6. Herausforderungen bei der Abbildung der Prozess-Maschine Interaktion am Beispiel der Umformsimulation

Während bei der spanenden Fertigung die Komplexität des gefertigten Bauteils durch das umfangreiche Bewegungsvermögen der Werkzeugmaschine erzeugt wird, führt die Umformmaschine bei der Blechumformung nur einfache, in der Regel einachsige Bewegungsabläufe zur Zustellung der Werkzeugkomponenten zueinander aus. Die komplexe Geometrie des herzustellenden Werkstückes ist dabei im Umformwerkzeug gespeichert und wird beim Ziehvorgang auf das Blech übertragen. Genau in diesem Zusammenwirken von Maschine und Werkzeug liegt die hohe Produktivität des Tiefziehverfahrens bei der Produktion mittlerer und großer Stückzahlen von Serienbauteilen begründet. Tiefziehteile für die Konsumgüter- und Automobilindustrie werden in der Regel im Dreischichtbetrieb hergestellt. Auf einer Anlage zur Herstellung von Blechumformteilen können so bei Hubzahlen von 15 min^‒1 bis zu 21.000 Teile pro Tag umgeformt werden. Jedoch sinken heute in der Folge der zunehmenden Individualisierung von Produkten die Losgrößen bei gleichzeitig steigender Variantenvielfalt und wachsenden Produktivitätsanforderungen. Dadurch steigt der Aufwand für die Umrüstung und Wiederinbetriebnahme der Anlagentechnik, wodurch die erreichbaren Stückzahlen sinken.

Eine Vielzahl der durch Umformen produzierten Bauteile, wird durch eine Abfolge verschiedener Tiefzieh- und Schneidoperationen auf Folgeverbund-, Transfer- oder Stufenwerkzeugen hergestellt. Diese Werkzeuge werden auf Pressen mit einem oder mehreren Stößeln betrieben [1]. Für die Ziehstufe, in der Regel die erste Umformoperation, werden dabei Niederhalterkräfte benötigt, die durch ein Ziehkissen als Gegenantrieb zum Stößel oder durch Gasdruckfedern im Werkzeug realisiert werden können.

Der Einsatz neuer elektromechanischer Antriebssysteme, erweitert die Möglichkeiten der Bewegungsführung bei der Durchführung von Umformprozessen. So hat die Verwendung von Servomotoren in den Hauptantrieben von Pressen in jüngerer Zeit das Bewegungsvermögen von Umformmaschinen deutlich gesteigert. Neben einem hohen Beschleunigungsvermögen kann die Kinematik von Servopressen weitgehend frei programmiert werden. Die Servopressentechnik stellt damit bislang nicht vorhandene Freiheitsgrade zur Bewegungssteuerung bei der Herstellung von Tiefziehteilen bereit [2]. Stößelgeschwindigkeit und Ziehkissenkräfte können über den Pressenhub verändert und an die Anforderungen des Werkstoffes und der Bauteilgeometrie angepasst werden [3]. Entgegen dem Vorgehen bei der Werkzeugauslegung für den Einsatz auf konventionellen Maschinen, bei denen oberer und unterer Totpunkt als auch das Bewegungsprofil durch die Kinematik der Presse definiert sind, erfordert die Einarbeitung neuer Werkzeuge auf Servopressen eine Bewegungs- und Kollisionsplanung [4].

Neue Materialien sowie immer komplexere Bauteile bezüglich der Form und Funktion reizen die Prozessgrenzen zunehmend aus. Die Berücksichtigung der Schwankungen der Eigenschaften des umzuformenden Werkstoffes [5], dynamischer Effekte aus dem Zusammenwirken von Maschine und Prozess [6], Regelabweichungen der Antriebssysteme [7] aber auch verschleißbedingte Änderungen der genauigkeitsbeeinflussenden Eigenschaften der Maschine und des Werkzeuges erschweren die Gestaltung, die Einarbeitung und den Betrieb von Umformwerkzeugen und machen die erfahrungsbasierte Vorhersage der Fertigungsparameter heute nahezu unmöglich. Damit ergeben sich vielfältige Anforderungen an die Planung des Prozesses, die Gestaltung der Werkzeuge und die Bewegungsführung der Maschine. Neben den zu berücksichtigenden Eigenschaften des Werkstoffes gibt es Abhängigkeiten von den Umgebungsbedingungen, dem Maschinen- und Werkzeugzustand sowie den verschiedenen Kontaktstellen zwischen Maschine, Werkzeug und Werkstück [8, 9]. Für komplexe Tiefziehteile können bereits geringe Schwankungen wie beispielsweise der Blechdicke oder der mechanischen Werkstoffeigenschaften dazu führen, dass Prozessparameter ihre Gültigkeit verlieren und es zu Tiefziehfehlern im Bauteil kommt [10]. Das Verhalten des Werkstoffes beeinflusst also direkt das Verhalten des Werkzeuges und der Umformmaschine und umgekehrt. Abb. 6.1 zeigt die wesentlichen Größen, die den Umformprozess beeinflussen und bei der Bestimmung der Stellgrößen (Hubzahl und Ziehkissenkraft) berücksichtigt werden müssen.

Derartige Abhängigkeiten können beispielswiese durch bauteilgeometrieabhängige Reglereinstellungen oder werkstoffabhängige Ziehkissensollwerte bei der Prozessführung berücksichtigt werden [8].

Bei der Herstellung von Blechumformteilen wird die Umformsimulation heute vor allem zur Vorhersage der Geometrie der Werkzeugaktivelemente eingesetzt. Die Erweiterung des Betrachtungsspektrums zeigt aber verschiedene weitere mögliche Einsatzgebiete mit ganz unterschiedlichen Anforderungen an die Berechnungszeit der eingesetzten Modelle auf.

Bei der Fertigung von Karosserieblechteilen hat sich die Vorgehensweise der Methodenplanung für die Festlegung der durchzuführenden Verfahren und deren Reihenfolge etabliert. Der Methodenplan dient dem Entwurf der einzelnen Werkzeuge zur Herstellung der Bauteilgeometrie. Dazu werden die notwendigen Arbeitsschritte auf Operationsstufen verteilt und einzeln ausgelegt, wobei die Finite-Elemente (FE)-Simulation ein fester Bestandteil bei der Gestaltung der Werkzeugoberflächen ist. Damit hat der Methodenplaner einen wesentlichen Einfluss auf die Qualität und die Kosten des Umformteils, der Betriebsmittel und insbesondere auf das Umformwerkzeug [1].

Abb. 6.2 veranschaulicht den zeitlichen und finanziellen Bedarf für die Auslegung und Gestaltung sowie den Herstellungs- und Inbetriebnahmeprozess eines Tiefziehwerkzeuges zur Produktion eines Fahrzeugseitenwandrahmens.

Etwa die Hälfte der Zeit wird für die Methodenplanung und die Herstellung des Werkzeuges benötigt, die andere Hälfte ist durch die Umsetzung und Einarbeitung des Werkzeuges auf die Randbedingungen während des Betriebs bedingt. Die Eigenschaften des Gesamtsystems, bestehend aus Werkstoff, Werkzeug und Umformmaschine, die in den Simulationsrechnungen in der Methodenplanung nicht berücksichtigt wurden, müssen in einem aufwendigen Einarbeitungsprozess in das Werkzeug eingebracht werden. Dazu wird das Werkzeug zunächst auf einer Tryoutpresse eingearbeitet, bis damit Gutteile gefertigt werden können. Die Tryoutpresse soll dabei die Eigenschaften der Produktionspresse bestmöglich nachbilden, um die Werkzeugeinarbeitung parallel zur laufenden Produktion durchführen zu können. Anschließend erfolgt ein weiterer Tryout auf der Produktionspresse, bei dem auch die Abweichungen im Verhalten zwischen Produktions- und Tryoutpresse in das Werkzeug eingearbeitet werden. Die dafür notwendigen Tryout-Schleifen bis zur Fertigstellung des Werkzeuges benötigen im dargestellten Beispiel etwa ein Viertel der Herstellungszeit und verursachen ungefähr ein Drittel der dabei entstehenden Kosten. Die Verbesserung der Simulationsergebnisse durch die Berücksichtigung der heute weitgehend vernachlässigten Eigenschaften der Maschine während der Methodenplanung, führt zu einer Steigerung der Genauigkeit der Werkzeugaktivflächen. Dadurch kann der Einarbeitungsprozess verkürzt und eine deutliche Reduzierung der Herstellungszeit des Umformwerkzeuges und den damit verbundenen Kosten erreicht werden.

Da die Zeiträume für die Werkzeugeinarbeitung im Bereich von Monaten liegen, steht für Simulationsrechnungen zur Vorhersage der Werkzeugaktivflächen ausreichend Zeit zur Verfügung. Dennoch besteht der Wunsch nach möglichst kurzen Simulationszeiten, da diese die Durchführung von Variantenrechnungen und damit die automatisierte Optimierung der Werkzeuggeometrie ermöglichen. Weiterführende Ansätze für den Einsatz von Simulationsmodellen finden sich in der Hub-zu-Hub Regelung und der Inprozessregelung. Beide Ansätze setzen neben einer hohen Genauigkeit der eingesetzten Modelle deren Echtzeitfähigkeit voraus.

Sollen die Anforderungen an die Echtzeit betrachtet werden, ist zunächst zu klären, was Echtzeit im Sinne der Umformtechnik bedeutet. Dabei kann auf den Begriff der Rechtzeitigkeit zurückgegriffen werden. Rechtzeitigkeit bedeutet, das alle notwendigen Informationen für eine Entscheidung genau dann wiederholbar und zeitlich genau zur Verfügung stehen, wenn sie benötigt werden [13].

Die Echtzeitanforderungen an die Simulation zur Unterstützung von Umformprozessen können so aus verschiedenen zeitlichen Ebenen bei der Betrachtung des Prozesses und den sich daraus ergebenden Zielstellungen abgeleitet werden. Während der Prozessplanung, der Gestaltung der Werkzeuge, bei deren Inbetriebnahme oder auch bei der Durchführung des Prozesses in der Produktion ergeben sich damit ganz unterschiedliche Anforderungen an die Echtzeitfähigkeit der genutzten Modelle, die im Folgenden näher für die Chargenschwankungen, die Hub-zu-Hub Regelung sowie die Inprozessregelung erläutert werden.

In den Presswerken der Automobilhersteller und -zulieferer wird das Blech für die Herstellung von Tiefziehteilen in Bandform auf sogenannten Coils aufgerollt angeliefert. Fertigungsbedingt variiert dabei die Blechstärke sowohl von Coil zu Coil als auch über der Coilbreite infolge des Walzprozesses in definierten Toleranzen (vgl. Abb. 6.3). Da die gelieferte Coilbreite nicht immer der für die Herstellung eines Bauteils notwendigen Blechbreite entspricht, kommt häufig Spaltband zum Einsatz. Spaltband bedeutet, dass das Coil vor der Verarbeitung auf der Presse längs geteilt wird. Dadurch entstehen Blechbänder mit unterschiedlichen geometrischen Eigenschaften, die bei der weiteren Verarbeitung durch eine Anpassung der Prozessparameter auf das jeweilige Blechband berücksichtigt werden müssen. Abb. 6.3 illustriert die unterschiedlichen Eigenschaften am Beispiel der Schwankung der Ausgangsblechstärke \({s}_{0}\) für zwei verschiedene Coils und der sich daraus ergebenden Spaltbandgeometrien (A, B und C).

Die Verarbeitung dieser in ihrer geometrischen Gestalt variierenden Blechbänder setzt entweder sehr robust ausgelegte Prozesse voraus oder erfordert die aktive Anpassung der Maschinenparameter beim Bandwechsel. Beispielhaft für die aktive Anpassung kann die Reduzierung der Hubzahl bei der Verarbeitung der Außenbänder (A und C) im Vergleich zum mittleren Abschnitt (B) genannt werden. Dieses Vorgehen verringert aber die Produktivität maßgeblich, weshalb eine simulationsbasierte Anpassung der optimalen Hubzahl oder auch differenzierter Zylinderkräfte zu einer Verbesserung des Prozessverlaufes beitragen kann. Die Anforderungen an die Echtzeitfähigkeit bei der simulationsgestützten Prognose der Prozessparameter sind vergleichsweise gering, da bei der Verarbeitung eines Bandes in der Regel ausreichend Zeit zur Verfügung steht, um eine entsprechende Simulationsrechnung durchzuführen.

Der Wunsch nach Verminderung von Lagerhaltungskosten führt zur Produktion nach Bedarf und damit zu häufigen Werkzeugwechseln in den Presswerken. Abb. 6.4 zeigt die Leistungskennzahlen eines großen Presswerksverbunds für verschiedene Pressentypen. In diesen Diagrammen zeigt sich, dass sich die mittlere Laufzeit der Aufträge auf den verschiedenen Produktionssystemen deutlich unterscheidet.

Während Pressenstraßen im Mittel mehr als 10 h das gleiche Teil fertigen, beträgt die mittlere Auftragslaufzeit auf einer modernen Servopresse gerade einmal zwei Stunden. Für den Werkzeugwechsel auf einer Servopresse werden in diesem Beispiel nur fünf Minuten benötigt, auf der Pressenstraße sind es hingegen über 20 min [14].

Während des Produktionsanlaufs kommt es durch die Erwärmung des Werkzeuges zu sich ändernden Reibverhältnissen zwischen Werkzeug und der umzuformenden Platine [15]. Daraus resultiert im Vergleich zum eingefahrenen Prozess eine erhöhte Anzahl an Fehlteilen, was nur durch eine zielgerichtete Anpassung der Hubzahl und der Niederhalterkraft verhindert werden kann. In [16] kann die Entwicklung der Bauteiltemperatur in der Warmlaufphase eines Werkzeuges für die Herstellung einer Fahrzeugheckklappe im Vergleich zur Temperatur außerhalb und innerhalb der Produktionspresse nachvollzogen werden. Die Temperaturänderung im Werkzeug führt zu einer Änderung des Reibwertes zwischen Werkzeug und Werkstück und macht eine Anpassung der Prozessparameter erforderlich.

Die Bestimmung der optimalen Hubzahl als auch der dabei notwendigen Niederhalterkraft in Abhängigkeit vom Maschinenzustand und der Temperatur im Werkzeug kann nur modellgestützt unter Berücksichtigung der Maschineneigenschaften erfolgen. Bei Annahme einer mittleren Hubzahl von 12 min⁻¹, also der Fertigung von 12 Teilen pro Minute, ergibt sich damit eine notwendige Modellberechnungszeit von 5 s.

Bei der Prozessführung von Tiefziehprozessen können im Wesentlichen zwei Arten von Fehlern auftreten, die das Blechbauteil für die weitere Nutzung unbrauchbar machen. Beide hängen letztlich von der Höhe der resultierenden Flächenpressungen zwischen Matrize, Blech und Niederhalter ab und werden maßgeblich durch die Niederhalterkraft beeinflusst. Während bei einer zu hohen Flächenpressung Risse entstehen, führt eine zu niedrige Flächenpressung zu Falten im Flanschbereich, die schlimmstenfalls in die Zarge hineingezogen werden. Zwischen diesen beiden Fehlerbereichen liegt das sogenannte Gutteilfenster oder der Gutteilbereich [17]. Komplexe Tiefziehteile und schwer umformbare Materialien erlauben bei konventioneller Prozessführung mit konstanten Niederhalterkräften und Hubzahlen nur sehr eingeschränkte Prozessschwankungen. Um dieser Problemstellung zu begegnen, kann nun entweder der Parameterbereich stark eingeschränkt werden oder es kann auf eine Prozessführung durch Regelung zurückgegriffen werden. Durch eine Prozessregelung können die Stellgrößen bei der Durchführung des Tiefziehprozesses in Abhängigkeit vom Fortschreiten des Prozessablaufes auf die Anforderungen des Materials angepasst werden. Damit kann auch bei einem größeren Schwankungsbereich der Materialparameter sichergestellt werden, dass der Gutteilbereich nicht verlassen wird. Die Generierung der notwendigen Datengrundlage für die Regelung kann dabei entweder durch Messung direkt im Werkzeug oder aber simulativ auf der Basis von Prozessmodellen erfolgen. Die Erfassung geeigneter Messgrößen stellt aber aufgrund der schlechten Zugänglichkeit des Umformteils im Werkzeug bis heute noch immer eine große Herausforderung dar. Daher kann eine Prozesssimulation als virtueller Sensor einen deutlichen Mehrwert liefern. Die Onlineregelung der Stellgrößen stellt dabei sehr hohe Anforderungen an die Echtzeitfähigkeit der generierten Messgrößen, da der eigentliche Prozess innerhalb weniger Sekunden stattfindet. Soll die Prozessregelung also modellgestützt erfolgen, müssen die dafür eingesetzten Modelle in Steuerungsechtzeit berechnet werden, um die notwendigen Informationen rechtzeitig bereitstellen zu können.

Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass die rechtzeitige Bestimmung der Produktionsparameter auf der Basis eines dem Anwendungsfall angepassten, prozessaktuellen Systemmodells in den verschiedenen dargestellten Einsatzbereichen zur Vermeidung von Tiefziehfehlern führen kann. Damit kann sowohl der produzierte Ausschuss beim Coilwechsel und in der Warmlaufphase von Umformwerkzeugen verringert werden als auch die Anpassung der Prozessparameter während der Durchführung des Umformprozesses vorgenommen werden. Dies führt zur Steigerung der Ressourceneffizienz und kann auch zur wirtschaftlichen Fertigung kleiner Losgrößen im Presswerk beitragen.

Simulationsmodelle kommen heute im Bereich der Umformtechnik bereits für die Analyse von Prozessen [11], Maschinen [18] und deren Interaktion [9] zum Einsatz. Für jedes am Prozess beteiligte Subsystem ist eine domänenspezifische Modellbildung in einer den Anforderungen entsprechenden Modellierungsumgebung notwendig. Für die im vorangegangenen Abschnitt dargestellten Anwendungsfälle ist die simulationsgestützte Vorhersage der Prozessparameter für den Tiefziehprozess ohne Kenntnis des genauen Maschinen- und Werkzeugzustandes nicht möglich. Sowohl das elasto-statische Nachgiebigkeitsverhalten von Werkzeugen und Maschinen als auch das dynamische Verhalten der Umformmaschine beeinflussen das Umformergebnis signifikant. Nur durch die umfassende Abbildung der Interaktionen zwischen den einzelnen Subsystemen kann bei Einsatz eines ganzheitlichen Systemsimulationsmodells z. B. eine Verbesserung des Fertigungsergebnisses oder der Maschinenstandzeiten erreicht werden. Die Gesellschaft für Informatik adressiert genau an dieser Stelle, also bei der Integration einzelner Simulationsmodelle in einem Gesamtsystemmodell zur Abbildung der Wechselwirkungen aller Subsysteme, die wesentliche Herausforderung für die Realisierung Digitaler Zwillinge [23].

Zur Erreichung einer hohen Übereinstimmung des Prozessmodells mit der Realität sind neben den Vorgängen im Werkzeug auch das Verhalten der Maschine zu berücksichtigen. Das Maschinenverhalten kann bei der Prozesssimulation in unterschiedlichen Detaillierungsstufen berücksichtigt werden. Abb. 6.5 zeigt Möglichkeiten der Erhöhung des Detaillierungsgrades des Gesamtsystemmodells durch Erweiterung der FE-Prozesssimulation.

Zur Abbildung des elasto-statischen Maschinenverhaltens werden in Prozessmodellen mit elastischen Randbedingungen die Kippsteifigkeiten des Pressenstößels, des Ziehkissendruckkastens oder auch die Nachgiebigkeit der Antriebssysteme durch ein System aus Feder-Dämpfer-Elementen integriert. Bei Einsatz elastischer Modellerweiterungen werden zusätzlich zu den elastischen Randbedingungen Maschinenelemente, die beim Umformprozess starke Verformungen aufweisen, elastisch modelliert, wodurch beispielsweise die Durchbiegung von Stößelaufspannplatte oder Pressentisch im Modell Berücksichtigung finden. Anwendung findet diese Methode beispielsweise in [6] zur Analyse des Zusammenwirkens der Nachgiebigkeiten von Werkzeug und Maschine am Beispiel von Werkzeugstempel und Pressentisch.

Abb. 6.6 zeigt ein FE-Prozessmodell, bei dem die Methoden der elastischen Randbedingungen und der elastischen Modellerweiterungen für die Simulation des Umformprozesses einer Rechteckwanne auf einer hydraulischen Tiefziehpresse umgesetzt wurden.

Das Modell beinhaltet als elastische Randbedingungen einen entsprechend der Kippsteifigkeiten des Stößels über Ersatzfedern kippelastisch gelagertem Stößel. Als elastische Modellerweiterungen kommt eine elastisch modellierter Aufspannplatte am Stößel und eine elastische Matrize zur Simulation der Werkzeugdurchbiegung zum Einsatz. Zur Steigerung der Genauigkeit bei der Abbildung des elasto-statischen Verhaltens der Matrize ist diese mit einem hybriden Netz modelliert. Das hybride Netz verknüpft fein vernetzte Schalenelemente an der Werkzeugoberfläche mit einem grob mit Volumenelementen vernetzten Grundkörper. Dadurch kann das Durchbiegungsverhalten der Matrize mit hoher Genauigkeit bei gleichzeitig minimierter Rechenzeit abgebildet werden. Der Pressentisch und der Stempel des Werkzeuges sind starr modelliert. Der Stößel stützt sich über eine dem Auffederungsverhalten der Maschine entsprechende Ersatzsteifigkeit ab. Als Eingangsgrößen für die Modellberechnung werden der Stößelwegverlauf \({s}_{Ziehweg}\) und die Niederhalterkraft \({F}_{NH}\) vorgegeben.

Sollen auch die Auswirkungen des dynamischen Maschinenverhaltens, das sich aus dem Verhalten der Antriebe und Regelungssysteme ergibt, auf den Prozess analysiert werden, kann die Modell-Code-Migration zum Einsatz kommen (Abb. 6.7). Die Modell-Code-Migration vereint die Modelle verschiedener Domänen in einer Simulationsumgebung. Die Differentialgleichungen des Maschinenmodells werden in Differenzengleichungen überführt, in das Prozessmodell integriert und in jedem Rechenschritt ausgewertet [12].

Das Modell in Abb. 6.7 zeigt die Umsetzung der Model-Code-Migration am Beispiel des Tiefziehprozesses für einen Rundnapf auf einer servo-mechanischen Spindelpresse [19]. In der Mitte der Abbildung sind die vernetzten Komponenten des Werkzeuges im FE-Modell zu sehen. Auf der rechten Seite der Abbildung ist das Pressengestell in Form eines Mehrmassenschwingers, ebenfalls in der FE-Umgebung modelliert. Das Verhalten der Antriebe wird über Differenzenmodelle, links in der Abbildung zu sehen, berechnet. Die Differenzenmodelle werden unter Nutzung von Balkenelementen im FE-Modell eingebunden. Die Balkenelemente werden dazu mit einem nutzerdefinierten Materialmodell verknüpft und über die Koppelknoten K₁ und K₂ an die FE-Netze des Stempels und der Matrize des Werkzeuges angebunden. So ist es möglich den Tiefziehprozess unter Berücksichtigung des dynamischen Einflusses der Antriebssysteme zu simulieren.

Der Nachteil dieser Simulationsmethode besteht in der Berechnung des Antriebsverhaltens durch den Solver des Prozessmodells. Dadurch erfolgt die Berechnung nicht mit einer auf die Erfordernisse der Maschinensimulation angepassten Schrittweite, wodurch es zu Abweichungen zum realen Verhalten der Antriebe kommen kann. Auch das im Antriebsmodell verwendete Integrationsverfahren hat einen wesentlichen Einfluss auf die Genauigkeit bei der Berechnung des Bewegungsverhaltens.

Im Gegensatz zu dieser gemeinsamen Berechnung von Maschine und Prozess in einem Modell und durch einen Solver, berechnet die Simulatorkopplung die Modelle getrennt voneinander, in der für die jeweilige Domäne spezifischen Modellierungsumgebung. Innerhalb einer Koppelschleife werden definierte Zustandsgrößen zyklisch ausgetauscht und so während jedes Koppelzeitschrittes die Randbedingungen für die Berechnung der Modelle neu definiert [20]. Die Kopplung der Modelle des Prozesses in der FE-Simulation und der Maschine in der Systemsimulation wird genutzt, um das Gesamtsystem und damit die Wechselwirkungen zwischen Maschine-Werkzeug-Werkstück virtuell abzubilden und zu untersuchen.

Abb. 6.8 zeigt das Modell für eine Simulatorkopplung von Maschine und Prozess am Beispiel des Umformprozesses einer Rechteckwanne auf einer hydraulischen Presse mit Mehrpunktziehkissen. Im Fokus des Modells steht die Untersuchung der Auswirkungen des Verhaltens des Ziehkissens auf den Prozess. Das Umformwerkzeug ist starr in der FE-Umgebung modelliert, wobei die Matrize an einen über elastische Randbedingungen abgestützten Stößel angebunden ist. Dadurch kann der Stößel im Raum kippen und auf die Kräfte, die durch das angebundene Mehrpunktziehkissen auf ihn einwirken, reagieren. Die Ziehkissenzylinder, das Verhalten des Stößelantriebes und das Pressengestell sind bei diesem Modell in einer Umgebung der Systemsimulation abgebildet. Bei dieser Art der Simulation können verschiedene physikalische Domänen, wie die Mechanik, die Elektrik oder auch die Hydraulik, in einem Systemmodell abgebildet werden [21].

Der Stößelantrieb als auch das Pressengestell sind dabei stark vereinfacht modelliert. Das Pressengestell ist als Feder-Dämpfer-Element mit den Parametern der Seitenständer der Presse abgebildet. Für den Stößelantrieb kommt eine nichtlineare Feder zum Einsatz die entsprechend des Verhaltens des hydraulischen Einpunktantriebes der Umformmaschine parametriert ist.

Die Kopplung zwischen den Modellen der Maschine und des Prozesses erfolgt bei dieser Art der Modellierung über Balkenelemente, in denen eine Kommunikationsschnittstelle hinterlegt ist. Über das TCP/IP Protokoll werden so die Koppelgrößen der Ziehkissenzylinderkräfte \({F}_{ZK}\) und der Ziehkissenzylindergeschwindigkeiten \({v}_{ZK}\) zyklisch zwischen den beiden Simulationsumgebungen ausgetauscht.

Mit dieser Co-Simulation ist es möglich sowohl das Verhalten der Antriebe als auch das Prozessverhalten mit sehr hoher Genauigkeit zu simulieren, da beide Modelle in der eigenen Modellierungsumgebung durch einen eigenen Solver mit einer der Simulationsrechnung entsprechenden Schrittweite berechnet werden. Nachteil bei dieser Art der Berechnung ist die gegenüber der reinen FE-Simulation als auch der Model-Code-Migration gesteigerte Simulationszeit durch die verteilte Berechnung und die Kommunikation zwischen den Simulatoren.

Die Echtzeitfähigkeit der im Bereich der Umformtechnik eingesetzten physikalisch basierten Simulationsmethoden wird vor allem durch die hohe Rechenzeit bei der Berechnung der FE-Modelle des Prozesses beschränkt. Die Modelle rechnen je nach Detaillierungsgrad über mehrere Stunden wohingegen der Zeitbedarf für einen realen Umformprozess in der Regel nur im Bereich von Sekunden liegt. Die Berücksichtigung von Materialschwankungen und Umgebungsbedingungen im laufenden Prozess setzt aber die Echtzeitfähigkeit der eingesetzten Modelle und eine Berechnungsumgebung auf der Steuerung voraus. Nur so können die Modelle rechtzeitig die notwendigen Daten für eine Prozesssteuerung oder -regelung bereitstellen, auf der Steuerung der Presse implementiert werden und während der Produktion verlässliche Daten über den Maschinen- und Prozesszustand liefern, um Vorhersagen für die bei der Umformung notwendigen Parameter bereitzustellen. Es ist folglich notwendig, die Berechnungszeit bei der Auswertung der FE-Modelle deutlich zu reduzieren.

Als Methoden für die Rechenzeitoptimierung von FE-Prozessmodellen stehen heute die Methoden der modalen Reduktion, der statischen Kondensation sowie der Einsatz hybrider Netze zur Verfügung [22]. Das Verfahren der modalen Reduktion schränkt den Frequenzbereich des Modells ein, indem nur bestimmte, bei der Modellbildung auszuwählende und für die Untersuchungen im Gesamtsystem relevante Eigenformen im Modell berücksichtigt werden [23]. Bei der statischen Kondensation wird das Nachgiebigkeitsverhalten der dreidimensionalen Werkzeugteile auf die Wirkflächen übertragen. Dadurch werden die Elementfreiheitsgrade reduziert und somit das Modell in eine einfacher zu berechnende Struktur überführt [24]. Diese Methode findet in verschiedenen Bereichen der Blechumformung Anwendung. So nutzt [25] die statische Kondensation, um die Rechenzeit für einen inkrementellen Blechumformprozess zu reduzieren, indem nur der aktiv bearbeitete Bereich elastisch-plastisch gerechnet wird. [18] wendet diese Methode an, um die elasto-statischen Eigenschaften der Maschine im Prozessmodell zu berücksichtigen. [11] reduziert die Rechenzeit bei der FE-Umformsimulation durch die Anwendung von hybriden Netzen im Bereich der Umformwerkzeuge. Dabei wird eine fein vernetzte Schalenstruktur über einen Kontakt auf einen grob vernetzten, elastisch modellierten Werkzeuggrundkörper aufgebracht.

Durch die konsequente Reduzierung des FE-Modells einer Rechteckwanne konnte in [26] eine Berechnungszeit für den Prozess erreicht werden, die nur das 3,5 fache der realen Prozesszeit von zwei Sekunden beträgt. Die Berechnungszeit des Referenzmodells ohne Rechenzeitoptimierung beträgt in diesem Beispiel 23 min. Ein Vergleich des Flanscheinzuges an ausgewählten Knoten im Modell zeigt dabei eine gute Übereinstimmung zwischen Referenz und optimiertem Modell.

Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass es aktuell noch an handhabbaren Methoden für die Erstellung und Berechnung ganzheitlicher Systemsimulationsmodelle fehlt, die den Prozess und alle daran beteiligten Fertigungsmittel analysierbar machen. Zudem liegen die Rechenzeiten für eine ganzheitliche Systemsimulation aufgrund der hohen Modellkomplexität selbst auf leistungsfähiger Hardware noch weit über der Zeit für die Herstellung eines Tiefziehteils.

Moderne Produktionsanlagen müssen aufgrund von Wettbewerbs- und Kostendruck immer höhere Anforderungen an die Bauteilqualität, Effizienz und Flexibilität erfüllen. Nach [27] können die daraus resultierenden Herausforderungen nicht mehr allein auf der physischen Seite des Produktionsprozesses bewältigt werden. Es ergibt sich die Notwendigkeit des Einsatzes cyber-physischer Produktionssysteme, die eine Verknüpfung zwischen der realen Welt und der rechnerbasierten virtuellen Welt darstellen [28]. Mit diesen Systemen können in der Simulation gewonnene Erkenntnisse direkt in den Produktionsprozess einfließen und dieser damit auf Basis virtueller Prognosen gesteuert oder geregelt werden. Eine wesentliche Voraussetzung dieser Symbiose ist die permanente Generierung und Analyse von Prozessdaten, die in cyber-physischen Produktionssystemen in Form von datenbasierten Modellen zur Prozessoptimierung und Regelung bereitgestellt werden können. Mit diesen datenbasierten Modellen können Zusammenhänge zwischen Prozesseingangs- und Ausgangsgrößen identifiziert werden, um auf Basis des damit generierten Prozesswissens Sollwertvorgaben in Abhängigkeit vom Zustand der zu verarbeitenden Halbzeuge, der Fertigungsmittel und auch der Umgebungsbedingungen zu ermitteln.

In der Umformtechnik werden datengetriebene Modelle hauptsächlich zur Vorhersage und Vermeidung von Produktionsfehlern eingesetzt. Nach [29] können datengetriebene Methoden grundsätzlich in zwei Klassen unterteilt werden:

An den Beispielen eines U-Profils und eines quadratischen Napfes werden in [29] Verfahren aus beiden Klassen in Bezug auf ihre Prognosegenauigkeit bei der Vorhersage der Rückfederung, der Blechausdünnung und der maximalen plastischen Dehnung für drei verschiedenen Materialien verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Vorhersagegenauigkeit der Modelle vom Anwendungsfall abhängig ist. Interessant ist die Schlussfolgerung, dass die Genauigkeit der Vorhersage steigt, wenn das Training der Modelle für einen der Anwendungsfälle (U-Profil oder Napf) mit den Datensätzen aller drei Materialen durchgeführt wird. Es ist also nicht notwendig für jedes Material ein einzelnes Modell zu trainieren, sondern es ist möglich alle Daten materialübergreifend in ein Modell einfließen zu lassen. In [30] werden verschiedene Methoden beider Klassen verglichen, um einen mathematischen Zusammenhang zwischen Prozessgrößen, Materialkennwerten und Qualitätskenngrößen zu identifizieren. Das Ziel ist es dabei den optimalen Wert für die Ziehkissensollkraft zu bestimmen. Die verschiedenen Methoden führen jedoch alle zu einer sehr ungenauen Vorhersage und erscheinen folglich für den dargestellten Anwendungsfall als nicht geeignet. In [31] findet sich eine Zusammenstellung von Arbeiten, die sich mit ML-Methoden in der Blechumformung beschäftigen. Für einen Großteil der Anwendungsfälle werden künstliche neuronale Netze eingesetzt. Als Trainingsdaten werden überwiegend Material- und Prozessparameter verwendet, um die Blechdehnung und die Rückfederung bei Entnahme des Bauteils aus dem Werkzeug vorherzusagen.

Entscheidend für die Qualität eines datengetriebenen Modells ist die Qualität der verwendeten Datensätze für dessen Training. Da sich die experimentelle Ermittlung von mechanischen Messgrößen während des Umformvorgangs aufgrund der schlechten Zugänglichkeit im Umformwerkzeug in der Regel schwierig gestaltet, können die notwendigen Datensätze auch durch Simulationsrechnungen unter Einsatz von FE-Modellen generiert werden. Diese Methode kommt beispielsweise in [29, 32] zur Anwendung. Auf diese Weise können umfangreiche Parameterstudien durchgeführt und damit beliebig große Datensätze erstellt werden. Voraussetzung dabei ist allerdings eine ausreichend hohe Modellqualität, da alle wesentlichen Einflüsse und Zusammenhänge während des Umformvorganges erfasst werden müssen, um auch sinnvolle Daten für das Training datenbasierter Modelle zu generieren.

Die Anwendung der verschiedenen dargelegten Ansätze und Methoden der Modellbildung und Simulation des Umformprozesses unter Berücksichtigung der Prozess-Maschine Interaktion, erfolgt für die in Abschnitt 6.2 dargestellten Einsatzbereiche bei der Blechumformung.

Aufgrund des hohen Automatisierungsgrades, des komplexen Prozessverhaltens in der geschlossenen Werkzeugform und der großen Stückzahlen werden Tiefziehwerkzeuge auf Try-Out-Pressen in Betrieb genommen, um den Stillstand auf der eigentlichen Produktionspresse so kurz wie möglich zu gestalten (Abb. 6.9).

Durch die zuvor erklärten Simulationsansätze kann die Inbetriebnahme Schritt für Schritt in die virtuelle Welt überführt werden. Im Folgenden wird die Inbetriebnahme eines Tiefziehwerkzeuges in die Teilschritte mechanische Einarbeitung (Anpassung der Werkzeugaktivflächen) und Sollwerteinstellung (Ziehkissenzylinderkräfte) unterteilt.

Aufgrund der Tatsache, dass in realen Tiefziehprozessen, entgegen der Definition, Blechdickenänderungen nicht verhindert werden können und Werkzeuge beziehungsweise Pressen herstellungsbedingte Ungenauigkeiten und nachgiebigkeitsbedingte Verlagerungen unter Last aufweisen, ergibt sich die Notwendigkeit Bauteil, Werkzeug und Maschine aufeinander abzustimmen. Dieser Schritt der Werkzeuginbetriebnahme wird als Einarbeitung bezeichnet und besteht wiederum aus mehreren Arbeitsschritten. Zur Einarbeitung von Tiefziehwerkzeugen gibt es verschiedene Strategien und Stellgrößen. Zunächst muss der Niederhalter eingearbeitet werden, um die Herstellung von falten- und rissfreien Bauteilen zu erreichen. In einem zweiten Hauptschritt wird ein gleichmäßiges Druckbild bei geschlossenem Werkzeug zwischen Stempel, Bauteil und Matrize herausgearbeitet. Dies garantiert ein vollständiges Ausformen aller Radien im Bauteil.

Da ein wesentlicher Teil der Einarbeitung der Werkzeuge auf die Wechselwirkung zwischen Prozess, Werkzeug und Maschinen zurückzuführen ist, muss auch eine Virtuelle Inbetriebnahme Modelle nutzen, welche diese Wechselwirkungen abbilden.

Das Tuschieren des Niederhalters erfolgt in drei Stufen [1]. Zunächst wird in Stufe Eins ein gleichmäßiges Tuschierbild zwischen Niederhalter und ebenen Blech im geklemmten Zustand eingearbeitet. Tuschierbilder werden durch einen einseitigen Farbauftrag auf eine Werkzeughälfte und dessen Übertragung auf den Kontaktpartner bei geklemmten oder geschlossen Werkzeug erstellt und anschließend hinsichtlich Homogenität bewertet. In Stufe Zwei erfolgt die Berücksichtigung der Blechaufdickung als Folge der Umformung. In Bereichen großer Blechdickenzunahme zeigt das Tuschierbild eine dunkle Farbe, was einem hohen Normaldruck entspricht. An diesen Stellen wird manuell Material von der Niederhalteroberfläche abgetragen. Dies kann im Virtuellen durch Morphing-Werkzeuge nachgestellt werden (Abb. 6.10). Im Beispiel ist die exakt modellierte Werkzeugoberfläche durch algebraische Zwangsbedingungen an die elastische Werkzeugstruktur angebunden. Durch Verschieben der Knotenkoordinaten im losgelösten Zustand lässt sich die Oberfläche leicht anpassen und ins Prozessmodell zurückspeisen.

In Stufe Drei wird der Werkstofffluss aktiv beeinflusst, um zunächst Gutteile zu produzieren und im Anschluss die Umrisse der hergestellten Bauteile an die Simulation anzupassen. Man geht davon aus, dass sich bei identischen Flanschumrissen ein ähnliches Rückfederungsverhalten einstellt und damit dessen numerische Kompensation korrekt reproduziert wurde.

Angewandt auf ein Rechteckwannenwerkzeug zeigt die Simulation in Bereichen mit starker Blechdickenzunahme einen höheren Normaldruck im Vergleich zu umliegenden Bereichen (Abb. 6.11 links).

Im Beispiel wird an der rechten oberen Ecke des Niederhalters Material abgetragen. Dies führt zum einen zu einer gleichmäßigeren Normaldruckverteilung, auf der anderen Seite wird hier gleichzeitig auch der Werkstofffluss in die Matrize verbessert (Schritt Drei des Niederhaltertuschierens, das so genannte Hart-Weich-Tuschieren). Die Blechausdünnung verringert sich im kritischen Eckbereich (Abb. 6.11 rechts).

Eine wesentliche Randbedingung zur korrekten Abbildung des Niederhalterdrucks stellt die korrekte Nachbildung des Pinolentragbildes dar. Dazu muss die Ziehkissenstruktur ebenfalls elastisch modelliert werden. Da dem Maschinenbetreiber und dessen Prozessingenieuren oft keine CAD-Daten des Ziehkissens vorliegen und zudem dessen aufwendige FE-Modellierung und Integration in die Prozesssimulation lange Rechenzeiten mit sich bringt, werden effiziente Ersatzmodelle des Ziehkissens benötigt [33]. Dabei können abhängig vom Ziehkissen und Belastungsfall unterschiedliche Modelltiefen notwendig sein (Abb. 6.12). Aufgrund der schwierigen Zugänglichkeit der Ziehkissen (ZK) sind oft einfachere Modelle sinnvoll, da diese durch wenige Messwerte parametriert werden können.

Ziehkissen werden meist als hydraulische Systeme ausgeführt, welche durch ein stark nichtlineares und vom Arbeitspunkt abhängiges Verhalten gekennzeichnet sind. In der Literatur sind signifikante Einflüsse der Geschwindigkeit und der Sollkrafteinstellung auf die Istkraftverläufe nachgewiesen [11]. Abb. 6.13 zeigt den Vergleich zwischen Soll- (\({F}_{ZK,soll}\)) und Istkraftverläufen (\({F}_{ZK,ist}\)) eines hydraulischen Ziehkissens für verschiedene Stößelgeschwindigkeiten (\({v}_{St}\)). Es ist ebenfalls davon auszugehen, dass sich Ziehkissen von unterschiedlichen Pressen nicht identisch verhalten [34].

Aufgrund des dominanten Einflusses der Ziehkissenistkraft auf den Werkstofffluss, ist deren Abweichung vom Sollwert eine der wesentlichen Ursachen der verbleibenden Unterschiede zwischen dem real hergestellten und dem simulierten Bauteil.

In [11] wird eine Vorgehensweise zur vorrausschauenden Berechnung der Ziehkissenzylindersollkräfte unter Berücksichtigung der Wechselwirkungen von Prozess und Maschine vorgeschlagen und demonstriert. Ausgehend von der idealen Niederhalterkraft wird eine Ziehkissenzylinderkraft abgeleitet. Diese wird als Startwert in eine Prozesssimulation mit Prozess-Maschine Interaktion übergeben. Anhand eines klassischen Optimierungsproblems wird die Abweichung der Flanschumrisse an definierten Messpunkten durch Variation der Ziehkissenzylinderkraft minimiert. Unterschreitet die Quadratwurzel des mittleren quadratischen Fehlers \(sqrtMSE\) den vorgegebenen Grenzwert \(Z\), wird die Zylinderkraft \({F}_{Zyl}\) übernommen. Abb. 6.14 illustriert diese Vorgehensweise.

In Abb. 6.15 ist das Ergebnis dieser Optimierung anhand des Beispiels einer Rechteckwanne dargestellt. Die Fertigung erfolgt unter Nutzung eines Vierpunktziehkissens, wobei die Kräfte der vier antreibenden Zylinder (\({F}_{Zyl}\)), variiert werden mit dem Ziel die Sollwerteinstellung für die Fertigung eines symmetrischen Bauteils zu bestimmen. Auf diese Art und Weise konnte z. B. der dominierende Einfluss der Stößelkippung auf den Flanscheinzug (FLE) vorab simuliert und korrigiert werden. Das mit Maschineneigenschaften erweiterte FE-Prozessmodell wurde anhand von Experimenten verifiziert und das Vorgehen zur Identifikation der Ziehkissenzylinderkräfte anhand realer Bauteile validiert (Abb. 6.15).

Trotz enger Toleranzen weisen Blechchargen der gleichen Werkstoffsorte prozessrelevante Unterschiede auf. Durch vorherige Simulation der entsprechenden Werkstoffparameterbereiche lassen sich Kennfelder ermitteln, welche in der Produktion eine schnelle Anpassung der Maschineneinstellungen ermöglichen. Notwendige Voraussetzung ist eine entsprechende Messtechnik zur Ermittlung der aktuellen Werkstoffkennwerte. In Abb. 6.16 ist die Reaktion auf Parameterschwankungen des Eingangsmaterials am Beispiel der Ausgansblechdicke \({s}_{0}\) dargestellt. Mit Hilfe der Simulation und Optimierung der Ziehkissenzylindersollkräfte können die für die jeweilige Blechcharge notwendigen Fertigungsparameter bestimmt werden. Im Beispiel werden ausgehend von den Sollwerten der Ziehkissenzylinder für das Coil 1 in grün die Parameter in der Simulation soweit optimiert, dass auch mit der Coil 2 in schwarz, Teile in der gleichen Qualität produziert werden können.

Wird geplant mit dem gleichen Werkzeug ein Bauteil aus einem anderen Werkstoff herzustellen, bringt dies wesentliche Herausforderungen mit sich. Wechselnde Werkstoffe führen nicht nur zu unterschiedlichem plastischen Werkstoffverhalten und somit zu Veränderungen im Prozessverhalten, sondern bedingen auch andere Prozesskräfte und damit ein verändertes Maschinenverhalten. In [36] wird gezeigt, dass der Einsatz von Werkstoffen mit höherer Festigkeit zu größeren Stößel- und Ziehkissenkippungen und damit zu Bauteilen mit unterschiedlichen Fehlern führen. Die verschiedenen Bauteilfehler können virtuell vorhergesagt und korrigiert werden. Ist eine Korrektur durch Anpassung der Maschinenparameter nicht möglich, kann über die Wirtschaftlichkeit der Überarbeitung des Werkzeuges entschieden werden. Abb. 6.17 zeigt die Auswirkungen der Festigkeitssteigerungen anhand der Werkstoffe DC04, HC340, DP600 und TRIP780 und die Zuordnung der in der Simulation erkannten Bauteilfehler.

Aufgrund der kurzen Prozesszeiten ist eine Anpassung der Stellgrößen, d. h. der Niederhalterkraft und der Pressenhubzahl, zwischen zwei Pressenhüben durch den Bediener nicht möglich und muss in Echtzeit durch die Pressensteuerung erfolgen.

Für einen Biegeprozess von Blechteilen entwickelt [37] ein Online-Modell zur Korrektur der Rückfederung. Anhand eines Regressionsmodells, das den Biegewinkel in Abhängigkeit vom Stößelweg beschreibt, werden die Sollwerte auf der Basis einer prozessintegrierten Messung des Halbzeugzustandes generiert. [38] stellt Möglichkeiten zur Prozessregelung des Tiefziehprozesses auf Basis von Flanscheinzugsensoren im Werkzeug im Labormaßstab vor und formuliert die Anforderung, schnellere Prozessmodelle zu entwerfen, um Steuerungssysteme zu entwickeln, die sowohl sensorische als auch aktorische Aufgaben zur Prozessregelung übernehmen können.

Ziel für die Realisierung einer Hub-zu-Hub Regelung muss es sein, die virtuellen Abbilder von Maschine und Prozess sowie deren Interaktionsverhalten in einer ganzheitlichen Systemsimulation echtzeitfähig berechenbar zu gestalten und auf der Maschinensteuerung als mitlaufenden Digitalen Zwilling zu implementieren. So können innerhalb weniger Hübe Vorhersagen zu Prozessparametern getroffen und eine Prozessregelung implementiert werden. Mit Hilfe derer wird die Maschine in die Lage versetzt, selbstständig auf sich ändernde Eingangsgrößen wie beispielsweise die Blechdicke oder den Beölungszustand zu reagieren und den Prozess aktiv zu steuern. Abb. 6.18 zeigt den schematischen Entwurf eines solchen steuerungsintegrierten Digitalen Zwillings, mit dem eine modellbasierte Vorhersage der Prozessparameter auf Basis des aktuellen Material- und Maschinenzustandes erfolgen kann.

Datengetriebene Methoden ermöglichen völlig neue Ansätze zur Prozessregelung im Bereich der Umformtechnik. In [39] werden in einem mehrstufigen Umformprozess die Fertigungsdaten der ersten Umformstufe für die Regelung der folgenden Umformschritte genutzt. Diese Vorgehensweise ermöglicht es, den kompletten Umformprozess robuster, flexibler und effizienter zu gestalten. In [40] wird ein Prozessmodell auf Basis experimenteller Datensätze erstellt, mit dem qualitative Aussagen über den Einfluss der Niederhalterkraft auf den Prozessverlauf getroffen werden können. Die Umsetzung einer Prozessregelung auf Basis dieser Daten zeigt dabei gute Ergebnisse, sofern sich andere Prozessparameter nicht ändern. In [10] werden Metamodelle für die Berechnung der Stellgrößen beim Tiefziehen entwickelt. Dazu wird die Korrelation zwischen markanten Fehlerbildern und Einfluss- beziehungsweise Einstellgrößen im Prozessmodell untersucht und ein Prozessfenster abgeleitet, in dem keine Fehler im Bauteil auftreten. Das Prozessfenster wird über eine weitere Korrelation mit dem Flanscheinzug in Beziehung gebracht. Die Möglichkeit der Prozessregelung mit den erarbeiteten Methoden wird zwar beschrieben, jedoch nicht mit Messergebnissen unterlegt. Eine weitere datengetriebene Methode zur Bestimmung der Sollwerte auf der Grundlage großer Datenmengen stellt [30] vor. Es werden verschiedene Ansätze (support vector machines, lineare und polynomiale Regressionsmodelle und neuronale Netze) für die mathematische Beschreibung der Zusammenhänge zwischen Einstellgrößen, Materialkennwerten und Qualitätskenngrößen untersucht und die Ergebnisse für einen nicht genannten Ansatz den Versuchsdaten gegenübergestellt. Die Methode führt dabei jedoch nur zu einer sehr ungenauen Vorhersage der Ziehkissensollkräfte.

Die aktuellen Ergebnisse datengetriebener Ansätze zur Prozessregelung lassen zwar Potenziale erkennen, eine endgültige Aussage zu deren Praktikabilität lässt sich allerdings noch nicht treffen.

Die große Variantenvielfalt, hohe Komplexität und enorme Kosten der modernen Blechumformung erfordern Simulationsunterstützung entlang des gesamten Lebenszyklus eines Umformwerkzeuges. Heutige Simulationswerkzeuge ermöglichen Prognosen zur Machbarkeit von Bauteilen, deren detaillierte Prozessplanung und die Berechnung von Prozess-Maschine Interaktionen. Letzteres wird allerdings meist akademisch betrieben. Um die Modelle in die industrielle Praxis zu etablieren, müssen Modellierungs- und Parametrierungsaufwände gesenkt sowie die Unsicherheit der Modellaussagen reduziert werden. Dies und die explizite Abstimmung von Rechentechnik auf Modellierungsansätzen wird in Zukunft zur vollständigen Virtuellen Inbetriebnahme führen. Prozessregelungen sind derzeit nur von Hub-zu-Hub realistisch und ausschließlich durch datengetriebene Methoden durchführbar. Einschränkend wirkt hier die mangelhafte Übertragbarkeit der Methoden auf neue Werkzeuge. Aus Sicht der Autoren werden zukünftig hybride Verfahren aus physikalisch basierten und datengetriebenen Modellen das Feld der modelbasierten Prozessregelung erobern.