Digital Twin for the optimized production of prefabricated houses
Fertighäuser in Holzriegelbauweise stellen durch die rasche Bauweise mittels Vorfertigung eine bedeutende Größe in der österreichischen und europäischen Bauwirtschaft dar. Die steigenden Anforderungen hinsichtlich Kundenindividualisierung und verbesserter Produktqualitäten üben zunehmenden Druck auf den Fertighaussektor aus.
Digitalisierung ist in der Produktion von Fertighäusern jedoch nur in Ansätzen vorhanden, während die Anforderungen an das Produkt immer vielfältiger werden. Das konkrete Ziel dieses Projekts ist daher, erforderliche Methoden, Komponenten und Systeme zur proaktiven Produktionsplanung zu erforschen und zu testen und damit die Produktivität bestehender und zukünftiger Anlagen zu erhöhen.
Aufgrund der hochindividualisierten Produkte ist dies bei der Produktion von Fertighäusern eine besondere Herausforderung: Wandsegmente werden im Variantenfließverfahren hergestellt, was einzelne Bearbeitungsschritte erfordert, die häufig nicht mit einer einheitlichen Fertigungslinie zu bewältigen sind und Sonderarbeitsplätze erfordern. Die Durchlaufzeit der Wandsegmente den einzelnen Bearbeitungsstationen unterliegt demnach je nach individueller Ausstattung des Segments starken Schwankungen, was eine proaktive Planung der Produktionskapazitäten zur Vermeidung von Verzögerungen und Wartezeiten zwischen den einzelnen Produktionsschritten derzeit verhindert.
Um eine vorausschauende Produktionsplanung zu ermöglichen, soll die aktuelle Produktionsanlage in Form eines Digitalen Zwillings modelliert werden. Anhand des Modells werden online-Planungsverfahren entworfen, welche eine datengetriebene Produktionsplanung ermöglichen sollen. Mit Hilfe des Digitalen Zwillings, den entworfenen Planungsverfahren und unter Einbeziehung der vorhandenen Produktionsdaten (Plandaten der zu fertigenden Wandsegmente und Messdaten, welche direkt an der Anlage gewonnen werden und welche den gegenwärtigen Status der Produktion darstellen) sollen weiters Methoden zur proaktiven Einsatzplanung und zur Verbesserung der Produktionsdurchlaufzeiten gewonnen werden.