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    <title language="deu">Modellansatz zur Prozessoptimierung beim hydroadhäsiven Greifen</title>
    <abstract language="deu">Der Produktlebenszyklus von Kleidung ist vor allem durch lange Lieferketten von Niedriglohnländern in Hochlohnländer gekennzeichnet. Die Eliminierung solcher Transportwege könnte dazu führen, dass der komplette Lebenszyklus von Kleidungsware nachhaltiger und umweltfreundlicher wird. Der Aufbau von Produktionsstätten in Hochlohnländern wird aktuell durch technische Herausforderungen des Produktionsprozesses von Kleidung bzw. allgemein biegeschlaffen Materialien verhindert. Aufgrund der Eigenschaften biegeschlaffer Materialien können die Entnahme bzw. definierte Ablage von Textilteilen heutzutage nur teilautomatisiert bzw. mit einem hohen Anteil manueller Tätigkeiten gelöst werden. Das Hydroadhäsive Greifen könnte eine Lösung sein, die oben genannten Prozesse zu automatisieren und die Produktion für Hochlohnländer zu vergünstigen. Jedoch verfügt das Verfahren noch über lange Zykluszeiten und die Haltekräfte sind nicht reproduzierbar. Weiterhin ist die Findung von Einstellparametern sehr zeitaufwendig und komplex. Die Lösung könnte eine intelligente Steuerung sein, dessen Kernstück ein datengetriebenes Modell für die Parameteroptimierung und -findung ist. Im Rahmen der Forschungsarbeiten wird ein Modellansatz zur Optimierung der Taktzeit beim hydroadhäsiven Greifen erarbeitet. Dabei wird die Gewinnung der Datengrundlage, das zu entwickelnde Modell sowie die eigentliche Validierung diskutiert.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Tagungsband AALE 2023 : Mit Automatisierungstechnik gegen den Klimawandel</parentTitle>
    <identifier type="isbn">978-3-910103-01-6</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-17150</identifier>
    <enrichment key="opus.import.data">@inproceedingsElghayed2023, abstract = "Der Produktlebenszyklus von Kleidung ist vor allem durch lange Lieferketten von Niedriglohnländern in Hochlohnländer gekennzeichnet. Die Eliminierung solcher Transportwege könnte dazu führen, dass der komplette Lebenszyklus von Kleidungsware nachhaltiger und umweltfreundlicher wird. Der Aufbau von Produktionsstätten in Hochlohnländern wird aktuell durch technische Herausforderungen des Produktionsprozesses von Kleidung bzw. allgemein biegeschlaffen Materialien verhindert. Aufgrund der Eigenschaften biegeschlaffer Materialien können die Entnahme bzw. definierte Ablage von Textilteilen heutzutage nur teilautomatisiert bzw. mit einem hohen Anteil manueller Tätigkeiten gelöst werden. Das Hydroadhäsive Greifen könnte eine Lösung sein, die oben genannten Prozesse zu automatisieren und die Produktion für Hochlohnländer zu vergünstigen. Jedoch verfügt das Verfahren noch über lange Zykluszeiten und die Haltekräfte sind nicht reproduzierbar. Weiterhin ist die Findung von Einstellparametern sehr zeitaufwendig und komplex. Die Lösung könnte eine intelligente Steuerung sein, dessen Kernstück ein datengetriebenes Modell für die Parameteroptimierung und -findung ist. Im Rahmen der Forschungsarbeiten wird ein Modellansatz zur Optimierung der Taktzeit beim hydroadhäsiven Greifen erarbeitet. Dabei wird die Gewinnung der Datengrundlage, das zu entwickelnde Modell sowie die eigentliche Validierung diskutiert.", address = "Leipzig", author = "El Ghayed, Tarek and Falk, Constantin and Wilbers, Simon and van de Sand, Ron and Reiff-Stephan, Jörg", booktitle = "Tagungsband AALE 2023", doi = "10.33968/2023.08", isbn = "978-3-910103-01-6", editor = "Reiff-Stephan, Jörg and Jäkel, Jens and Schwarz, André", keywords = "datengetriebenes Modell, Validierung, KI, Cyber-Physical Systems, hydroadhäsives Greifen", language = "ger", pages = "1-10", publisher = "Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur", title = "Modellansatz zur Prozessoptimierung beim hydroadhäsiven Greifen", subtitle = "Mit Automatisierungstechnik gegen den Klimawandel", year = "2023", note = "19. Konferenz für Angewandte Automatisierungstechnik in Lehre und Entwicklung", crossref = "Reiffstephan2023"</enrichment>
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    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.33968/2023.08</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">El Ghayed, T., Falk, C., Wilbers, S., van de Sand, R., &amp; Reiff-Stephan, J. (2023). Modellansatz zur Prozessoptimierung beim hydroadhäsiven Greifen. (J. Reiff-Stephan, J. Jäkel, &amp; A. Schwarz), Tagungsband AALE 2023 : Mit Automatisierungstechnik gegen den Klimawandel. Leipzig: Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur. doi:10.33968/2023.08</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Tarek El Ghayed</author>
    <author>Constantin Falk</author>
    <author>Simon Wilbers</author>
    <author>Ron van de Sand</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
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      <value>Datengetriebenes Modell</value>
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      <value>Validierung</value>
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      <value>Hydroadhäsives Greifen</value>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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    <collection role="ddc" number="620">Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten</collection>
    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
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    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
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    <completedYear>2024</completedYear>
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    <publisherName>Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur</publisherName>
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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>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:526-opus4-18538</identifier>
    <note>20. AALE-Konferenz. Bielefeld, 06.03.-08.03.2024</note>
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    <enrichment key="DOI_VoR">https://doi.org/10.33968/2024.70</enrichment>
    <enrichment key="SourceTitle">Günther, N., Prell, B., van de Sand, R., &amp; Jörg, R.-S. (2024). Industrie 5.0 Lernumgebung am Beispiel der Wildauer Smart Production. (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:10.33968/2024.70</enrichment>
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    <author>Norman Günther</author>
    <author>Bastian Prell</author>
    <author>Ron van de Sand</author>
    <author>Jörg Reiff-Stephan</author>
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      <value>Industrie 5.0</value>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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    <collection role="ddc" number="006">Spezielle Computerverfahren</collection>
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    <collection role="institutes" number="">Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften</collection>
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    <collection role="Import" number="import">Import</collection>
    <thesisPublisher>Technische Hochschule Wildau</thesisPublisher>
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