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 - JOUR A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schmitt, Simon A1 - Miller, Eddi A1 - Bräutigam, Volker A1 - Schmitt, Jan T1 - Advances in machine learning detecting changeover processes in cyber physical production systems JF - Journal of Manufacturing and Materials Processing N2 - The performance indicator, Overall Equipment Effectiveness (OEE), is one of the most important ones for production control, as it merges information of equipment usage, process yield, and product quality. The determination of the OEE is oftentimes not transparent in companies, due to the heterogeneous data sources and manual interference. Furthermore, there is a difference in present guidelines to calculate the OEE. Due to a big amount of sensor data in Cyber Physical Production Systems, Machine Learning methods can be used in order to detect several elements of the OEE by a trained model. Changeover time is one crucial aspect influencing the OEE, as it adds no value to the product. Furthermore, changeover processes are fulfilled manually and vary from worker to worker. They always have their own procedure to conduct a changeover of a machine for a new product or production lot. Hence, the changeover time as well as the process itself vary. Thus, a new Machine Learning based concept for identification and characterization of machine set-up actions is presented. Here, the issue to be dealt with is the necessity of human and machine interaction to fulfill the entire machine set-up process. Because of this, the paper shows the use case in a real production scenario of a small to medium size company (SME), the derived data set, promising Machine Learning algorithms, as well as the results of the implemented Machine Learning model to classify machine set-up actions. Y1 - 2020 UR - https://www.proquest.com/docview/2461685989?pq-origsite=gscholar&fromopenview=true VL - 4 IS - 4 SP - 108 EP - 108 ER - 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 - JOUR A1 - Miller, Eddi A1 - Barthelme, Christine A1 - Schiffler, Andreas A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schmitt, Jan T1 - Internationalisierung in Pandemiezeiten, technische Möglichkeiten, Lehr- und Forschungskonzepte mal anders gedacht JF - FHWS Science Journal N2 - Eines der zentralen strategischen Ziele unserer Hochschule ist die Internationalisierung, sowie der »internationalisation@home«. Als die weltweite Corona-Pandemie die Präsenzlehre und -forschung ebenso wie den internationalen Austausch von Studierenden und Forschenden zu Beginn 2020 quasi zum Erliegen brachte wurden die Rufe nach digitalen Angeboten im internationalen Bereich schnell laut. Vor diesem Hintergrund reagierte der »Deutsche Akademische Auslandsdienst (DAAD)« mit der kurzfristig ins Leben gerufenen Förderlinie »International Virtual Academic Collaboration« (IVAC), um internationale Hochschulkooperationen und weltweite Mobilität unter digitalen Vorzeichen strategisch zu gestalten und auszubauen [1]. KW - internationalisierung KW - covid KW - corona Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:863-opus-20035 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:863-opus-19389 SN - 2196-6095 VL - 5 IS - 2 SP - 143 EP - 146 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 - JOUR A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schmitt, Anna-Maria A1 - Theilacker, Lukas A1 - Schmitt, Jan T1 - Implications from Legacy Device Environments on the Conceptional Design of Machine Learning Models in Manufacturing JF - Journal of Manufacturing and Materials Processing Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.3390/jmmp8010015 VL - 2024 ER - TY - JOUR A1 - George Biju, Vinai A1 - Schmitt, Anna-Maria A1 - Engelmann, Bastian T1 - Assessing the Influence of Sensor-Induced Noise on Machine-Learning-Based Changeover Detection in CNC Machines JF - Sensors Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.3390/s24020330 VL - 2024 ER - TY - JOUR A1 - Schmitt, Anna-Maria A1 - Miller, Eddi A1 - Engelmann, Bastian A1 - Batres, Rafael A1 - Schmitt, Jan T1 - G-code evaluation in CNC milling to predict energy consumption through Machine Learning JF - Advances in Industrial and Manufacturing Engineering N2 - Computerized Numeric Control (CNC) plays an essential role in highly autonomous manufacturing systems for interlinked process chains for machine tools. NC-programs are mostly written in standardized G-code. Evaluating CNC-controlled manufacturing processes before their real application is advantageous due to resource efficiency. One dimension is the estimation of the energy demand of a part manufactured by an NC-program, e.g. to discover optimization potentials. In this context, this paper presents a Machine Learning (ML) approach to assess G-code for CNC-milling processes from the perspective of the energy demand of basic G-commands. We propose Latin Hypercube Sampling as an efficient method of Design of Experiments to train the ML model with minimum experimental effort to avoid costly setup and implementation time of the model training and deployment. KW - Machine Learning KW - CNC machine tools KW - G-code KW - Energy consumption Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.1016/j.aime.2024.100140 VL - 2024 IS - 8 ER - TY - JOUR A1 - Lang, Silvio A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schiffler, Andreas A1 - Schmitt, Jan T1 - A simplified machine learning product carbon footprint evaluation tool JF - Cleaner Environmental Systems N2 - On the way to climate neutrality manufacturing companies need to assess the Carbon dioxide (CO2) emissions of their products as a basis for emission reduction measures. The evaluate this so-called Product Carbon Footprint (PCF) life cycle analysis as a comprehensive method is applicable, but means great effort and requires interdisciplinary knowledge. Nevertheless, assumptions must still be made to assess the entire supply chain. To lower these burdens and provide a digital tool to estimate the PCF with less input parameter and data, we make use of machine learning techniques and develop an editorial framework called MINDFUL. This contribution shows its realization by providing the software architecture, underlying CO2 factors, calculations and Machine Learning approach as well as the principles of its user experience. Our tool is validated within an industrial case study. KW - Management, Monitoring, Policy and Law KW - Environmental Science (miscellaneous) KW - Renewable Energy, Sustainability and the Environment KW - Environmental Engineering Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1016/j.cesys.2024.100187 SN - 2666-7894 VL - 13 PB - Elsevier BV ER -