Refine
Year of publication
Document Type
- Article (39)
- Conference Proceeding (27)
- Part of a Book (5)
- Other (2)
- Doctoral Thesis (1)
- Report (1)
Keywords
- mainklimaplus (2)
- Architecture (1)
- Building and Construction (1)
- CNC machine tools (1)
- Civil and Structural Engineering (1)
- Energy consumption (1)
- Environmental Engineering (1)
- Environmental Science (miscellaneous) (1)
- Flow Shop (1)
- G-code (1)
Advances in machine learning detecting changeover processes in cyber physical production systems
(2020)
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.
Computerized Numerical Control (CNC) plays an important role in highly autonomous manufacturing systems with multiple machine tools. The necessary Numerical Control (NC) programs to manufacture the parts are mostly written in standardized G-code. An a priori evaluation of the energy demand of CNC-based machine processes opens up the possibility of scheduling multiple jobs according to balanced energy consumption over a production period. Due to this, we present a combined Machine Learning (ML) and Job-Shop-Scheduling (JSS) approach to evaluate G-code for a CNC-milling process with respect to the energy demand of each G-command. The ML model training data are derived by the Latin hypercube sampling (LHS) method facing the main G-code operations G00, G01, and G02. The resulting energy demand for each job enhances a JSS algorithm to smooth the energy demand for multiple jobs, as peak power consumption needs to be avoided due to its expense.
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.
MainWarmUp
(2022)
Das Spiel MainWarmUp bietet einen schnellen und guten Einstieg in die Thematik „Klimawissen für produzierende
Unternehmen“.
Mit zehn verschiedenen Aufgaben
werden den Spielenden zahlreiche Maßnahmen rund um den Klimawandel vorgestellt, die Unternehmen zum Klimaschutz oder zur -anpassung anwenden könnten. Finden Sie sinnvolle Kombinationen, ordnen Sie die Karten verschiedenen Kategorien zu oder bereiten einen Klimapitch vor.
Production companies are getting more and more aware of the relevancy of energy costs and the environmental impact of their manufactured products. Hence, the knowledge about the energy intensity of new process technologies as metal printing becomes increasingly crucial. Therefore, data about the energy intensity of entire process chains allow a detailed assessment of the life cycle costs and environmental impact of metal printed parts. As metal printing with Laser Powder Bed Fusion (LPBF) is applied from rapid prototyping to serial manufacturing processes more and more, sustainability data are useful to support a valid scale-up scenario and energetic improvements of the 3D-printing machinery as well as peripheral aggregates used in the process chain. The contribution aims to increase the transparency of the LPBF process chain in terms of its energy consumption. Therefore a generalized model to assess sustainability aspects of metal printed parts is derived. For this purpose, the LPBF process chain with the essential pre-, main- and post-processes is evaluated regarding its energy intensity. Here, the sub-processes, for example wet and dry cleaning of the printer, sieving of the metal powder or sand-blasting of the part are analyzed as well as the main printing process. Based on the derived experimental data from an installed, industry-like process chain, a model is created, which tends to generalize the experimental findings to evaluate other metal printed parts and process chain variants in terms of their energy intensity.
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 …
Mainfränkische Unternehmen und Handwerksbetriebe stehen aufgrund expandierender Wertschöpfungsketten in einem starken Abhängigkeitsverhältnis zu ihren global verteilten Zulieferern. Dadurch ist die Wertschöpfungskette anfällig für externe Störungen, die unter anderem durch den Klimawandel ausgelöst werden. Zugleich sind die Erwärmungsraten in der bayerischen Region derzeit deutlich höher als im bundesweiten Durchschnitt. Die Entwicklung von strategischen Maßnahmen zur Klimaanpassung ist demnach unerlässlich, um die unternehmensspezifischen Risiken des Klimawandels zu antizipieren und zu minimieren. Die Klimaanpassung ist in vielen kommunalen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Bereichen eine der größten Herausforderungen der Gegenwart. Die vorliegende Regionalstudie beabsichtigt daher eine Abgrenzung der Verhältnisse und Wechselwirkungen des globalen Klimawandels, der Auswirkungen in der bayerischen Region Mainfranken sowie der aufkommenden Veränderungsbedarfe für gesellschaftliche, politische und wirtschaftliche Akteure. Ein umfassender grundlagentheoretischer Überblick dient zunächst der Einordnung wichtiger Ansatzpunkte aus politischer Perspektive und stellt Angebote für Wirtschaftsakteure dar. Ferner werden die wirtschaftlichen Ausprägungen nach Handwerksbetrieben und Unternehmen differenziert, sowie deren Rolle für Wachstum und Innovation in der Region, als auch in Bezug auf den Klimawandel und die erforderliche Anpassung aufgezeigt. Die Ergebnisse einer quantitativen Erhebung veranschaulichen, dass neben der Wirtschaftlichkeit und physischen Ressourcen, menschliche Faktoren zur Erhöhung der organisationalen Klimaresilienz beitragen. Um als wirtschaftliche Organisationen einen adäquaten Umgang mit dem Klimawandel zu finden, sind bspw. zunächst Führungskräfte aufgefordert einen systemischen Ansatz mit umfangreichen Maßnahmen zu Klimaschutz und Klimaanpassung zu entwickeln, auf ihre Wirksamkeit zu erproben und ganzheitlich zu integrieren. Mit der vorliegenden Regionalstudie wird deutlich, dass neben dem Klimaschutz, der Reduzierung klimaschädlicher Treibhausgasemissionen, die Klimaanpassung ein unverzichtbarer Aspekt ist, um die wirtschaftliche Effizienz zu erhalten und sogar zu erhöhen, indem die veränderten Anforderungen als Entwicklungschancen wahrgenommen werden.
Im Zuge der fortschreitenden Globalisierung und zunehmenden Digitalisierung der Arbeitswelt, ergeben sich gerade für kleine und mittelständische Unternehmen Herausforderungen im Bereich der Produktion und insbesondere in der Montage. Steigende Komplexität der Produkte, kürzer werdende Produktlebenszyklen bei kleinen Losgrößen mit hoher Variantenvielfalt und großem Wettbewerbsdruck zwingen Unternehmen bereits vorhandene Montagestrategien zu überarbeiten. Gerade bei komplexeren Baugruppen ist eine Hochautomatisierung der Montage in der Serienfertigung aufgrund der Produktstruktur nur schwer realisierbar und oftmals nicht wirtschaftlich. In der industriellen Produktion ist ein klarer Trend von der Massenproduktion hin zur »Massenspezialanfertigung« zu erkennen. Die Leistungsfähigkeit eines Industriebetriebes hängt entscheidend von den angewandten Produktionsverfahren, den eingesetzten Produktionsmitteln und der eingeführten Produktionsorganisation ab. Aber auch das Zusammenspiel von Mensch, Organisation und Technik trägt dazu bei Potenziale für den Erfolg eines Unternehmens auszuschöpfen. Aufgrund sich ständig ändernder Marktbedingungen und der kostengünstigen Herstellung von Produkten in Niedriglohnländern bei gleichzeitig steigendem Qualitätsniveau müssen Produktionsstrukturen ständig neu überdacht und weiterentwickelt werden. Die Montage ist im Vergleich zur klassischen Fertigung (wie z.B. Drehen, Fräsen oder Schleifen) ein eher niedrig automatisierter Bereich der industriellen Produktion, indem allerdings eine hohe Wertschöpfung am Produkt stattfindet. Die manuelle Montage ist daher auch zukünftig ein wichtiger Bestandteil der industriellen Produktion. Um am Markt bestehen zu können, müssen Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, um manuelle Arbeit produktiver und damit kosteneffizienter zu gestalten ohne dabei Abstriche bei der Qualität hinzunehmen. Zur Unterstützung manueller Tätigkeiten sind in den vergangenen Jahren verschiedene Innovationen in den Fokus der Unternehmen gerückt. Das Ziel muss es sein, den (Montage-)Standort Deutschland durch innovative Konzepte wie kollaborative Mensch-Roboter-Arbeitsplätze zu sichern.
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].
Es gilt, auf diverse Szenarien des Klimawandels vorbereitet zu sein, potenziell negativen Einflüssen vorzubeugen und Chancen (bspw. hinsichtlich Absatz- und Beschaffungsmarkt) zu ergreifen. Diese Ausprägungen regen dazu an, maßgeschneiderte Bildungskomponenten zu konzeptualisieren, um (produzierende) Unternehmen zukünftig sowohl in ihrer Verantwortungsfunktion zu sensibilisieren, als auch sie lernend zu befähigen, individuelle Klimaanpassungsmaßnahmen abzuleiten.
Das [...] Spannungsfeld aus Flexibilität, Bauraum, Kosten, Genauigkeit und automatisierter Messung soll in diesem Vorhaben mit der Realisierung einer größenangepassten, roboterbasierten Koordinatenmesstechnik begegnet werden. Als Herausforderung wird hierbei das Verfahren zur Optimierung der Genauigkeit (Kalibrierung) aus den gegebenen Randbedingungen (Kinematik, Steifigkeit) insbesondere des Roboters gesehen.
First time right is one major goal in powder based 3D metal printing. Reaching this goal is driven by reducing life cycle costs for quality measures, to minimize scrap rate and to increase productivity under optimal resource efficiency. Therefore, monitoring the state of the powder bed for each printed layer is state of the art in selective laser melting. In the most modern approaches the quality monitoring is done by computer vision systems working with an interference on trained neural networks with images taken after exposure and after recoating. There are two drawbacks of this monitoring method: First, the sensor signals - the image of the powder bed - give no direct height information. Second, the application of this method needs to be trained and labeled with reference images for several cases. The novel approach presented in this paper uses a laser line scanner attached to the recoating machine. With this new concept, a direct threshold measure can be applied during the recoating process to detect deviations in height level without prior knowledge. The evaluation can be done online during recoating and feedback to the controller to monitor each individual layer. Hence, in case of deviations the location in the printing plane is an inherent measurement and will be used to decide which severity of error is reported. The signal is used to control the process, either by starting the recoating process again or stopping the printing process. With this approach, the sources of error for each layer can be evaluated with deep information to evaluate the cause of the error. This allows a reduction of failure in the future, which saves material costs, reduces running time of the machine life cycle phase in serial production and results in less rework for manufactured parts. Also a shorter throughput time per print job results, which means that the employee can spent more time to other print jobs and making efficient use of the employee’s work force. In summary, this novel approach will not only reduce material costs but also operating costs and thus optimize the entire life cycle cost structure. The paper presents a first feasibility and application of the described approach for test workpieces in comparison to conventional monitoring systems on an EOS M290 machine.
Planspiel MainKassandra
(2023)
Planspiel zur Klimaanpassung für Unternehmen, die mehr über die Wechselwirkungen des Klimawandels erfahren und zur strategischen und nachhaltigen Weiterentwicklung beitragen möchten. Mit einem spielerischen Ansatz werden direkte und indirekte Auswirkungen des Klimawandels simuliert und einzelne Teams aufgefordert, mit einem interaktiven Maßnahmenkatalog zielgerichtete Anpassungsstrategien zu entwickeln. Dabei gilt es Klimaereignisse und vorhandene Ressourcen zu beachten, denn der Spielsieg wird nur durch eine Balance zwischen ökonomischen und ökologischen Interessen erreicht. Die erworbenen Erfahrungen können dann direkt in die berufliche Praxis geführt und innerhalb von Arbeitsteams diskutiert werden. Beginnen Sie heute mit dem Umdenken und werden Sie kreativ, um Ihr Unternehmen vor den Folgen des Klimawandels zu schützen.
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.
Material development processes are highly iterative and driven by the experience and intuition of the researcher. This can lead to time consuming procedures. Data-driven approaches such as Machine Learning can support decision processes with trained and validated models to predict certain output parameter. In a multifaceted process chain of material synthesis of electrochemical materials and their characterization, Machine Learning has a huge potential to shorten development processes. Based on this, the contribution presents a novel approach to utilize data derived from Small-Angle X-ray Scattering (SAXS) of SiO_2 matrix materials for battery anodes with Neural Networks. Here, we use SAXS as an intermediate, high-throughput method to characterize sol–gel based porous materials. A multi-step-method is presented where a Feed Forward Net is connected to a pretrained autoencoder to reliably map parameters of the material synthesis to the SAXS curve of the resulting material. In addition, a direct comparison shows that the prediction error of Neural Networks can be greatly reduced by training each output variable with a separate independent Neural Network.