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04.05.2016 | Materialentwicklung | Im Fokus | Onlineartikel

Wie Werkstoffe Industrie 4.0-fähig werden sollen

Autor:
Dieter Beste


Die vernetzte Fertigung der Industrie 4.0 benötigt neue Instrumente auch für die Materialauswahl. Der Fraunhofer-Verbund "Materials" plant eine Zukunft, in der sich Werkstoffe autonom für bestimmte Anwendungen empfehlen.

Werkstoffe sind der entscheidende Treiber bei der Entwicklung innovativer Produkte. Schätzungen zufolge basieren bis zu 70 Prozent aller neuen Erzeugnisse auf neuen Werkstoffen. Der Fraunhofer-Verbund "Materials", der die Kompetenzen von 15 materialwissenschaftlich orientierten Instituten der Fraunhofer-Gesellschaft bündelt, hat nun auf der diesjährigen Hannover Messe mit der Plattform Materials Data Space ein Konzept vorgestellt, mit dem sich neue Potenziale für Materialeffizienz, Produktionseffizienz und Recycling erschließen lassen.

"Der Materials Data Space stellt alle relevanten Informationen zu den Werkstoffen und Bauteilen digitalisiert in einer leistungsfähigen und unternehmensübergreifenden Plattform zur Verfügung", beschreibt Peter Elsner, Vorsitzender des Verbunds die Initiative. "Wir wollen es Entwicklern und Ingenieuren ermöglichen, die eingesetzten Werkstoffe in den jeweiligen Entwicklungsschritten als variable Systeme mit einstellbaren Eigenschaften zu begreifen und zu nutzen", sagt Elsner. Am Ende der Entwicklung könnte ein virtueller Raum stehen, in dem sich Werkstücke und Produkte autonom bewegen, das heißt in Wechselwirkung mit den Herstellungs- und Bearbeitungsmaschinen stehen und ihren eigenen Gestehungsprozess steuern.

Materialien erklären selbst ihre Eigenschaften

"Wir bringen die Werkstoffe zum Sprechen. Sie können uns zu jedem Zeitpunkt ihre Eigenschaften mitteilen. Diese Informationen stehen im Materials Data Space zur Verfügung und helfen beispielsweise, den Materialverbrauch zu senken, die Entwicklung neuer Werkstoffe zu beschleunigen, den Herstellungsprozess zu optimieren, Lebensdauer und Zuverlässigkeit zu steigern oder zu erkennen, bei welchen Produkten sich das Recycling lohnt", erläutert Ralf B. Wehrspohn, der das Projekt koordiniert: "Die Materialien und Werkstoffe sagen uns beispielsweise: Ich bin noch fünf Jahre lang voll belastbar, erst dann treten Ermüdungserscheinungen auf. Wenn man Element A, das in mir steckt, durch Element B ersetzt, kann ich bei viel niedrigeren Temperaturen hergestellt werden. Oder aber: Ich bin hierfür nicht mehr zu gebrauchen, aber meine Eigenschaften qualifizieren mich perfekt zur Weiterverarbeitung als X."

Entscheidend dafür, die Werkstoffe selbst Industrie 4.0-fähig zu machen, ist die Kenntnis ihrer Mikrostruktur. Ziel der Forscher ist es deshalb, sie in digitale Materialmodelle umzusetzen, die zu Startpunkten für durchgängige Prozesskettensimulationen werden. Springer-Autor Holm Altenbach gibt in "Kontinuumsmechanik" ab Seite 214 eine kurze Einführung in die Modellierung des Materialverhaltens bei komplexen Beanspruchungen, die z. B. durch die Einwirkung unterschiedlicher physikalischer Felder, aber auch durch das Auftreten unterschiedlicher Phasen des Materialzustandes gekennzeichnet sein können.

Umfassendes Werkstoff-Gedächtnis

Der Materials Data Space wird somit nach und nach zu einem Baukasten, aus dem die Experten für Material- und Werkstoffinnovationen oder -optimierungen neue Module entnehmen oder neu verknüpfen können. Daten zu einem Werkstoff beziehungsweise Bauteil sollen hier durchgängig über den gesamten Lebenszyklus zur Verfügung – vom Materialentwickler über den Werkstoff-, Halbzeug- und Bauteilhersteller bis hin zum Endnutzer und zum strategischen Recycling.

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An jedem Schritt des Prozesses sollen in Echtzeit die dynamischen Materialeigenschaften erfasst und in den Materials Data Space eingespeist werden, der so im Laufe der Zeit zu einem allumfassenden Werkstoff-Gedächtnis wird. Durch die Vernetzung, hoffen die Forscher, könnten sich künftig selbst organisierende, unternehmensübergreifende Wertschöpfungsnetzwerke etablieren, die sich nach unterschiedlichen Kriterien wie Kosten, Verfügbarkeit und Ressourcenverbrauch optimieren ließen. 

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