Die klassische Disziplin Systems Engineering wird immer häufiger durch den Begriff „Model Based“ erweitert. Erklärung und Einordnung des Begriffes im Kontext PLM.
Ein höherer Stellenwert von Software, Elektronik, Elektrotechnik und auch die Herausforderungen aus der Digitalisierung mit Themen wie Internet of Things heben die Disziplin der domänenübergreifenden Systementwicklung aus den angestammten Bereich Luft- und Raumfahrttechnik in neue Industriezweige wie Automobilzulieferer, Maschinen- Anlagen- und Apparatebau. Die Aussage “Every system is somebody’s subsystem.“ (Quelle: Wikipedia) zeigt, mit welcher Komplexität heute und in Zukunft im Bereich Produktentwicklung von Systemen zu rechnen ist.
PLM Open Hours - Model Based Systems Engineering im Kontext der Digitalisierung
1. Intelliact AG
Siewerdtstrasse 8
CH-8050 Zürich
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Model Based Systems Engineering im Kontext von Industrie 4.0
Christian Bacs, 12.06.2017, http://plmopenhours.net/
INTELLIACT AG
PLM OPEN HOURS
2. «Digitalisierung» – es geht um viel Geld…
Wertschöpfungspotential für Europa durch die
«Digitale Transformation» 1) in der Industrie
«Gewinnpotential»: bis zu € 1.25 Billionen
«Verlustpotential»: bis zu € -605 Milliarden
Risiko-Szenarien der digitalen Transformation
– Möglicher Verlust des IKT-Wertschöpfungsanteils
– Möglicher Verlust der Kundenschnittstelle
1) Roland Berger, Die Digitale Transformation der Industrie, Deutschland (2015)
€ Mia.
1’250
€ Mia.
– 605
bis
Zum Vergleich: EU-BIP 2015 = € Mia. 14’630
MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
3. Nutzen der Digitalisierung/Industrie 4.0
MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
Quelle: Ergebnisse einer länderübergreifenden Studie zum Thema Industrie 4.0 (2016), Staufen/Inova, 2017
Im Vordergrund stehen die
klassischen Erwartungen der
Kostensenkung durch
Effizienzsteigerung und Erhöhung
der Transparenz
Kundenspezifische Lösungen sind
insbesondere im Hochlohnland Schweiz
wichtig
An neuen Geschäftsmodellen wird noch
gearbeitet
Kundennutzen ist noch nicht der
Haupttreiber
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Steigerung der
internen Effizienz
Transparenz in den Abläufen
z.B. in der Produktion
Kostensenkung
Möglichkeit zur wirtschaftlich
individualisierten Fertigung
Neue Geschäftsmodelle
Schnellere und bessere
Managemententscheide
Kundenwünsche
87%
88%
77%
79%
71%
61%
58%
45%
32%
35%
23%
24%
16%
30%
Schweiz
Deutschalnd
4. Nutzen der Digitalisierung/Industrie 4.0
MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
Neue Geschäftsmodelle
Zusatznutzen für den Kunden
Effizienzsteigerung
5. Engineering
Das Digitale Produkt
MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
LogisticsDIGITAL
PRODUCT
Sales
ProductionService
Smart Product
6. Bausteine als Basis für die Digitalisierung/Industrie 4.0
MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0IT-Tools,Infrastruktur
&Technologie
ProzesseProduktdaten&-
strukturen
Model-based EngineeringFunktionsstruktur &
Requirements
App-PlattformData, Big DataInternet of Things, Connectivity Additive Manufacturing
Vertikale Integration Condition Monitoring, Analyse &
Predictions
IT-Security, AutorisierungHorizontale Integration
ZustandsdatenStamm- & Bewegungsdaten
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
MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
https://www.haufe.de/amp/controlling/controllerpraxis/produktivitaetssteigerung-durch-industrie-40-technologie_112_402804.html?xing_share=news
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
auch
MBSE wird zunehmend wichtiger
8
MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
Quelle: http://www.autobild.de/
9. Nutzen der Digitalisierung/Industrie 4.0: MBSE als Chance
Kommunikation zwischen den Domänen verbessern
Transparenz zur Beherrschung der Komplexität schaffen
Virtuelle Systemintegration, frühe Validierung
Schnelleres Time to Market
Qualitätssteigerung (weniger Nachfolgefehler, optimierter
Erfüllungsgrad)
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
MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
Neue Geschäftsmodelle
Zusatznutzen für den Kunden
Effizienzsteigerung
2
1
10. Von Dokumenten zu Modellen
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MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
Dokumenten-zentrisches Engineering
«Isolierte und teils nicht in
Beziehung stehende
Informationen in Dokumenten»
Modell-zentrisches Engineering
«Zusammenführung der Informationen
in ein ganzheitliches,
“zusammenhängendes“ digitales
Modell»
11. Arten von Modellen
11
MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
Beschreibung
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
> 100 N
50ms warten
Fenster öffnen
Fenster halten
<50 N
VerhaltenForm Funktion
Noch ein ModellEin Modell Ein anderes ModellKein Modell
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
Über den Gesamten Lebenszyklus eines
Systems
Systementwurf (Systemanforderungen,
Analytische Modelle, System-Modell etc.)
Domänenspezifischer Entwurf (mechatronische
Modelle, Simulationen etc.)
Systemintegration (virtuelle Validierung)
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MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
Analytische
Modelle
Design Modelle
Validierungs-
Modelle
MBSE
13. Ganzheitliche Modellierung des Systems
13
MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
Anforderungsmodell
Analytisches Modell
System Modell
Art. No. Anforderungsbeschreibung …
1 Elektrischer Fenterheber …
Muss 1.1 Halt bei Kräften <10kg …
Kann 1.2 …. …
… … … …
Anforderungsliste
Mechanisches Modell Software Modell
Test Modell
Elektrisches Modell
MBSE
14. PLM als Backbone von MBSE
Für den Einsatz von MBSE bedarf es einer
ganzheitlichen Abbildung der Informationen und
Modellen im Digitalen Produkt (PLM)
Ganzheitliche Sicht auf das Produkt
Einbindung der frühen Phasen in der
Produktentwicklung
Abbildung der Systemmodellierung
Für ein „durchgängiges Engineering“ muss sich
MBSE in PLM-Prozesse und Daten integrieren
14
MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
Engineering LogisticsDIGITAL
PRODUCT
Sales
ProductionService
Smart Product
15. 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)
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MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
Entwicklungsprozess Systeme in Betrieb
Speichern von Instanz-Daten
AuswertenderNutzungsdaten
fürdieverschiedenen
ModelleundProdukte
Digital Twins Physisches Automobil
Neue Funktionen etc.
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
MODEL BASED SYSTEMS ENGINEERING IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0
Engineering LogisticsDIGITAL
PRODUCT
Sales
ProductionService
Smart Product