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Dieses Buch bietet Studierenden über 80 Übungsaufgaben und fünf Fallstudien inklusive ausführlicher Lösungen zu ausgewählten Themen der Produktionswirtschaft und Industrie 4.0. Jedes Kapitel enthält eine kurze Einleitung sowie zu erreichende Lernziele. Querverweise auf das Lehrbuch „Produktionswirtschaft“ von Kellner/Lienland/Lukesch erleichtern das Selbststudium und ermöglichen eine optimale Prüfungsvorbereitung. Die 3. Auflage wurde redigiert und um neue Rechenaufgaben sowie eine weitere Fallstudie zum Themenbereich Industrie 4.0 ergänzt.
Im Rahmen der Digitalisierung der industriellen Produktion mit Industrie 4.0 und des autonomen Fahrens erlangen möglichst detaillierte digitale Abbilder von Maschinen und Fahrzeugen für den vollständigen Zeitraum ihres Einsatzes eine zentrale Bedeutung. Sowohl durch geplante Veränderungen des Arbeitspunkts aber auch durch Abnutzung und Verschleiß kommt es zu Abweichungen des Systemverhaltens. In diesem Posterbeitrag werden die Entwicklung und die Anwendung eines Identifikations-Algorithmus für die automatisierte Modellierung eines dynamischen Systems basierend auf einem gemessenen Ein- und Ausgangssignal beschrieben. Der in MATLAB und Simulink programmierte Algorithmus läuft parallel zum realen System auf einer embedded Hardware ab, so dass eine Identifikation online und selbstständig ausgeführt wird. Die prozess- oder verschleißbedingten Veränderungen des Systemverhaltens werden damit unmittelbar bei der Modellierung während des Betriebs berücksichtigt. Im Anschluss an die Identifikation sind die Selbst-Optimierung, die Vorsteuerung und die Selbst-Konfiguration des Systems, z.B. die Anpassung von Reglern, basierend auf dem aktuellen Modell durchführbar.
Die dynamische Wert- und Stoffstrommodellierung bildet die In- und Output-Ströme von Prozessen mittels Digitalisierungstechnologien ab. In einem aus fünf Schritten bestehenden methodischen Vorgehen kann der Einstieg in die Digitalisierung der Produktion für KMU mit bestehenden Anlagen- und Maschinenparks (Brownfield-Ansatz) gelingen: Ein digitaler Schatten ermöglicht ein echtzeit- und realdatenbasiertes Monitoring von Einzel- und Kleinserienfertigungen zur Steigerung der Ressourceneffizienz.
Method of Value and Material Flow Analysis within the Digital Transformation of a Brownfield Approach. Dynamic value and material flow modeling maps input and output flows of processes by means of digitization. In a methodical approach consisting of five steps, SMEs with existing plant and machine parks (brownfield approach) can be successfully introduced to the digitization of production: A digital shadow of a defined process enables a real-time and real data-based monitoring and key figure system for individual and small series production.