DigiFab4KMU – Digitale Fabrik für KMUs: Nutzbarmachung von Punktwolken

Es existieren Nutzungsszenarien digitaler Fabrikmodelle, bei welchen auf die manuelle Nachmodellierung in CAD-Tools verzichtet werden kann. Stattdessen können die Punktwolken der Fabrikobjekte bereits direkt attribuiert werden, wodurch der aufwändigste Teilschritt 3 entfallen kann.

Ein Nutzungsszenario beschreibt in diesem Zusammenhang die Art und Weise, wie ein Nutzer eine konkrete Aufgabe mithilfe eines Systems erledigt. Die Umsetzung eines Nutzungsszenarios in die Realität erfolgt durch die Anwendung in einem tatsächlichen Anwendungsfall.

Referenzen:

[1] Bermpohl, F.; Schäfer, S. F.; Hohmann, A. et al.: Short-cycled factory planning – motivation and existing challenges Procedia CIRP (130), p. 1708-1713
[2] Geissbauer, R.; Bruns, M.; Wunderlin, J.: PwC Digital Factory Transformation Survey 2022, 2022
[3] Feldmann, K.; Reinhart, G.: Simulationsbasierte Planungssysteme für Organisation und Produktion. Modellaufbau, Simulationsexperimente, Einsatzbeispiele. Berlin, Heidelberg, s.l.: Springer Berlin Heidelberg 2000
[4] NavVis GmbH: NavVis Digital Factory Survey 2021. A time of change for manufacturing industries, Munich, 2021
[5] Klinc, R.; Jotanović, U.; Kregar, K.: POINT CLOUDS FOR USE IN BUILDING INFORMATION MODELS (BIM). Geodetski vestnik 65 (2021) 4, S. 594–613

Um Potentiale digitaler Fabrikmodelle für KMUs zugänglich zu machen, sollte in »DigiFab4KMU« eine Methode zur direkten Nutzbarmachung von Punktwolken erforscht werden. Dafür wurden Nutzungsszenarien digitaler Fabrikmodelle identifiziert , welche ohne manuell nachmodellierte Fabrikobjekte umsetzbar sind. Aus den Nutzungsszenarien ergaben sich funktionale Anforderungen an die Umsetzung der Prozessschritte Punktwolkensegmentierung und -attribuierung sowie Visualisierung des Gesamtmodells im Bestandsdatenviewer .

Die Umsetzung eines Prozessschrittes wurde dabei nachfolgend als Lösungsbaustein bezeichnet. Mit den Anwendungspartnern werden verschiedene Nutzungsszenarien erprobt. Bestehende Lösungsansätze wurden dafür adaptiert und ggf. benötigte Schnittstellen entwickelt. Die erforschte Methode sollte als Entscheidungsunterstützung für KMUs dienen, indem diese bei der Auswahl von existierenden Lösungsansätzen hilft. Es wurde methodisch nachgewiesen, dass eine direkte Nutzbarmachung von Punktwolken möglich ist. Anschließend wurden die Voraussetzungen für die Übertragbarkeit der Methode untersucht. Dabei wurden systematisch zukünftige Forschungs- und Entwicklungsbedarfe identifiziert. Diese Teilaspekte bildeten die Grundlage für die Struktur des Projektes »DigiFab4KMU«. Dieses war, wie in Bild 2 dargestellt, in insgesamt drei Arbeitspakete gegliedert. Die beteiligten Partner sind durch Logos im Arbeitsprogramm aufgezeigt.

Auf Basis der Datenerhebung und -Analyse wurde eine neue Methode zur Nutzbarmachung von Punktwolken entwickelt.
Am Beginn des Prozesses steht die Auswahl eines Nutzungsszenarios. Sind all diese Anforderungen definiert, kann mit der Aufnahme der Punktwolke begonnen werden. Parallel dazu sind digitale Tools für die Umsetzung der Teilbereiche »Segmentierung«, »Attribuierung« und »Visualisierung« zu wählen. Dazu wird diese Methode ergänzt durch ein Tool zur Entscheidungsunterstützung, welches auf Basis der Anforderungen an die drei Teilbereiche geeignete digitale Tools oder eine Kombination mehrerer dieser Tools vorschlägt. Das Tool zur Entscheidungsunterstützung ist Excel-basiert und in Bild 3 beispielhaft dargestellt .

Sofern die mithilfe des Entscheidungsunterstützungstools identifizierten digitalen Tools nicht im Unternehmen vorhanden sind, muss ggf. ein Beschaffungsprozess durchgeführt werden. Anschließend liegen sowohl die Punktwolke des Fabrikbereichs als auch für die folgenden Schritte auf Basis der Anforderungen ausgewählte, geeignete digitale Tools zur Verfügung.
Danach findet eine Segmentierung der Punktwolke entsprechend dem festgelegten geometrischen Abstraktionslevel statt und es werden alphanumerische Daten im erforderlichen LoI aus den Informationsquellen aufgenommen.
Die Verknüpfung und Visualisierung dieser Daten stellt den letzten Schritt der Methode dar. Alle Schritte und deren Zusammenhänge sind nochmals in Bild 4 visualisiert.

Mehr Planungsflexibilität für KMU dank Punktwolken-Ansatz

Die vorgestellte Methode zur direkten Nutzbarmachung von Punktwolken zeigt, wie eine belastbare, digitale Planungsgrundlage geschaffen werden kann, ohne hohe Aufwände für die Modellierung einzelner Fabrikobjekte aufbringen zu müssen. Durch die Kombination von Punktwolkendaten mit alphanumerischen Informationen können Anwender Nutzungsszenarien digitaler Fabrikmodelle umsetzen, ohne den aufwendigen Schritt der Nachmodellierung in CAD-Tools gehen zu müssen.

Die Anwendung der Methode am Beispiel der drei KMUs hat gezeigt, dass dieser Ansatz auf verschiedene Produktionsumgebungen übertragbar ist. Dabei konnte die Methode sowohl in planungsorientierten Nutzungsszenarien wie der Layoutumgestaltung, als auch in betriebsorientierten Szenarien, beispielsweise der Anzeige und Verknüpfung von Betriebsdaten auf Anlagenebene, erfolgreich angewendet werden.

Die jeweiligen Umsetzungen verdeutlichen, dass unterschiedliche Nutzungsszenarien durch die Kombination bereits vorhandener Softwarelösungen umgesetzt werden können. Hierbei sind keine speziell entwickelten Systemumgebungen notwendig. Dadurch bietet die Methode insbesondere KMUs einen praxistauglichen Einstieg in die Nutzung von Punktwolken.

Manueller Aufwand bleibt z.T. bestehen

Im Zuge der Anwendungen wurden jedoch auch aktuelle Grenzen der Methode und des verfügbaren Technologiestands deutlich. Dazu zählen insbesondere der manuelle Aufwand bei der Segmentierung und Attribuierung von Punktwolken. Auch, wenn dieser Aufwand deutlich geringer ausfällt als eine Modellierung, liegt in der Automatisierung dieser Schritte ein großes Optimierungspotenzial. Zudem zeigt sich, dass die Kompatibilität einzelner Softwarelösungen ein Hindernis bei der Umsetzung gewisser Nutzungsszenarien darstellen kann. Dennoch konnte in allen drei Fällen ein Mehrwert hinsichtlich Datenverfügbarkeit, Transparenz und Planungssicherheit generiert werden.

Zukunftsausblick: Weitere Automatisierung und vereinfachte Integration

Für die zukünftige Forschung ergibt sich daraus insbesondere die Notwendigkeit, Teilprozesse der Methode weiter zu automatisieren. Hierbei bietet der Einsatz von Machine-Learning-Verfahren ein hohes Potenzial, insbesondere zur Klassifikation komplexer Fabrikobjekte. Darüber hinaus muss die Entwicklung standardisierter Schnittstellen angestrebt werden, um attribuierte Punktwolken nahtlos in bestehende Planungs-, Betriebs- und Simulationsumgebung en zu integrieren. So könnten Punktwolken von Fabriken einen größeren Nutzen darstellen als eine bloße Modellierungsgrundlage. Eine Erweiterung der Methode um immersive Visualisierungstechnologien, wie Virtual- oder Augmented-Reality-Anwendungen, könnten zudem die intuitive Nutzung und Zusammenarbeit verschiedener Stakeholder weiter verbessern.

Insgesamt zeigt die entwickelte Methode, dass die erweiterte Nutzbarmachung von Punktwolken eine praktikable Möglichkeit zur Digitalisierung von Fabriken darstellt. Sie trägt dazu bei, die Potenziale digitaler Fabrikmodelle auch für KMUs zugänglich zu machen und leistet somit einen Beitrag auf dem Weg zur Digitalisierung des deutschen Mittelstandes.