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    <title language="deu">Ein neuer Sensoransatz für die Feinpositionierung eines O-Bus Stromabnehmers</title>
    <abstract language="deu">Urbane Mobilität insbesondere der innerstädtischen Personentransport wird auch zukünftig ein besonderes Augenmerk unter dem Eindruck nachhaltiger Nutzung von Energiesystemen haben. Hierbei besitzt der öffentliche Personennahverkehr(ÖPNV) ein großes Potential zur großskaligen Minderung des Kohlendioxid ausstoßes. Ein sehr wichtiges Konzept hierbei ist der Oberleitungsbus der ganz analog zu einer Straßenbahn über eine Oberleitung fahrbahnbegleitend mit Strom versorgt wird. Da der Bus naturgemäß nicht schienengebunden fährt und somit ein gewisses Maß an Positionsungenauigkeit besitzt, ist das Eindrahten an die Oberleitung allerdings erschwert. In dieser Arbeit präsentieren wir einen Regelungsansatz basierend auf einer neuartigen Sensorkonfiguration, der das automatische Eindrahten eines Stromabnehmers auf einem Bus ermöglichen kann.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Tagungsband AALE 2024 : Fit für die Zukunft: Praktische Lösungen für die industrielle Automation</parentTitle>
    <identifier type="isbn">978-3-910103-02-3</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-18582</identifier>
    <note>20. AALE-Konferenz. Bielefeld, 06.03.-08.03.2024</note>
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    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.33968/2024.69</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">Kupper, S., Fröhlich, S., &amp; Reiff-Stephan, J. (2024). Ein neuer Sensoransatz für die Feinpositionierung eines O-Bus Stromabnehmers. (J. Reiff-Stephan, J. Jäkel, &amp; C. Stöcker), Tagungsband AALE 2024 : Fit für die Zukunft: Praktische Lösungen für die industrielle Automation. Leipzig: Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur. doi:10.33968/2024.69</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Stefan Kupper</author>
    <author>Stefan Fröhlich</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
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      <value>Elektromobilität</value>
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      <value>ÖPNV</value>
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      <value>Lokalisierung</value>
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    <collection role="ddc" number="388">Verkehr; Landverkehr</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
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    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
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    <title language="eng">Efficient data acquisition for traceability and analytics</title>
    <abstract language="eng">Implementing processes for traceability is required in various industries to assure product quality during manufacturing, provide evidence on required processing conditions or facilitate product recalls. Commonly, radio-frequency identification (RFID) or code recognition techniques (e.g. Data Matrix) are applied to track the flow of workpieces through a manufacturing system and link processing data accordingly. Although the analysis of tracking data is well-examined, we still see a gap in the research on the trade-off between data acquisition, data analytics and data quality. Here, we present a framework to increase the value of existing data by enabling data analytics while addressing common pitfalls and reducing the costs of data management.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Procedia CIRP</parentTitle>
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    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-19232</identifier>
    <enrichment key="opus.import.data">@articleREINHARDT202473, title = Efficient data acquisition for traceability and analytics, journal = Procedia CIRP, volume = 122, pages = 73-78, year = 2024, note = 31st CIRP Conference on Life Cycle Engineering, issn = 2212-8271, doi = https://doi.org/10.1016/j.procir.2024.01.011, url = https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827124000234, author = Heiner Reinhardt and Mahtab Mahdaviasl and Bastian Prell and Anton Mauersberger and Philipp Klimant and Jörg Reiff-Stephan and Steffen Ihlenfeldt, keywords = Identification, Knowledge management, Manufacturing system, Process control, Quality assurance, Sustainable development, Decision making, Complexity, Analysis, Design, abstract = Implementing processes for traceability is required in various industries to assure product quality during manufacturing, provide evidence on required processing conditions or facilitate product recalls. Commonly, radio-frequency identification (RFID) or code recognition techniques (e.g. Data Matrix) are applied to track the flow of workpieces through a manufacturing system and link processing data accordingly. Although the analysis of tracking data is well-examined, we still see a gap in the research on the trade-off between data acquisition, data analytics and data quality. Here, we present a framework to increase the value of existing data by enabling data analytics while addressing common pitfalls and reducing the costs of data management.</enrichment>
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    <enrichment key="SourceTitle">Reinhardt, H., Mahdaviasl, M., Prell, B., Mauersberger, A., Klimant, P., Reiff-Stephan, J., &amp; Ihlenfeldt, S. (2024). Efficient data acquisition for traceability and analytics. Procedia CIRP, 122, 73–78. doi:10.1016/j.procir.2024.01.011</enrichment>
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    <author>Heiner Reinhardt</author>
    <author>Mahtab Mahdaviasl</author>
    <author>Bastian Prell</author>
    <author>Anton Mauersberger</author>
    <author>Philipp Klimant</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
    <author>Steffen Ihlenfeldt</author>
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    <collection role="ddc" number="620">Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten</collection>
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    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
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    <title language="deu">Industrie 5.0 Lernumgebung am Beispiel der Wildauer Smart Production</title>
    <abstract language="deu">Die Industrie 5.0 fordert neue Lernansätze und zeitgleich auch passende Lernumgebungen. Parallel müssen diese neben den didaktischen Herausforderungen auch den Transfer- und Übertragungsgedanken auf die industriellen Anwendungen gerecht werden. Durch die täglich steigende Anzahl vielfältiger KI-Tools insbesondere textgenerierenden Tools, braucht es Systeme mit einem breiten Anwendungsbereich. Im Rahmen des vorliegenden Beitrags geben die Autoren einen Einblick in die Wildauer Smart Production, welche den transdisziplinären Gedanken von Lern- und Transferumgebungen Rechnung trägt, Möglichkeiten der Gestaltung komplexer Produktionssysteme widerspiegelt, die Integration menschzentrierter Ansätze ermöglicht und als Forschungsumgebung eingesetzt wird.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Tagungsband AALE 2024</parentTitle>
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    <author>Norman Günther</author>
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