TY - CHAP A1 - Hartmann, Jürgen A1 - Dzemko, Mikita A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schmitt, Jan T1 - Toward Shifted Production Strategies Through Additive Manufacturing: A Technology and Market Review for Changing Value Chains T2 - 7th CIRP Global Web Conference (86) N2 - In the last decade many different additive manufacturing (AM) technologies for metal, plastic or ceramic processing raise from research to commercialization. As a result, AM grows into different business areas and transforms structures and processes. Hence, the contribution tends to show the change in added values though the availability of different additive manufacturing technologies based on a technology screening and market research. Regarding the named purpose, a broad market research of 83 companies and 339 printer models has been conducted to find patterns of AM technology market share and regions to structure indicators such as accuracy by processed material classes with a specified AM method. Printing materials as metal, plastic, ceramic and carbon have been considered. The categorization is done by the AM principles: power bed fusion, material extrusion, vat photopolymerization and … Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.01.029 VL - 86 SP - 228 EP - 233 ER - TY - CHAP A1 - Schmitt, Anna-Maria A1 - Antonov, Anna A1 - Schmitt, Jan A1 - Engelmann, Bastian T1 - Classification of Production Process Phases with Multivariate Time Series Techniques T2 - 2024 22nd International Conference on Research and Education in Mechatronics (REM) Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1109/REM63063.2024.10735481 ER - TY - CHAP A1 - Hartmann, Jürgen A1 - Dobhan, Alexander A1 - Engelmann, Bastian A1 - Eberhardt, Lars A1 - Heusinger, Moritz A1 - Raab, C A1 - Schleif, Frank-Michael A1 - Türk, M. T1 - Optimierung von Prozessen und Werkzeugmaschinen durch Bereitstellung, Analyse und Soll-Ist-Vergleich von Produktionsdaten: Digitalkonferenz Y1 - 2020 ER - TY - JOUR A1 - Schmitt, Jan A1 - Engelmann, Bastian A1 - Manghisi, Vito Modesto A1 - Wilhelm, Markus A1 - Uva, Antonello A1 - Fiorentino, Michele T1 - Towards gestured-based technologies for human-centred smart factories JF - International Journal of Computer Integrated Manufacturing N2 - Despite the increasing degree of automation in industry, manual or semi-automated are commonly and inevitable for complex assembly tasks. The transformation to smart processes in manufacturing leads to a higher deployment of data-driven approaches to support the worker. Upcoming technologies in this context are oftentimes based on the gesture-recognition, − monitoring or – control. This contribution systematically reviews gesture or motion capturing technologies and the utilization of gesture data in the ergonomic assessment, gesture-based robot control strategies as well as the identification of COVID-19 symptoms. Subsequently, two applications are presented in detail. First, a holistic human-centric optimization method for line-balancing using a novel indicator – ErgoTakt – derived by motion capturing. ErgoTakt improves the legacy takt-time and helps to find an optimum between the ergonomic evaluation of an assembly station and the takt-time balancing. An optimization algorithm is developed to find the best-fitting solution by minimizing a function of the ergonomic RULA-score and the cycle time of each assembly workstation with respect to the workers’ ability. The second application is gesture-based robot-control. A cloud-based approach utilizing a generally accessible hand-tracking model embedded in a low-code IoT programming environment is shown. KW - gesture-based monitoring KW - gesture-based control KW - manufacturing Y1 - 2023 UR - https://doi.org/10.1080/0951192X.2022.2121424 SN - 1362-3052 VL - 36 IS - 1 SP - 110 EP - 127 ER - TY - CHAP A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schmitt, Jan T1 - Industrie 4.0 für Studierende des Wirtschaftsingenieurwesens T2 - Kompetenzen für die digitale Transformation 2020: Digitalisierung der Arbeit-Kompetenzen-Nachhaltigkeit 1. Digitalkompetenz-Tagung Y1 - 2021 SP - 265 EP - 273 ER - TY - JOUR A1 - Wilhelm, Markus A1 - Manghisi, Vito Modesto A1 - Uva, Antonello A1 - Fiorentino, Michele A1 - Bräutigam, Volker A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schmitt, Jan T1 - ErgoTakt: A novel approach of human-centered balancing of manual assembly lines JF - Procedia CIRP N2 - Although the increasing use of automation in industry, manual assembly stations are still common and, in some situations, even inevitable. Current practice in manual assembly lines is to balance them using the takt-time of each workstation and harmonize it. However, this approach mostly does not include ergonomic aspects and thus it may lead to workforce musculoskeletal disorders, extended leaves, and demotivation. This paper presents a holistic human-centric optimization method for line balancing using a novel indicator ̶ the ErgoTakt. ErgoTakt improves the legacy takt-time and helps to find an optimum between the ergonomic evaluation of an assembly station and its balance in time. The authors used a custom version of the ErgoSentinel Software and a Microsoft Kinect depth camera to perform online and real-time ergonomic assessment. An optimization algorithm is developed to find the best-fitting solution by minimizing a function of the ergonomic RULA-value and the cycle time of each assembly workstation with respect to the worker's ability. The paper presents the concept, the system-setup and preliminary evaluation of an assembly scenario. The results demonstrate that the new approach is feasible and able to optimize an entire manual assembly process chain in terms of both, economic aspects of a well-balanced production line as well as the ergonomic issue of long term human healthy work. Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.05.250 VL - 97 SP - 354 EP - 360 ER - TY - JOUR A1 - Miller, Eddi A1 - Engelmann, Bastian A1 - Kaupp, Tobias A1 - Schmitt, Jan T1 - Advanced Cascaded Scheduling for Highly Autonomous Production Cells with Material Flow and Tool Lifetime Consideration using AGVs JF - Journal of Machine Engineering Y1 - 2023 UR - https://doi.org/10.36897/jme/171749 SN - 2391-8071 ER - TY - CHAP A1 - Seitz, Philipp A1 - Schmitt, Jan A1 - Engelmann, Bastian T1 - Evaluation of proceedings for SMEs to conduct I4.0 projects T2 - Procedia Cirp Y1 - 2019 VL - 86 SP - 257 EP - 263 ER - TY - JOUR A1 - Hofmann, Jan A1 - Eberhardt, Lars A1 - Heusinger, Moritz A1 - Dobhan, Alexander A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Optimierung von Prozessen und Werkzeugmaschinen durch Bereitstellung, Analyse und Soll-Ist-Vergleich von Produktionsdaten JF - FHWS Science Journal N2 - Mit einem Umsatz von 103 Milliarden Euro ist die Metallindustrie eine der größten deutschen Industriebranchen. Diese ist von volatilen Marktbedingungen und hohem Wettbewerb geprägt [1][2]. Kleine und mittlere produzierende Unternehmen (sogenannte KMU) sehen zunehmend gravierende Probleme bei der Einhaltung von Lieferterminen bedingt durch hohe Durchlaufzeiten in der Produktion [3]. Neben kaufmännischen Planungssystemen zur Erstellung von Produktionsplänen nutzen Unternehmen als Planungsgrundlage weiterhin Excel mit 31 % und manuelle Prozesse mit 10 % [4]. Gleiches gilt für Produktwechselvorgänge auf Maschinen (Rüsten). Aufgrund dieser Aspekte ist es notwendig, die Rentabilität der KMU in der Metallindustrie zu steigern. Das wird durch effiziente Produktionsplanung und -steuerung, sowie der daraus resultierenden hohen Reaktionsfähigkeit und Flexibilität realisiert. Daher ist die Produktionsplanung auf die Markt- und Kundenanforderungen und die Anlageneffektivität auf ein hohes und stabiles Niveau auszurichten [5]. Hier bietet die Erfassung von Echtzeitdaten eine adäquate Reaktion auf die genannten Anforderungen. Ebenfalls liefert sie großes Potenzial für die Produktionsplanung und -steuerung, um die Disposition und Koordination von Arbeitsaufträgen zu optimieren. Weiterhin werden Störgrößen oder unvorhergesehene Planungsabweichungen reduziert [4][6]. Zusätzlich ist eine erhöhte Transparenz und Verbesserung menschlicher Entscheidungsprozesse notwendig. Dies kann durch datengetriebene Methoden unterstützt und sichergestellt werden [7]. Ein Ansatz zur Optimierung des Produktionsergebnisses kann durch die Erhöhung der Anlagenproduktivität selbst realisiert werden. Dazu muss die Verfügbarkeit der Anlagen durch Lokalisierung und Reduzierung von Verlusten erhöht werden. Die Umrüstungsprozesse tragen stark negativ zur Verfügbarkeit einer Produktion bei. Eine Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (overall equipment effectiveness oder kurz OEE) in einer Fertigungsumgebung ist jedoch möglich durch eine intelligente Nutzung von Sensordaten mit Techniken wie z. B. Machine Learning (ML). KW - produktionsdaten KW - metall Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:863-opus-20012 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:863-opus-19389 SN - 2196-6095 VL - 5 IS - 2 SP - 135 EP - 142 ER - TY - CHAP A1 - Klehr, Lukas A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schleif, Frank-Michael A1 - Regulin, Daniel ED - Iliadis, Lazaros S. ED - Maglogiannis, Ilias ED - Kyriacou, Efthyvoulos ED - Jayne, Chrisina T1 - Contextualized Segmentation of Milling Processes Using Discrete Rule-Based Pattern Recognition T2 - Engineering Applications of Neural Networks - 26th International Conference, EANN 2025, Limassol, Cyprus, June 26-29, 2025, Proceedings, Part II Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-031-96199-1\_18 VL - 2582 SP - 238 EP - 254 ER - TY - JOUR A1 - Miller, Eddi A1 - Ceballos, Hector A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schiffler, Andreas A1 - Batres, Rafael A1 - Schmitt, Jan T1 - Industry 4.0 and International Collaborative Online Learning in a Higher Education Course on Machine Learning JF - 2021 Machine Learning-Driven Digital Technologies for Educational Innovation Workshop Y1 - 2021 SP - 1 EP - 8 ER -