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Digital Engineering

Digital Engineering am KTmfk

Die Fachgruppe Digital Engineering befasst sich mit digitalen Methoden und Werkzeugen sowie der ganzheitlichen Datennutzung und Datenauswertung in der virtuellen Produktentwicklung. Das Engagement des KTmfk gliedert sich dabei in die Bereiche „Machine Learning“, „Systems Engineering“ und „Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) in der Produktentwicklung“.

Machine Learning

DigitalEngineering1Vor dem Hintergrund des wissensbasierten Konstruierens hat der KTmfk frühzeitig das enorme Potential der Datenauswertung innerhalb des Produktentwicklungsprozesses erkannt. So werden am Lehrstuhl gezielt Verfahren des Machine Learning zur Generierung von Wissen aus Daten des gesamten Produktlebenszyklus eingesetzt. Diese sollen dem Produktentwickler wiederum Hilfestellung bei verschiedensten Tätigkeiten im Rahmen der virtuellen Produktentwicklung bieten und somit einen wesentlichen Baustein des Digital Engineerings bilden.

Innerhalb des Machine Learning setzt die Fachgruppe ihren Fokus vor allem auf Data- und Text-Mining-Methoden. Dabei wird die Generierung von Ontologien für die Grundstruktur wissensbasierter Systeme in der Produktentwicklung erforscht. Konkret handelt es sich um die Abbildung der Produkt- und Funktionsstruktur in einem maschinell lesbaren Format, um diese in eine semantisch höherwertige Darstellung zu überführen.

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Darüber hinaus werden im Rahmen der fertigungsgerechten Konstruktion selbstlernende, wissensbasierte Systeme entwickelt, die eine Optimierung bestehender Bauteilentwürfe ermöglichen. Dabei werden Daten aus Simulation und Versuch zusammengeführt, um Vorhersagemodelle für resultierende Bauteileigenschaften zu erstellen.
Außerdem werden Methoden des Deep Learnings erforscht, die die Plausibilität von FE-Simulationen überprüfen. Genutzt werden dabei sowohl Daten als auch Expertenwissen. Die so generierten Modelle unterstützen den Produktentwickler frühzeitig beim Aufbau von Simulationen.

Systems Engineering

Globale Trends wie Funktionsintegration, Individualisierung und interdisziplinäre Ansätze haben zu einem rapiden Anstieg der Produktkomplexität geführt. Das hierfür notwendige Verständnis für den Produktentwicklungsprozess (PEP) verlangt nach neuen Methoden und Vorgehensweisen. Mit Ansätzen aus dem Systems Engineering stellt sich der KTmfk dieser Herausforderung.

DigitalEngineering3In diesem Kontext werden digitale und durchgängig verknüpfte Modelle für alle Phasen des PEP entwickelt, dabei wird der RFLP-Ansatz genutzt. Er strukturiert den PEP ausgehend von den Anforderungen (R) über die Funktionen (F), der Wirkstruktur (L) hinzu den physikalischen Merkmalen (P). Für jede dieser Ebenen werden Modelle generiert und verknüpft. Sie erhöhen die Nachverfolgbarkeit und tragen zur Transparenzsteigerung bei der Entwicklung von komplexen Produkten bei. Folglich sind die Informationen nicht in Dokumenten (bspw. Word, PDF), sondern in maschinenlesbaren Systemmodellen (SysML) gespeichert. Dieses Vorgehen bietet Schnittstellen zur Automatisierung und ermöglicht den Einsatz von maschinellem Lernen im gesamten PEP. Dabei ist es denkbar, ausgehend von einer Anforderungsänderung, auf die nötige Anpassung der Merkmale zu schließen.

VR und AR in der Produktentwicklung

P_DE4Virtual Reality und Augmented Reality sind Mensch-Maschine-Schnittstellen, die es ermöglichen, computergenerierte Inhalte in Ansprache mehrerer Sinne realitätsnah wahrzunehmen. Entwürfe können in Design Reviews betrachtet und besprochen werden. In diesem Kontext wird zum einen die Synthese von Produktgestalt durch natürliche Fingerinteraktion erforscht, dies ermöglicht es auch weniger erfahrenen Nutzern schnell erste CAD-Entwürfe zu erstellen. Zum anderen wird an der realitätsnahen Visualisierung von virtuellen Umgebungen durch Eye-Tracking geforscht.