Montag, 24. September 2018

Augmented bzw. Virtual Reality Zeitreisen


Wie es gelingen kann, verschüttete, verborge oder vergangene Schichten eines Stadtraumes sichtbar zu machen, haben Forscher des Londoner „Interactive Architecture Lab“ gezeigt. Das Projekt „Palimpsest“ zielte darauf ab, St. James Garden, das durch künftige Umbaumaßnahmen stark verändert werden wird, als erlebbare Erinnerung zu bewahren.

3-D Laser Scanning und die Aufnahmen des bestehenden Raumklanges bilden Rohstoffe, die mittels virtueller Technologien für Dritte zugänglich gemacht werden. Das Video (Link unten) zeigt, wie Ästhetik sich mit einem stadtplanerischen Ansatz verbindet und dabei doch harte Fakten transportiert – in diesem Fall bald vergangen sein werdende.

Sicherlich ist dieses Fallbeispiel auch für zukünftige Projekte vorstellbar und bietet eine gute Möglichkeit, Anwohnern Veränderungen begreiflich zu machen und diese damit in die Lage zu versetzen, aktiv an Wandelprozessen teilzuhaben.

Link zum Artikel:
https://vimeo.com/184694770

Sonntag, 16. September 2018

Nachbrenner zur Industrie 4.0. Zum Stichwort Messtechnik

Kaum den Dreiteiler „Digitalisierung und Industrie 4.0“ beendet, kam mir ein interessanter Artikel unter die Augen, der das Thema gut abbindet (Link unten). Prof. Lanza, eine Expertin zur Qualitätssicherung, spricht darin über die Rolle der Messtechnik in intelligenten (smarten) Produktionsprozessen.

Künftig, so Lanza, würden nicht mehr nur Stichproben zur Qualitätssicherung genommen, sondern es stünden 100 % aller relevanten Daten zur Verfügung. Wohlgemerkt Daten, die während der laufenden Produktion anfielen und nicht etwa in nachgeordneten Messräumen. Das wiederum mache Werkzeugmaschinen nötig, die trotz diverser Störeinflüsse (Temperatur, Erschütterung, Schmutz etc.) gleichzeitig hochpräzise Messmaschinen sein müssten.

Ein Standard, der bei der Fertigung von Hochpräziseprodukten heutzutage schon realisiert sei. Ein Sensorennetzwerk fusioniere in Echtzeit die Signale verschiedenster Sensoren zu einem kombinierten Messergebnis. Sog. „Manufactoring Execution Systems“ (MES) wiederum könnten den Datenaustausch zwischen Maschinen, Internet und Messtechnik in Form von Soft- wie Hardware sicherstellen und so ließe sich das sog. „Internet der Dinge“ (IoT) in eine intelligente Produktion überführen.

Am Beispiel Chinas erläutert Prof. Lanza den Wunsch vieler sog. „Low-Cost-Länder“, Industrie 4.0 als effiziente globale Produktionsstrategie zu entwickeln. Es gäbe einen Trend, bei neuen Anlagen sehr viel immanente Sensorik einzusetzen, wenngleich zwar Geld für Hardware ausgegeben werde, aber nötige Systemkompetenz noch fehle. Zum Schluss betont sie, dass Produktions- und Messtechnik weiter zusammenwachsen werden und wiederholt ihr Credo: „Raus aus dem Prüfraum, rein in die Produktion.“

Das Thema Messtechnik ist auch für Building Information Modeling wichtig, denn der dreidimensionale, virtuelle Maschinenpark einer Fabrik braucht für seine Einsatzfähigkeit laufend Daten in Echtzeit. Die Expertin zeigt damit, dass das Gebäudedatenmodell nicht mehr nur als Planungswerkzeug dient, sondern im gesamten Produktionsprozesse eingesetzt werden kann. Damit ist die Gebäudenutzungsphase nicht mehr nur in dessen Bewirtschaftung erschöpft. Freilich gibt es hier noch einiges zu tun.

Link zum Artikel:
https://www.produktion.de/technik/fertigung/prof-lanza-industrie-4-0-revolutioniert-die-messtechnik-112.html

Zum Stichwort Digitalisierung: Industrie 4.0 – Teil 3


Im dritten und letzten Teil meiner kleinen Reihe über die Digitalisierung und Industrie 4.0 will ich zeigen, wie intelligente (smarte) Technologien die Produktion beeinflussen. Im vorangegangenen Artikeln haben wir erfahren, wie das Produkt „Amazon Dash“ vom heimischen Wohnzimmer aus Logistikketten in Gang gesetzt. Das war ein einfaches Beispiel, aber prinzipiell läuft es in der Industrie 4.0 nicht viel anders.

Sie alle haben schon den Begriff „Big Data“ gehört. Er beschreibt zunächst einmal ein quantitatives Prinzip. Das Entscheidende ist aber, dass in einem Berg von Daten diejenigen identifiziert werden, die Effizienz, Produktivität, Kundennutzen oder auch andere Zielgrößen befördern. Es gilt also, Muster zu erkennen und aus diesen Prognosen abzuleiten, damit Entscheidungen getroffen werden können. Die einzelne Date ist also nur dann wertvoll, wenn aus ihr Erkenntnis gewonnen wird und Vorausschau gelingt. Aus „Big Data“ wird auf diese Weise „Smart Data“.

Je schneller intelligente Daten verarbeitet werden, desto höher ist die Effektivität der Produktion. Ein anschauliches Bild hierzu kann der menschliche Körper liefern. Wir treffen ständig Entscheidungen aufgrund von Wahrnehmungen unserer Sinne bzw. dadurch, dass wir Wahrnehmungen mit unseren Grundhaltungen, Überzeugungen oder Aufgaben abgleichen. Das geschieht in Echtzeit – Industrie 4.0 versucht im Prinzip, Ähnliches auf die Produktion zu übertragen.

So übernehmen Sensoren die Messung von Ressourcen, Prozessschritten oder auch qualitativen Arbeitsplänen. Der nächste Schritt in der Optimierungskette ist die Analyse und Prognose. Hier werden betriebsinterne Daten erfasst und abgebildet, Parameter festgelegt bzw. gewandelt und quantitative Arbeitspläne generiert. Im dritten Schritt findet die Optimierung statt, indem Stell- und Führungsgrößen präzise die Arbeitspläne anpassen und das Endprodukt steuern. Wie gesagt, all das geschieht in Echtzeit und in permanenten Wiederholungsschleifen.

An dieser Stelle kommt formitas ins Spiel, denn wir sind in der Lage, ein digitales Produktionsszenario mittels BIM-Modell zu generieren. In diesem Modell werden alle Aufzeichnungen der realen Fertigungsprozesse (Sensoren, GPS, Mengen, Kundenfeedback etc.) abgebildet und mit den Soll-Daten abgeglichen. Auf diese Weise entsteht ein sog „digitaler Schatten“ des realen Produktes, der sehr anschaulich eine eventuelle Diskrepanz von Ist und Soll aufzeigt. Eine Diskrepanz, die Industrie 4.0 künftig zeitnah auf ein Minimum abschmelzen wird – und zwar stets neu bis zur jeweils nächsten Optimierung.