Der Entstehungsprozess von Presswerkzeugen für die Produktion von Strukturbauteilen für die automobile Großserie nimmt mit bis zu 24 Monaten einen erheblichen zeitlichen, monetären und ressourcenintensiven Stellenwert im Fahrzeugentstehungsprozess ein. Hinsichtlich immer kürzer werdender Fahrzeugentwicklungsprozesse und der stetigen Bestrebung zur Reduktion der time to market stellt der Werkzeugbau oftmals einen bottleneck im Übergang von der Bauteilentwicklung hin zur Serienfertigung dar. Durch hohe Präzisionsanforderungen bedarf es einer iterativen, oftmals manuellen, Anpassung der Werkzeuggeometrie, damit Bauteile mit reproduzierbarer Qualität in hohen Stückzahlen gefertigt werden können. Dadurch ist der Werkzeugentstehungsprozess in hohem Maße abhängig vom Wissen und den Fertigkeiten einzelner Experten. Von der ersten CAD-Konstruktion bis zur Übergabe des fertigen Presswerkzeugs in die Serienproduktion fallen große Datenmengen an, in denen bisher ungenutztes Potenzial zur frühen Identifikation der zielführenden Bearbeitungsmaßnahmen liegt.
Die anfallenden großen Datenmengen sollen in diesem Vorhaben in Form eines digitalen Zwillings erfasst und zueinander in Kontext gebracht werden. Darauf aufbauend sollen Assistenzsysteme basierend auf Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt werden, sodass zielführende Optimierungsmaßnahmen zu verschiedenen Prozessschritten schnell bereitgestellt werden können. Daraus resultierend kann der Werkzeugentstehungsprozess verkürzt, die Kosten und Zeitaufwände gemindert und Ressourcen eingespart werden. Vor diesem Hintergrund entwickelt das IWF methodische Vorgehensweisen zur Digitalisierung von Expertenwissen und dessen Integration in die KI-Assistenten. Weiterhin wird der Werkzeugentstehungsprozess in einem skalierten Maßstab durchgeführt und erforscht, um mit den erzeugten Daten Metamodelle zu entwickeln, die eine schnelle Rückmeldung der Auswirkung von Änderungsoperationen an den Anwender ermöglichen.