Die ersten Schritte der Entwicklungsphase dienen als Grundlage für alle nachfolgenden Phasen. Aus diesem Grund legen wir von Anfang an großen Wert auf die Nutzung unserer digitalen Ressourcen. Ausgehend von der ersten Konzeptskizze erstellen wir ein umfassendes digitales Modell des Produkts. Dieses Modell ermöglicht frühe Prozesssimulationen mit Visual Components®, so dass wir nicht nur die Prozesseffizienz, sondern auch die Bedienerergonomie beurteilen können.
Anschließend simulieren wir jeden Schritt des Prozesses, d. h. das Schmelzen-Ansaugen, den Transport und die Dosierung der Schmelze, um die Leistung zu bewerten und Verbesserungsmöglichkeiten zu ermitteln. Abbildung 3 zeigt eine holografische Darstellung des Produkts auf seinem Weg durch die drei in Abbildung 2 dargestellten Prozessschritte. Dieses Hologramm im Maßstab 1:1 wird in unserem Projektbesprechungsraum gezeigt, wo es mit Echtzeit-Simulationsergebnissen kombiniert wird (siehe Abbildung 4).

Abb. 3 Digitaler Zwilling © Fill

Abb. 4 Digitale Prozess-Schritte © Fill

Dieser immersive digitale Ansatz bietet eine greifbare, maßstabsgetreue Visualisierung des Endprodukts und seiner Interaktionen innerhalb des Prozesses, was die Diskussionen und die Entscheidungsfindung erheblich verbessert. Sie ermöglicht es, Designverfeinerungen schon früh in der Entwicklungsphase vorzunehmen – noch vor dem Bau eines physischen Prototyps -, was zu schnelleren Iterationszyklen und einer robusteren Endlösung führt.
Sobald die erste Entwicklungsphase klar definiert ist, beginnen wir mit dem Bau eines physischen Prototyps. Dieser Prototyp wird auf der Grundlage von Schlüsselparametern und Erkenntnissen aus dem in der vorherigen Phase entwickelten digitalen Modell gebaut. Der physische Prototyp spielt eine entscheidende Rolle bei der Validierung und Kalibrierung des digitalen Modells anhand von Daten aus der realen Welt.
Nach dieser Kalibrierung entwickelt sich das digitale Modell zu einem digitalen Zwilling – einer dynamischen, datengesteuerten Darstellung des physischen Systems. Der digitale Zwilling dient als leistungsstarkes Werkzeug für die Fortsetzung des Entwicklungsprozesses und ermöglicht virtuelle Tests, Leistungsoptimierung und prädiktive Analysen in den verbleibenden Phasen des Produktlebenszyklus.

Abb. 5 Erster Prototyp © Fill

Simulationsergebnisse zeigen, dass ROBOCAST V vor dem Eintritt in die Produktion (Gießverfahren) eine Vorwärmphase durchlaufen muss. Dieser Schritt ist unerlässlich, um die thermische Stabilität aller Komponenten zu gewährleisten und somit eine gleichmäßige und qualitativ hochwertige Legierungsschmelze beim Gießen zu garantieren.
Zu diesem Zweck haben wir Prozesszyklus-Simulationen durchgeführt, die sich auf das Erreichen des thermischen Gleichgewichts konzentrieren, d. h. auf den Punkt, an dem die Komponenten des Systems (z. B. der Behälter) keine wesentliche Energie mehr aus der Schmelze entziehen. Diese Simulationen ermöglichten es uns, die erforderliche Anzahl von Aufwärmzyklen zu quantifizieren, die zum Erreichen des thermischen Gleichgewichts erforderlich sind.
Letztendlich liefert der digitale Zwilling diesen Einblick mit Präzision und definiert die optimale Anzahl von Aufwärmzyklen vor dem Übergang des Produkts in die Produktion, wie in Abbildung 6 dargestellt.

Abb. 6 Komponenten Aufwärmzyklus © Fill

Im Anschluss an die Kalibrierung des digitalen Modells wurden alle drei Prozessschritte – Schmelzen-Ansaugen, Transport und Schmelzen-Dosierung – erfolgreich anhand von Versuchsdaten validiert. Diese Validierung bestätigt die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des digitalen Zwillings bei der Darstellung des realen Systemverhaltens. Abbildung 7, 8 und 9 veranschaulichen die jeweiligen Validierungsprozesse für jeden Prozessschritt und zeigen die enge Übereinstimmung zwischen Simulationsergebnissen und experimentellen Beobachtungen.

Abb. 7 1. Schritt – Schmelz ansaugen © Fill

Abb. 8 2. Schritt – Transport (Robot dynamic)

Mit einem validierten digitalen Zwilling sind wir gut positioniert, um weitere Verbesserungen sowohl im Produktdesign als auch in der Prozessleistung zu erzielen. Gezielte Optimierungen wurden in allen drei Prozessschritten umgesetzt:
■ Ansaugen der Schmelze: Das Vakuum-Kontrollsystem innerhalb des Behälters wurde optimiert, um einen reibungslosen, nicht turbulenten Füllprozess zu gewährleisten. Diese Anpassung trägt dazu bei, die Prozessstabilität aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die vom Kunden vorgegebene Taktzeit einzuhalten.
■ Transport: Der Pfad des Roboters wurde verfeinert, um Störungen des geschmolzenen Aluminiums auf ein Minimum zu reduzieren. Diese Optimierung verringert das Risiko des Verschüttens von Schmelze (wie in Abbildung 8 dargestellt) und verhindert das unbeabsichtigte Ansaugen von Luft in das System.
■ Dosierung der Schmelze: Es wurden Verbesserungen an der Geometrie der Füllrohrspitze (Abbildung 10) und an der Drucksteuerung für die Dosierung vorgenommen. Diese Anpassungen zielten darauf ab, während der Dosierphase eine stabile Laminarströmung zu erreichen (Abbildung 9), was zu einem gleichmäßigen und fehlerfreien Guss beiträgt.

Abb. 9 3. Schritt – Dosierung © Fill

Ein Schritt nach vorn in unserem Entwicklungsansatz ist die Integration eines Real-time Models, das die Vorhersagefähigkeit des digitalen Modells mit den direkt von der Gießanlage erfassten Live-Daten zusammenführt. Dieses
Real-time Model lernt kontinuierlich aus dem physischen Prozess, so dass es sich an Betriebsabweichungen anpassen und die aktuellen Prozessbedingungen genau wiedergeben kann. Dadurch kann es dem Bediener proaktive Einblicke und Optimierungsvorschläge bieten, die die Entscheidungsfindung verbessern, die Prozesseffizienz steigern und zur allgemeinen Zuverlässigkeit und Robustheit des Produktionssystems beitragen.