Multikriterielle Entscheidungsunterstützung in der risiko-basierten Instandhaltungsplanung am Beispiel der Verkehrswasserbauwerke

Altersstruktur und Zustand der Verkehrswasserbauwerke an den Bundeswasserstraßen machen einen gezielten Einsatz von Ressourcen zwingend notwendig. Die Verkehrswasserbauwerke werden bislang unabhängig voneinander hinsichtlich ihrer Bedeutung für den Schiffsverkehr sowie ihres Zustands bewertet und einer der Prioritätsstufen zugeordnet, sodass die Anzahl der Bauwerke mit hoher Priorität und der Instandhaltungsrückstau beständig steigt. Potenzielle Folgen für die Bevölkerung, die Wirtschaft und die Umwelt durch Funktionsausfall bzw. Bauwerksversagen bleiben in der Entscheidungsfindung bislang weitestgehend unberücksichtigt. Methoden wie bspw. standardisierte Risikobewertungen, Nachrechnungen oder Gutachten liefern präzise Ergebnisse für Einzelbauwerke, sind in der Umsetzung für einen großen Bau-werksbestand allerdings ressourcenintensiv und somit eher hinderlich bei der Beschleunigung von Entscheidungsprozessen. Eine vorausschauende Instandhaltungsplanung unter Berücksichtigung bauwerksspezifischer Risiken und langfristiger Entwicklungen für einen großen Bauwerksbestand gestaltet sich zunehmend komplex. Diese Dissertation stellt ein Planungsinstrument für die Instandhaltung von Verkehrswasserbauwerken vor, welches eine risiko-basierte Bewertung der Priorität in die Instandhaltungsplanung für einen großen Bauwerksbestand integriert sowie aktuelle und zukünftige Ressourcenbedarfe sowie Entwicklungen im Instandhaltungsrückstau quantifiziert. Da aufgrund der Zustandsentwicklungen der Verkehrswasserbauwerke zunehmend mit einem Funktionsausfall bzw. Bauwerksversagen zu rechnen ist, werden für jedes untersuchte Bauwerk mögliche Versagensfolgen für dieses Extremereignis erfasst. Dafür werden Geoinformationsdaten sowie Daten verschiedener statistischer Ämter ausgewertet. Mit einem angepassten hydraulischen Ansatz wird die Höhe einer Schwallwelle nach einem plötzlichen Bauwerksversagen berechnet. Die in der Ex-ante-Schadensanalyse neu ermittelten Daten werden als Kriterien für die risiko-basierte multikriterielle Entscheidungsanalyse herangezogen. Bei der verwendeten Outranking Methode werden die Ergebnisse aus paarweisen Vergleichen zwischen den Bauwerken in Präferenzwerte überführt und mithilfe der Aggregation der Präferenzwerte wird für jedes Bauwerk ein risiko-basierter Prioritätswert ermittelt. Für die Instandhaltungsplanung in Form einer Langzeitprognose werden Alterungsprozesse und Instandhaltungsmaßnahmen modelliert, sodass für jedes Bauwerk bestimmt werden kann, wann das Ende der Nutzungsdauer erreicht wird, welche Instandhaltungsmaßnahme notwendig ist und wie hoch der Investitionsbedarf ist. Da in einem großen Bauwerksbestand immer mehrere Bauwerke zeitgleich das Ende ihrer Nutzungsdauer erreichen, werden Bauwerke mit höheren Prioritätswerten bevorzugt in der Instandhaltungsplanung berücksichtigt. Das Planungsinstrument kann an unterschiedliche Rahmenbedingungen wie die Nutzungsdauer der Bauwerke oder das jährlich verfügbare Budget angepasst werden. In der Szenarioanalyse werden für die unterschiedlichen Instandhaltungspläne langfristige Trends im Bauwerksbestand und die Entwicklung des Instandhaltungsrückstaus aufgezeigt

Prädiktion einer langfristigen Fahrzeugzustandsänderung anhand virtueller datengetriebener Sensormodelle

Die immer weiterwachsende Digitalisierung in der Automobilindustrie ermöglicht eine vermehrte Nutzung und Analyse von Fahrzeug(flotten)daten. Die Nutzung dieser Flottendaten verspricht ein hohes Wertschöpfungspotenzial für zukünftige Mehrwertdienste. Dem Kunden können frühzeitig umfangreiche prädiktive Wartungs- und Reparaturinformationen mit Hilfe von datengetriebenen Analysemethoden bereitgestellt werden. In dieser Arbeit wird eine langfristige Fahrzeugzustandsänderung anhand virtueller datengetriebener Sensormodelle untersucht. Als Grundlage dafür werden dynamische CAN-Daten von internen Fahrzeugflotten verwendet. Im weiteren Verlauf wird ein Konzept entworfen, welches die Schritte der Datenvorverarbeitung und des Data-Minings in Anlehnung an den Prozess der Knowledge Discovery in Databases (KDD) konkretisiert. Mit Hilfe geeigneter Vorverarbeitungen wie z.B. Clusterverfahren und Merkmalsextraktionen kann die Menge der Eingangsdaten reduziert werden. Im Rahmen dieser Vorverarbeitung werden die unterschiedlichen Signale unüberwacht gruppiert. Aus Sequenzen werden statistische Merkmale extrahiert und zur weiteren Verarbeitung genutzt. Unter Anwendung von Regressionsmethoden ist eine Extraktion relevanter Muster und Regeln aus den Daten möglich. Anhand eines konkreten Beispiels aus der Automobilindustrie wird dieses Vorgehen validiert. Diese Arbeit kann dazu beitragen den steigenden Durchsatz digitaler Daten gezielt zu reduzieren. Es wird gezeigt, dass durch die Verwendung geeigneter Methoden des maschinellen Lernens die Eingangsdatenmenge um ein Vielfaches reduziert und gezielt für (Alterungs-) Vorhersagen genutzt werden kann.The digitization in the automotive industry enables analysis of vehicle (fleet) data. The use of this fleet data for future value-added services promises high value creation potential. Furthermore, the customer can be provided with extensive predictive maintenance and repair information at an early stage using data-driven analysis methods. In this work, a long-term vehicle state change is investigated using virtual data-driven sensor models. Dynamic CAN data from internal vehicle fleets are used as a basis for this. In the further course, a concept will be designed that specifies the steps of data preprocessing and data mining based on the process of knowledge discovery in databases (KDD). The amount of input data can be reduced with the help of suitable preprocessing such as cluster methods and feature extraction. As part of this preprocessing, the different signals are grouped unsupervised. Statistical features are extracted from sequences and used for further processing. Relevant patterns and rules can be extracted from the data using regression methods. This procedure is validated using a concrete example from the automotive industry. This work can help to reduce the increasing throughput of digital data in a targeted manner. It is shown that by using suitable methods of machine learning, the amount of input data can be reduced many times over and used specifically for (aging) predictions

Ein methodischer Beitrag zur hybriden Regelung der Produktionsqualität in der Fahrzeugmontage

Steigende Variantenvielfalt der Produkte und hohe Flexibilitätsanforderungen der Produktionsprozesse resultieren in zunehmender Komplexität der Automobilproduktion. Anforderungen dieser Art beeinflussen maßgeblich sowohl die kundenrelevante Produktqualität als auch die unternehmensrelevante Produktionsqualität. Zwar haben informationstechnische Methoden und Konzepte bereits einen wichtigen Beitrag zur Beherrschbarkeit dieser Herausforderungen geleistet, dennoch existiert trotz des intensivierten Qualitätsbewusstseins und des technologischen Fortschritts weiterhin ein hoher Anteil an Qualitätsmängeln und Ausschüssen innerhalb der Produktion. Mangelhaftes Management und fehlende Transparenz qualitätsbezogener Informationen sowie rudimentäre Einbindung aller Mitarbeiter in die Qualitätsregelung stellen nur einige Ursachen dar. Die Symptome umfassen eine verlangsamte Reaktionsfähigkeit, hohe Nacharbeitszeiten und außergewöhnliche Qualitätskosten mit negativen Auswirkungen auf die Erreichung der unternehmerischen Ziele. Reaktive Maßnahmen umfassen oftmals unstrukturierte Investitionen zur Steigerung der Produktionsqualität mit mäßiger Effizienz. Eine effiziente Qualitätsregelung erfordert jedoch zunächst die vollständige Erfassung und zielgerichtete Aufbereitung qualitätsbezogener Informationen. Weiterhin sind schnelle bidirektionale Informationsflüsse in der Wertschöpfungskette erforderlich, um anschließend ein strukturiertes Informationsmanagement mit dem Ziel hoher Transparenz der bestehenden Qualitätssituation durchführen zu können. Damit eine Nutzung der qualitätsbezogenen Informationen und Rückkopplung innerhalb der Qualitätsregelung erfolgen kann, sind abschließend eindeutig ableitbare Handlungsoptionen erforderlich. Zur entsprechenden Umsetzung sind informationstechnische Methoden und Werkzeuge notwendig, welche durch bestehende Konzepte nicht oder nur in Ansätzen erfüllt werden können. Die vorliegende Arbeit liefert folglich methodisch-technische Beiträge zur Regelung der Produktionsqualität auf Basis fünf zusammenhängender Abschnitte. Grundlegend wird im ersten Abschnitt ein merkmalsbezogenes Qualitätskonzept (Characteristic-based Quality Design, CQD) zur binären und zusätzlich quantitativen Qualitätsbewertung eines Betrachtungsobjektes entwickelt. Mit diesem Qualitätskonzept lässt sich Qualität binär evaluieren sowie quantitativ messen und liefert das Fundament zur Qualitätsregelung. Im zweiten Abschnitt erfolgt eine für die Praxis sachgerechte Definition der montagespezifischen Produktionsqualität (Assembly-specific Production Quality, APQ) auf Basis eines produktionsorientierten Kennzahlensystems. Dadurch wird der Betrachtungsraum eindeutig von weiteren Produktionsbereichen abgegrenzt. Zusätzlich wird im dritten Abschnitt ein informationstechnisches Referenzmodell einer hybriden Qualitätsregelung (Quality Control Structure, QCS) zum bidirektionalen Management von Qualitätsinformationen entwickelt. Über das Referenzmodell wird die informationstechnische Struktur und Logik für eine adäquate Qualitätsregelung in der Fahrzeugmontage definiert. Darauf aufbauend wird im vierten Abschnitt ein anwenderorientiertes Modell einer grafischen Benutzungsoberfläche (Worker Interaction Interface, WII) zur Ein- und Ausgabe von qualitäts- und montagebezogenen Informationen entwickelt. Durch das Modell werden relevante Informationen in rollen-, sach- und zeitgerechter Form innerhalb der Montagelinie bereitgestellt. Abschießend wird im fünften Abschnitt ein generisches Qualitätswerkzeug (Quality Visualization Model, QVM) entwickelt. Damit lässt sich die Qualitätssituation eines Betrachtungsobjektes anforderungsgerecht visualisieren, überwachen und evaluieren

Kleinstadtforschung: Interdisziplinäre Perspektiven

Knapp 30 Prozent der Einwohner*innen Deutschlands leben in Kleinstädten, die in Speckgürteln der Metropolregionen oder in peripheren Räumen liegen. Im ländlichen Kontext können Kleinstädte wichtige Anker sein, anderswo dienen sie eher als Wohn- und Erholungsorte. Das alltägliche Zusammenleben in und die Zukunft von Kleinstädten handeln die Akteur*innen vor Ort auf vielfältige Weise aus. Die Beiträger*innen des Bandes beleuchten die Heterogenität von Kleinstädten durch diverse Fallstudien mit unterschiedlichen methodischen Ansätzen. In Reflexionen dieser Zugänge zeigen sie die Potentiale einer interdisziplinären Kleinstadtforschung auf und nehmen Themen wie Digitalisierung, Mobilität und Migration in den Blick

Formate forschungsnahen Lehrens und Lernens an Hochschulen in Deutschland – eine empirische Untersuchung

Stang TM. Formate forschungsnahen Lehrens und Lernens an Hochschulen in Deutschland – eine empirische Untersuchung. Bielefeld: Universität Bielefeld; 2020.Das Konzept des Forschenden Lernens (FL) an Hochschulen birgt viele Chancen, aber gleichzeitig auch Herausforderungen. Durch letztere wird der Bedarf an (Er-)Kenntnis über das Konzept an sich, Wirkungen, Begrifflichkeiten oder auch die Durchführung deutlich. Wichtige Erkenntnisse liefert das Verbundprojekt ForschenLernen, in welchem die Umsetzung und Wirkung von FL in Projekten des Qualitätspaktes Lehre untersucht wurden. Um das darin angesiedelte Teilprojekt „Formate“ geht es in der Dissertation „Formate forschungsnahen Lehrens und Lernens an Hochschulen in Deutschland – eine empirische Untersuchung“. Das Ziel der Arbeit ist vornehmlich die Aufstellung einer Systematisierung von forschungsnahen Lehr- und Lernveranstaltungen in Form von Formaten sowie eines Gesamtkonzepts von forschungsnahen Lehr- und Lernformen. Die Arbeit beginnt mit der Klärung von Begrifflichkeiten, Begründungen von Forschungsnahem Lehren und Lernen (FnL) und Abgrenzungen zu anderen Formen. Im Anschluss werden alle in Deutschland vorhandenen Systematisierungen zu FnL sowie ausgewählte internationale Systematisierungen zusammengetragen und gegeneinander diskutiert. In dem empirischen Teil der Arbeit findet eine Analyse von Hochschul-Dokumenten anhand der Qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring statt, die u.a. in die Erstellung eines Formate-Kataloges mündet

Digitalisierung souverän gestalten II

Dieses Buch ist eine Open-Access-Publikation unter einer CC BY 4.0 Lizenz. Unter dem Titel „Digitalisierung souverän gestalten“ wirft der zweite Themenband des Instituts für Innovation und Technik (iit) einen schlaglichtartigen Blick auf die Transformation von digitalen Wertschöpfungsnetzwerken und deren Potenziale. In insgesamt elf Beiträgen beleuchten Expert:innen aus verschiedenen Disziplinen Ansätze hybrider und humanzentrierter künstlicher Intelligenz (KI), praxisnahe Konzepte für eine zielgerichtete Kompetenzentwicklung in Betrieben sowie digitale Innovationen im Werkzeug- und Formenbau. Neben zahlreichen Use Cases werden dabei auch Antworten auf juristische Fragen zur Regulierung und Zertifizierung von KI gegeben

Lernen, Lehren und Forschen in einer digital geprägten Welt. Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik. Jahrestagung in Aachen 2022

Die Tagung der Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik (GDCP) fand vom 12. bis zum 15. September 2022 an der RWTH Aachen statt. Der vorliegende Band umfasst die ausgearbeiteten Beiträge der Teilnehmenden zum Thema: "Lernen, Lehren und Forschen in der digital geprägten Welt"