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Die Zukunft ist virtuell
(2020)
Der Beitrag skizziert einleitend grundlegende Defizite in Lerneinheiten der Automatisierungstechnik. Als Lösungskonzept werden Digitale Zwillinge der Maschinen vorgeschlagen, die mit realer Steuerungsalgorithmik und AR/VR kombiniert werden. Die informationstechnische Umsetzung dieses Konzepts in der `Digital Twin as a Service ́ Plattform ermöglicht die Entwicklung und Bereitstellung von AR/VR-Lernszenarien. Auf Basis der technologischen Beschreibung werden vier Lernszenarien aus der Robotik aufgezeigt, die bereits in der beruflichen Bildung, der Hochschulbildung und der industriellen Bildung erfolgreich eingesetzt werden. Am Beispiel eines ausgewählten Lernszenarios werden die Lernziele und das didaktische Design detailliert betrachtet. Abschließend wird auf die Evaluierung eingegangen. Ergänzend zu diesem schriftlichen Beitrag ist unter https://www.virtual-automation-lab.de/avril2020 ein Kurzvideo über das Lösungskonzept, die Software-Plattform sowie die Lernszenarien abrufbar.
Moderne Visualisierungsmethoden wie bspw. Mixed Reality Methoden in Kombination mit Digitalen Zwillingen eröffnen neue Formen der Mensch-Roboter-Interaktion bei der Offline-Programmierung von Industrierobotern. Durch die Verschmelzung von realen und virtuellen Inhalten ist eine intuitivere dreidimensionale Interaktion zwischen Mensch und Digitalem Zwilling möglich. Bislang verhindern jedoch die plattform- und endgeräteabhängige Entwicklung der Anwendungen sowie die fehlenden Schnittstellen zwischen modernen Endgeräten, Digitalen Zwillingen und der industriellen Steuerungstechnik den breiten Einsatz dieser Technologien. Mit diesen Herausforderungen beschäftigt sich das Forschungslabor Virtual Automation Lab (VAL) der Fakultät Maschinenbau an der Hochschule Esslingen. Kernkompetenz des VAL ist die Erforschung und der Einsatz von Mixed Reality Methoden im Maschinenbau. Ergänzend wird im Rahmen der vom Land BW finanzierten Transferinitiative „Transferplattform BW Industrie 4.0“ Forschungstransfer für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) geleistet. Das in Kooperation mit den Hochschulen Aalen und Reutlingen und der Steinbeis-Stiftung durchgeführte Transferprojekt soll einen niederschwelligen Zugang für KMU zu Themen wie servicebasierter Einsatz von Digitalen Zwillingen im industriellen Umfeld, webbasiertes 3D-Maschinenmonitoring und Mixed Reality Anwendungen ermöglichen. Im Rahmen dieses Beitrags wird die am VAL entwickelte Digital Twin as a Service – Plattform, die Interaktionsabstraktion und -modellierung zur eingabegeräteunabhängigen intuitiven Mensch-Roboter-Interaktion sowie ein auf Basis dieser Plattform entwickelter Digitaler Zwilling der Maschinenbaulabore der Hochschule Esslingen mit Anbindung an Offline-Programmiersysteme von Roboterherstellern, vorgestellt.
Processing of liquid silicone rubber (LSR) in the injection molding process has a high economic potential. Since there are some fundamental differences compared to classical thermoplastic injection molding, up to now there is a lack of well‐founded knowledge of the process which allows an estimation of the cycle time. Because, in addition to reverse temperature control, LSR processing also involves an irreversible temperature‐ and time‐dependent chemical reaction. In this paper, the complex cross‐linking reaction is first modelled phenomenologically using dynamic differential scanning calorimetry (DSC) measurements and the well‐fitting Kamal‐Sourour model. Afterwards, a temperature and cross‐linking simulation is set up, which reliably simulates the time‐ and travel‐dependent temperature profile and degree of cross‐linking in the mold. Therefore, the released exothermic cross‐linking heat is also taken into account. The simulated temperature values are verified with measurements in the cavity during the injection molding process. The measured values correspond very well with the simulated values at different mold temperatures. It is shown that the influence of the cross‐linking heat on the overall temperature profile in the LSR component during the injection molding process is relatively low. Nevertheless, the model is necessary to determine the degree of cross‐linking ‐ it can be used to calculate the cycle time at which the component of a certain cross‐section can be ejected at a known tool temperature and is fully cross‐linked. With this knowledge, existing processes can be optimized in terms of mold temperature and curing time, but also new components can be calculated economically.
