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Beim Kauf eines Pkw wird der akustische Qualitätseindruck eines Fahrzeugantriebstrangs stetig relevanter. Die wahrgenommene Geräuschqualität des Motoraggregates nimmt hierbei eine Schlüsselrolle ein. Aufgrund der Ausprägung einzelner Störgeräusche wird jene Geräuschqualität negativ beeinflusst. Diese als unangenehm empfundenen Geräuschkomponenten gilt es im Rahmen der Fahrzeugentwicklung
weiter zu reduzieren, wobei die Identifikation und Bewertung störender Geräuschanteile am Motorgesamtgeräusch Voraussetzungen für eine effektive Akustikoptimierung sind. Vor allem das impulshafte Tickergeräusch wird bei Otto-DI-Motoren als besonders lästig eingestuft, weswegen dieser Beitrag darauf abzielt, die tickernden Geräuschanteile aus dem Gesamtgeräusch zu analysieren und zu bewerten. Hierzu wurde eine empirische Formel entwickelt, welche die tickernden Geräuschanteile in ihrer Intensität in Grenzen einstufen kann. Diese ist rein empfindungsbasiert und besteht aus der Impulshaftigkeit, der Lautheit sowie der Schärfe des Motorgesamtgeräusches.
Wie auch bei anderen psychoakustischen Bewertungsskalen wurde die Benotung von 1 (sehr tickernd) bis 10 (nicht tickernd) vorgenommen. Anhand von Hörversuchen mithilfe einer Expertenjury konnte die Tickergeräuschbewertungsformel anschließend verifiziert werden. Hiernach kann präzise ausgesagt werden, in welchen Motorkennfeldbereichen das Tickergeräusch die Angenehmheit des Motorgesamtgeräusches untergräbt.
A factory has to adapt to a future production program and increasing volumes. The planning of new factories must therefore already take expansion stages and reconfigurations into account. This leads to an increase in the complexity of planning, as different variants have to be planned and put into a chronologically reasonable and cost-optimized sequence. A factory data model that covers expansion stages manages the planning data amount and reduces complexity. Based on existing models from the literature, a factory data model was developed and modeled in the Unified Modeling Language standard. The factory data model shows which classes are interdependent and how planning results are stored reusable for other variants. An example is used to explain the developed factory data model and highlighting its advantages. The aim is to enable factory planners to document variant sequences and expansion stages in a comprehensible way, which supports the interdisciplinarity of factory planning projects.
Decision-making in supply chain management is complex because of the relations between planning tasks from different stages and planning levels. Uncertainties such as unpredictable supplier lead times and supply chain disruptions further complicate decision-making. Considering the case study of a company in printed circuit board assembly, a three-level concept is proposed that includes a decision support system. The global single-source supply network is characterized by highly variable lead times. Hence, the company maintains high inventory levels to prevent running out of stock. The decision support system considers the purchasing and scheduling decision problems in an integrated way. The prototypical implementation of the purchasing algorithm uses a genetic algorithm that recommends reorder days and order quantities using a simulation model. In addition, it evaluates the risks of the recommended solution by calculating the probability of stockouts for each order cycle.