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Presslinien führen einen mehrstufigen Umformprozess durch, der in der Praxis weitestgehend als Blackbox betrieben wird. Erst am Ende der Linie findet eine Qualitätskontrolle und gegebenenfalls eine Anpassung der Anlagenparameter statt, sollte ein Fehler aufgetreten sein. Im Forschungsprojekt SmartPress wird ein System entwickelt, das mithilfe bildgebender Sensorik Informationen über die aktuelle Platine aus den einzelnen Prozessstufen extrahiert. So werden z. B. Daten über Ziehränder mit dem Wissen über den aktuellen Systemzustand (z. B. aktuelle Haltekräfte) kombiniert. Ein neuronales Netz bildet die hochkomplexen Zusammenhänge zwischen Anlagenparametern und Produkteigenschaften ab. Auftretende Veränderungen an den Platinen werden so im laufenden Prozess erkannt und Anlagenparameter entsprechend produktindividuell angepasst.

Tragende Strukturen werden typischerweise in Bezug auf relevante Lastfälle entworfen, wobei statische Formen und vorgegebene Materialeigenschaften angenommen werden, die während des Entwurfs und der Materialauswahl ausgewählt werden. Neue Technologien, die das Design von Strukturen ermöglichen, die lokale Eigenschaften im Betrieb als Reaktion auf Lastwechsel verändern könnten, würden zusätzliche Gewichtsersparnispotenziale schaffen und somit Leichtbau und Nachhaltigkeit unterstützen. Materialien mit solchen Fähigkeiten bestehen aus Netzwerken mit zahlreichen aktiven Zellen, die eine Erfassungs-, Signal- und Datenverarbeitungs-, Kommunikations- und Aktuierungs-/Stimulationsfähigkeit bereitstellen, die adaptronische Strukturen bilden. Ein Beispiel für ein solches Material ist eine spezielle Klasse von Polymeren, die in der Lage sind, ihre Elastizität basierend auf dem Einfluss von optischen, thermischen oder elektrischen Feldern zu ändern. Ein zu lösendes Problem in Bezug ...

In vielen Einsatzbereichen müssen Menschen auf die Sicherheit von Drahtseilen vertrauen, weshalb mögliche Schäden zuverlässig und rechtzeitig erkannt werden müssen. Die hierfür notwendigen Überprüfungen werden von Sachverständigen durchgeführt, was das Risiko nicht erkannter Schäden beinhaltet. Damit diese keine Unfälle verschulden, werden Drahtseile oft verfrüht getauscht, was vermeidbare Kosten erzeugt. Das in diesem Beitrag vorgestellte Projekt MOBISTAR soll Fehler im Prozess der Instandhaltung und Überprüfung weiter reduzieren. Das System nutzt zwei unterschiedliche Messarten, die mit einer selbstlernenden Convolutional Neural Networks (CNN) Auswertungssoftware gekoppelt sind, um so zuverlässiger und genauer die Ablegereife von Seilen beurteilen zu können.

Digitale Assistenzsysteme gewinnen an Relevanz in den Unternehmen. Ihre Anwendung orientiert sich an den individuellen Fähigkeitsprofilen ihrer Benutzer und deren spezifischer Arbeitssituation. Dies schließt Standardlösungen aus. Um die Vielzahl von Assistenzsystemen in einen zweckmäßigen Anwendungskontext einzuordnen, werden im Beitrag ein arbeitswissenschaftliches Klassifikationsschema entwickelt und beispielhafte Einsatzfelder für assistive Technologien erörtert. Ferner werden Anforderungen an eine menschengerechte Systemgestaltung dokumentiert. Der Leser wird in die Lage versetzt, betriebliche Anwendungsfälle assistiver Technologien und deren Nutzenpotenziale bereits im Planungsprozess zu beurteilen.

Die ereignisdiskrete Simulation von Produktions- und Logistiksystemen (im Folgenden auch Ablaufsimulation genannt) spielt für die Entwicklungen im Kontext der industriellen digitalen Transformation eine wichtige Rolle. Ihre Inte-gration in moderne Planungs- und Steuerungsprozesse wird dringend gefordert, um Industrie 4.0-Konzepte realisieren zu können. Sie erlaubt eine detaillierte Analyse sowie eine transparente Planung von Produktions- und Logistikprozessen im Hinblick auf Flexibilitäts- und Effizienzsteigerungen. Zudem bildet sie zukünftig bei der Planung und dem Betrieb von modernen Systemen einen wichtigen Bestandteil des sogenannten Digitalen Zwillings als System- und Verhaltensmodell der betrachteten Realität. Allerdings sind hierzu die Anforderungen an die Ablaufsimulation noch nicht umfassend definiert und technische Lösungen nicht hinreichend umgesetzt. Der folgende Beitrag skizziert die Rolle der Ablaufsimulation in Industrie 4.0 und formuliert notwendige ...

Die mit der Entwicklung hin zur Industrie 4.0 einhergehende Vernetzung von Produktionssystemen und der Einsatz von IoT-Geräten erzeugt eine erhebliche Datenmenge, mit der direkt oder indirekt auch Arbeitnehmer- und Kundendaten erfasst werden. Seit dem 25. Mai 2018 ersetzt nun die EU-Datenschutzgrundverordnung (EU-DSGVO) [1] zusammen mit dem neuen Bundesdatenschutzgesetz vollends das alte Bundesdatenschutzgesetz (BDSG). Die sich aus der Verarbeitung personenbezogener Daten ergebenden Dokumentationspflichten werden damit massiv ausgeweitet und Kunden sowie Mitarbeiter erhalten unter anderem weitgehende Schutz-, Informations-, Auskunfts- und Löschrechte hinsichtlich ihrer personenbezogenen Daten. Unternehmen müssen bei Verstößen gegen die EU-DSGVO mit erheblich angehobenen Bußgeldern rechnen, welche bis zu 20 Millionen Euro oder 4 Prozent des Jahresumsatzes betragen können.

Der Wandel von Geschäftsmodellen durch die Digitalisierung von Produkten rückt immer weiter in den Fokus der Unternehmen und betrifft auch die Ladungsträgerbranche. Intelligente Komponenten werden in die Produkte integriert sowie Daten erfasst und ausgewertet, um darauf aufbauend neue Dienstleistungen zu gestalten. Durch die digitale Transformation der Produkte von Sonderladungsträgern zu Cyber-Physischen Systemen, unter anderem durch den Aufbau eines cloudbasierten Service Systems, können traditionelle Ladungsträgerhersteller neue Geschäftsfelder entwickeln. Durch das Angebot neuer Dienstleistungen tragen Ladungsträgerhersteller zukünftig nachhaltig zur Optimierung der Wertschöpfungsketten ihrer Kunden bei.

Spezielle Softwaresysteme zur Produktionsfeinplanung - Manufacturing Execution Systems oder Advanced Planning & Scheduling Systems - unterstützen die operative Produktionsplanung und -steuerung in Industriebetrieben. Die Vielzahl der am Markt angebotenen Systeme macht einen fundierten Auswahlprozess von der Anforderungserhebung bis zur Endauswahl notwendig. Ein umfassendes Modell, das diesen Prozess systematisch unterstützt und vereinfacht, ist Gegenstand des folgenden Beitrags. Die Methodik geht über eine fragebogenbasierte Abfrage hinaus und überprüft die Systemfähigkeiten mithilfe von strukturierten Fallstudien. Der erste Teil des Beitrags beschreibt die Prozessschritte von der Erhebung der Anforderungen an das System bis zu deren Strukturierung in einem Anforderungskatalog.

Eine Zukunft, in der alles auf Basis von Informations- und Kommunikationstechnologien miteinander verbunden ist, verspricht das Internet der Dinge. Dass dabei ein einzelnes globales System die Grundlage für die nahtlose Kommunikation zwischen Dingen ist, scheint aus heutiger Sicht, auf Basis von vielfältigen heterogenen Sub-Systemen und anwendungsspezifischen Lösungen, unmöglich. Man steht damit einer Landschaft aus einer Vielzahl an isolierten „Intranets der Dinge“ gegenüber, welche sich nicht mühelos miteinander verbinden lassen [1]. Dieses Problem lässt sich in vielen Bereichen und Branchen identifizieren (Smart Cities, Smart Factory etc.), in denen intelligente Produkte miteinander interagieren sollen. Ein wesentlicher Ansatz zur Problemlösung ist die Erhöhung der Interoperabilität auf verschiedenen Ebenen der Hard- und Software. Der folgende Beitrag beschreibt einen Lösungsansatz, um Plattform- und Domänen-übergreifende Interoperabilität zwischen Systemen ...

In zahlreichen Branchen und Anwendungsbereichen bietet das industrielle Internet der Dinge (IIoT) mit der Vernetzung intelligenter Objekte eine Vielzahl an Möglichkeiten und Chancen. Hinsichtlich der Sicherheit solcher Systeme entstehen jedoch, ähnlich wie im eher an Privatanwender gerichteten Internet der Dinge, durch den hohen Verteilungsgrad, die Heterogenität der vernetzten Systeme sowie den Umfang und die Dynamik der Vernetzung ganz neue Herausforderungen. Ebenso können die Auswirkungen von Angriffen drastisch sein. Ein Dreh- und Angelpunkt für Sicherheit im IIoT sind vertrauenswürdige Identitäten der beteiligten Subsysteme, ohne die ein sicheres Gesamtsystem nur schwer zu realisieren ist. Für die Absicherung der Systemidentitäten bieten sich zertifikatsbasierte Verfahren an. Die hierfür gängige Lösung mittels Public Key Infrastructure (PKI) ist im Bereich IIoT häufig jedoch zu aufwändig und zu wenig flexibel. Des Weiteren sind oft Mechanismen zur Verbreitung ...