichtigt: die zentrale Planung im CAM-System, werkstattorientierte Ansätze sowie die maschinennahe Programmierung. Abhängig von Bauteilkomplexität, Prozessanforderungen und verfügbarem Informationsstand wird die jeweils geeignete Vorgehensweise zur Gewährleistung einer sicheren Fertigungsprozessauslegung gewählt. Ausgangspunkt bilden stets die zuvor definierten dreidimensionalen Informationen des Bauteils. So lassen sich Fertigungsprozesse bedarfsgerecht auslegen, ohne die im Forschungsumfeld notwendige Flexibilität und kurze Reaktionsfähigkeit einzuschränken. Im betrachteten Use Case der Ritzelwelle erfolgte eine geometriebasierte Programmierung direkt an der Maschine.
-
Tool Data Management (TDM)
Tool Data Management (TDM)
Tool Data Management (TDM)
Digitale Werkzeugverwaltung und Werkzeugdaten
Werkzeuge beeinflussen unmittelbar Bearbeitungsqualität, Prozessstabilität und Fertigungskosten. Für eine effiziente und reproduzierbare Fertigung müssen alle werkzeugbezogenen Informationen – von der Beschaffung über die Vermessung bis zum Maschineneinsatz – strukturiert erfasst und systemübergreifend verfügbar gehalten werden. Ein TDM-System übernimmt diese Aufgabe: Es verwaltet geometrische Werkzeugdaten, Werkzeugaufbauten, Einsatzparameter, Standzeiten und Einsatzhistorien zentral über den gesamten Werkzeuglebenszyklus und stellt diese Daten über die Verknüpfung mit CAM-Systemen und Maschinen direkt im Bearbeitungsprozess bereit. Moderne TDM-Systeme bieten zudem vollständige Traceability – die Rückverfolgbarkeit, welches Werkzeug wann und an welcher Maschine eingesetzt wurde –, was eine wesentliche Grundlage für Qualitätssicherung und Prozessanalyse bildet. Ergänzend ermöglicht ein Werkzeugvoreinstellgerät die maschinenferne Vermessung und direkte Übertragung der Geometriedaten in die Fertigungssysteme.
Tool Data Management (TDM)
Praxisbeispiel Verdichterschaufel
Am Fraunhofer IPT wird strukturiertes Werkzeugdatenmanagement (Vorsteinstellgerät ZOLLER venturion 450 inkl. TMS) als integraler Bestandteil der digitalen Fertigungsplanung komplexer Triebwerkskomponenten eingesetzt. Für die Bearbeitung von Blisks, Impellern oder Turbinenscheiben mit geometrisch anspruchsvollen Freiformflächen ist die präzise Kenntnis aller Werkzeugparameter unverzichtbar. Durch die durchgängige digitale Verfügbarkeit von Werkzeuggeometrien, Standzeitdaten und Einsatzhistorien schafft das Fraunhofer IPT die Voraussetzungen für reproduzierbare, qualitätssichere und wirtschaftliche Fertigungsprozesse.
Tool Data Management (TDM)
Praxisbeispiel Ritzelwelle
Das MTI nutzt ein durchgängiges Tool Data Management zur strukturierten Erfassung und Nutzung werkzeugbezogener Informationen. Im Fokus steht die bedarfsgerechte Werkzeugauswahl auf Basis kontinuierlich erfasster Werkzeugstandwege, Einsatzhistorien und erzielter Bearbeitungsqualitäten. Werkzeuge und zugehörige Aufbauten werden versuchsgebunden hinterlegt und für vergleichbare Anwendungen abrufbar gemacht. Geometrische Werkzeugdaten, Aufbauten und Einsatzparameter werden zentral bereitgestellt und mit den Fertigungssystemen verknüpft. Dadurch werden eine sichere Prozessausführung sowie eine hohe und reproduzierbare Bauteilqualität unterstützt. Zugleich liegen empirisch erhobene, werkzeuggebundene Informationen strukturiert vor und können für wissenschaftliche Analysen, Modellbildungen und die weitere Datenverarbeitung genutzt werden.
-
Process Design & ramp-up
Process Design & ramp-up
Process Design & ramp-up
Planung, Parametrierung und Anlauf der Fertigung
Process Design und Ramp-up bezeichnet den Übergang von der digitalen Fertigungsplanung zur realen, stabilen und reproduzierbaren Bearbeitung an der Maschine. Technologische Parameter wie Spindeldrehzahl, Vorschub und Zustelltiefe werden systematisch abgestimmt, um einen prozesssicheren und qualitätsgerechten Fertigungsablauf zu erzielen – besonders bei sicherheitskritischen Bauteilen, bei denen Abweichungen direkte Auswirkungen auf Bauteilqualität und Prozesskosten haben. Zur Validierung und Optimierung kommen verschiedene Messtechniken und Analysemethoden zum Einsatz; die gewonnenen Messdaten fließen in den digitalen Zwilling zurück, reichern ihn mit realen Maschineneigenschaften an und schaffen so eine zunehmend belastbare Grundlage für Prozessplanung und Serienproduktion.
Process Design & ramp-up
Praxisbeispiel Verdichterschaufel
Am Fraunhofer IPT werden Process-Design- und Ramp-up-Methoden gezielt für die Bearbeitung anspruchsvoller Triebwerkskomponenten eingesetzt. Hierbei wird insbesondere auf die Modalanalyse zurückgegriffen, die bei dünnwandigen Komponenten wie Blisks oder Impellern, bei denen enge Toleranzen und hohe Oberflächenanforderungen gelten, ein systematisches und messtechnisch abgesichertes Einfahren der Bearbeitungsprozesse ermöglicht. Eine Modalanalyse erfasst das dynamische Schwingungsverhalten des Gesamtsystems aus Maschine, Spindel, Werkzeug und Werkstück und ermöglicht die frühzeitige Identifikation kritischer Eigenfrequenzen sowie unter Berücksichtigung der Zahneingriffsfrequenz potenzielle Ratterschwingungen. Die dabei gewonnenen Daten bilden die Grundlage für stabile, qualitätssichere und reproduzierbare Fertigungsprozesse in der Luftfahrtproduktion.
Process Design & ramp-up
Praxisbeispiel Ritzelwelle
Das MTI verfügt über umfassende Kompetenz in der systematischen Planung und Durchführung empirischer Versuchsreihen zur Auslegung und Absicherung von Fertigungsprozessen entlang der Fertigungsprozesskette. Versuchspläne werden gezielt auf relevante Einflussgrößen, Prozessparameter und Qualitätsmerkmale abgestimmt. Am Beispiel der Ritzelwelle können etwa Spindelleistung, Schnittkräfte, Schwingungen und Temperaturen während der Drehbearbeitung erfasst werden. Hierzu werden Sensoriken und Messeinrichtungen je nach Untersuchungsziel in die Werkzeugmaschine integriert oder extern angebunden. Flexible Datenschnittstellen und modulare Systeme in und an der Maschine ermöglichen eine bedarfsgerechte Versuchsdurchführung. So lassen sich Prozessinformationen strukturiert erfassen, auswerten und für den wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn sowie den Ramp-up robuster Fertigungsprozesse nutzen.
-
Data Acquisition & Process Monitoring
Data Acquisition & Process Monitoring
Data Acquisition & Process Monitoring
Sensordaten, Digitaler Schatten und Prozessmonitoring
Während der Zerspanung entstehen hochfrequente Prozesssignale – Motorströme, Beschleunigungen, Temperaturen und Körperschallsignale, die den aktuellen Fertigungszustand in Echtzeit widerspiegeln. Moderne Monitoring-Systeme erfassen maschineninterne und -externe Signale und verarbeiten sie mithilfe physikbasierter Modelle und KI-gestützter Modelle. So lassen sich Werkzeugverschleiß, Werkzeugabdrängungen und Qualitätsabweichungen frühzeitig erkennen, bevor fehlerhafte Bauteile entstehen. Die digitale Dokumentation jedes Prozesses und Bauteils gewährleistet lückenlose Rückverfolgbarkeit und schafft die Grundlage für kontinuierliche, datenbasierte Prozessverbesserung.
Data Acquisition & Process Monitoring
Praxisbeispiel Verdichterschaufel
Am Fraunhofer IPT wird die Maschinendatenerfassung und Prozessüberwachung gezielt für die Bearbeitung sicherheitskritischer Triebwerkskomponenten eingesetzt. Dabei setzt das Fraunhofer IPT gängige Marktlösungen von gemineers GmbH, Siemens, ARTIS MARPOSS oder CERATIZIT. Bei der Zerspanung von Blisks, Impellern oder Turbinenscheiben ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung der Prozesssignale, Abweichungen frühzeitig zu erkennen, Werkzeugstandzeiten zuverlässig zu bewerten und die Bauteilqualität nachweisbar zu dokumentieren. Damit trägt die datenbasierte Prozessüberwachung maßgeblich zur Prozesssicherheit und Qualitätssicherung in der Luftfahrtfertigung bei.
Data Acquisition & Process Monitoring
Praxisbeispiel Ritzelwelle
Das MTI verbindet die systematische Prozessdatenerfassung mit einer aktiven Prozessüberwachung zur Absicherung anspruchsvoller Fertigungsprozesse. Am Beispiel der Drehbearbeitung einer Ritzelwelle werden Prozessdaten während der Bearbeitung oder unmittelbar nach einzelnen Bearbeitungssequenzen erfasst und ausgewertet. Dazu zählen Bild- und Zeitreihendaten wie beispielsweise Schnittkräfte, Spindelleistungen, Schwingungen und Temperaturen. Die segmentbezogene Analyse ermöglicht es, Abweichungen frühzeitig zu erkennen und die Prozessführung echtzeitfähig und gezielt zu bewerten sowie reaktionsschnelle Maßnahmen zur sicheren Prozessausführung durchzuführen. Gerade bei hochpräzisen Bauteilen mit hohen Anforderungen an Rundlauf und Konzentrizität ist dies entscheidend. Die gewonnenen Daten unterstützen die Sicherstellung der geforderten Bauteilqualität und bilden eine belastbare Grundlage für nachgelagerte Prozessschritte und qualitätssichernde Maßnahmen. Die aktive Prozessüberwachung ermöglicht es ebenso gezielt in Extrembereiche der Prozessführung vorzudringen und Belastungsgrenzen im Forschungskontext auszutesten.
-
Quality assurance
Quality assurance
Quality assurance
Messdaten, Prüfstrategien und Qualitätsbewertung
Die Qualitätssicherung in der Zerspanungsfertigung umfasst die systematische Vermessung gefertigter Bauteile und den Abgleich der Ergebnisse mit den CAD-Vorgaben; Maße, Form- und Lagetoleranzen sowie Oberflächenqualitäten werden bewertet und Abweichungen als Grundlage für Prozessanpassungen dokumentiert – bei sicherheitskritischen Triebwerksbauteilen ist dies eine unverzichtbare Anforderung. Je nach Bauteil und Genauigkeitsanforderung kommen Koordinatenmessgeräte, optische und laserbasierte Messsysteme sowie Rauheitsmessgeräte zum Einsatz; Inline-Messsysteme ermöglichen zusätzlich eine Überwachung bereits während oder unmittelbar nach der Bearbeitung. Die Messdaten werden im digitalen Zwilling mit Prozess- und Simulationsdaten verknüpft und zeigen auf, wo die gesamte digitale Prozesskette trägt und wo gezielte Anpassungen erforderlich sind.
Quality assurance
Praxisbeispiel Verdichterschaufel
Am Fraunhofer IPT ist die messtechnische Qualitätssicherung fester Bestandteil der Entwicklung und Erprobung von Fertigungsprozessen für Triebwerkskomponenten. Für Bauteile wie Blisks, Impeller oder Turbinenscheiben werden geometrische Toleranzen im Bereich weniger Mikrometer sowie definierte Oberflächenkennwerte gefordert. Durch den Einsatz geeigneter Messverfahren (z.B. Koordinatenmessgerät ZEISS PRISMO oder Streifenprojektions-System ATOS-Q) und die Rückkopplung der Messergebnisse in den digitalen Zwilling schafft das Fraunhofer IPT die Grundlage für eine kontinuierliche Verbesserung der Fertigungsqualität.
Quality assurance
Praxisbeispiel Ritzelwelle
Das MTI verfügt über vielfältige Möglichkeiten zur Erfassung und Bewertung von technischen Bauteileigenschaften. Je nach Prüfaufgabe und Anforderungen kommen taktile, optische und weitere messtechnische Verfahren zum Einsatz, die von standardisierten Messabläufen bis zu individuell entwickelten Prüfkonzepten reichen. So lassen sich geometrische, oberflächenbezogene und funktionale Merkmale nahezu aller Produktausprägungen erfassen. Am Beispiel der Ritzelwelle können unter anderem Rundlauf, Konzentrizität, Maßhaltigkeit und Oberflächenqualität bestimmt werden und auf die Fertigungsprozesskette zurückgeführt werden. Die Messergebnisse werden durchgängig strukturiert erfasst, mit Prozess- und Bauteildaten verknüpft und qualitätsgetrieben ausgewertet. Dadurch entstehen belastbare Datengrundlagen für die effiziente Qualitätssicherung, die Bewertung von Fertigungsprozessen und die Ableitung wissenschaftlicher Erkenntnisse.
-
Visual Twin
Visual Twin
Visual Twin
Interaktive Visualisierung des Digitalen Zwillings und seiner Zustände
Ein Visual Twin ist eine photorealistische, echtzeitfähige digitale Darstellung einer Werkzeugmaschine, die den digitalen Zwilling um eine interaktive Darstellungsebene erweitert und Maschinenkinematiken, Materialabtrag sowie Bearbeitungsabläufe nahezu identisch zur realen Anlage wiedergibt. Die Lösung von ModuleWorks verbindet physikbasierte Echtzeitsimulation mit direkter Anbindung an CNC-Steuerungen, sodass der Visual Twin synchron zur physischen Maschine läuft. Bedienpersonal kann damit Abläufe und Maschinenfunktionen virtuell erproben, bevor reale Maschinen, Werkzeuge oder Bauteile beansprucht werden – und auch für Präsentationen, bei denen eine physische Anlage nicht verfügbar ist, bietet der Visual Twin einen konkreten Mehrwert.
Visual Twin
Praxisbeispiel Verdichterschaufel
Am Fraunhofer IPT wird der Visual Twin eingesetzt, um komplexe Fertigungsprozesse für Triebwerkskomponenten wie Blisks oder Impeller visuell zu vermitteln und zu demonstrieren. Die photorealistische Darstellung mehrachsiger CNC-Bearbeitungsprozesse ermöglicht es, NC-Programme und Bearbeitungsstrategien bereits vor dem realen Maschineneinsatz virtuell zu erproben und kritische Eingriffssituationen an dünnwandigen, sicherheitskritischen Bauteilen frühzeitig zu identifizieren. Da Triebwerkskomponenten aus hochwertigen Nickelbasis- oder Titanlegierungen gefertigt werden, reduziert die virtuelle Vorprüfung das Risiko kostspieligem Ausschusses erheblich. Darüber hinaus macht der Visual Twin erarbeitetes Prozesswissen für Fachpublikum und Entscheidungsträger gleichermaßen anschaulich kommunizierbar – auch ohne laufende Maschine, etwa bei Industriepräsentationen oder Projektdemonstrationen.
Visual Twin
Praxisbeispiel Ritzelwelle
Am MTI wird der Visual Twin als zentrales Lehr- und Demonstrationswerkzeug für die Ausbildung und Qualifizierung im Bereich der CNC-Zerspanung eingesetzt. Anhand der Fertigung einer Ritzelwelle können Studierende, Auszubildende und Fachkräfte die Abläufe der CNC-Bearbeitung – von der Werkzeugbewegung über den Materialabtrag bis zur Maschinendynamik – virtuell nachvollziehen und interaktiv erkunden, ohne die reale Maschine zu beanspruchen oder Werkzeuge und Rohlinge zu verbrauchen. Dies senkt Ausbildungskosten und ermöglicht eine gefahrenfreie Einarbeitung in komplexe Maschinenprozesse. Gleichzeitig bietet der Visual Twin am MTI eine Forschungsgrundlage, um die Wirksamkeit virtueller Lernumgebungen im Vergleich zu konventionellen Ausbildungsformaten systematisch zu untersuchen und weiterzuentwickeln.
-
E-Learning platform
E-Learning platform
E-Learning platform
Lernmodule und Wissensvermittlung anhand der Demonstratoren
E-Learning-Plattformen ermöglichen die zielgruppenspezifische, ortsunabhängige Vermittlung von Fachwissen – von Grundlagen der Zerspanungstechnik bis zu spezifischen Anwendungsfällen des digitalen Zwillings in der Produktion. Die von der Nachwuchsstiftung Maschinenbau entwickelte Plattform richtet sich an ein breites Spektrum: von Schülerinnen und Schülern, Auszubildenden und Studierenden über Lehrende und wissenschaftliche Mitarbeitende bis hin zu Fachkräften, Entscheidungsträgern aus der Industrie und Vertreterinnen und Vertretern von Fach- und Berufsverbänden. Die zielgruppenspezifisch aufbereiteten Inhalte bieten Lernenden einen praxisnahen Einstieg, unterstützen Lehrende bei der Einbindung in Lehrveranstaltungen, vermitteln Industrieentscheidungsträgern die Potenziale des digitalen Zwillings und fördern die Weiterbildung von Verbandsmitgliedern.
E-Learning platform
Praxisbeispiel Industriedatenmanagement
Am Fraunhofer IPT wird die E-Learning-Plattform als Bindeglied zwischen anwendungsorientierter Forschung und einer breiten Fachöffentlichkeit genutzt. Inhalte aus der Entwicklung digitaler Zwillinge für die Fertigung komplexer Triebwerkskomponenten werden didaktisch aufbereitet und zugänglich gemacht. Ein wesentlicher Vorteil ergibt sich aus der vorhandenen Infrastruktur: Die durchgängig vernetzte Fertigungsumgebung liefert kontinuierlich reale Industriedaten, die unmittelbar als Grundlage für Lernmodule und Fallbeispiele dienen. Industrielles Datenmanagement – die strukturierte Erfassung, Verwaltung und Nutzung von Prozessdaten entlang der Fertigungskette – lässt sich so an authentischen Datensätzen und lebenden Systemen deutlich effizienter und praxisnäher beforschen als ohne diese Infrastruktur. Damit fördert das Fraunhofer IPT digitale Fertigungskompetenz nachhaltig und unterstützt den Transfer von Forschungsergebnissen in Ausbildung, Hochschule und Industrie.
E-Learning platform
Praxisbeispiel Forschungsdatenmangement
Am MTI eröffnet der DZ-NRW-Demonstrator neue Möglichkeiten für die Erforschung des Forschungsdatenmanagements. Entlang der digitalen Prozesskette entstehen heterogene Forschungsdaten – von Simulationsergebnissen über Messdaten bis zu Versuchsprotokollen –, deren strukturierte Erfassung, Nachnutzung und Archivierung zunehmend an Bedeutung gewinnen. Die E-Learning-Plattform dient dabei nicht nur zur Wissensvermittlung, sondern als Instrument, um Methoden des Forschungsdatenmanagements direkt an realen Datensätzen zu erproben. Da alle Demonstratorstationen kontinuierlich Daten erzeugen und systemübergreifend bereitstellen, können Fragen zur Datenstrukturierung, Metadatenvergabe und FAIR-Konformität unter realitätsnahen Bedingungen untersucht werden – deutlich einfacher als in rein theoretischen Forschungsumgebungen. Das MTI nutzt diesen Rahmen, um praxisbasierte Lernmodule zu entwickeln und Kompetenzen im wissenschaftlichen Datenmanagement bei Studierenden und Forschenden nachhaltig zu verankern.
-
Edge-cloud infrastructure
Edge-cloud infrastructure
Edge-cloud infrastructure
Vernetzung, Datenmanagement und Bereitstellung der Digitalen Zwillinge
Eine Edge-Cloud-Infrastruktur bildet das technische Fundament für Datenerfassung, -übertragung, -speicherung und -verarbeitung in vernetzten Fertigungsumgebungen und ermöglicht dem digitalen Zwilling, Daten aus Prozesssimulation, Maschinendatenerfassung, Werkzeugverwaltung und Qualitätsmessung konsistent zusammenzuführen. Die Architektur kombiniert zwei komplementäre Ebenen: Die Edge-Ebene verarbeitet zeitkritische Signale wie Schwingungen oder Kraftmessungen direkt vor Ort mit kurzen Reaktionszeiten; die Cloud-Ebene übernimmt die zentrale Speicherung, Verwaltung und übergreifende Auswertung aller Stationsdaten. Steuerungen, Sensoren und IT-Systeme wie MES oder ERP werden über standardisierte Schnittstellen angebunden, wobei Datensicherheit, Zugriffsrechte und Systemverfügbarkeit grundlegende Gestaltungsprinzipien bilden.
Edge-cloud infrastructure
Praxisbeispiel Industriedatenmanagement
Das Fraunhofer IPT verfügt über eine leistungsfähige Edge-Cloud-Infrastruktur, die als technisches Rückgrat für den digitalen Zwilling und datengetriebene Fertigungsprozesse dient. Zeitkritische Prozessdaten werden über Edge-Systeme in unmittelbarer Nähe der Maschinen verarbeitet, während die Cloud-Ebene die zentrale Verwaltung, Speicherung und Bereitstellung von Daten und Diensten übernimmt. Die Infrastruktur basiert auf OpenStack zur Verwaltung virtueller Maschinen, Kubernetes zur Orchestrierung containerisierter Anwendungen und Docker für den Betrieb skalierbarer Softwaredienste. Mit einer Rechenkapazität von über 200 CPU-Kernen, rund 1,5 TB Arbeitsspeicher (RAM) sowie mehr als 270 TB Speicherkapazität bietet sie die notwendigen Ressourcen für Simulationen, Datenanalysen und den Betrieb digitaler Zwillinge. Standardisierte Netzwerkzonen und sichere Schnittstellen ermöglichen zudem die geschützte Anbindung von Werkzeugmaschinen, Sensorik und externen Forschungspartnern.
Edge-cloud infrastructure
Praxisbeispiel Forschungsdatenmangement
Am MTI schafft die gemeinsam genutzte Edge-Cloud-Infrastruktur des Demonstrators eine unmittelbar nutzbare Grundlage für die Erforschung des Forschungsdatenmanagements. Im laufenden Betrieb entstehen heterogene Datensätze – darunter Messdaten, Simulationsergebnisse, Prozessparameter und Qualitätsnachweise –, die über die gemeinsame Infrastruktur erfasst, verarbeitet und bereitgestellt werden. Diese reale Datenvielfalt ermöglicht es, zentrale Fragestellungen des wissenschaftlichen Datenmanagements unter authentischen Bedingungen zu untersuchen: Wie lassen sich Forschungsdaten strukturiert zusammenführen und einheitlich beschreiben? Wie können die FAIR-Prinzipien – Findable, Accessible, Interoperable und Reusable – in einer vernetzten Forschungsinfrastruktur umgesetzt werden? Dabei greift das MTI nicht nur auf eigene Infrastruktur- und Edge-Cloud-Ressourcen zurück, sondern nutzt bedarfsgerecht auch leistungsfähige Ressourcen im Verbund der RWTH, etwa die durch das IT Center bereitgestellten Rechencluster. Dadurch können Konzepte und Werkzeuge des Forschungsdatenmanagements schneller, praxisnäher und unter realitätsnahen Skalierungsbedingungen entwickelt und evaluiert werden.
