Digitaler Zwilling Komplexe Produkte disziplinübergreifend entwickeln

Autor: Juliana Pfeiffer

Mit Spreadtwin hat ein Berliner Start-Up-Unternehmen eine Software entwickelt, die in der Lage ist, defekte Teile innerhalb einer Maschine zu lokalisieren und Lösungen vorschlägt. Unterstützt wird das Start-Up vom Ex-Kuka-CEO Dr.Till Reuter, der sich als Angel-Investor beteiligt.

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Mit dem Spreadtwin werden Nachbarschaftsteile und deren Eigenschaften analysiert. Damit können Anwender Teile und Komponenten innerhalb all ihrer Produkte such und diese standardisieren, um die Komplexität zu reduzieren.
Mit dem Spreadtwin werden Nachbarschaftsteile und deren Eigenschaften analysiert. Damit können Anwender Teile und Komponenten innerhalb all ihrer Produkte such und diese standardisieren, um die Komplexität zu reduzieren.
(Bild: Spread)

Das Berliner Deep-Tech-Startup Spread war als Gründerteam über viele Jahre in verschiedenen Unternehmensbereichen entlang des Produktlebenszyklus tätig gewesen. „Dadurch konnten wir viele konkrete Herausforderungen verstehen“, verrät Daniel Halbig, Mitbegründer und CEO von Spread im Interview mit konstrutionspraxis . Demnach ist die Produktentstehung ein hochkomplexer und kollaborativer Prozess, an dem eine enorme Anzahl an Stakeholdern beteiligt ist. „Jedoch fällt es heute oft schwer, diese Kollaboration so effizient wie möglich zu gestalten bzw. fehlen intelligente Tools, die dies fördern und unterstützen“, betont Halbig die Herausforderungen.

So werde in der Entwicklung bzw. Konstruktion eine enorme Menge an hochwertigen Daten erstellt und gepflegt. Diese werden wiederum nur selten von anderen Unternehmensbereichen genutzt. Meistens bleibe es beim persönlichen Nachfragen, wenn Informationen gebraucht werden. Dadurch sei eine Kapazitätsgrenze zum Austausch der Mitarbeiter schnell erreicht. „So kam uns die Idee, ein Werkzeug zu entwickeln, das die Entwicklung, Produktion und Wartung eines Produktes bereichs- und disziplinübergreifend ermöglicht – entlang des gesamten Lebenszyklus“, erklärt Halbig die Geburt der Software Spreadtwin.

Software lokalisiert defekte Teile in der Maschine

Mit dieser Software hat das Unternehmen ein flexibles Informationsmodell geschaffen, das CAD-Daten als Basis nutzt, um ein intelligentes Verständnis für das Produkt aufzubauen. Dabei wird der digitale Zwilling mit sämtlichen verfügbaren Metadaten zu Einzelkomponenten wie Gewicht, Material oder Verhalten angereichert. Dazu greift die Software auf Konstruktions-, Planungs- und Produktionsdaten wie CAD- und PLM-Daten zurück. So ist Spreadtwin beispielsweise in der Lage, defekte Teile innerhalb einer Maschine zu lokalisieren und eine effiziente Demontage vorzuschlagen, um betroffene Teile zügig zu ersetzen und die Langlebigkeit der Produkte zu gewährleisten. Anwender können zudem interaktive 3D- und VR-Video-Anleitungen für Montage oder Demontage erstellen, um sie eigenen Techniker, Partnern und Kunden verfügbar zu machen. „Dadurch das der Spreadtwin alle Informationen immer mit dem 3D-Modell verknüpft, sind diese auch sehr intuitiv für verschiedene Zielgruppen zugänglich“, sagt Halbig. Damit kann Spreadtwin entlang des gesamten Produktlebenszyklusses eingesetzt werden: Von der Entwicklung über Produktion bis hin zum After Sales.

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Enorme Datenmengen auch nutzbar machen

Doch was kann diese Software, was andere Digital-Twin-Softwares nicht können? Ein Digitaler Zwilling ist heute primär ein Modell, das digitale Daten des Produktes enthält. „Im Unterschied dazu bildet unser Digital Twin nicht nur bestehende Produkte ab, sondern interpretiert diese intelligent und leitet dadurch kontinuierlich weitere Informationen ab“, erklärt Halbig den Unterschied. Damit ermögliche Spread, dass nicht nur enorme Datenmengen abgelegt, sondern auch nutzbar gemacht werden. Daraus ergeben sich für Konstrukteure Vorteile für ihre tägliche Arbeit. Der Konstrukteur sieht sich immer mit neuen Anforderungen bzw- Anpassungen konfrontiert – sowohl vor der Markteinführung als auch danach. „Vor Markteinführung helfen wir dabei, dass viel früher im Entwicklungsprozess ein höherer Reifegrad beispielsweise des Kabelstrangs erreicht wird und somit weniger Änderungen notwendig werden“, sagt der Experte. Dafür prüft Spread frühzeitig, ob alle Anforderungen und Spezifikationen zum jeweils aktuellen Entwicklungsstand bestmöglich erfüllt sind. „Nach Markteinführung helfen wir dabei, Feedback und Änderungen während des Lebenszyklus jeweils transparent zu machen und runden damit den Entwicklungszyklus ab“, ergänzt Halbig.

Ex-Kuka-CEO Dr. Till Reuter unterstützt als Angel Investor

Der Spreadtwin schaffe damit eine einheitliche Plattform, die eine noch nie dagewesene Transparenz sowie neue Ansätze im Menschen- und/oder KI-gesteuerten Produkt- und Prozess(re)design ermöglicht. „Spread stellt dies eindrucksvoll unter Beweis, indem sie innerhalb von nur eineinhalb Jahren bereits Kunden aus dem Automobilbau, Maschinenbau für Großanlagen sowie Hersteller von weißer Ware und Logistikanlagen gewinnen konnten. Perspektivisch bin ich außerdem überzeugt, dass Spread`s Software durch ihr ausgesprochen präzises Produktverständnis auch für die Robotik einen Durchbruch bedeuten wird“, betont Dr. Till Reuter, Ex-Kuka-CEO. Reuter unterstützt das junge Berliner Deeptech-Startup als Angel Investor. Er steht dabei in regelmäßigen Austausch mit Spread und informiert sich über die neuesten Entwicklungen beim Produkt und generell im Unternehmen. „Dabei steht er natürlich auch mit seiner ganzen Erfahrung als Unternehmer und Experte für Automatisierung mit Rat zur Verfügung. Zudem verfügt Dr. Till Reuter üer ein wertvolles Netzwerk, das uns in vielen Situationen natürlich enorm hilft“, berichtet Halbig über die Zusammenarbeit. Vor allem seine Expertise in den Bereichen Sensorik und Internet of things, sein Verständnis darüber, welche Prozessdaten bei einem Roboter beispielsweise anfallen, würden hilfreich sein, wenn diese Daten in den Spreadtwin zu integrieren und zu nutzen.

Aktuell entwickelt Spread zusammen mit einem großen deutschen Automotive-OEM ein Assistenzsystem, um die Montage auszuplanen. „Dabei verfolgen wir letzlich das Ziel, unserem System das Verständnis anzulernen, wie ein komplexes Produkt zusammengebaut wird“, erklärt Halbig. Hierbei profitiert Spread von der langjährigen Erfahrung von Dr. Reuters in der Robotik. „Vor allem, da wir anstreben, dass eines Tages ein Roboter direkt von unserer Plattform die Information erhält, wie er ein bestimmtes Produkt zusammenbauen kann“, erzählt Halbig stolz.

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Über den Autor

 Juliana Pfeiffer

Juliana Pfeiffer

Fachredakteurin Forschung & Entwicklung, Vogel Communications Group GmbH & Co. KG