FSP3: Produktion
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The increasing use of simulation technologies, especially virtual commissioning, in the context of modern plant development for manufacturing discrete parts is driven by the pressure to shorten time-to-market cycles and overcome supply bottlenecks. The need for robust technologies to seamlessly integrate the digital and physical world is growing as machine data becomes more readily available. A challenge to this integration is presented by the need to continuously adjust the movement parameters, especially for event-discrete actuators based on live data, taking wear, ageing and process-time fluctuations into account. A lack of synchronization leads to discrepancies between the simulation and reality renders them useless. Related works in this field are discussed, which highlight the complexities of achieving synchronization between simulation and reality, particularly in event-discrete signals and systems. The aim of this article is to present a method for reusing virtual commissioning models for operation-synchronized simulations at actuator level. This approach includes introducing of a methodology called prescheduling in order to compensate process uncertainties and also defines the necessary requirements for the simulation tool and model. The method is validated using an industrial test system and a commercial virtual commissioning tool to confirm ist suitability for real-life implementation in industrial plants, which suggests its suitability for improving production efficiency and reducing costs by means of machine monitoring and proactive control interventions.
Using a Machine Learning Regression Approach to Predict the Aroma Partitioning in Dairy Matrices
(2024)
Aroma partitioning in food is a challenging area of research due to the contribution of several physical and chemical factors that affect the binding and release of aroma in food matrices. The partition coefficient measured by the Kmg value refers to the partition coefficient that describes how aroma compounds distribute themselves between matrices and a gas phase, such as between different components of a food matrix and air. This study introduces a regression approach to predict the Kmg value of aroma compounds of a wide range of physicochemical properties in dairy matrices representing products of different compositions and/or processing. The approach consists of data cleaning, grouping based on the temperature of Kmg analysis, pre-processing (log transformation and normalization), and, finally, the development and evaluation of prediction models with regression methods. We compared regression analysis with linear regression (LR) to five machine-learning-based regression algorithms: Random Forest Regressor (RFR), Gradient Boosting Regression (GBR), Extreme Gradient Boosting (XGBoost, XGB), Support Vector Regression (SVR), and Artificial Neural Network Regression (NNR). Explainable AI (XAI) was used to calculate feature importance and therefore identify the features that mainly contribute to the prediction. The top three features that were identified are log P, specific gravity, and molecular weight. For the prediction of the Kmg in dairy matrices, R2 scores of up to 0.99 were reached. For 37.0 °C, which resembles the temperature of the mouth, RFR delivered the best results, and, at lower temperatures of 7.0 °C, typical for a household fridge, XGB performed best. The results from the models work as a proof of concept and show the applicability of a data-driven approach with machine learning to predict the Kmg value of aroma compounds in different dairy matrices.
Effiziente Kühlung und Schmierung für Fräsprozesse: Frästechnologie und Hochdruckkühlschmierstoff
(2024)
Insbesondere bei der 5-achsigen Fräsbearbeitung existiert noch kein System, das die optimale bzw. minimale Hochdruckkühlschmierstoffmenge bei jeweils gegebenen Bearbeitungszuständen beschreibt.
Die Entwicklung, Umsetzung und Potentiale eines seriennah einsetzbaren, externen und vom Werkzeugmaschinenhersteller unabhängigen Systems zur optimierten Bereitstellung von Hochdruckkühlschmierstoff werden gezeigt.
Bisher existiert noch kein System, das die optimale bzw. minimale Kühlschmierstoffmenge bei jeweils gegebenen Bearbeitungssituationen unter besonderer Berücksichtigung der zu verarbeitenden Werkstoffe und deren signifikantem Verschleißverhalten beschreibt.
Die Entwicklung eines seriennahen unabhängigen Systems zur optimierten Bereitstellung von Kühlschmierstoffen mit angepassten Drücken für die jeweilige Werkstoffapplikationen wird gezeigt.
Diese Veröffentlichung beleuchtet die Herausforderungen und Lösungsansätze zur Bewältigung des Fachkräftemangels in der deutschen produzierenden Industrie. Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften verursacht erhebliche Kosten und verringert das Produktionspotenzial. Hauptursachen sind demografische Veränderungen und veränderte Wertvorstellungen der Beschäftigten. Die Attraktivität des Arbeitsumfelds soll durch die Sichtbarmachung individueller Beiträge und die Stärkung des Gemeinschaftsgefühls erhöht werden. Maßnahmen aus dem Umfeld von Large-Language-Models werden vorgestellt. Abschließend wird die Vision einer modernen, vollvernetzten und arbeitnehmerfreundlichen Produktionsstätte skizziert.
In an industrial context, AI-based methods are becoming increasingly important in the optical systems used for identification, inspection and classification. The reasons for this are that AI-based image processing algorithms are easy to use on the operator side and often achieve superior results. E.g. in complex classification tasks. In the sand cast industry, the complexity in optical inspection of cast parts is connected with strong variations in the local surface topography and in the global object geometry change. Despite the great potential of AI-based methods, application is often hindered by the immense effort involved in acquiring a suitable training dataset. This refers not only to the acquisition of the required number of images but also to the tedious labelling. In this work, we investigate the capabilities and limits of synthetic training data on an AI-based optical scanner used to identify and track cast parts. The optical scanner is capable of detecting and classifying a codification specifically designed for the casting industry. By reading the code, the scanner can deduce the specific number of the cast part. For synthetic image generation, we use physically based rendering, which has advantage of full control over all rendering parameters. This allows for both a systematic investigation of the importance of the parameters and, an automatic labelling process of the training datasets. Our results show that, in particular, a detailed geometric modelling of the local surface topography and global object geometry of the pins have a positive influence on the recognition rate of the neural network. With that accuracy rates up to 56 % are achieved using synthetic training datasets, only.
Anomalie-Detektion im Kontext der Industrie 4.0 hat gerade seit der wachsenden Popularität von maschinellen Lernverfahren und aufkommenden großen Datenmengen an Relevanz gewonnen. So kann in Herstellungsprozessen über die Zeit unerwartetes Verhalten auftreten, das für den Ausschuss von Teilen verantwortlich ist. Es besteht ein Interesse an den Ursachen dieses Verhaltens, sodass ggf. einem nochmaligen Auftreten proaktiv entgegengewirkt werden kann. Aus den aufgenommenen Daten der Sensoren für den Prozess lassen sich Ursachen für dieses Verhalten ableiten. Es besteht bereits Forschung für die Detektion von Anomalien in Sensordaten, jedoch meist im univariaten Fall, d.h unter Beobachtung einer Zielgröße. Zudem besteht ein Forschungsbedarf bei der Erkennung von Anomalien, die sich nicht punktweise manifestiert, sondern über einer Menge von beobachteten Daten. Dafür verfügbare sind allerdings ebenfalls nur spärlich vorhanden und verfügen über keine Nähe zu aus Sensoren gewonnen Daten. Diese Arbeit widmet sich diesen Herausforderungen, indem sie die Problemstellung ausformuliert, den aktuellen Forschungsstand wiedergibt und mit einem praktischen Teil Lösungsansätze zur Verfügung stellt. So wird eine Komponente zur Generierung von synthetischen hoch-dimensionalen Daten entwickelt, die Prozesskurven nachempfunden sind, und damit über eine Ähnlichkeit zu Sensordaten verfügen. Zudem enthalten die erzeugten Daten Informationen über eingepflegte Anomalien, was eine Evaluation von Algorithmen und Modellen ermöglicht. Es werden Verfahren basierend auf dem Stand der Forschung entwickelt und auf synthetischen Daten aus dieser Datengenerierungskomponente evaluiert. Abschließend wird ein Fazit über die Ergebnisse dieses Benchmarks getroffen und ein Ausblick auf die weitere Forschung in diesem Themenfeld gegeben.
Clubfoot is a common congenital foot deformity that leads to constant pain and significant limitations if left untreated or not treated adequately. The most used method for treating clubfoot is the Ponseti method. It involves a correction phase where about five plaster casts are applied and changed weekly. This treatment lasting about 2 to 3 months, is the most chosen method due to its high success rate. However, treated babies often experience skin complications caused by stiff and tight casts. Previous research showed that viable solutions already exist including orthoses. In this research, a developed method known as VDI 2221 was applied and the printable orthosis using 3D printer was selected as an alternative to Ponseti method. Calculations and finite element method (FEM) analysis demonstrated that the orthosis made of PA6-CF provides sufficient stiffness and strength, assuming the weight force of the foot is 10 N. The selected design was developed based on requirements and functional analysis, effectively mitigating the disadvantages of the Ponseti method. The developed orthosis can be manufactured globally using the 3D printing process, with a manufacturing cost of around €150, excluding assembly costs. In summary, a new solution was proposed within the same treatment method, effectively eliminating skin complications, and enabling cost-effective manufacturability on a global scale.