
Modellierung und Simulation bieten zahlreiche Vorteile, insbesondere in der Produkt- und Prozessentwicklung. Grafische Modelle etwa erleichtern die Darstellung von Sachverhalten und verdeutlichen Schwachstellen oder Potenziale. Erklärungsmodelle wiederum schaffen Klarheit darüber, warum bestimmte Ereignisse eintreten. Insbesondere Digitale Zwillinge als Konzept und Technologie haben sich in den letzten Jahren stark entwickelt, zusammen mit dem Aufkommen von IoT (Internet of Things) und Big Data. So vielfältig wie die Anwendungsmöglichkeiten sind die Themen, die in dieser Ausgabe mit Bezug zu Modellierung und Simulation untersucht werden: vom Energiedatenmanagement über das Metaverse zu Prozessen kontinuierlicher Verbesserung und Prognoseverfahren im Industriebereich.
Alle Beiträge im Überblick
- Abwärmenutzung durch thermische Vernetzung
Eine Softwarelösung zur Entwicklung von optimierten industriellen Energiekonzepten - Aufwand und Nutzen von IIoT-Plattformen
Case Study und systematischer Ansatz zur Ermittlung bei der Implementierung gängiger Anwendungsfälle in KMU - Die Digitalisierung der Textilproduktion
Entwicklung und Einsatz Experimentierbarer Digitaler Zwillinge - Die Automatisierungspyramide in der Industrie 4.0
Wie der Digitale Steuerungszwilling die IT-Integration verändert - Fragiles Produktionsverhalten automatisiert erkennen
Früherkennung deterministisch-chaotischen Verhaltens in hochverfügbaren Produktionssystemen - Modellierung robuster Prozesse
Anforderungen an die Prozessmodellierungsmethode - Modellierung von Einflüssen auf das Wire Arc Additive Manufacturing
- Optimierung intralogistischer Prozesse
Ganzheitliche Betrachtung der Bereitstellstrategie in der Produktionsversorgung mithilfe mathematischer Modelle - Prognoseverfahren in der Automobil- und Elektronikindustrie
Eine vergleichende Analyse von Verfahren und Modellen - Potenziale und Anwendung des Industrial Metaverse
Konvergenz von der Simulation bis zur Realität - Prozessmodellierung
Praxisnah und methodisch fundiert - Vom Energiedatenmanagement zum Digitalen Zwilling
Wie Energiedaten die Modellierung eines Digitalen Zwillings vereinfachen - Werkzeug zur datenbasierten kontinuierlichen Verbesserung (KVP)
Das Beispiel produzierender Unternehmen
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