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Brücken werden durch Inspektionen und teilweise durch Monitoring überwacht, um Daten und Informationen über den Zustand und die Einwirkungen zu sammeln. Auf deren Grundlage werden Entscheidungen hinsichtlich Maßnahmen zur Gewährleistung der Sicherheit und Verfügbarkeit getroffen. In diesem Vortrag werden die Potentiale der Digitalisierung zur Unterstützung und Verbesserung der Brückenüberwachung diskutiert. Insbesondere werden die Bereiche Datenmanagement, Brückenmodellierung und Entscheidungsfindung betrachtet.
Dieses Strategiepapier zielt darauf ab, Akteuren und Entscheidungsträgern den Status der Digitalisierung in der keramischen Fertigung, erfolgreiche Best-Practice-Beispiele aber auch die Herausforderungen nahezubringen, die es nun anzugehen gilt. Es ist die Vision, die Keramikfertigung durchgehend zu digitalisieren und alle Schritte des Produktkreislaufs lückenlos über die gesamte Wertschöpfungs- und Nutzungskette zu vernetzen: also eine Keramikindustrie 4.0 zu etablieren. Das Strategiepapier erfasst zunächst die Spezifität der keramischen Fertigung und nimmt eine Analyse des gegenwärtigen Standes der Digitalisierung in der keramischen Industrie vor, auch anhand einiger ausgewählter Beispiele aus der industriellen Praxis. Auf Basis der wesentlichen Bausteine für eine Fertigungsdigitalisierung werden schließlich die Chancen für Keramikproduzenten sowie der erforderliche Forschungs- und Entwicklungsbedarf aufgezeigt.
In diesem Vortrag werden die Möglichkeiten vernetzter Sensorik zur Digitalisierung der schweißtechnischen Prozesskette aufgezeigt. Besonderer Fokus liegt auf der Fusion von Messdaten aus unterschiedlichen physikalischen Domänen. Dies ermöglicht die Korrelation relevanter den Schweißprozess charakterisierenden elektrischen Kenngrößen mit optisch gemessenen geometrischen Qualitätsmerkmalen der Schweißnaht. Die dynamische Prozessführung ermöglicht hierbei das Generieren großer inhomogener Datenmengen, was ein entsprechendes Schweißdatenmanagement erfordert. Durch Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens konnten Regressionsmodelle abgeleitet werden, welche Grundlage für eine adaptive Prozessführung sind.
Die sprunghaft zunehmende Wichtigkeit von FAIR- und Open-Data für die Qualitätssicherung, aber auch für die Nachnutzbarkeit von Daten und den Erkenntnisfortschritt führt zu enormem Flandlungsbedarf in Forschung und Entwicklung. Damit verbunden laufen derzeit vielfältige, ambitionierte Aktionen, z. B. bezüglich der Erstellung von Ontologien und Wissensgraphen. Das Knowhow entwickelt sich rasant, die Ansätze zur Implementation entstehen in verschiedenen Fachwelten bzw. mit
unterschiedlichen Zielsetzungen parallel, so dass recht heterogene Herangehensweisen resultieren.
Diese Veröffentlichung fokussiert auf Arbeiten, die derzeit als möglichst ganzheitlicher Ansatz für Materialdaten im Rahmen der Digitalisierungsinitiative „Plattform MaterialDigital" vorangetrieben werden. Die Autoren bearbeiten baustoffbezogene Aspekte im Verbundprojekt „LeBeDigital - Lebenszyklus von Beton". Zielsetzung ist die digitale Beschreibung des Materialverhaltens von Beton über den kompletten Herstellungsprozess eines Fertigteils mit einer Integration von Daten und Modellen innerhalb eines Workflows zur probabilistischen Material- und Prozessoptimierung.
Es wird über die Vorgehensweise und die dabei gewonnenen Erfahrungen berichtet, nicht ohne den Blick auf die oft unterschätzte Komplexität der Thematik zu lenken.
Mit der Errichtung und der Inbetriebnahme des Windpark alpha ventus wurden umfangreiche Messungen an den Tragstrukturen und den Umgebungsparametern durchgeführt. Im Projekt Gigawind life wurde im TP1 ein Datenmanagementsystem zur kontinuierlichen und periodisch fortgeführten Datenauswertung für große Datenbestände (Big Data) entworfen und realisiert. Anhand von Performanceuntersuchungen konnte eine Verkürzung der Rechenzeit um den Faktor 10 in einem Rechencluster erreicht werden. Unter Anwendung einer Datenpipeline nach dem Publish/Subscribe Prinzip wird eine skalierbare Datenschnittstelle für Monitoringdaten vorgeschlagen.
Mit der Errichtung und der Inbetriebnahme des Windpark alpha ventus wurden umfangreiche Messungen an den Tragstrukturen und den Umgebungsparametern durchgeführt. Im Projekt Gigawind life wurde im TP1 ein Datenmanagementsystem zur kontinuierlichen und periodisch fortgeführten Datenauswertung für große Datenbestände (Big Data) entworfen und realisiert. Anhand von Performanceuntersuchungen konnte eine Verkürzung der Rechenzeit um den Faktor 10 in einem Rechencluster erreicht werden. Unter Anwendung einer Datenpipeline nach dem Publish/Subscribe Prinzip wird eine skalierbare Datenschnittstelle für Monitoringdaten vorgeschlagen.