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Mehrwert mit 3D-CAD-Daten
Dr. Patrick Henseler, 05. Juni 2023
INTELLIACT AG
PLM Open Hour
Anwendungsbereiche/ -fälle von CAD-Daten
MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN
2
Quellenangaben für die Bilder: siehe nachfolgende Seiten
Beispiel: 3D-Modelle als Basis für den Digitalen Zwilling
MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN
3
Ziel ist u. a. das frühzeitige, virtuelle Validieren von
Prototypen und die entsprechende Optimierung
Digitale Simulationsmodelle können die Entwickler bei der
Entwicklung von komplexen mechatronischen Systemen
unterstützen
Wichtige Aspekte:
Mit Hilfe des Digitalen Zwillings können einzelne (mechatronische)
Komponenten oder auch ganze Systeme optimiert werden
Es wird oft von einem Digitalen Zwilling gesprochen – auch im Kontext
von 3D-Modellen. Neben dem 3D-Modell braucht es aber noch die
Integration von realen oder simulierten Daten
Zu berücksichtigen sind die entsprechenden Schnittstellen bzw.
Austauschformate, um die Simulationsdaten und die Geometriedaten
zu «verknüpfen»
Quellen:
• https://www.maschinenmarkt.ch/so-funktioniert-ein-digitaler-zwilling-a-
3be2bbc0ac2ba744789d24679edd5652// (30.5.23)
• https://www.industrie2025.ch/wissen-industrie-40/arbeitsgruppen/digitaler-zwilling (30.5.23)
• https://www.aktuelle-technik.ch/die-industrie-40-wird-konkret-a-
45ed8c272269a7b4a4e62dfa7ac47236/ (10.5.23)
• https://www.maschinenmarkt.vogel.de/der-digitale-zwilling-als-baustein-von-industrie-40-a-
904923/ (28.5.23))
Beispiele: 3D-Modelle in Sales & Marketing
MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN
4
Ziel ist das Verständnis für ein Produkt oder eine
Dienstleistung zu verbessern und die Kaufentscheidung des
Kunden zu erleichtern
Verbesserte Visualisierung (nicht nur Foto oder 2D),
interaktive Erfahrung, Personalisierung, Reduktion der Kosten
Wichtige Aspekte:
CAD-Daten sind über Materialinformationen (Texturen) realistisch
darzustellen
Detaillierungsgrad der CAD-Daten ggf. verringern
Durchgängigkeit (auch für Produktänderungen) der Daten ist zentral
(von CAD bis ins Web) und erfordert entsprechende Schnittstellen
bzw. Austauschformate
Eine gute User Experience (wie kauft der Kunde ein Produkt digital) ist
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CAD Modell mit
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Rendering
Konfigurierung/
Selektion
CAD Modell mit
Konfigurierungswissen
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Konfigurierung/
Selektion
Quellen:
• https://hmi.eao.com (30.5.23)
• Fa. Robatech, Präsentation Giesserei 2022
Quelle:
Dr. Alfred Hypki: 3D-Simulation in der
Automatisierungstechnik. Ruhr-Universität Bochum.
Lehrstuhl für Produktionssysteme.
Beispiel: Bewegungs- und Materialflusssimulationen in der Logistik
MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN
5
Ziel ist die Simulation von Bewegungsabläufen und
Materialflüssen in Arbeitszellen
Industrielle Arbeitszellen und -linien sind durch die Integration
vieler Roboter, Förderbänder und Materialflüsse sowie komplexer
geometrischer Strukturen von Werkzeugen und Werkstücken
charakterisiert
Simulationen des Durchsatzes auf Basis von Bewegungen und
Zykluszeiten (z. B. von Robotern) sowie
Materialflusskomponenten liefern Hilfsmittel für Layout-
Planungen und die frühzeitige Identifikation von
Prozessproblemen (Fehler, Kollisionen etc.)
Wichtige Aspekte:
Neben geometrischer Modellierung der 3D-CAD-Daten benötigen aktive
Objekte eine Modellierung von Zustandsbeschreibungen ihrer Dynamik
oder Geräteeigenschaften (z. B. Transportgeschwindigkeit)
Einschränkungen liegen im Einfluss von physikalischen Effekten
(Gravitation, Stösse etc.) und Materialänderungen
Beispiel: Rapid Prototyping im Engineering
MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN
6
Ziel ist die schnelle und wirtschaftliche Umsetzung von physischen
Prototypen durch 3D-Druck auf Basis von 3D-CAD-Daten
Eröffnet Möglichkeiten:
Kosten- und Zeiteinsparungen durch neue Prozessketten zur schnelleren
Umsetzung von Designkonzepten gegenüber bewährten
Produktentwicklungsprozessen
Iterative Umsetzung von Änderungen, die sich auf Tests unter realen
Bedingungen stützen
Potenzial für neue Designansätze als Alternative zu subtraktiven
Zerspanungsprozessen
Wichtige Aspekte:
Relative «Neuheit» additiver Verfahren bringt technische und betriebliche
Herausforderungen in z. B. geringeren Produktionsgeschwindigkeiten,
Mitarbeiter-Know-how, Materialverfügbarkeiten oder Softwareunterstützung
mit sich
Quellen:
https://formlabs.com/ch/blog/leitfaden-rapid-prototyping/ (31.5.23)
https://www.3ds.com/de/make/solutions/blog/top-challenges-
additive-manufacturing-and-how-overcome-them# (31.5.23)
Beispiel: Model Based Definition (MBD) für die Produktion
MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN
7
Ziel von MBD ist die Verwendung von 3D-CAD-Daten in der
Fertigung (Montage)
Modelle enthalten neben Geometrie-Informationen zu Toleranzen,
Materialien, Oberflächenbeschaffenheit u. a. Informationen
(Part Manufacturing Information: PMI)
Nachgelagerte Prozesse wie z. B. CAM/Quality können somit diese
Information direkt übernehmen
Anzahl der Dokumente und Zeichnungen kann reduziert werden; vereinfacht
den Herstellungsprozess und reduziert Fehler sowie Unklarheiten
Wichtige Aspekte:
Nutzen entsteht in nachgelagerten Prozessen: Aber nur dann, wenn diese PMI
Informationen «gelesen» und korrekt interpretiert werden können
Nicht zu vernachlässigen sind externe Lieferanten – auch diese müssen in der Lage sein,
die PMI Informationen zu verarbeiten
Hybride Situation Zeichnungen/3D-Modelle: Infrastruktur (für 3D-Visualisierungen)
Know-how-Schutz/Vertraulichkeit
Quelle:
https://blog.grabcad.com/blog/2015/08/31/accurately-
model-your-products/ (1.5.23)
Beispiel: Überwachung von Montageabläufen
MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN
8
Ziel ist die Qualitätssicherung bei der Montage (mit Hilfe von
Machine Learning)
Manueller Montageablauf wird überwacht und dokumentiert und
Fachpersonal wird informiert, falls die vorgegebene Reihenfolge
nicht eingehalten wird.
Basis: 3D-CAD-Daten der Komponenten, die in verschiedenen
Positionen für die Machine Learning-Applikation zur Verfügung
gestellt werden müssen
Wichtige Aspekte:
3D-CAD Daten müssen in realistischen Darstellungen und in
verschiedenen Positionen vorhanden sein (Prozess automatisierbar)
à Trainingsdaten
Durchgängigkeit: Bei Veränderungen von Geometrien müssen
Trainingsdaten wieder zur Verfügung gestellt werden können
Die für derartige Prozesse notwendigen Trainingsdaten werden
(vermutlich) zukünftig mit dem Produkt ausgeliefert werden
3D CAD Daten von diesen Komponenten
Trainingsdaten: Visualisierung der
Komponenten in verschiedenen
Positionen im Raum
Quelle:
Jonas Conrad, pdz ETHZ
9
Beispiel: Teileerkennung im Service
MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN
10
Ziel ist die Erkennung von Komponenten, die nach einem Service-
Auftrag (noch neu) in das Lager gelegt werden
Bauteil wird in eine «Erkennungsbox» gelegt, die mit Hilfe eines
trainierten Machine Learning-Ansatzes das Bauteil erkennt
Basis: 3D-CAD-Daten der Komponenten, die in verschiedenen
Positionen für die Machine Learning-Applikation zur Verfügung
gestellt werden müssen
Wichtige Aspekte:
3D-CAD-Daten müssen in realistischen Darstellungen und in
verschiedenen Positionen vorhanden sein (Prozess automatisierbar)
à Trainingsdaten
Durchgängigkeit:
– Bei Veränderungen von Geometrien müssen Trainingsdaten wieder zur
Verfügung gestellt werden können
– Bezug 3D-Geometrie – Artikeldaten muss gewährleistet sein
Quelle:
Jonas Conrad, pdz ETHZ
Trainieren von Machine Learning-Algorithmen mit 3D-Modellen
MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN
11
Voraussetzungen und Ablauf der Teileerkennung
Image
rendering
Augmentation & training
parameters
3D files
Network
training
Image
classification
Environmental
parameters
Material sample
image
Synthetic
images
Trained
network
Printed part
Part identity
Training instance Inferencing instance
Part image
1 2 3
Product data
management
Quelle:
Jonas Conrad, pdz ETHZ
Teileidentifizierung auf der Basis von 3D-Modellen
3D-CAD-Modelle werden zunehmend mehr verwendet in
(der Entwicklung) nachgelagerten Prozessschritten
Ein «durchgängiger» Informationsfluss (von der «Quelle» zum
«Ziel») erhöht den Nutzen und die Qualität
Schnittstellen & proprietäre Formate sind je nach Anwendungsfall
zu klären
Fazit und Ausblick
MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN
12
Melden Sie sich jetzt zur nächsten «PLM Open Hour» an
13
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WAS SIND IHRE HERAUSFORDERUNGEN?
14
Dr. Patrick Henseler
Senior Consultant, Geschäftsführer
Dipl. Masch.-Ing. ETH
+41 79 344 00 25
henseler@intelliact.ch
15
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
16
Digital Twin:
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zwilling-a-3be2bbc0ac2ba744789d24679edd5652// (30.5.23)
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40/arbeitsgruppen/digitaler-zwilling (30.5.23)
Sales & Marketing:
https://hmi.eao.com (30.5.23)
Fa. Robatech, Präsentation Giesserei 2022
MBD:
https://prostep.us/blog/model-based-definition-the-path-to-the-
3d-master/#3dmaster (1.5.23)
https://www.tecnetinc.com/Can%20the%203D%20Model%20be
%20Used%20as%20the%20Design%20Authority.html (1.5.23)
https://www.capvidia.com/products/formatworks-for-solidworks
(1.5.23)
Literatur
MEHRWERT MIT 3D CAD DATEN
17
Logistiksimulation:
Dr. Alfred Hypki: 3D-Simulation in der Automatisierungstechnik,
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Rapid Prototyping:
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Montageabläufe und Teileerkennung im Service:
Jonas Conrad, pdz ETHZ

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  • 2. Anwendungsbereiche/ -fälle von CAD-Daten MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN 2 Quellenangaben für die Bilder: siehe nachfolgende Seiten
  • 3. Beispiel: 3D-Modelle als Basis für den Digitalen Zwilling MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN 3 Ziel ist u. a. das frühzeitige, virtuelle Validieren von Prototypen und die entsprechende Optimierung Digitale Simulationsmodelle können die Entwickler bei der Entwicklung von komplexen mechatronischen Systemen unterstützen Wichtige Aspekte: Mit Hilfe des Digitalen Zwillings können einzelne (mechatronische) Komponenten oder auch ganze Systeme optimiert werden Es wird oft von einem Digitalen Zwilling gesprochen – auch im Kontext von 3D-Modellen. Neben dem 3D-Modell braucht es aber noch die Integration von realen oder simulierten Daten Zu berücksichtigen sind die entsprechenden Schnittstellen bzw. Austauschformate, um die Simulationsdaten und die Geometriedaten zu «verknüpfen» Quellen: • https://www.maschinenmarkt.ch/so-funktioniert-ein-digitaler-zwilling-a- 3be2bbc0ac2ba744789d24679edd5652// (30.5.23) • https://www.industrie2025.ch/wissen-industrie-40/arbeitsgruppen/digitaler-zwilling (30.5.23) • https://www.aktuelle-technik.ch/die-industrie-40-wird-konkret-a- 45ed8c272269a7b4a4e62dfa7ac47236/ (10.5.23) • https://www.maschinenmarkt.vogel.de/der-digitale-zwilling-als-baustein-von-industrie-40-a- 904923/ (28.5.23))
  • 4. Beispiele: 3D-Modelle in Sales & Marketing MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN 4 Ziel ist das Verständnis für ein Produkt oder eine Dienstleistung zu verbessern und die Kaufentscheidung des Kunden zu erleichtern Verbesserte Visualisierung (nicht nur Foto oder 2D), interaktive Erfahrung, Personalisierung, Reduktion der Kosten Wichtige Aspekte: CAD-Daten sind über Materialinformationen (Texturen) realistisch darzustellen Detaillierungsgrad der CAD-Daten ggf. verringern Durchgängigkeit (auch für Produktänderungen) der Daten ist zentral (von CAD bis ins Web) und erfordert entsprechende Schnittstellen bzw. Austauschformate Eine gute User Experience (wie kauft der Kunde ein Produkt digital) ist essentiell CAD Modell mit Materialinformationen und Konfigurierungswissen Rendering Konfigurierung/ Selektion CAD Modell mit Konfigurierungswissen CAD “Server“ Konfigurierung/ Selektion Quellen: • https://hmi.eao.com (30.5.23) • Fa. Robatech, Präsentation Giesserei 2022
  • 5. Quelle: Dr. Alfred Hypki: 3D-Simulation in der Automatisierungstechnik. Ruhr-Universität Bochum. Lehrstuhl für Produktionssysteme. Beispiel: Bewegungs- und Materialflusssimulationen in der Logistik MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN 5 Ziel ist die Simulation von Bewegungsabläufen und Materialflüssen in Arbeitszellen Industrielle Arbeitszellen und -linien sind durch die Integration vieler Roboter, Förderbänder und Materialflüsse sowie komplexer geometrischer Strukturen von Werkzeugen und Werkstücken charakterisiert Simulationen des Durchsatzes auf Basis von Bewegungen und Zykluszeiten (z. B. von Robotern) sowie Materialflusskomponenten liefern Hilfsmittel für Layout- Planungen und die frühzeitige Identifikation von Prozessproblemen (Fehler, Kollisionen etc.) Wichtige Aspekte: Neben geometrischer Modellierung der 3D-CAD-Daten benötigen aktive Objekte eine Modellierung von Zustandsbeschreibungen ihrer Dynamik oder Geräteeigenschaften (z. B. Transportgeschwindigkeit) Einschränkungen liegen im Einfluss von physikalischen Effekten (Gravitation, Stösse etc.) und Materialänderungen
  • 6. Beispiel: Rapid Prototyping im Engineering MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN 6 Ziel ist die schnelle und wirtschaftliche Umsetzung von physischen Prototypen durch 3D-Druck auf Basis von 3D-CAD-Daten Eröffnet Möglichkeiten: Kosten- und Zeiteinsparungen durch neue Prozessketten zur schnelleren Umsetzung von Designkonzepten gegenüber bewährten Produktentwicklungsprozessen Iterative Umsetzung von Änderungen, die sich auf Tests unter realen Bedingungen stützen Potenzial für neue Designansätze als Alternative zu subtraktiven Zerspanungsprozessen Wichtige Aspekte: Relative «Neuheit» additiver Verfahren bringt technische und betriebliche Herausforderungen in z. B. geringeren Produktionsgeschwindigkeiten, Mitarbeiter-Know-how, Materialverfügbarkeiten oder Softwareunterstützung mit sich Quellen: https://formlabs.com/ch/blog/leitfaden-rapid-prototyping/ (31.5.23) https://www.3ds.com/de/make/solutions/blog/top-challenges- additive-manufacturing-and-how-overcome-them# (31.5.23)
  • 7. Beispiel: Model Based Definition (MBD) für die Produktion MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN 7 Ziel von MBD ist die Verwendung von 3D-CAD-Daten in der Fertigung (Montage) Modelle enthalten neben Geometrie-Informationen zu Toleranzen, Materialien, Oberflächenbeschaffenheit u. a. Informationen (Part Manufacturing Information: PMI) Nachgelagerte Prozesse wie z. B. CAM/Quality können somit diese Information direkt übernehmen Anzahl der Dokumente und Zeichnungen kann reduziert werden; vereinfacht den Herstellungsprozess und reduziert Fehler sowie Unklarheiten Wichtige Aspekte: Nutzen entsteht in nachgelagerten Prozessen: Aber nur dann, wenn diese PMI Informationen «gelesen» und korrekt interpretiert werden können Nicht zu vernachlässigen sind externe Lieferanten – auch diese müssen in der Lage sein, die PMI Informationen zu verarbeiten Hybride Situation Zeichnungen/3D-Modelle: Infrastruktur (für 3D-Visualisierungen) Know-how-Schutz/Vertraulichkeit Quelle: https://blog.grabcad.com/blog/2015/08/31/accurately- model-your-products/ (1.5.23)
  • 8. Beispiel: Überwachung von Montageabläufen MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN 8 Ziel ist die Qualitätssicherung bei der Montage (mit Hilfe von Machine Learning) Manueller Montageablauf wird überwacht und dokumentiert und Fachpersonal wird informiert, falls die vorgegebene Reihenfolge nicht eingehalten wird. Basis: 3D-CAD-Daten der Komponenten, die in verschiedenen Positionen für die Machine Learning-Applikation zur Verfügung gestellt werden müssen Wichtige Aspekte: 3D-CAD Daten müssen in realistischen Darstellungen und in verschiedenen Positionen vorhanden sein (Prozess automatisierbar) à Trainingsdaten Durchgängigkeit: Bei Veränderungen von Geometrien müssen Trainingsdaten wieder zur Verfügung gestellt werden können Die für derartige Prozesse notwendigen Trainingsdaten werden (vermutlich) zukünftig mit dem Produkt ausgeliefert werden 3D CAD Daten von diesen Komponenten Trainingsdaten: Visualisierung der Komponenten in verschiedenen Positionen im Raum Quelle: Jonas Conrad, pdz ETHZ
  • 9. 9
  • 10. Beispiel: Teileerkennung im Service MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN 10 Ziel ist die Erkennung von Komponenten, die nach einem Service- Auftrag (noch neu) in das Lager gelegt werden Bauteil wird in eine «Erkennungsbox» gelegt, die mit Hilfe eines trainierten Machine Learning-Ansatzes das Bauteil erkennt Basis: 3D-CAD-Daten der Komponenten, die in verschiedenen Positionen für die Machine Learning-Applikation zur Verfügung gestellt werden müssen Wichtige Aspekte: 3D-CAD-Daten müssen in realistischen Darstellungen und in verschiedenen Positionen vorhanden sein (Prozess automatisierbar) à Trainingsdaten Durchgängigkeit: – Bei Veränderungen von Geometrien müssen Trainingsdaten wieder zur Verfügung gestellt werden können – Bezug 3D-Geometrie – Artikeldaten muss gewährleistet sein Quelle: Jonas Conrad, pdz ETHZ
  • 11. Trainieren von Machine Learning-Algorithmen mit 3D-Modellen MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN 11 Voraussetzungen und Ablauf der Teileerkennung Image rendering Augmentation & training parameters 3D files Network training Image classification Environmental parameters Material sample image Synthetic images Trained network Printed part Part identity Training instance Inferencing instance Part image 1 2 3 Product data management Quelle: Jonas Conrad, pdz ETHZ Teileidentifizierung auf der Basis von 3D-Modellen
  • 12. 3D-CAD-Modelle werden zunehmend mehr verwendet in (der Entwicklung) nachgelagerten Prozessschritten Ein «durchgängiger» Informationsfluss (von der «Quelle» zum «Ziel») erhöht den Nutzen und die Qualität Schnittstellen & proprietäre Formate sind je nach Anwendungsfall zu klären Fazit und Ausblick MEHRWERT MIT 3D-CAD-DATEN 12
  • 13. Melden Sie sich jetzt zur nächsten «PLM Open Hour» an 13 NÄCHSTE PLM OPEN HOUR https://intelliact.ch/events/plm-open-hours
  • 14. Nehmen Sie Kontakt mit mir auf WAS SIND IHRE HERAUSFORDERUNGEN? 14 Dr. Patrick Henseler Senior Consultant, Geschäftsführer Dipl. Masch.-Ing. ETH +41 79 344 00 25 henseler@intelliact.ch
  • 15. 15
  • 16. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit 16
  • 17. Digital Twin: https://www.maschinenmarkt.ch/so-funktioniert-ein-digitaler- zwilling-a-3be2bbc0ac2ba744789d24679edd5652// (30.5.23) https://www.industrie2025.ch/wissen-industrie- 40/arbeitsgruppen/digitaler-zwilling (30.5.23) Sales & Marketing: https://hmi.eao.com (30.5.23) Fa. Robatech, Präsentation Giesserei 2022 MBD: https://prostep.us/blog/model-based-definition-the-path-to-the- 3d-master/#3dmaster (1.5.23) https://www.tecnetinc.com/Can%20the%203D%20Model%20be %20Used%20as%20the%20Design%20Authority.html (1.5.23) https://www.capvidia.com/products/formatworks-for-solidworks (1.5.23) Literatur MEHRWERT MIT 3D CAD DATEN 17 Logistiksimulation: Dr. Alfred Hypki: 3D-Simulation in der Automatisierungstechnik, Ruhr-Universität Bochum, Lehrstuhl für Produktionssysteme 2021 Rapid Prototyping: https://formlabs.com/ch/blog/leitfaden-rapid-prototyping/ (31.5.23) https://www.3ds.com/de/make/solutions/blog/top-challenges- additive-manufacturing-and-how-overcome-them# (31.5.23) Montageabläufe und Teileerkennung im Service: Jonas Conrad, pdz ETHZ