MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0

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1 22. SCHWEIZER CADFEM ANSYS SIMULATION CONFERENCE Dr. Christian Bacs, Intelliact AG Siewerdtstrasse 8 CH-8050 Zürich Tel. +41 (44) Mail mail@intelliact.ch Web

2 «Digitalisierung» es geht um viel Geld Wertschöpfungspotential für Europa durch die «Digitale Transformation» 1) «Gewinnpotential»: bis zu 1.25 Billionen Mia «Verlustpotential»: bis zu -605 Milliarden Risiko-Szenarien der digitalen Transformation Möglicher Verlust des IKT-Wertschöpfungsanteils Möglicher Verlust der Kundenschnittstelle bis Mia. 605 Zum Vergleich: EU-BIP 2015 = Mia ) Roland Berger, Die Digitale Transformation der Industrie, Deutschland (2015)

3 Nutzen der Digitalisierung/Industrie 4.0 Steigerung der internen Effizienz Transparenz in den Abläufen z.b. in der Produktion Kostensenkung 61% 71% 77% 79% 87% 88% Im Vordergrund stehen die klassischen Erwartungen der Kostensenkung durch Effizienzsteigerung und Erhöhung der Transparenz Möglichkeit zur wirtschaftlich individualisierten Fertigung Neue Geschäftsmodelle Schnellere und bessere Managemententscheide Kundenwünsche 16% 23% 24% 32% 35% 30% 45% 58% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Kundenspezifische Lösungen sind insbesondere im Hochlohnland Schweiz wichtig An neuen Geschäftsmodellen wird noch gearbeitet Kundennutzen ist noch nicht der Haupttreiber Schweiz Deutschalnd Quelle: Ergebnisse einer la nderu bergreifenden Studie zum Thema Industrie 4.0 (2016), Staufen/Inova, 2017

4 Nutzen der Digitalisierung/Industrie 4.0 Neue Geschäftsmodelle Zusatznutzen für den Kunden Effizienzsteigerung

5 Das Digitale Produkt Sales Engineering DIGITAL Logistics PRODUCT Service Production Smart Product

6 IT-Tools, Infrastruktur & Technologie strukturen MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0 Bausteine als Basis für die Digitalisierung/Industrie 4.0 Prozesse Produktdaten & - Funktionsstruktur & Requirements Horizontale Integration Model-based Engineering Vertikale Integration Stamm- & Bewegungsdaten Condition Monitoring, Analyse & Predictions Zustandsdaten IT-Security, Autorisierung Internet of Things, Connectivity Data, Big Data App-Plattform Additive Manufacturing

7 Befähigungstechnologien zur Digitalisierung Feld I: Digitale Managementsysteme 1. PPS-System Digitales Produktionsplanungs- und -steuerungssystem [System aus Computerprogrammen, das den Anwender bei der Produktionsplanung und -steuerung unterstützt und die damit verbundene Datenverwaltung übernimmt.] 2. PLM-Systeme Product Lifecycle Management Systeme [Softwaregestütztes Management sämtlicher Informationen, die im Verlauf des Lebenszyklus eines Produktes anfallen.] Feld II: Drahtlose Mensch-Maschine-Kommunikation 3. Mobile digitale Visualisierung am Arbeitsplatz [Passive Nutzung von mobilen Endgeräten zur Bereitstellung von Daten und Arbeitsunterlagen in der Fabrikhalle] 4. Mobile Bedienung und Programmierung von Maschinen und Anlagen [Aktive Nutzung von mobilen Endgeräten in der Fabrikhalle, um die Produktion direkt zu beeinflussen] Feld III: Vernetzte Systeme, bzw. CPS-nahe Prozesse 5. Digitaler Austausch von Dispositionsdaten mit Zulieferern und Kunden [Supply Chain] 6. Techniken zur Automatisierung und Steuerung der Produktionslogistik 7. Echtzeitnahe Produktionsleitsystem MBSE

8 Beispiel: Elektrischer Fensterheber im Automobil Grosse Kräfte bis 300N 20% der getesteten Fahrzeuge haben keinen Einklemmschutz hinten [Grund: Fenster nichtvollautomatisch] Richtlinien und Anforderungen werden ständig umfangreicher Produkte werden komplexer: «Every system is somebody s subsystem» Produkte müssen immer schneller auf den Markt kommen Dies zwingt Hersteller zu besseren Nachweisen und frühzeitige Validierung (z.b. über Simulationsmodelle) Hersteller verlangen daher immer mehr von Zulieferern, auch Simulationsmodelle zu Verfügung zu stellen MBSE wird zunehmend wichtiger Quelle: 8

9 Nutzen der Digitalisierung/Industrie 4.0: MBSE als Chance 1 Effizienzsteigerung Kommunikation zwischen den Domänen verbessern Transparenz zur Beherrschung der Komplexität schaffen Virtuelle Systemintegration, frühe Validierung Schnelleres Time to Market Qualitätssteigerung (weniger Nachfolgefehler, optimierter Erfüllungsgrad) 2 Neue Geschäftsmodelle Zusatznutzen für den Kunden Vor dem eigentlichen Produkt wird ein Systemmodell bereitgestellt (z.b. Verhalten Fensterheber) Integrator (z.b. Autofirma) ist in der Lage Gesamtverhalten des Systems mit dem Fensterheber zu simulieren Rückführung von Betriebsdaten (Autos im Betrieb) ermöglicht Optimierung von Systemen Verbesserung Gesamtsystem auf der Basis einer Simulation

10 Von Dokumenten zu Modellen Dokumenten-zentrisches Engineering Modell-zentrisches Engineering «Isolierte und teils nicht in Beziehung stehende Informationen in Dokumenten» «Zusammenführung der Informationen in ein ganzheitliches, zusammenha ngendes digitales Modell» 10

11 Arten von Modellen Beschreibung Form Verhalten Funktion Sobald sich das Fenster beginnt zu schliessen, soll ein Sensor überwachen, dass die Belastung als Gegenwirkende Kraft nicht höher als 100N ausfällt. Sobald dies eintritt, soll das Fenster anhalten und leicht zurückfahren bis die Belastung wieder unter 50 N fällt, dann soll das Fenster wieder anhalten. Fenster schliessen Fenster halten Fenster öffnen Fenster halten > 100 N 50ms warten <50 N Kein Modell Ein Modell Noch ein Modell Ein anderes Modell 11

12 Model Based Systems Engineering (MBSE) MBSE ist ein interdisziplinärer Ansatz des Systems Engineering Verbindet die bewährten Vorgehensweisen des traditionellen Systems Engineering mit strikten/vordefinierten visuellen Modellierungstechniken für ein Systemmodell Analytische Modelle MBSE Validierungs- Modelle Über den Gesamten Lebenszyklus eines Systems Systementwurf (Systemanforderungen, Analytische Modelle, System-Modell etc.) Domänenspezifischer Entwurf (mechatronische Modelle, Simulationen etc.) Design Modelle Systemintegration (virtuelle Validierung) 12

13 Ganzheitliche Modellierung des Systems Anforderungsmodell Anforderungsliste Art. No. Anforderungsbeschreibung 1 Elektrischer Fenterheber Muss 1.1 Halt bei Kräften <10kg Kann 1.2. System Modell Test Modell Analytisches Modell MBSE Mechanisches Modell Elektrisches Modell Software Modell 13

14 PLM als Backbone von MBSE Für den Einsatz von MBSE bedarf es einer ganzheitlichen Abbildung der Informationen und Modellen im Digitalen Produkt (PLM) Sales Ganzheitliche Sicht auf das Produkt Einbindung der frühen Phasen in der Produktentwicklung Abbildung der Systemmodellierung Für ein durchga ngiges Engineering muss sich MBSE in PLM-Prozesse und Daten integrieren Engineering Service DIGITAL PRODUCT Smart Product Logistics Production 14

15 Auswerten der Nutzungsdaten für die verschiedenen Modelle und Produkte MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0 Ausblick im Kontext der Digitalisierung/Industrie 4.0 Einsatz von digitalen Zwillingen «Virtuelles Abbild» eines spezifischen Produktes, das sein physisches Pendant ein Leben lang begleitet Dieses Simulationsmodell ist also einem individuellen Produkt zugeordnet Rückführung von Daten bez. Verhalten, Nutzen o.ä. Optimierung des Automobils Neuentwicklungen (z.b. Software- Updates) initiieren (physisches Automobil sowie digitalen Zwilling) Entwicklungsprozess Systeme in Betrieb Neue Funktionen etc. Digital Twins Physisches Automobil Speichern von Instanz-Daten 15

16 FAZIT MBSE ermöglicht die Komplexität von Systemen und deren Verhalten abzubilden Transparenz schaffen Interdisziplinarität fördern Abbildung von Systemverhalten Vorteile von MBSE Beherrschen der zunehmenden Komplexität Schnelleres Time to Market Ermöglicht Rückführung von Realen Betriebsdaten über den digitalen Zwilling zur Optimierung der Modelle und der Produkte MBSE ist Teil von PLM Zusammenhängendes Produktmodell ( Digitales Produkt/Digital Twin) Modellierungs- und Systemunterstützung (PLM) Modellierungs-/Simulations Know-How Engineering Service Sales DIGITAL PRODUCT Smart Product Logistics Production

17 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. 17