Inhaltsverzeichnis
1. Schlüsselrolle der Produktentwicklung bei Nachhaltigkeit
2. Systems Thinking nutzen
3. Fragen der Produktentwicklung werden deutlich komplexer
4. Nachhaltigkeitsfragen im Systemverbund: Systems of Systems
5. „Software-defined Everything“
6. Softwarebasierte Produktfähigkeiten – as a Service
7. Nachhaltigkeit im Engineering ganzheitlich betrachten
8. System Lifecycle Engineering
9. Möglichkeiten der Konstruktion zur nachhaltigen Produktentwicklung
10. Multiphysik-Systemsimulation, KI-Einsatz und Digital Twins
11. Tool-Landschaft aus IT & OT
12. Nachaltiges Produktdesign am Beispiel eines Robotergreifers
Produzierende Unternehmen haben ihre Produkte jahrelang nach festgeschriebenen, bei allen Mitarbeitern tief verinnerlichten Zielkriterien entwickelt: dem sogenannten „magischen Dreieck“ aus Zeit, Kosten und Qualität. Diese drei Parameter in Einklang zu bringen, gilt als die hohe Kunst der Unternehmensführung und ist als Optimierungsziel eine stetige Herausforderung. Darauf, diese Herausforderung mit allen dazugehörigen Aufwänden zu meistern, basiert nicht zuletzt der gesellschaftliche Wohlstand Deutschlands. Doch diese Parameter ändern sich zusehends.
Zu beobachten ist eine Entwicklung von magischen Dreieck zum Fünfeck. Dabei treten insbesondere Aspekte wie Nachhaltigkeit und Einhaltung einer Vielzahl von Regularien zusehends in den Fokus von Unternehmen und werden zu weiteren Komplexitätstreibern, die Geschäftsprozesse verlangsamen, signifikante Aufwände generieren und Unsicherheit in der Wirtschaft schaffen.
Schlüsselrolle der Produktentwicklung bei Nachhaltigkeit
Dafür gibt es unterschiedliche Ursachen in Hinblick auf die beiden Aspekte der Nachhaltigkeit und der stark ausgeweiteten Regulatorik. Beiden Aspekten ist dabei gemein, dass sie einerseits hochgradig mit den anderen Zielkriterien wechselwirken und andererseits, dass sie sich nicht trennscharf auf eine spezifische Lebenszyklusphase reduzieren lassen, sondern den gesamten Produktlebenszyklus in unterschiedlicher Intensität beeinflussen.
Der Produktentwicklung kommt eine Schlüsselrolle bei der Optimierung von Produkten in Hinblick auf deren Nachhaltigkeit zu, denn in dieser Phase des Produktlebenszyklus werden 80% der Umwelteinwirkungen eines Produktes festgelegt, wobei sich diese Umwelteinwirkungen allerdings weitgehend erst in den darauffolgenden Produktlebensphasen materialisieren [Quelle: EU Science Hub].
Um eine ganzheitliche Verbesserung der Umwelteinwirkungen von Produkten zu realisieren und eine reine Verschiebung von negativen Effekten, sogenannte „shifts of burden“, zu vermeiden, ist ein ganzheitliches Verständnis der wechselwirkenden Abhängigkeiten der Entwicklungsparameter und ihrer Ursache- und Wirkungsketten über alle Produktlebensphasen hinweg notwendig. Einerseits bedeutet dies, dass Unternehmen viel intensiver als bisher über Unternehmensgrenzen hinweg Kollaboration betreiben müssen, da die tatsächliche Nachhaltigkeit von Handlungen eines Unternehmens nicht nur von diesem selbst beeinflusst wird, sondern von seinem kompletten Ökosystem bestehend aus der gesamten Lieferkette, Partnern, Kunden und gegebenenfalls weiteren Stakeholdern. Andererseits ist für eine Betrachtung der Nachhaltigkeitsauswirkungen spezifisch in der Entwicklung von Produkten erforderlich, dass Entwickler in die Lage versetzt werden müssen, die Auswirkungen ihrer Entscheidungen im Designprozess in Hinblick auf deren Effekt auf die Nachhaltigkeit von Produkten zu bewerten und anhand eines klaren Zielgefüges gegenüber den anderen vier Parametern abwägen zu können, um ein Optimum in Gesamtgefüge aller Parameter zu erreichen. Dazu gibt es heute allerdings noch keine durchgängigen Ansätze, sodass auch hier Unsicherheiten entstehen und Fehlentscheidungen vorprogrammiert sind.
Systems Thinking nutzen
Ein vielversprechender Ansatz, um dieser Problemstellung zu begegnen, sind die Methoden des System Thinking sowie deren Manifestation in den Methoden des (modellbasierten) Systems Engineerings. System Thinking strebt ultimativ danach, ein ganzheitliches systemisches Verständnis von Zusammenhängen innerhalb eines abgegrenzten Systems zu schaffen, wobei auch hier die Systemgrenze das betrachtete System von seiner Umwelt abgrenzt, die von außen auf das System einwirkt und es sowohl positiv als auch negativ beeinflusst. Wird in der Produktentwicklung die Systemgrenze durch die methodische Anwendung von Systems Engineering groß genug gewählt, sodass sie den gesamten Produktlebenszyklus inklusive etwaiger zweiter oder dritter Produktleben bis zur endgültigen Stilllegung und dem abschließenden Recycling in den Betrachtungsraum einschließt, so kann das sich dadurch ausprägende ganzheitliche Systemverständnisses dazu beitragen, Entscheidungen gezielt an der Optimierung der ganzheitlichen Produktnachhaltigkeit sowie den anderen Zielkriterien auszurichten.
Herausfordernd an der Betrachtung von Nachhaltigkeitseinflüssen aus der Produktentwicklung ist vor allem die Vielfältigkeit der Angriffspunkte und das weite Geflecht an Kausalzusammenhängen zwischen Entscheidungen und deren Auswirkungen. Jeder Aspekt, der die Nachhaltigkeit eines Produktes bedingt, unterliegt neben dem komplexen Geflecht an wechselwirkenden Abhängigkeiten dazu einer hohen Dynamik aufgrund einer zeitabhängigen Komponente. Darüber hinaus ist das Feld der Nachhaltigkeitsbetrachtung in der Produktentwicklung keineswegs abschließend erforscht. Es gibt beispielsweise keine klare Definition dafür, was ein Produkt als nachhaltig charakterisiert, da das Thema in der Vergangenheit eher eine Nischenrolle eingenommen hat. Beispielsweise befassen sich aktuelle öffentlich geförderte Forschungsvorhaben aktuell mit den Fragestellungen der Zusammenführung etablierter Entwicklungsmethodiken und den Konzepten der Nachhaltigkeit – unter anderem SLE, Sustainable Lifecycle Engineering, mit Siemens-Beteiligung. Ähnliche Defizite bestehen auch in der Verfügbarkeit, Durchgängigkeit und der Anwendbarkeit in der industriellen Praxis von Methodiken zur Quantifizierung von Umwelteinwirkungen. Standards befinden sich noch in der Entstehung, beispielsweise für dedizierte Produktklassen im Nachhaltigkeitskontext. Und die auf die Nachhaltigkeit von Produkten bezogene Regulatorik befindet sich aktuell in stetigem Wandel.
Fragen der Produktentwicklung werden deutlich komplexer
In Summe führen alle voran beschriebenen Entwicklungen zu einer Potenzierung der Komplexität der Produktentwicklung, die gerade für den Menschen, der auch heute noch das Zentrum innovativer Entwicklungen in Deutschland ist, zunehmend schwerer greifbar und damit auch schwerer handhabbar wird. Es ist folglich eine neue oder zumindest adaptierte Herangehensweise erforderlich, um Produktentwicklung auch in Zukunft erfolgreich, mit sich verringernden Ressourcen – angesichts des demographischen Wandels und Fachkräftemangels – und gesteigerter Effizienz betreiben zu können. Eine mögliche Herangehensweise ist die konsequente Etablierung von Methoden des Systems Engineering (SE) in Unternehmen weit über die Grenzen der Entwicklungsabteilung hinweg, verbunden mit einer konsequenten Digitalen Transformation von Unternehmensprozessen, sodass auch ein modellbasiertes Systems Engineering (MBSE) als Kollaborationsmechanismus auf Basis digitaler Modelle seine vollen Potenziale heben kann und nicht nur die Produktdokumentation in den virtuellen Raum verlagert.
Dem gegenüber stehen in Unternehmen jedoch über Jahrzehnte gewachsene, etablierte Arbeitsweisen und silo-artige Abteilungsstrukturen, die sich nicht „über Nacht“ ändern lassen. Nicht umsonst heißt es von Peter Drucker „Culture eats strategy for breakfast“. Experten sind tief in ihren methodischen, prozessualen und tool-zentrierten Domänen verhaftet und blicken lediglich auf ihr Wissensgebiet wie Mechanik, Elektrik/Elektronik, Software und die Lebenszyklusphase von Produkten, für die sie selbst verantwortlich sind, anstatt auch die beschriebenen lebenszyklusüberspannenden Auswirkungsketten im Blick zu haben. Demzufolge erfordern Transformationsprozesse in Unternehmen eine ganzheitliche Betrachtung, die neben der Implementierung technologischer Applikationen (IT & OT) und Daten insbesondere auch die Organisation, Prozess & Methoden sowie die Menschen und deren Enablement und Teilhabe im Unternehmen miteinschließen. Für das Engineering konkret bedeutet dies eine Methodik zu etablieren, die sogar noch weiter geht als das klassische Systems Engineering und sich recht gut mit dem Begriff „System Lifecycle Engineering“ zusammenfassen lässt.
Nachhaltigkeitsfragen im Systemverbund: Systems of Systems
System Lifecycle Engineering vereint verschiedene der voran beschriebenen Aspekte in einer gemeinsamen Betrachtungsweise und fördert dadurch sowohl das gemeinsame Verständnis fachlicher Experten für ihren Individuellen Einfluss auf die zuvor genannten Zielkriterien Zeit, Kosten, Qualität, Regulatorik und Nachhaltigkeit als auch schafft es ein interdisziplinäres Kollaborationsmodell, das fachliche Silos aufbricht und sie in cross-funktionalen Teams zusammenführt. Dabei begünstigen einige Rahmenbedingungen bezüglich der zu entwickelnden Produkte die Notwendigkeit für die Einführung von System Lifecycle Engineering.
Ein wesentlicher Aspekt ist die Evolution, die Produkte als Kernergebnis der unternehmerischen Wertschöpfung in der Vergangenheit durchlaufen haben. Vormals rein physikalische Produkte haben sich durch den Zuwachs von Elektrik, Elektronik und Software zu intelligenten und letztendlich auch kommunikativen, netzwerkfähigen Produkten entwickelt. Diese Produkte haben die Fähigkeit erlangt, Teil sogenannter Produkt-Systeme oder Systems of Systems zu werden und innerhalb dieser mit anderen Systemen zu kollaborieren um Mehrwerte zu schaffen, die jedes Systemelement alleine nicht hätte schaffen können. Folglich besitzen Produkte heute intrinsisch viel elaboriertere Fähigkeiten beziehungsweise Potenziale, um nicht nur individuell, sondern auch im Systemverbund Antworten auf Fragen der Nachhaltigkeit geben zu können, wenn sie den Systemverbund adäquat orchestrieren. Diese Fähigkeit zur Orchestrierung muss allerdings in der Produktentwicklung zu einem bestimmten Grad bereits vorgedacht werden, um sie in Systems of Systems anwenden zu können.
„Software-defined Everything“
Dabei unterstützen kann das aktuell weit verbreitete Paradigma des „Software-defined Everything“, welches darauf abzielt, ein deutlich breiteres Spektrum an Produktfähigkeiten mithilfe von Software anstatt Hardware und einer stärkeren Plattform- und Baukastenorientierung zu gewährleisten. Dieses Paradigma setzt auf weniger Varianz in der Ausprägung von Produkthardware und einer Ausprägung von Produktfähigkeiten – as a Service – mithilfe von Software. Mit der Fokussierung auf „Software-defined Everything“ gehen auch neue Möglichkeiten zur Adressierung von Nachhaltigkeitsanforderungen an Produkte einher, gleichzeitig erfordert die Realisierung dieses Paradigmas aber geänderte Kollaborationsmodelle, Mitarbeiterfähigkeiten, Entwicklungsmethoden, Infrastruktur und insbesondere architektonische Anpassungen am Produkt mit einer deutlich stärkeren Verwebung der beteiligten Einzeldisziplinen. Gerade die Kollaboration über Unternehmensgrenzen gewinnt hier an enormer Relevanz, da Produktfähigkeiten so verwoben sind, dass sie gemeinsam mit Partnern und Zulieferern entwickelt werden müssen, wo zuvor das Prinzip der Arbeitsteilung stringent angewendet werden konnte. Dies wiederum begünstigt die Berücksichtigung von Nachhaltigkeitsaspekten, die ebenfalls Unternehmensgrenzen-übergreifend thematisiert werden müssen.
Bild: Siemens
Softwarebasierte Produktfähigkeiten – as a Service
Aufgrund der beschriebenen Änderungen der Produktfähigkeiten ist es recht naheliegend, dass solche Produkte nicht mehr zwangsläufig erfolgreich mit den Methoden konzipiert, entwickelt, hergestellt, betrieben, instandgehalten und außer Betrieb genommen werden können, als dies bei den rein physikalischen Produkten der Fall war. Vielmehr braucht es einen ganzheitlichen Ansatz, der wie ein Schalenmodell verschiedene Aspekte verknüpft, die sich sowohl auf das Produkt selbst als auch die Fähigkeiten eines Unternehmens beziehen und die erforderlich sind, um entsprechende Produkte realisieren, betreiben und während des gesamten Produktlebens betreuen zu können. Dieser Ansatz stellt die Produkte eines Unternehmens – als Basis des unternehmerischen Erfolgs – in das Zentrum aller Betrachtungen und erfordert eine konsequente Ausrichtung aller unternehmerischen Anstrengungen an diesen Produkten. Das letztendliche Ziel dahinter ist es, Produkte durch eine robuste Produktarchitektur resilient sowie anpassungsfähig und damit auch nachhaltiger zu machen, was eine dementsprechend gestaltete Kombination von geeigneter IT und OT erfordert. Aus Sicht der Unternehmensfähigkeiten bedeutet dies der Produktkomplexität angepasste Ausprägungen für die Fähigkeitsdimensionen Organisation, Methode & Prozess, Daten, Applikation (IT & OT), Menschen & Enablement auszugestalten, sodass diese ihre Wirkung während des gesamten zu gestaltenden Produktlebenszyklus in geeigneter Weise für die Produkte entfalten können. Dabei sind ebenfalls Fähigkeiten zu etablieren, die explizit auf die Berücksichtigung und den adäquaten Umgang mit Einflüssen aus dem Eco-System von Unternehmen ausgerichtet sind und demnach einen systemischen Blickwinkel auf ein Unternehmen mit seinen Produkten, Fähigkeiten im Enabling System und seinem Systemumfeld einnimmt.
Nachhaltigkeit im Engineering ganzheitlich betrachten
Bezogen auf die Engineering-Disziplinen in Unternehmen – wie Entwicklung und Produktion – bedeutet dies die Notwendigkeit einer Transformation, die in einem ganzheitlichen Ansatz auf alle fünf Fähigkeitsdimensionen einzahlt. Damit Unternehmen in der Lage sind die Komplexität der Produkte von heute und morgen handzuhaben und sie effizient zu entwickeln, braucht es eine Verschiebung des Fokus weg von den reinen Managementfähigkeiten und wieder hin zur Engineering Excellence mithilfe von Systemdenken und methodischem Systems Engineering für ganze Produktlebenszyklen, die sich als Enabler auf ein geeignetes Prozess- und Datenmanagement stützten. Dies erfordert deutlich mehr Kollaboration zwischen allen an der Entwicklung beteiligten Disziplinen und vormals getrennten Unternehmensbereichen. Damit dies gelingen und die damit verbundene Komplexität beherrscht werden kann, sind geeignete digitale Werkzeuge erforderlich, um die genannte Kollaboration zu unterstützen und die zugehörigen Kollaborationsprozesse zu verschlanken. Ein gemeinsames, digitales Systemmodell bildet hier die Grundlage für die cross-funktionale Zusammenarbeit über Funktionsbereiche, fachliche Domänen und Unternehmensgrenzen hinweg. Und nur im Kontext der Existenz eines solchen Systemmodells ist es realistisch, Aspekte der Nachhaltigkeit in ihrer Gesamtheit – anstatt als Stückwerk – erfassen, bewerten und gestalten zu können. Demnach ist die interdisziplinäre Kollaboration auf Grundlage von modellbasiertem Systems Engineering die notwendige Bedingung für eine ganzheitliche Nachhaltigkeitsbetrachtung.
Es stellt sich die Frage, wie Unternehmen diese Fähigkeiten erreichen können? Basierend auf einem Mindset, das eine ganzheitliche Sicht auf das Engineering für Produkt, Produktion und Service unter Einsatz von System Thinking und Systems Engineering etabliert, ist die Organisation dahingehend umzugestalten, dass sie effiziente Kollaboration befördert und einfordert, anstatt in Solis zu verbleiben. Engineering-Prozesse sind so zu gestalten, dass sie explizit eine ganzheitliche Sicht auf dem Lebenszyklus einschließen. Hierbei ist eine systemische Betrachtung essentiell, um zu verstehen, wie die einzelnen Phasen grundsätzlich voneinander abhängen. Diese systemische Betrachtung schließt explizit auch die Betrachtung des Eco-Systems eines Unternehmens ein, sodass die Produktgestaltung konsequent am Kundennutzen beziehungsweise Marktwert des Produkts ausgerichtet und externe Einflussfaktoren berücksichtigt werden können. Auf dieser Grundlage können dann auch ganzheitliche Nachhaltigkeitsbetrachtungen in die Engineeringprozesse und -methoden einfließen und als zusätzliches Entscheidungskriterium berücksichtigt werden. Ebenso zu etablieren sind Prozesse in Verbindung mit entsprechenden Technologien, die eine kontinuierliche Verbesserung der Produkte aus den Erkenntnissen der Produktnutzungsphase im Produktleben ermöglichen. Diese können ebenfalls dazu genutzt werden, um die Erreichung der zuvor gesetzten Nachhaltigkeitsanforderungen in der Realität zu validieren.
Bild: Siemens
System Lifecycle Engineering
Die hierzu erforderlichen Anpassungen an den individuellen Unternehmensfähigkeiten im Kontext einer digitalen Transformation sind zielgerichtet, bedarfsgerecht und nutzenzentriert zu gestalten (nicht digitalisieren, um der Digitalisierung Willen), um Unternehmen schlussendlich in Digital Enterprises zu transformieren. Diese Transformation bedarf starker Partner, die Erfahrungen und Know-how bezüglich verschiedener Fähigkeitsdimensionen in entsprechende Transformationsprogramme einbringen und diese im Verbund zum Erfolg führen.
Zusammenfassend lassen sich für das Konzept des System Lifecycle Engineering zwei konstituierende Merkmale benennen, die zur Neugestaltung der Zusammenarbeit zwischen allen Engineering-Disziplinen in Unternehmen beitragen. Bezüglich des Datenmanagements ist eine Transition vom PLM (Product Lifecycle Management) zum SysLM (System Lifecycle Management) erforderlich, um datenseitig den systemischen Blickwinkel auf den gesamten Lebenszyklus des Produkts zu etablieren, der neben dem Blickwinkel auf das Product & Service Engineering auch alle anderen Lebenszyklusphasen wie die Herstellung, Nutzung, Instandhaltung und Außerbetriebnahme miteinschließt und somit auch die Zusammenhänge zum Enabling System mit abbildet. Begrifflich liegt der Fokus jedoch im „Engineering“, nicht nur im „Management“ von Entwicklungsprozessen, sodass übergreifend statt SysLM explizit der Begriff SLE (System Lifecycle Engineering) verwendet wird. Die Unterscheidung liegt hier in der gestalterischen Tiefe des Ansatzes. Während SysLM ein reaktiver Ansatz ist, um entsprechende, produktbezogene Aspekte lebenszyklusübergreifend abzubilden, ist SLE proaktiv. Es stützt sich auf die Abbildung des SysLM und gestaltet den gesamten Systemlebenszyklus. Und ebendiese gestalterische Komponente kommt im SLE auch den Nachhaltigkeitsaspekten von Produkten zu. Es ist nicht das endgültige Ziel diese nur abbilden und verstehen zu können, sondern sie aktiv in die gestalterische Produktentwicklung einbeziehen und damit positiv für den gesamten Lebenszyklus beeinflussen zu können.
Möglichkeiten der Konstruktion zur nachhaltigen Produktentwicklung
In der nachhaltigen Produktentwicklung spielt die Konstruktion als Teil des Engineerings eine entscheidende Rolle, da sie die Weichen für den gesamten Lebenszyklus eines Produkts stellt. Der große Hebel, den diese Phase des Produktlebenszyklus zur Optimierung der Nachhaltigkeit bringt, birgt jedoch zeitgleich auch große Herausforderungen. Hier besteht gleichzeitig die größte Einflussmöglichkeit Nachhaltigkeit zu bestimmen, aber auch die geringste Verfügbarkeit an Informationen, wie sich die Umwelteinwirkungen eines Produktes tatsächlich realisieren werden. Um das „window of opportunity“ in der frühen Phase bestmöglich nutzen zu können, ist daher ein ganzheitlicher systemischer Ansatz zentral. Mithilfe des vorangehend beschriebenen Ansatzes des System Lifecycle Engineerings können die Einflüsse von Designentscheidungen auf den gesamten Lebenzyklus eines Produktes bereits im frühen Stadium des Produktentwicklungsprozesses evaluiert werden. Ein ganzheitliches Systemmodell bietet hier die Grundlage die Ursache- und Wirkungsketten abzubilden und so bewertbar zu machen.
Um die größtmögliche Wirkung von Optimierungsmaßnahmen für nachhaltige Produkte in der Konstruktion zu realisieren, sind vier Faktoren wesentlich:
- ein ganzheitliches Systemverständnis
- ein früher und iterativer Ansatz zur Optimierung
- eine gezielte Nutzung der Hebel eines nachhaltigen Produktdesigns
- eine effektive Nutzung von Softwarelösungen zur Beschleunigung und Skalierung
Das ganzheitliche Systemverständnis liefert die Transparenz darüber, welche Einflussfaktoren entlang des Produktlebenszyklus welchen Anteil am Gesamtumweltfußabdruck eines Produktes haben. So kann identifiziert werden, wo die größten Hebel für eine gezielt Optimierung liegen. Neben Nachhaltigkeitsaspekten ist der Kontext mit weiteren Anforderungsbereichen zu Betrachten. Anforderungen an die Konstruktion kommen, wie eingangs beschrieben, ebenso aus den Unternehmenszielen, regulatorischen Vorgaben, Kundenanforderungen und Kriterien wie Zeit, Qualität und Kosten. Hier ist stets zu evaluieren, wie sich die unterschiedlichen Anforderungen gegenseitig bedingen und keine isolierte Perspektive einzunehmen. Nur so können Trade-Off Effekte erkannt und Synergien effektiv genutzt werden.
Da die Möglichkeiten, um die Nachhaltigkeit von Produkten zu beeinflussen, mit zunehmendem Fortschritt im Produktlebenszyklus abnehmen, ist ein früher Ansatz essenziell. Er beginnt mit einer klaren Definition der Anforderungen an die Nachhaltigkeit des Produktes über den gesamten Produktlebenszyklus. Die Anforderungen bieten zugleich die Eingangsdaten und den Rahmen für die Systemarchitektur. Das mithilfe von System Lifecycle Engineerings sukzessive entstehende und kontinuierlich mit Informationen angereicherte Systemmodell ermöglicht es dabei nicht nur, Optimierungsmaßnahmen an einem Produkt bezüglich der Nachhaltigkeit zu identifizieren und zu evaluieren, sondern auch mögliche Synergie- und Skalierungseffekte über das Produktportfolio durch spezifische Sichten zu erkennen.
Das ganzheitliche Verständnis und die Abbildung im Systemmodell des Produkt- und Portfoliosystems bietet die Grundlage gezielte Optimierungsmaßnahmen mithilfe der vielfältigen Hebel für nachhaltiges Produktdesign zu evaluieren.
Bild: Siemens
Im Zusammenspiel der interdisziplinären Systemmodellierung, des mechanischen, elektrisch/elektronischen und Software-Designs sowie der Simulation lassen sich die verschiedenen Hebel zur Optimierung der Produktnachhaltigkeit iterativ und kontinuierlich erkennen, evaluieren, simulieren und validieren in ihrem Einfluss auf den Gesamtumweltfußabdruck des Produktes. Die kontinuierliche datengestützte Evaluierung von Optimierungsmaßnahmen ist wichtig, um bewusste Designentscheidungen mit einer hohen Zuversicht in ihre Effektivität treffen können. Hierbei die gewinnbringendste Kombination der möglichen Designhebel, in Abhängigkeit der weiteren Optimierungskriterien (Zeit, Qualität, Kosten und Regulatorik) über den kompletten Produktlebenszyklus und dem Kontext des Portfolios zu finden, ist eine hoch komplexe Aufgabe. Hier kann künstliche Intelligenz genutzt werden, um effektiv Optima zu identifizieren. Künstliche Intelligenz kann bereits in dem Design der Systemarchitektur zur Optimierung genutzt werden, aber auch in der 3D-Modellierung mit den Ansätzen des Generativen Designs. Mithilfe von KI können deutlich größere Möglichkeitsräume für Produktdesign genutzt und Zeit- und Ressourcen-intensive Trial-and-Error-Vorgehensweisen vermieden werden. Außerdem ermöglicht KI-unterstütztes Generatives Design es über die Grenzen der menschlichen Vorstellungskraft und Erfahrungsschatz hinweg Lösungen zu finden.
Multiphysik-Systemsimulation, KI-Einsatz und Digital Twins
Zuversicht nicht nur in die positiven Effekte der Umwelteinwirkungen, sondern genauso in die Leistungsfähigkeit der Produktdesignoptionen wird durch Multiphysik-Systemsimulation erzielt. So kann validiert werden, dass nicht nur die Nachhaltigkeitsanforderungen, sondern auch die Leistungsanforderungen an das Produkt erfüllt werden.
Um Technologien wie KI gewinnbringend nutzen zu können, ist eine durchgängige Datengrundlage erforderlich. Diese kann auch genutzt werden um zweckspezifische, umfassende Digital Twins entlang von Digital Threads gezielt zu generieren. Die datenseitige Grundlage für jeden Digital Thread und Digital Twin ist dabei die Traceability, da sie die semantischen Zusammenhänge von Daten initial herstellt und diese erst verständlich macht. Mit ihrer Hilfe entsteht aus Daten Wissen und damit auch eine Nachvollziehbarkeit von informatorischen Zusammenhängen in verschiedenen Kontexten. Erst mit dem Kontext der Zusammenhänge und ihrem Verständnis können Daten für vielfältige Zwecke sinnvoll genutzt werden.
Tool-Landschaft aus IT & OT
Wie vorangehend beschrieben ist die IT- beziehungsweise datenseitige Grundlage des SLE das System Lifecycle Management als Weiterführung des PLM, in Verbindung mit einer geeigneten IT-OT-Architektur als Schnittstelle zur Produktion und Produktnutzung und den dabei entstehenden Datenflüssen. In diesem Kontext bietet Siemens eine ganzheitliche Tool-Landschaft aus IT (Informationstechnologie) und OT (Operationstechnologie), die bedarfs- und nutzengerecht auf die individuellen Bedürfnisse von Unternehmen für deren digitale Transformation zugeschnitten werden kann. Kernstück dieser Tool-Landschaft auf der IT-Seite ist Siemens Teamcenter, das die relationale Datenbasis für alle Zusammenhänge und Wechselwirkungen eines Produktes während des gesamten Lebenszyklus als Traceability-Netz abzubilden vermag. Das Traceability-Netz als Single Source of Truth für alle Engineering-Disziplinen im System Lifecycle Engineering kann aus sehr unterschiedlichen und spezifischen Autorenwerkzeugen gespeist werden, wobei die interdisziplinär relevanten Zusammenhänge allesamt in Teamcenter zusammengeführt und in ihrem Lebenszyklus durch Revisionierung und Change Management gesteuert werden. Die folgende Abbildung zeigt beispielhaft, wie so eine exemplarische Lösungsarchitektur im Wissensgebiet Systems Engineering mit Siemens Tools ausgestaltet sein kann. Aufgrund der von Siemens selbst gesteckten Kriterien der Offenheit und Interoperabilität im Kontext der Siemens Xcelerator Businessplattform lässt solch eine Architektur auch Komponenten von Marktbegleitern zu, die durch geeignete Schnittstellen und abgestimmte Konzepte in der Datenarchitektur in die Gesamtarchitektur eingebunden werden können.
Bild: Siemens
Neben den reinen Softwarelösungen (IT) und Bausteinen für die OT bietet Siemens verschiedene Beratungsansätze, um die digitale Transformation von Unternehmen in einem offenen Ökosystem ganzheitlich gestalten und begleiten zu können – von der initialen Bedarfsaufnahme über die Definition ganzer Transformationsprogramme bis zur Breitenetablierung. Diese Ansätze referenzieren auf den zuvor erläuterten Fünfklang von Fähigkeitsdimensionen, die erforderlich sind um Unternehmensfähigkeiten ganzheitlich zu transformieren. Dazu operiert Siemens in einem starken Partnernetzwerk im Kontext der Siemens Xcelerator Businessplattform, um all diejenigen Aspekte der Digitalen und der Nachhaltigkeits Transformation für unsere Kunden abdecken zu können, für die es bei Siemens keine eigenständige Expertise gibt.
Nachaltiges Produktdesign am Beispiel eines Robotergreifers
Ein eindrückliches Beispiel für ein gelungenes nachhaltiges Produktdesign, ist die Optimierung eines Robotergreifers auf mehre Kriterien:
- Minimierung des CO2-Fußabdruckes
- Maximierung der Ressourceneffizienz
- Maximierung der Energieeffizienz
- Minimierung von Energiespitzen
- Minimierung des Platzbedarfs
- Minimierung der Zykluszeiten
- Minimierung der Kosten
Im ersten Schritt wurden hierbei mithilfe eines umfassenden Systemmodells die Stellschrauben für die Optimierung evaluiert. Dabei konnte identifiziert werden, dass der Greifer des Roboters für die benötigte Anwendung überdimensioniert war und damit unnötiges Gewicht und damit auch Energieverbrauch und Energiespitzen im Betrieb erzeugt hat. Außerdem barg das aus mehreren Einzelteilen bestehende Ausgangsdesign Anfälligkeiten für Verschleiß und das Risiko von Ausfällen.
Bild: Siemens
Mithilfe von Generative Engineering konnten in Simcenter Studio diverse Systemarchitekturen generiert und evaluiert werden. In der Kombination von Simcenter Amesim (1D Simulation) und der KI-unterstützsten Optimierungssoftware HEEDS zeigte die Systemsimulation Möglichkeiten zur optimalen Auswahl der Robotergröße für die benötigte Leistung. Auf Basis des Systemmodells wurden die physikalischen Leistungsparameter, die Ansatzpunkte für Befestigungen und der verfügbare Raum für den Robotergreifer definiert, die den Rahmen für das Generative Design bilden. Mit dem Ansatz der Topologie-Optimierung in NX konnte dann ein biometrischen Design entstehen, welches alle Anforderungen erfüllt und gleichzeitig auf die Zielgrößen optimiert. Mithilfe von Multiphysik-Simulation in Simcenter 3D wurde das Design auf seine Leistungsfähigkeit hin getestet und validiert.
Bild: Siemens
Mit Tecnomatix Process Simulate konnte im Anschluss das Zusammenspiel des generativ konstruierten Robotergreifers und dem kleineren Roboter simuliert und auf die Zykluszeiten sowie eine Verringerung der Energiespitzen optimiert werden.
Bild: Siemens
Im Endergebnis konnten alle eingangs beschriebenen Anforderungen hin optimiert werden:
- Minimierung des CO2-Fußabdruckes – Vermeidung von 3t pro Jahr
- Maximierung der Ressourceneffizienz – 82% Gewichtsreduktion des Robotergreifers
- Maximierung der Energieeffizienz – 54% Energieeinsparung
- Minimierung der Energiespitzen – 80% Reduktion von Energiespitzen
- Minimierung des Platzbedarfs – 50% Reduktion des Platzbedarfs
- Minimierung der Zykluszeiten – 20% schnellere Zykluszeit
- Minimierung der Kosten – 72% geringere Kosten.
Das Beispiel zeigt eindrücklich, wie mithilfe einer ganzheitlichen Systembetrachtung, einem umfassenden Systemverständnis und einer holistischen Systemmodellierung mit dem Ansatz des System Lifecycle Engineering komplexe Geflechte einer Vielzahl von untereinander abhängigen Anforderungen an komplexe Systeme gemeistert werden können. So wird Nachhaltigkeit als weiteres Optimierungskriterium in der Konstruktion von Produkten integriert und kann wie bekannte Optimierungskriterien gehandhabt werden, womit de Fähigkeit Entscheidungen auf Nachhaltigkeit zu treffen in allen Teams der Produktentwicklung demokratisiert und skaliert werden kann. Damit ist eine datengestützte Optimierung auf Nachhaltigkeit in der Produktentwicklung realisierbar. (sc)
