Digitaler Zwilling und Daten: So digitalisiert Autodesk Werke

Die Digitalisierungsvision der Industrie klingt oft nach Neubau, grüner Wiese und perfekt geplanten Fabriken. Die Realität sieht oft anders aus. Viele Produktionsstandorte sind über Jahrzehnte gewachsen. „Ein Neubau ist natürlich ideal, um den digitalen Zwilling von Anfang an mitzuziehen“, sagt Jan Niestrath, Manager Industrial Machinery bei Autodesk. „In der Praxis dominieren jedoch Brownfield-Projekte.“

Wie Digitalisierung in bestehenden Werken möglich ist, zeigt Autodesk in seinem Technology Center in Birmingham. Die „Advanced Manufacturing Facility“ wurde 2018 als erste Einrichtung dieser Art in Europa eröffnet. Der Standort dient als reale Testumgebung, um neue Fertigungstechnologien praktisch zu testen. Die Facility wurde unter anderem mit Maschinen von DMG Mori, Hermle, Steifelmeyer und Hamuel sowie Robotern von ABB und Kuka ausgestattet.

Niestrath erklärt im Gespräch mit Produktion, der Standort sei „unsere eigene kleine Fabrik“. Dort verprobe Autodesk seine CAM- und Additive-Manufacturing-Software an einem echten Maschinenpark.

Vom Maschinenpark zum digitalen Zwilling

Auch der digitale Zwilling kommt in Birmingham zum Einsatz. So wurde aus dem Bestandsgebäude aus den 1980er-Jahren ein vollständiger digitaler Zwilling erstellt. „Da häufig keine aktuellen Pläne existieren, haben wir das Gebäude gescannt, also eine Point Cloud erzeugt, und diese in ein BIM-Modell überführt“, sagt Niestrath. Dieses Modell werde anschließend durch Sensorik ergänzt; zum Beispiel für Temperaturregelung, Maschinenzustände und Sicherheitsaspekte wie Feuerlöscher-Standorte. Denn wer eine bestehende Fabrik umbauen oder erweitern will, braucht belastbare Informationen.

Digitale Scans können zum Beispiel auch dabei helfen, Kollisionen bei der Planung zu vermeiden und in dynamische Modelle überführt werden. Zudem lassen sich „Materialflüsse sowie die Bewegungen der Mitarbeiter in der Fabrik simulieren, um Engpässe zu identifizieren und Bestände zu optimieren“, erklärt der Autodesk-Experte.

Wie gelingt aber der Einstieg? Vor allem für Unternehmen mit begrenztem Budget? Niestrath plädiert für einen pragmatischen Ansatz. „Man darf kein technologisches ‚Biest‘ erschaffen, das keiner versteht“, sagt er. Stattdessen gehe es darum, vorhandene Daten zu nutzen, gegebenenfalls mit einem Scan zu starten und die Sensorik über Tools anzubinden. So könne man schnell erste Anwendungsfälle realisieren, wie etwa das Monitoring von Energieverbräuchen, um bei hohen Kosten sofort gegenzusteuern. „Wichtig ist, anzufangen, auch wenn man nicht alles auf einmal machen kann“, so Niestrath.

BMW-Projekt zeigt den Nutzen durchgängiger Daten

Ideale Voraussetzungen, um digitale Modelle von Anfang an mitzudenken, sind natürlich Neubauten. Ein Beispiel dafür ist das Greenfield-Projekt von BMW in Irlbach-Straßkirchen für Hochvoltbatterien. Dort wurde die Inbetriebnahme, Abnahme und Übergabe des Werks für die Montage von Hochvoltbatterien mit der Autodesk Construction Cloud digitalisiert. Dabei kamen unter anderem automatisierte Übergabeprozesse sowie Drohnen für Scans und Kollisionsprüfungen zum Einsatz.

Planung, Realisierung und Betrieb werden nicht als getrennte Phasen betrachtet, sondern über Daten miteinander verbunden. Autodesk zufolge wurden 62 Fachmodelle in einem Koordinationsmodell zusammengeführt. Rund 25.000 bisher manuelle Workflows zur Datenübergabe seien entfallen, etwa 450 Arbeitsstunden seien eingespart worden. Zudem sollen Übergabedaten systemgestützt für nachgelagerte IT-Systeme aufbereitet worden sein.

KI, Nachhaltigkeit und Co: So sieht die Fabrik der Zukunft aus

Digitale Zwillinge, KI-gestützte Planung und Simulation: Die smarte Fabrik ist längst keine Zukunftsmusik mehr – sondern beginnt dort, wo Daten zusammenlaufen. Wie die "intelligente Fabrik der Zukunft" aussehen kann, erklärt Alexander Stern von Autodesk.

KI als Assistenz und später als Physical AI

Auch Künstliche Intelligenz spielt in der Autodesk-Strategie eine Rolle, allerdings derzeit eher unterstützend als autonom. „Wir setzen KI schon lange in assistierender Funktion in unseren Produkten wie Inventor, Fusion oder AutoCAD ein“, sagt Niestrath.

KI findet sich inzwischen in nahezu allen Autodesk-Lösungen und wird eingesetzt, um Designvarianten zu generieren, Prozesse zu automatisieren, Simulationen zu optimieren sowie Projektrisiken vorherzusagen. Der Autodesk Assistant dient ergänzend dazu als zentrale Assistenzfunktion, an die Konstrukteure Befehle für Workflows oder Automatisierungen in natürlicher Sprache geben können.

Perspektivisch geht es bei Autodesk jedoch weiter. Stichwort „Physical AI“. Autodesk arbeitet dazu mit World Labs zusammen. Das Ziel sei, „dass die KI die Welt ‚versteht‘, ohne dass jede physikalische Simulation rechenintensiv einzeln durchlaufen werden muss“, erklärt Niestrath.

Für industrielle Anwendungen könnte das relevant werden, wenn KI nicht nur Texte erzeugt oder Bedienfunktionen erleichtert, sondern Geometrien, räumliche Zusammenhänge und physikalische Abhängigkeiten einordnen kann.

Nicht die Technik ist das größte Problem

Trotz aller technologischen Ansätze bleibt die Umsetzung der kritische Punkt. Auf die Frage, ob Digitalisierung häufig weniger an der Technik als am Change Management scheitere, antwortet Niestrath klar: „Leider ja, oft haben wir kein Technologieproblem, sondern ein Umsetzungsproblem.“

Die beste Technik nütze nichts, „wenn die Mitarbeiter sie nicht akzeptieren oder das Commitment des Managements fehlt“. Deshalb setzt Autodesk nach eigenen Angaben stark auf Implementierungspartner, die Trainings und Onboarding-Services rund um die Produkte anbieten.

Denn der Mangel an Fachkräften zwinge die Unternehmen zur Digitalisierung. Früher habe es Experten gegeben, „die am Geräusch einer Maschine hörten, was fehlte“. Dieses Wissen sei oft nicht dokumentiert gewesen. Wenn solche Erfahrungsträger fehlen, müssen Unternehmen Wege finden, Wissen systematisch zu sichern.