Wie virtuelle Modelle die reale Fertigung beschleunigen

SPS 2025: MathWorks Wie virtuelle Modelle die reale Fertigung beschleunigen

21.10.2025 Von Manuel Christa 2 min Lesedauer

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Virtuelle Modelle beschleunigen Entwicklung und Inbetriebnahme. Model-Based Design verknüpft Simulation, Steuerung und Test in einem durchgängigen Workflow, vom ersten Entwurf bis zur laufenden Maschine.

MathWorks auf der SPS: Das Team bietet in Halle 6, Stand 215 mehrere Demos.(Bild: MathWorks) — MathWorks auf der SPS: Das Team bietet in Halle 6, Stand 215 mehrere Demos.
(Bild: MathWorks)

Automatisierung beginnt bei der Entwicklung. Denn jede Steigerung von Durchsatz und Qualität setzt voraus, dass Maschinen, Elektronik und Software zusammenspielen. Genau hier setzt das Model-Based Design an: Ingenieure modellieren Systeme und Steuerungen virtuell, simulieren ihr Verhalten und testen Funktionen, bevor ein einziges reales Teil gefertigt wird.

Model-Based Design schafft eine gemeinsame Basis für Mechanik, Elektronik und Software. Mit Tools wie Simulink bauen Entwickler ein Systemmodell, das sich simulieren, validieren und direkt in Code umwandeln lässt. Steuerungsalgorithmen können so früh im Prozess getestet werden. Das beschleunigt die Entwicklung und erhöht die Softwarequalität.

Die modellbasierte Methode geht weit über Simulation hinaus. Sie integriert automatisierte Tests und CI/CD-Prozesse, also kontinuierliche Integration und Auslieferung. Damit entstehen wiederholbare, stabile Software-Releases. Aus den validierten Modellen lässt sich anschließend automatisch Code für SPSen oder Edge-Controller generieren. Dieser Schritt spart Zeit und verhindert Integrationsprobleme, die sonst erst beim Hochlauf der Anlage auftreten würden.

In Hardware-in-the-Loop-Tests laufen die validierten Modelle auf Echtzeitrechnern und kommunizieren mit realen Steuerungen. So lassen sich Betriebszustände simulieren, die in der Praxis nur schwer oder riskant zu erzeugen wären. Die Inbetriebnahme wird dadurch planbarer, sicherer und schneller.

Von der Simulation zum digitalen Zwilling

Ein einmal entwickeltes Modell bleibt nicht auf den Entwicklungsprozess beschränkt. Es bildet die Basis für digitale Zwillinge, virtuelle Inbetriebnahme und KI-gestützte Wartung. Mit Matlab können Ingenieure Szenarien durchspielen, Daten generieren und Algorithmen trainieren, etwa für Anomalieerkennung oder Predictive Maintenance. Diese Modelle liefern synthetische Trainingsdaten und bilden realistische Umgebungen, in denen Deep-Learning-Systeme getestet werden.

Das zahlt sich besonders bei modularen Maschinen aus, die für unterschiedliche Kundenanforderungen konfiguriert werden müssen. Varianten können im Modell durchgespielt werden, bevor die erste Schraube sitzt. Laut MathWorks reduziert sich die Entwicklungszeit dadurch um bis zu 50 Prozent. Gleichzeitig steigt der Return on Investment, weil die Modellbasis mehrfach nutzbar bleibt.

Virtuelle Fertigung und reale Einsparungen

Zur SPS 2025 in Nürnberg zeigt MathWorks, wie sich Model-Based Design praktisch einsetzen lässt. In Halle 6, Stand 215, können Besucher verschiedene Demos erleben: von Predictive Maintenance auf Siemens-Edge-Geräten über die virtuelle Inbetriebnahme einer Flow-Pack-Maschine bis hin zu einer kompletten digitalen Fertigungsstraße auf Basis importierter CAD-Daten. Gemeinsam mit Partner Speedgoat präsentiert MathWorks Echtzeit- und Hardware-in-the-Loop-Systeme, die nahtlos mit MATLAB und Simulink zusammenarbeiten. (mc)

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Stand: 08.12.2025

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