Adaptivität und semantische Interoperabilität von Manufacturing Execution Systemen (MES)

MES (Manufacturing Execution Systems) are situated between automation and management level and are affected from changes of the production. Therefore their adaptivity within the lifecycle of production plants is mission critical. Furthermore MES act as data and information hub. This means that they have to work together with other systems in an efficient and seamless way. MES must be interoperable and must have semantics under control. The present publication faces both aspects

Entwicklung einer Methode zur Erhebung von Daten aus ERP-Systemen und Modellierung dieser in Ontologien

Entwicklung einer Methode zur Erhebung von Daten aus ERP-Systemen und Modellierung dieser in Ontologie

Industrie 4.0 - die Zukunft der digitalen Fabrik

Vortrag, gehalten auf der Tagung VDD 2015 in Radebeul am 12. März 2015

Die Digitale Fabrik – eine Literaturanalyse

Aufgrund immer kürzer werdender Produktlebenszykluszeiten bei gleichzeitig steigender Produktkomplexität, setzen immer mehr Unternehmen auf die Digitale Fabrik. Der Begriff Digitale Fabrik steht für ein IT-Konzept, welches angewandt werden kann, um alle Aktivitäten und Ressourcen in Verbindung mit der Entwicklung und Fertigung eines Produkts digital zu planen, abzusichern und zu optimieren, noch bevor mit der tatsächlichen Fertigung des Produkts begonnen wird. Im Rahmen dieses Beitrags wurde eine Literaturanalyse zu diesem Thema durchgeführt, welche den aktuellen Stand in Forschung und Praxis hinsichtlich Begriffsverständnis, Anforderungen, Nutzenpotenziale, Erfolgsfaktoren, Problemfelder sowie bereits gemessenem Nutzen einer Umsetzung darstellt. Anhand dieser Analyse konnte festgestellt werden, dass vor allem in den Bereichen Prozessintegration, Datenintegration, Softwarelandschaften und Softwareauswahl noch diverse Problemfelder existieren. Um das Konzept der Digitalen Fabrik in der Praxis langfristig zu etablieren gilt es künftig, sich diesen Problemfeldern zu widmen und diese zu lösen

Selbstorganisationsmodell für Industrie 4.0

Industrieunternehmen auf der ganzen Welt streben nach digitalisierten Prozessen und verbinden Maschinen und Fabriken schon viel länger als es das Schlagwort Industrie 4.0 gibt. Es werden technische und organisatorische Referenzmodelle gebraucht, an denen sich Unternehmen bei der Prozessgestaltung der Industrie 4.0 orientieren können. Für die technischen Schnittstellen zwischen Produkten und Maschinen gibt es im amerikanischen und europäischen Raum die IIRA und RAMI 4.0 Referenzarchitekturen. Mit der Methode des Information System Research Framework wurde in dieser Master-Thesis ein Organisationsmodell für die Industrie 4.0 entwickelt. Es wurden vier Spannungsfelder zwischen Organisation und Technik identifiziert, die entstehen, wenn ein Produktionsbetrieb der dritten Industriellen Revolution seine Produktion auf Industrie 4.0 mit Cyper-Physischen-Systemen umstellt. Aus den Spannungsfelder Flexibilitätsdilemma, Kompetenzdilemma, Benutzerakzeptanzdilemma und Organisationsdilemma sind insgesamt 16 Anforderungen abgeleitet worden, die das neue Organisationsmodell erfüllen muss. Das neue Selbstorganisationsmodell Industrie 4.0 basiert auf dem kybernetischen Managementmodell Viable System Model und der Organisationsstruktur der Holakratie. Der Teil des Viable System Model zeigt die Managementfunktionen und den Informationsfluss auf allen Organisationsebenen. Die Holakratie organisiert die Arbeit durch Rollen und die Organisationstruktur besteht aus Rollen und Kreisen. Das Selbstorganisationsmodell Industrie 4.0 deckt 15 von insgesamt 16 Anforderungen aus den Spannungsfelder ab. Das Selbstorganisationsmodell Industrie 4.0 organisiert und steuert die digitalisierte weltweite Lieferkette einer Unternehmung so, dass es eine höhere Prozessflexibilität zulässt und schnell auf Umwelteinflüsse reagieren kann, indem auf jede mögliche Situation technische und personelle Ressourcen flexibel kombiniert werden. Die grobe Ressourcenplanung der weltweiten Lieferkette findet zentral statt und ermöglicht es dem Produktionsnetzwerk flexibel auf veränderten Bedarf zu reagieren. Die Feinplanung findet dezentral für jeden Fertigungstyp statt, dadurch kann flexibel auf Ausfälle und Störungen einzelner Fertigungsobjekte reagiert werden. Die Verifizierung mittels Experteninterview hat gezeigt, dass zur Umsetzung die Interoperabilität von Fertigungsobjekten und die Assistenzsysteme sich weiterentwickeln müssen. Organisatorisch sind besonders die älteren Produktionsmitarbeiter mit den neuen Systemen und der zusätzlichen Verantwortung überfordert. Die zukünftige Forschung muss das abstrakte Selbstorganisationsmodell Industrie 4.0 durch Fallstudien in der realen Welt testen und das Modell iterativ verfeinern

Model-based condition and process monitoring based on socio-cyber-physical systems

Die produzierende Industrie strebt im Rahmen der vierten industriellen Revolution, Industrie 4.0, die Optimierung der klassischen Zielgrößen Qualität, Kosten und Zeit sowie Ressourceneffizienz, Flexibilität, Wandlungsfähigkeit und Resilienz in globalen, volatilen Märkten an. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von Smart Factories, in denen sich relevante Objekte, Produktions-, Logistik- und Informationssysteme sowie der Mensch vernetzen. Cyber-physische Systeme (CPS) tragen als sensorisierte und aktorisierte, resiliente und intelligente Gesamtsysteme dazu bei, Produktionsprozesse und -maschinen sowie die Produktqualität zu kontrollieren. Vordergründig wird die technische Komplexität von Produktionssystemen und damit auch zugehöriger Instandhaltungsprozesse durch die Anforderungen an deren Wandlungsfähigkeit und den zunehmenden Automatisierungsgrad ansteigen. Heraus-forderungen bei der Entwicklung und Implementierung von CPS liegen in fehlenden Interoperabilitäts- und Referenzarchitekturkonzepten sowie der unzureichend definierten Interaktion von Mensch und CPS begründet. Sozio-cyber-physische Systeme (Sozio-CPS) fokussieren die bidirektionale Interaktion von Mensch und CPS und adressieren diese Problemstellung. Gegenstand und Zielstellung dieser Dissertationsschrift ist die Definition von Sozio-CPS in der Domäne der Zustands- und Prozessüberwachung von Smart Factories. Untersucht werden dabei Nutzungsszenarien von Sozio-CPS, die ganzheitliche Formulierung von Systemarchitekturen sowie die Validierung der entwickelten Lösungsansätze in industriellen Anwendungsszenarien. Eine erfolgreiche Umsetzung von Sozio-CPS in drei heterogenen Validierungsszenarien beweist die Korrektheit und Anwendbarkeit der Lösungsansätze.Within the scope of the fourth industrial revolution, Industry 4.0, the manufacturing industry is trying to optimize the traditional target figures of quality, costs and time as well as resource efficiency, flexibility, adaptability and resilience in volatile global markets. The focus is on the development of smart factories, in which relevant objects and humans are interconnected . Cyber-physical systems (CPS) are used as sensorized and actuatorized, resilient and intelligent overall systems to control production processes, machines and product quality . The technical complexity of production systems and their associated maintenance processes are rising due to the demands on their adaptability and the increasing automation. Challenges in the development and implementation of CPS include the lack of interoperability and reference architecture concepts as well as the insufficiently defined interaction of people and CPS. Socio-cyber-physical systems (Socio-CPS) focus on bidirectional interaction of humans and CPS to address this problem. The scope and objective of this dissertation is to define Socio-CPS in the condition and process monitoring of smart factories. This dissertation utilizes scenarios of Socio-CPS, holistically defines system architectures and validates the solutions developed in industrial applications. The successful implementation of Socio-CPS in three heterogeneous validation scenarios proves the correctness and applicability of the solutions

Kommunikation und Bildverarbeitung in der Automation

In diesem Open Access-Tagungsband sind die besten Beiträge des 11. Jahreskolloquiums "Kommunikation in der Automation" (KommA 2020) und des 7. Jahreskolloquiums "Bildverarbeitung in der Automation" (BVAu 2020) enthalten. Die Kolloquien fanden am 28. und 29. Oktober 2020 statt und wurden erstmalig als digitale Webveranstaltung auf dem Innovation Campus Lemgo organisiert. Die vorgestellten neuesten Forschungsergebnisse auf den Gebieten der industriellen Kommunikationstechnik und Bildverarbeitung erweitern den aktuellen Stand der Forschung und Technik. Die in den Beiträgen enthaltenen anschauliche Anwendungsbeispiele aus dem Bereich der Automation setzen die Ergebnisse in den direkten Anwendungsbezug