KoPf
Das Projekt KoPf leitet den Übergang von der nachgeschalteten Qualitätssicherung einer statischen Produktionsumgebung zu einer modernen Ist-Daten-basierten Qualitätsoptimierung in einem dynamischen Produktionsumfeld ein. Dadurch können kurze Innovationsintervalle, sowie die Steigerung der Performance, Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit für CS-23-Luftfahrzeuge durch Ausnutzung der bauteilindividuellen Performance ermöglicht werden.
Sicherheit und Nachhaltigkeit
Durch die lückenlose Überwachung und Dokumentation von Fertigungsprozessen können stark konservative Sicherheitsmargen abgebaut werden. Über die Vermeidung von Ausschuss durch nur vermeintlich nicht nutzbare Bauteile hat die Digitalisierung schließlich einen direkten Einfluss auf die Ressourcenschonung in der Produktion. Darüber hinaus wird durch die volle Ausschöpfung des Leichtbaupotentials und eine bauteilindividuelle Reparatur von Faserverbundstrukturen die Klimabilanz der operationellen Lebensphase der Fluggeräte verbessert.
Ziele
Ziel des Projektes ist der Aufbau einer lückenlos digitalisierten Fertigungs- und Testinfrastruktur, die es ermöglicht, eine ausreichend hohe Korrelation zwischen den Eigenschaften der Rohmaterialien, den Fertigungsparametern mit denen die Bauteile prozessiert wurden und den resultierenden Bauteilkennwerten zu garantieren. Im Detail bedeutet dies:
- Die Durchgängig digitalisierte Fertigungsprozessketten von Faserverbundkomponenten
- Korrelation real erreichter Bauteilkennwerte mit gemessenen Fertigungsparametern
- Demonstration eines auf Werkstoff-Referenzdaten basierenden Zulassungskonzeptes
- Methodenentwicklung für die prädiktive Instandhaltung von Strukturkomponenten
Beitrag zum elektrischen Fliegen
- Volle Ausnutzung der zulassungstechnischen Voraussetzungen (EASA CS-23 Amendment 5)
- Reduktion von Abminderungsfaktoren
- Verbesserte Ausnutzung des Leichtbaupotentials
- Erhöhte Reichweite/Payload
- Material- und Ressourcenschonung
Analyse und Optimierung
- Korrelation und Sensitivität zwischen Halbzeug-, Produktions- und Prüfdaten
- Ermittlung gemeinsamer und individueller, lebensdauer-relevanter Parameter mittels maschinellen Lernens
- Prädiktive Instandhaltung von Faserverbundkomponenten
Projektdaten | |
---|---|
Laufzeit | 3 Jahre |
Beteiligte Institute |