Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften
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FrostByte Dataset
(2021)
It is with great pleasure that we announce the release of the “Frost Byte” dataset. The dataset was collected during research on fault detection and diagnosis (FDD) approaches and their transferability to heterogeneous systems of industrial refrigeration systems at the Technical University of Applied Sciences Wildau. The data collection took place between 2018 and 2019 and is intended to supplement the ASHRAE 1043-RP dataset (Comstock & Braun, 1999), which has been the only publicly available data source in this area to date. For comparison purposes, the method of data collection was chosen similarly, whereby this dataset collection was carried out using a ~ 100 kW refrigeration capacity ammonia system with plate heat exchangers.
The dataset contains steady-state data equally sampled from five classes:
1. Normal (fault-free operating condition)
2. Reduced Condenser Water Flow
3. Reduced Evaporator Water Flow
4. Non-Condensable Gases
5. Refrigeration Leak
Each class was investigated under changing operational conditions and varying fault severity levels (SL).
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.
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.
Awareness about climate change has led to policies and regulations but also customer preferences favoring sustainable production. Thus, producing businesses are confronted by this, as they consume a large share of resources. Therefore, when producing, additional dimensions beyond commercial feasibility ought to be considered. Here, literature on sustainability from the field of engineering science is systematically searched and analyzed for approaches leading to actual recommendations for action. Hence, this bottom-up approach, incorporating the production engineers’ point of view, represents an inside view of how the topic of sustainability has arrived at production companies. The focus on commercial feasibility ensures high relevance to practice, as production needs to become both sustainable and competitive. Even though exemplary collections of different approaches addressing the topic of sustainability in production can be found in literature, novelty is provided by the structured manner literature was collected and the special focus on approaches leading to practice-relevant recommendations for action. Thus, a comprehensive overview of approaches applicable to the manufacturing domain is presented.
Durch die Menschzentrierung in der Industrie 5.0 sollten bestehende Ansätze hinterfragt und geprüft werden. Gerade der, durch die Digitalisierung hervorgerufene, Technostress sollte neben dem Fachkräftemangel einen zunehmenden Betrachtungsfaktor im Produktionsumfeld erhalten. Da trotz bisheriger Maßnahmen eine stetige Zunahme von Stress zu verzeichnen ist. Auffällig sind dabei die Arbeitsunfähigkeits-Fehltage, welche im letzten Jahr um weitere 6 % bzw. um 18,2 Fehltage gestiegen sind. Womit durchschnittlich jede Erwerbsperson 3,17 Tage unter der Diagnose „psychische Störung“ krankgeschrieben wurde. Um diesen Trend entgegenzuwirken, betrachtet der Beitrag die Möglichkeiten der Software-Ergonomie, womit die Gestaltung von HMIs (Mensch-Maschinen-Interfaces) den Menschen gezielter berücksichtigt um etwaige Belastungen zu reduzieren. Im Rahmen der komplementären Industrie 4.0 und der einhergehenden Informationsflut, bestimmen immer komplexer werdende Schnittstellen und Bedienoberflächen einen Großteil des Arbeitsalltags. Diese ermöglichen den Anwenderinnen und Anwendern neben einem schnellen Überblick über Maschinendaten, Prozessabläufe und Handlungsempfehlungen die Möglichkeit zur einfachen Bedienung der technischen Anlagen. Der hier vorgestellte Ansatz betrachtet am Beispiel einer Bestandsanlage, wo sich Potenziale in der Stressreduzierung im Bereich der visuellen Benutzerschnittstellen befinden und welche Auswirkungen eine Veränderung der Leitführung ermöglicht. Hierfür wurde eine mehrphasige Studie durchgeführt dessen Ergebnisse im Bereich des Eye-Trackings sowie anhand von Vitalwerten im vorliegenden Beitrag diskutiert werden.
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.
Refrigeration applications consume a significant share of total electricity demand, with a high indirect impact on global warming through greenhouse gas emissions. Modern technology can help reduce the high power consumption and optimize the cooling control. This paper presents a case study of machine-learning for controlling a commercial refrigeration system. In particular, an approach to reinforcement learning is implemented, trained and validated utilizing a model of a real chiller plant. The reinforcement-learning controller learns to operate the plant based on its interactions with the modeled environment. The validation demonstrates the functionality of the approach, saving around 7% of the energy demand of the reference control. Limitations of the approach were identified in the discretization of the real environment and further model-based simplifications and should be addressed in future research.
Industrie 4.0 Ansätze haben sich in der fertigenden Industrie vielerorts etabliert. Big Data, IIoT und Künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen neue Geschäftsmodelle und wirken sich dadurch auch verändernd auf Produktionssysteme aus. Mit dem Begriff der Industrie 5.0 formuliert sich ein menschzentrierter Ansatz. Die Praxisrelevanz dieser und ähnlicher Innovationen hängt maßgeblich davon ab, wie derartige Einsatzmöglichkeiten neuer, digitaler Technologien in die bestehenden Unternehmensstrukturen Einzug halten. Hierbei kommt es also auf Transfer und Akzeptanz neuer Technologien an. Digitalisierung gestaltet sich somit als sozio-technisches Problem. Dieser Beitrag gibt Einblick in aktuell verfolgte Transferansätze für Digitalisierung im Mittelstand und leistet einen Teil zu Theoriebildung, als dass er auch einen Ausblick auf weitere Aktivitäten in dem Umfeld liefert.
Small and medium-sized companies increasingly turning their attention towards the fourth industrial revolution. In order to increase their own long-term competitiveness, there is a growing desire to make production smarter, more efficient, safer and more sustainable through new technologies. Often, however, existing plants cannot be easily replaced by modern equipment. The reasons for this can be high investment costs, excessive downtimes or the unavailability of an equivalent machine. An alternative solution to the purchase of new equipment is the modernisation or expansion of existing systems, also called retrofitting. Thus, this paper deals with the retrofit process of a machine tool, whereby the software architecture of the control unit is the primary concern of this work.
During the last decade production innovation was mainly focused on connectivity aspects. The vision of smart factories running on software, that uses collected machine data, has become true but foremost for leading industrial companies in highly developed countries. Apart from these, production can also be found in non-industrialized craft professions as well as in less developed countries. As digitalization does not necessarily require an industrial or developed setting the latter could possibly benefit from it as well. Socio-cyber-physical production systems have been used to describe the interdependencies of linked production systems but usually focus on highly developed regions as well as for industrial applications. This paper lines out similarities and differences for each case, introduces the concept of cyber-physical production systems (CPPS) and its extension to socio-CPPS (SCPPS), which emphasizes the role of human workers in the production environment. The relation between industrial, non-industrial production and innovations is examined. Furthermore, the widening of SCCPS concepts for non-industrial production is discussed.