Automatisierte Optimierung der Blechkonstruktion für die Optimate GmbH

In Zusammenarbeit mit den Ingenieuren von Optimate haben wir einen innovativen geometrischen Optimierungsalgorithmus für die industrielle Fertigung entwickelt.

Kunde
Optimate GmbH
Expertise
Künstliche Intelligenz

"Gemeinsam mit Motius hat das Team von Optimate erfolgreich bewiesen, dass das Konzept der Designoptimierung funktioniert und das Potenzial hat, die Blechindustrie zu revolutionieren."


Bildquelle: © TRUMPF Gruppe

Jonas Steiling
CEO Optimate GmbH
Das Resultat

Unser Ergebnis

Übersicht

Teamgröße
Reifegrad

Challenge

Lösung

Technologien

Impact

Das Resultat

Unser Ergebnis

Ergebnis

Mit dem Automated Optimization-Algorithmus macht Optimate einen großen Schritt in Richtung seiner Vision, das Konstruktionsverfahren von Blechbauteilen zu revolutionieren.

Long-Term
Zusammenarbeit zwischen Optimate und Motius

Geometrischer beschränkungsbasierter Algorithmus für die Optimierung der Konstruktion von Blechteilen

  • Ein vollautomatischer Optimierungsalgorithmus zerlegt die Konstruktion eines Blechbauteils, erkennt die Anforderungen an Befestigungslöcher und Stabilität und generiert neue optimierte Konstruktionen.
  • Die so entstandenen überlegenen Designs reduzieren den Materialabfall und die Herstellungskosten, ohne die Funktionalität der Komponenten zu beeinträchtigen.
  • Die Optimierungspipeline wurde von PoC über MVP bis hin zu einem produktionsreifen System entwickelt, wobei bewährte Software-Engineering-Verfahren wie Test-Driven Development

Im Rahmen des Intrapreneurship-Programms von Trumpf sicherte die Lösung weitere Investitionen, so dass Optimate ein Spin-off-Unternehmen werden konnte. Unser erfolgreiches Kooperationsprojekt war die Grundlage für eine langfristige Zusammenarbeit zwischen Optimate und Motius, um den Algorithmus weiter zu optimieren und Optimate am Markt zu etablieren.

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Challenge

Ziel von Optimate war es, zu beweisen, dass Blechkonstruktionen mit innovativen Algorithmen automatisch optimiert werden können, ohne dass dabei die vom Konstrukteur festgelegten Designvorgaben verletzt werden.

Verbesserung des ROI bei der Optimierung von Blechkonstruktionen

Das Optimate-Team hat festgestellt, dass Blechteile aus der Industrie oft nicht optimal konstruiert sind. Dies ist ein Kostenfaktor auf zwei Ebenen. Erstens ist jedes verschwendete Stück Metall verlorenes Geld. Zweitens gibt es zwar Optimierungsbemühungen, aber sie sind nicht zeitsparend genug, um den komplexen Prozess zu rechtfertigen.


Automatisch Blechteile optimieren

Viele Blechteile enthalten ähnliche Muster von Konstruktionsfehlern. Optimate hatte die Vision, dass diese Konstruktionsfehler durch einen ausgeklügelten Optimierungsalgorithmus automatisch erkannt und optimiert werden könnten. Allerdings gab es eine Menge offener Fragen. Wie kann ein geometrisches Design als Optimierungsproblem beschrieben werden? Kann das Problem in einer begrenzten Zeit gelöst werden? Ist Machine Learning erforderlich, um eine Lösung für dieses Problem zu finden?


Entwicklung einer maßgeschneiderten Lösung

Wir konnten nicht auf bestehenden Implementierungen aufbauen, da das sehr spezifische Problem der durchgängigen Designoptimierung für Blechbauteile von der Forschung noch nicht angegangen wurde. Außerdem mussten wir einen Datensatz von Testbauteilen sammeln, um die Muster von Konstruktionsfehlern besser zu verstehen und unseren Algorithmus anhand realer Daten zu validieren.

Entwicklung einer maßgeschneiderten Lösung

Wir konnten nicht auf bestehenden Implementierungen aufbauen, da das sehr spezifische Problem der durchgängigen Designoptimierung für Blechbauteile von der Forschung noch nicht angegangen wurde. Außerdem mussten wir einen Datensatz von Testbauteilen sammeln, um die Muster von Konstruktionsfehlern besser zu verstehen und unseren Algorithmus anhand realer Daten zu validieren.

Lösung

Eine vollautomatische Design-Optimierungspipeline, die das Blechdesign zerlegt, Stabilitäts- und Befestigungslochanforderungen ableitet und überlegene Designs mit der gleichen Funktionalität erzeugt.


Übersicht

Alles über Optimate GmbH

Blechwissen digitalisieren und mit der Welt teilen.

"Wir sind auf unsere eigene Art und Weise ruhelos. Wir nehmen die Dinge nicht so, wie sie sind. Wir denken sie neu. Und dabei verschieben wir Grenzen. Im Rahmen des technisch Möglichen und auch in räumlicher Hinsicht. Unser Ziel ist es, wertvolles Wissen und Know-how in der Blechgestaltung weltweit zugänglich zu machen."

Der Prozess

Herausforderung meistern in vier Schritten

Potenzielle Anerkennung (2020)

Um den Business Case zu bewerten, haben wir überwachte und halbüberwachte Machine Learning Algorithmen  eingesetzt, um das Optimierungspotenzial eines Blechbauteils auf der Grundlage seiner Merkmale vorherzusagen. Jedes Bauteil wurde mit einer Genauigkeit von 91 % entweder als "nicht optimierbar", "optimierbar" oder "hoch optimierbar" eingestuft.

Automatisierter Optimierungs-PoC (2021)

Nach der Validierung des Business Case haben wir geprüft, welcher technische Ansatz am besten geeignet ist, um die erforderlichen Design-Optimierungen zu implementieren. Wir haben einen benutzerdefinierten graphenbasierten Optimierungsalgorithmus entwickelt, der alle relevanten Design-Optimierungen brutal erzwingt. Eine prototypische Implementierung in Python bewies die Machbarkeit des Ansatzes.

Automatisierte Optimierung MVP (2022)

Um unseren Algorithmus zu testen und zu optimieren, haben wir eine erste Testreihe mit etwa 100 verschiedenen Blechteilen durchgeführt. Wir fügten fortschrittlichere technische Konstruktionsmerkmale hinzu, wie z. B. die Verkleinerung von Flanschen, um neue Biegezonen zu ermöglichen. Nachdem unsere Pipeline in der Lage war, alle Teile des Testsatzes zu verarbeiten, erzielte sie eine durchschnittliche Kostenreduzierung von 22 %. Der Algorithmus wurde den ersten Kunden von Optimate als Betafunktion zugänglich gemacht.

Produktionsgerechtes System (2023)

Im Laufe des Jahres 2022 vergrößerte Optimate sein eigenes Entwicklerteam auf fünf Softwareingenieure. Motius und Optimate arbeiteten nahtlos zusammen, um Automated Optimization in ein produktionsreifes System zu verwandeln. Branchenführende Best Practices wie testgetriebene Entwicklung, Pair Programming und ein trunkbasierter Workflow gewährleisten eine saubere Softwareentwicklung. Die neue Pipeline übertraf die Leistung des MVP im Juli 2023 und wurde für die Beta-Kunden von Optimate freigegeben.