Ausgabe 4-2021, S. 248Entscheidungen bei gegenläufigen Kriterien besser treffen und kommunizieren 04.05.2021, 16:53 Uhr

Interaktive Visualisierung: Durchblick beim Produktdesign

In der Produktentwicklung und Produktionsplanung treten häufig Konflikte zwischen verschiedenen Zielgrößen auf. So lassen sich manche Zielgrößen nicht optimieren, ohne bei anderen Kompromisse eingehen zu müssen. Das Visualisierungs-Tool „Paved“ (Pareto Front Visualization for Engineering Design) hilft, Unterschiede zwischen Alternativen besser zu verstehen und so tragfähigere Entscheidungen zu treffen.

Bild 1. „SyMSpace“ ermöglicht die Darstellung von Pareto-optimalen Elektromotor-Designs in Form einer interaktiven Streudiagramm-Matrix. 

Foto: Fraunhofer IGD/Linz Center of Mechatronics GmbH

Bild 1. „SyMSpace“ ermöglicht die Darstellung von Pareto-optimalen Elektromotor-Designs in Form einer interaktiven Streudiagramm-Matrix.

Foto: Fraunhofer IGD/Linz Center of Mechatronics GmbH

Das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD hat in Zusammenarbeit mit dem Linz Center of Mechatronics (LCM) das Tool Paved (Pareto Front Visualization for Engineering Design) entwickelt. Es unterstützt Ingenieurinnen und Ingenieure durch eine effektive Visualisierung von Pareto-optimalen Alternativen bei der Entscheidungsfindung und erleichtert die Abstimmung mit Kunden durch transparente sowie leicht verständliche Vergleiche. Bei der Entwicklung stand die Optimierung von Elektromotoren im Mittelpunkt. Die interaktive Visualisierung lässt sich aber auf andere multidimensionale Problemstellungen mit gegenläufigen Kriterien anpassen, wie sie auch in der Fabrik- und Produktionsplanung häufig vorkommen. Die Forschungsarbeit wurde durch das EU-Projekt „CloudiFacturing“ und das K2-Zentrum für Symbiotische Mechatronik gefördert.

1 Visualisierung macht Zusammenhänge sichtbar

Bei der Simulation von Elektromotoren gibt es sehr viele Stellschrauben, deren Auswirkungen auf Zielgrößen wie Effizienz, Leistung, Maximaltemperatur oder Kosten nicht ohne Weiteres intuitiv erfassbar sind. Zur Berechnung des Betriebsverhaltens eines Motors setzt man am LCM auf cloud-basierte Simulation und das Workflowmanagement- und Optimierungswerkzeug „SyMSpace“. Dieses errechnet automatisiert aus tausenden Konfigurationen variierter Eingangsparameter die Menge der Pareto-optimalen Lösungen mit einigen zehn bis mehreren hundert Optionen. Deren visuelle Inspektion erfolgt in einer interaktiven Streudiagramm-Matrix, in der die Zielgrößen paarweise gegenübergestellt werden. Gleichzeitiges Hervorheben der ausgewählten Lösungen in allen Diagrammen der Zielgrößenmatrix sowie in verknüpften Histogrammen, welche die zugehörigen Eingangsparameter zeigen, verdeutlicht dabei den Zusammenhang von Ursache und Wirkung (Bild 1). Dennoch beschränkt sich die Analyse in SyMSpace bisher auf diese zweidimensionalen Projektionen der Pareto-Front. Die Herausforderung, alle Streudiagramme gleichzeitig im Auge zu behalten, wächst dabei stark mit der Zahl der gewählten Optimierungskriterien.

Paved erlaubt es, Lösungen so zu visualisieren, dass Zusammenhänge zwischen mehreren Kriterien besser erkannt werden und als Informationsgrundlage für eine zielgerichtete Entscheidung dienen können. Ziel ist es, die einfachste Visualisierungs­lösung anzubieten, die für ein gegebenes Mehrkriterien-Optimierungsproblem gut funktioniert. Die Visualisierung ist so gestaltet, dass sie intuitiv und leicht zu erlernen ist, und sich nahtlos in den Arbeitsablauf der Ingenieurinnen und Ingenieure einfügt.

Wie in Bild 2 dargestellt, bilden sogenannte Parallele Koordinaten die Grundlage der Visualisierung in Paved.

Bild 2. „Paved“ bietet eine kompakte Übersicht über alle Designoptionen mit den zugehörigen Eingangsparametern und Zielgrößen. Mit dem Bereichswerkzeug (a) lassen sich Eingangsparameter filtern, das Präferenzwerkzeug (b) dient zur Einschränkung von Zielgrößen. Es kann als Farb‧verlaufswerkzeug (c) farblich kodiert werden, um die Identifizierung von Kriterienkonflikten zu erleichtern.

Foto: Fraunhofer IGD/Linz Center of Mechatronics GmbH

Die Eingangs­parameter und Zielgrößen werden auf vertikale Achsen abgebildet, die durch Polylinien verbunden sind. Jeder dieser Linienzüge entspricht einem Designkandidaten. Ein dreieckiger Indikator am oberen oder unteren Ende einer Zielgrößenachse markiert das jeweils angestrebte Optimum. Durch die Anwendung von Filtern und Selektionsmethoden lassen sich einzelne Polylinien, das heißt Designkandidaten, farblich hervorheben. Der Übergang von erwünschten zu weniger erwünschten Werten einer Zielgröße kann außerdem durch einen rot-grünen Farbverlauf visualisiert werden, wobei das grün eingefärbte Ende der Achse das angestrebte Optimum und das rote Ende die weniger erwünschten Werte kodiert. So können Zusammenhänge und Konflikte über mehrere Zielgrößen hinweg erkannt und abgewogen werden. Einzelne Varianten lassen sich für eine spätere eingehende Analyse als Favoriten markieren und farblich hervorheben (Bild 3). Dadurch bleiben diese Varianten in der Darstellung immer sichtbar, was einen direkten Vergleich in Bezug auf jeden ihrer Di­mensionswerte ermöglicht.

Bild 3. Favorisierte Kompromisslösungen (blau) lassen sich für einen späteren detaillierten Vergleich zwischenspeichern und sind unabhängig von der Filterkombination permanent sichtbar. Die hier bevorzugte Kompromisslösung ist die markierte Designoption (orange).

Foto: Fraunhofer IGD/Linz Center of Mechatronics GmbH

2 Entscheidungen schneller treffen und besser kommunizieren

Eine automatisierte Optimierung ist für komplexe Systementwicklungen unumgänglich. Nur durch eine gute Visualisierung werden die generierten Daten wertvoll. Eine interaktive Visualisierung in Form paralleler Koordinaten in Paved unterstützt Entscheidungsträger effektiv dabei, den Lösungsraum zu explorieren, Trade-Offs zu erkennen und die bevorzugte Lösung auszuwählen. Die Auswirkung von Entscheidungen bezüglich einzelner Zielgrößen auf das Gesamtsystem wird direkt sichtbar, was zu besseren Kompromissen und zu mehr Transparenz führt. Die Vor- und Nachteile bestimmter Optionen lassen sich auf einen Blick erkennen, ohne vertiefte Fachkenntnisse zu erfordern. So lassen sich tragfähige Entscheidungen nicht nur schneller treffen, sondern auch besser gegenüber Kunden oder dem Management kommunizieren. Obwohl Paved für die Ingenieursarbeit entwickelt wurde, kann eine solche Visualisierung auch anderen Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern in Wirtschaft, Gesellschaft und Politik helfen, Konsequenzen abzuwägen und bessere Entscheidungen zu treffen.

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Von L. Cibulski, H. Mitterhofer

Lena Cibulski, M. Sc.
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD, Information Visualization and Visual Analytics (IVA), Fraunhoferstr. 5, 64283 Darmstadt, Tel. +49 6151 / 155-639, lena.cibulski@igd.fraunhofer.de, www.igd.fraunhofer.de
Dr. Hubert Mitterhofer
Linz Center of Mechatronics GmbH, Altenbergerstr. 69, 4040 Linz/A, Tel. +43 732 / 2468-6085, hubert.mitterhofer@lcm.at, www.lcm.at

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