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Produkteigenschaften werden entlang industrieller Prozessketten lediglich stichprobenartig kontrolliert, sodass der genaue Zustand jedes einzelnen Produkts nicht bekannt ist. Dies bringt Einschränkungen, wie beispielsweise sehr eng gefasste Toleranzen seitens des Kunden mit sich, die bereits früh in der Prozesskette zu Ausschuss führen können. Außerdem können die Produkteigenschaften nicht in der Auslegung der Fertigungsprozesse verwendet werden, sodass eine Reaktion auf Abweichungen zur Prävention von Ausschuss nicht möglich ist. Das Ziel dieses Forschungsprojekts ist es daher, eine modellbasierte Vorhersage der Eigenschaften jedes einzelnen Produkts zu etablieren, um nachfolgende Prozesse basierend auf der Kenntnis des genauen Produktzustands auslegen zu können. Dadurch sollen Produktspezifikationen weniger restriktiv ausgelegt werden können und Ausschuss durch eine adaptive Prozessführung verringert werden. Ein weiteres Ziel ist es, die Übertragung der relevanten Daten zu untersuchen und eine Datenplattform zu konzipieren, die eine gesicherte und standardisierte Weitergabe der Produktinformationen vom Zulieferer zum Kunden ermöglicht. Zur Umsetzung des Forschungsvorhabens wurde zunächst eine Testumgebung inklusive einer Modellprozesskette am IBF eingerichtet, die zwei virtuelle Unternehmen repräsentiert. Das erste Unternehmen befasst sich mit dem Kaltwalzen und fungiert als Zulieferer, während das zweite Unternehmen die vom ersten Unternehmen erhaltenen Bleche zu Kreuznäpfen umformt und als Kunde fungiert. Durch das Umformen von Blechen mit unterschiedlichen mechanischen Eigenschaften trotz gleicher Spezifikation unter Verwendung einer Standard-Tiefziehprozessführung wurde zunächst der Einfluss von Eigenschaftsschwankungen des Eingangsmaterials auf die resultierenden Kreuznapfeigenschaften untersucht. Im zweiten Schritt wurde eine simulationsbasierte Prozessauslegung genutzt, um auf diese Schwankungen adaptiv zu reagieren und die Schwankungen der resultierenden Kreuznapfeigenschaften möglichst gering zu halten. Zuletzt wurde vom ersten Unternehmen Kaltband produziert, welches bewusst außerhalb der Produktspezifikation lag. Auch hier konnte gezeigt werden, dass durch eine adaptive Prozessauslegung trotz unzulässigem Eingangsmaterial Gutteile erzeugt werden können und somit Ausschuss vermieden werden kann. Zur Konzeptionierung und Implementierung eines Datenplattformprototyps wurden persönliche Interviews und Umfragen mit Mitgliedern des PA sowie durch eine sorgfältige Literaturrecherche identifizierte Methodiken, die dem Stand der Technik entsprechen, genutzt. Um den unternehmensübergreifenden Datenaustausch für eine große Breite industrieller Unternehmen nutzbar zu machen, wurden darüber hinaus Standardisierungsempfehlungen für die Datenaufnahme, -speicherung und -übertragung erarbeitet. Da im Projekt lediglich eine Modellprozesskette verwendet wurde, ist eine quantitative Beschreibung des Mehrwerts einer überbetrieblichen Datenweitergabe sowie einer modellbasierten, adaptiven Prozessführung schwer umsetzbar. Die entscheidenden Einflussfaktoren und Schlüsselaspekte wurden jedoch herausgearbeitet, sodass die Erkenntnisse durch Unternehmen auf die eigene Prozesskette übertragen werden können und eine Abschätzung des Mehrwerts ermöglicht wird.

In the last decade, enterprises realized the high value of data and learned to successfully utilize it for internal processes and business models, and they are trying to find more ways to acquire relevant data. Since enterprises are part of complex networks, the data from their partners and customers can also be beneficial: from adjusting the demand and supply to planning production and aligning capacities. One such example is adaptive process control: detailed material data from a supplier can be used to adjust process parameters in their production. This approach may be especially beneficial for the steel industry, as there is a possibility to adjust the material properties by changing the speed, force, or temperature in their own production processes. However, such an approach requires tight collaboration, e.g., regarding improving IT infrastructure, ensuring data acquisition and transfer and most importantly, the utilization of such data.