Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Verbesserung der Wirtschaftlichkeit von modernen generativen Fertigungsverfahren durch Erweiterung bestehender Computer Aided Manufacturing (CAM) Systeme in Form Prozessplanungsmoduls.

 

HybridCAM - Verbesserung der Wirtschaftlichkeit von modernen generativen Fertigungsverfahren durch Erweiterung bestehender Computer Aided Manufacturing (CAM) Systeme in Form Prozessplanungsmoduls.

Ziel des Forschungsvorhabens ist, bestehende CAM-Systeme auch für die generative Fertigung (GF), z.B. 3D-Druck, nutzbar zu machen. Hieraus entstehen Hybride CAM-Systeme, die die bestehende Infrastruktur nutzen und diese für die GF erweitern.

Der bisherige Teil der Bahnplanung wird mit einem Prozessplanungsmodul erweitert. Dieses Modul kann in bestehende CAM-Systeme integriert werden und koordiniert weitere Prozessmodule, die auf die Bahnplanung für die einzelnen Maschinen Einfluss nehmen. Diese Module müssen nicht zwingend vom Hersteller des Prozessplanungsmoduls sein, sondern sich lediglich an eine offene API und Kommunikationsschnittstelle halten. Damit wird gewährleistet, dass die Prozessplanung einem breiten Markt und herstellerunabhängig verfügbar wird.

Auf diese Weise können die zahlreichen Vorteile der generativen Fertigung auch für KMU in ihrem gewohnten Planungsumfeld, also der existierenden CAM-Landschaft, erschlossen und gleichzeitig die Time to Market reduziert werden. Hierzu werden die Verlagerung von Prozesswissen vom Entwickler hin zur Prozessplanung sowie die Automatisierung der kompletten Planungskette angestrebt. Dies soll durch Integration eines Prozessplanungsmoduls in bestehende CAM-Systeme geschehen.

Der Entwickler für GF wird zukünftig nur noch die Eigenschaften des Bauteils berücksichtigen müssen. Das Planungswerkzeug übernimmt die Planung der einzelnen Prozessschritte, der Prozessparameter sowie der dazugehörigen Hilfsfunktionen oder Elemente, sodass auch GF fremde Produktionsplaner, bspw. CAM-Experten aus dem Bereich der subtraktiven Fertigung, GF nutzen können. Das Ergebnis ist eine höhere Marktdurchdringung der GF in Deutschland, eine kürzere Entwicklungszeit sowie klar getrennte Zuständigkeiten.

Ergebniszusammenfassung:

Generative Fertigung (GF) bietet für den schnellen Test – Rapid Prototyping – sowie die Produktion von hochkomplexen Einzelbauteilen, bspw. im Luft- und Raumfahrtsektor enorme Vorteile. Da insbesondere die Fertigungskosten unabhängig von der Bauteilkomplexität linear mit dem Bauteilvolumen ansteigen, findet die GF zunehmend Einzug in die industrielle Anwendung. Besonders für KMU ergeben sich im Rahmen dieser Entwicklungen neue Potenziale, da generative Verfahren gerade für KMU-typische, kleine Stückzahlen vielversprechende Alternativen zu herkömmlichen, meist zerspanenden Herstellungsverfahren darstellen. Um allerdings den heutigen hohen Qualitäts- und Effizienzanforderungen zu entsprechen, sind in vielen Anwendungsfällen nach wie vor subtraktive (z. B. zerspanende) Nachbearbeitungsschritte notwendig, die in einem zusätzlichen Aufwand für planerische Tätigkeiten führen. Die auf einander abgestimmte Planung additiver und subtraktiver Prozessschritte erfordert derzeit den Einsatz von verschiedenen Experten und inhaltlich getrennter Softwarelösungen. Daher wurde zur Unterstützung der Projektplanung im Projekt „HybridCAM“ ein hybrides CAM-System entworfen, mit dem sich sowohl additive als auch subtraktive Prozessschritte innerhalb einer Planungsumgebung erstellen und folglich Planungsaufwände deutlich reduzieren lassen. Eine Verbesserung der Wirtschaftlichkeit wird dabei insbesondere durch die Tatsache erreicht, dass das hybride CAM-System als Erweiterung von bestehenden CAM-Systemen für die subtraktive Bahnplanung konzipiert wurde. Dadurch können Programmierer in ihrer bekannten Softwareumgebung arbeiten und müssen nur teilweise in neue Umgebungen und Abläufe eingelernt werden. Beides trägt dabei unmittelbar zur effizienten Erschließung der additiven Fertigung für kleine und mittelständische Unternehmen im produktionstechnischen Umfeld bei.