Technologie: Simulation

Effiziente Produktionssimulation

Effiziente Produktionssimulation

Eine Methode zur softwaregestützten Zusammenarbeit von Produktions- und Simulationsexperten
Walter Wincheringer, Marec Kexel
Produktionssimulationen sind u. a. aufgrund des Wissenstransfers zwischen dem Domänenexperten und dem Simulationsspezialisten mit einem erheblichen Aufwand verbunden. Für kleine und mittlere Unternehmen stellt dies oftmals eine wirtschaftliche Hürde bei der Nutzung der Simulation dar. In diesem Beitrag wird eine Methode für eine softwaregestützte Zusammenarbeit des Produktionsexperten mit dem Simulationsspezialisten vorgestellt, die zu einer erheblichen Aufwandsreduzierung führt. Damit können die Vorteile der Simulation bereits bei geringen Optimierungspotenzialen wirtschaftlich genutzt werden.
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 6 | Seite 46-50 | DOI 10.30844/IM_23-6_46-50
Vom Energiedatenmanagement zum Digitalen Zwilling

Vom Energiedatenmanagement zum Digitalen Zwilling

Wie Energiedaten die Modellierung eines Digitalen Zwillings vereinfachen
Alexander Blinn, Henrik te Heesen, Joachim Brinkmann, Julius Herzog
Energieintensive Unternehmen stehen durch globale Entwicklungen vor Herausforderungen bei Preisen und Versorgungssicherheit, während Kunden mehr Informationen zu Energiekennzahlen und CO₂-Emissionen verlangen. Eine energiedatenbasierte Simulationsmethode extrahiert aktuelle und historische Daten aus dem EDMS, erstellt einen energetischen digitalen Schatten und ermöglicht Simulationen der Energiebedarfe, Optimierung der Produktionsplanung und chargen- sowie produktscharfe Ressourcenpässe.
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 5 | Seite 33-36 | DOI 10.30844/IM_23-5_33-36
Abwärmenutzung durch thermische Vernetzung

Abwärmenutzung durch thermische Vernetzung

Eine Softwarelösung zur Entwicklung von optimierten industriellen Energiekonzepten
Lukas Theisinger, Fabian Borst, Michael Georg Frank, Matthias Weigold ORCID Icon, Andreas Maußner
Je nach Industriezweig stellt die Versorgung von Produktionsprozessen und -gebäuden mit thermischer Energie einen bedeutenden Anteil am Gesamtenergiebedarf eines Industriestandortes dar. Die Nutzung von industrieller Abwärme bietet hier die Möglichkeit, den externen Bezug von Endenergien und damit die Ursache energiebedingter Emissionen und Kosten zu reduzieren. Aufgrund mangelnder Transparenz sowie ihrer Komplexität bleiben die Potenziale in der industriellen Praxis häufig ungenutzt. Im Forschungsverbundprojekt ETA im Bestand wurde eine anwenderorientierte Softwarelösung prototypisch realisiert. Diese ermöglicht die Entwicklung und Bewertung von industriellen Energiekonzepten, um somit Umsetzungshemmnisse zu reduzieren. Hierbei finden Ansätze aus den Forschungsgebieten des Operations Research sowie der dynamischen Simulation Anwendung.
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 5 | Seite 9-12
Potenziale und Anwendung des Industrial Metaverse

Potenziale und Anwendung des Industrial Metaverse

Konvergenz von der Simulation bis zur Realität
Oliver Petrovic, Yannick Dassen, Christian Brecher
Der vorliegende Beitrag behandelt das Konzept des Industrial Metaverse und seine potenziellen Auswirkungen auf die produzierende Industrie. Dabei werden zunächst die Möglichkeiten des Industrial Metaverse allgemein erläutert und anschließend mögliche resultierende Funktionalitäten für die Produktionstechnik entlang des Lebenszyklus dargestellt. Für die beiden Themenfelder „Synthetische Datengenerierung“ und „Virtuelle Qualifizierung“ werden die Implikationen des Industrial Metaverse intensiver betrachtet.
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 5 | Seite 27-32 | DOI 10.30844/IM_23-5_27-32
Prognoseverfahren in der Automobil- und Elektronikindustrie

Prognoseverfahren in der Automobil- und Elektronikindustrie

Eine vergleichende Analyse von Verfahren und Modellen
Joseph W. Dörmann, Shobith Ramakrishnaiah
In diesem Beitrag werden verschiedene Prognoseverfahren und -modelle zur Vorhersage von kritischen Situationen in den Supply Chains von Unternehmen in der Automobil- und Elektronikindustrie untersucht, wobei der Schwerpunkt auf deutschen Unternehmen liegt. Anhand eines Vergleichs der Leistungsfähigkeit branchenüblicher Modelle soll eine Empfehlung eines Best-Practice-Modells für die Branche ermittelt werden. Um die Anwenderbarkeit der Modelle und der einhergehenden Erkenntnis aufzuzeigen, werden reale Geschäftsszenarien diskutiert, die die Rolle des Risikomanagements in den Abteilungen Einkauf/Beschaffung oder Supply Chain Management umfassen. Im Vergleich wurde ermittelt, dass das effektivste Modell für die Vorhersage von Krisen in der Automobilindustrie das Vector-Auto-Regressionsverfahren/VAR-Modell ist, während das Early-Warning-System/EWS-Modell am besten für die Elektronikindustrie geeignet ist. Darüber hinaus wurden die wichtigsten Risikofaktoren ermittelt, die ...
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 5 | Seite 6
KI-gestützte Optimierung repetitiver Prozesse

KI-gestützte Optimierung repetitiver Prozesse

Eine Kodierungstechnik für repetitive Prozesse in der evolutionären Optimierung
Christina Plump, Rolf Drechsler, Bernhard J. Berger
Optimierung ist eine wesentliche Fragestellung in vielen Kontexten. Sei es Ressourcen-, Zeit-, Personal- oder nicht zuletzt auch Kosteneffizienz, regelhaft müssen Prozesse, Einstellungen, Zusammensetzungen - die Liste ließe sich beliebig fortsetzen − optimiert werden. Um das Optimierungsproblem zu lösen, gibt es viele unterschiedliche Techniken. Eine besondere Klasse stellen die evolutionären Algorithmen dar, sie zählen zu den populationsbasierten, heuristischen Verfahren. Sie erlauben auch die Optimierung von Problemen mit vielen lokalen Optima oder stark durch Nebenbedingungen eingeschränkten Suchräumen. Gleichzeitig sind sie in der Lage, im Rahmen eines einzelnen Optimierungslaufs mehrere Lösungsmöglichkeiten vorzuschlagen. Ein besonderer Aspekt bei der Verwendung von evolutionären Algorithmen ist die Wahl der korrekten Kodierung oder die wohldefinierte Spezifikation einer Kodierung. Insbesondere bei der Optimierung eines Prozesses, der aus sich wiederholenden ...
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 1 | Seite 19-22 | DOI 10.30844/IM_23-1_19-22
Predictive Manufacturing

Predictive Manufacturing

Ein Intelligentes Überwachungssystem zur Erkennung von Anomalien im 3D-Druck
Benjamin Uhrich, Shirin Lange, Miriam Louise Carnot, Martin Schäfer
Beim selektiven Laserschmelzen wird Metallpulver schichtweise aufgeschmolzen und mit dem bereits gefertigten Bauteil verschmolzen. Innerhalb dieses Prozesses entstehen vermeidbare fehlerhafte Schichten. Derartige Fehler sind erst durch verschiedene Druck- und Zugfestigkeitsexperimente nach dem Druck feststellbar. Dieses Vorgehen ist kostenintensiv und ineffizient.
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 1 | Seite 27-31 | DOI 10.30844/I4SE.23.1.88
Demand Planning Falcon

Demand Planning Falcon

Zielgenaue, stochastische Bedarfsvorhersagen mit einer neu entwickelten digitalen Planungsmethode
Alexander Schmid, Thomas Sobottka, Samuel Luthe, Wilfried Sihn
Präzise Bedarfsprognosen sind der Schlüssel für eine erfolgreiche Materialdisposition. EntscheidungsträgerInnen stehen jedoch vor dem Dilemma, welches Prognoseverfahren sie verwenden sollen. Zumeist fehlt auch das Methodenwissen, um komplexe mathematische Prognoseverfahren anwenden zu können. Doch auch nach der Wahl des Prognoseverfahrens verbleibt noch die Hürde, die Prognoseverfahren optimal zu parametrisieren. Der vorliegende Beitrag untersucht das Optimierungspotenzial eines selbst entwickelten automatisch optimierenden Prognoseansatzes auf Basis zehn gängiger Prognoseverfahren. In die Praxis umgesetzt wurde die Methode im Forschungsprojekt DISPO 4.0 im digitalen Planungstool Demand Planning Falcon, das zielgenaue Bedarfsprognosen für die Investitionsgüterindustrie erstellt.
Industrie 4.0 Management | 38. Jahrgang | 2022 | Ausgabe 6 | Seite 47-50 | DOI 10.30844/IM_22-6_47-50
Digitale Produktoptimierung zur Nutzung der additiven Fertigung

Digitale Produktoptimierung zur Nutzung der additiven Fertigung

Michael Wahl, Martin Bonenberger, Julian Morbach, Adrian Huwer ORCID Icon, Lauri Hoffmann
Die additive Fertigung, d. h. der Druck von dreidimensionalen Werkstücken aus unterschiedlichen Materialien, bietet die Möglichkeit schnell funktionsfähige Prototypen herzustellen. Einen wichtigen Baustein zur schnellen Umsetzung funktionaler Produktideen bietet die digitale Optimierung. Basierend auf digitalen Modellen wird das Produkt virtuell optimiert und immer weiter verbessert. Ist das Produkt digital hinsichtlich seiner Eigenschaften optimiert, erfolgt eine Überprüfung und ggf. einer Anpassung hinsichtlich der additiven Fertigung. Im Anschluss wird das Produkt gefertigt, nachbearbeitet und abschließend getestet. Der Beitrag zeigt die Optimierungsmöglichkeiten am Beispiel eines Dispensers aus der Lebensmittelindustrie. Ein bestehendes Bauteil wird digitalisiert, an dem digitalen Modell eine Strömungsoptimierung durchgeführt und das verbesserte Produkt additiv gefertigt.
Industrie 4.0 Management | 38. Jahrgang | 2022 | Ausgabe 5 | Seite 25-29 | DOI 10.30844/IM_22-5_25-29
Mehrdimensionales Reifegradmodell für Digitale Zwillinge

Mehrdimensionales Reifegradmodell für Digitale Zwillinge

Methode zur systematischen Klassifikation und Bewertung
Michael Lütjen ORCID Icon, Eike Broda, Jan-Frederik Uhlenkamp, Jasper Wilhelm, Michael Freitag ORCID Icon, Klaus-Dieter Thoben ORCID Icon
Digitale Zwillinge sind ein wichtiger Bestandteil des Industrie 4.0-Gedankens. Sie spiegeln physische Güter in der digitalen Welt wider und erweitern diese mit zusätzlichen Fähigkeiten und Funktionen zur Analyse, Prognose und Entscheidungsfindung. Aufgrund der vielfältigen Gestaltungsmöglichkeiten von Digitalen Zwillingen sind auch ihr Design und ihre Implementierung sehr vielfältig. Diese Publikation leistet einen Beitrag zur Klassifikation und Bewertung von Digitalen Zwillingen mittels eines mehrdimensionalen Reifegradmodells. Die präsentierte Methode „DT-Assess“ ermöglicht eine anwendungsspezifische Bewertung von Digitalen Zwillingen. Die Entwicklung der Methode folgte der Vorgehensweise zur Entwicklung von Reifegradmodellen für das IT-Management. Das entwickelte Reifegradmodell besteht aus sieben Kategorien mit insgesamt 31 zu bewertenden Merkmalen. Die systematische Evaluation in fünf Anwendungsszenarien erlaubt erstmalig eine Einordnung der jeweiligen „Digitale ...
Industrie 4.0 Management | 38. Jahrgang | 2022 | Ausgabe 5 | Seite 7-11
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