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

Physikbasierte mechanische Absicherung zur energieeffizienzorientierten Planung und Auslegung automatisierter Montageanlagen im Automobilbau

Die im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Methode soll einen Beitrag zu einer energieeffizienzorientierten Produktionsplanung der Automobilmontage leisten. Dafür werden automatisierte Montageanlagen der Automobilproduktion und deren Entwicklungs– bzw. Planungsprozess im Hinblick einer ganzheitlichen produktlebenszyklusphasenübergreifenden Wirtschaftlichkeitsbetrachtung fokussiert. Im Kontext des digitalen Anlagenabsicherungsprozesses werden die produktionsprozessbezogenen Energieverbräuche automatisierter Montageanlagen mit Hilfe der physikbasierten Simulation komponentenbasiert modelliert und in Form einer Energiesignatur für einen Montageprozess abgebildet. Energieeffizienzsteigernde Maßnahmen werden unter Beibehaltung produktionstechnischer Rahmenbedingungen in das digitale Anlagenmodell eingepflegt, wodurch eine Reduzierung der Betriebskosten (Energiekosten) bei konstanter Ausbringung angestrebt wird. Die Kapitalwertmethode wird dabei zur Feststellung der wirtschaftlichen Sinnhaftigkeit der energieeffienzsteigernden Maßnahme verwendet, um dem erhöhten Aufwand der Entwicklungsphase den Nutzen der geringeren Betriebskosten der Nutzungsphase gegenüberzustellen. Damit stellt die vorgestellte Methode eine Erweiterung der bisherigen Vorgehensweise der mechanischen Absicherung automatisierter Montageanlagen im Vorfeld der Virtuellen Inbetriebnahme dar und soll Anlagenentwicklern als Entscheidungsunterstützung bei der Gestaltung eines energieeffizienten Anlagendesigns dienen.This work introduces a novel methodology to promote energy-efficient manufacturing in production planning of automobile assembly. Digital design and production planning processes of automated assembly systems for automobile production are considered, complemented by holistic economic analyses encompassing the entire product lifecycle. Energy demands of assembly system components are projected by the use of physics-based modeling capabilities in virtual validation procedures, yielding an energy-signature of assembly operations. Measures for increasing energy efficiency are implemented in the virtual model of the automated assembly system while retaining significant production parameters, thus aiming to reduce operating cost in terms of energy cost while maintaining constant output. Net present value (NPV) determines measures’ economic sense and balances monetary benefits gained through energy savings in the assembly system’s operating phase in comparison to higher investment costs for increased design efforts in its development phase. The novel methodology enhances the state-of-the-art procedure of mechanical design validation preceding virtual commissioning of automated assembly systems for automobile production. The methodology aims to support design decisions facilitating energy-efficient designs of automated assembly systems in early system development phases

Konfigurationsmanagement als Mittel der Instandhaltungsanalyse

[no abstract

Intelligente Anomalieerkennung für hochflexible Produktionsmaschinen : Prozessüberwachung in der Brownfield Produktion

Unter dem Begriff "Industrie 4.0" wurden im letzten Jahrzehnt Ansätze der Dateninfra-struktur in Produktionen entwickelt und in großem Umfang angewendet. Dennoch kann das volle Potenzial datengetriebener Analysen kaum ausgeschöpft werden, da viele Produktionsanlagen durch eine hohe Komplexität und Prozessvielfalt gekennzeichnet sind. Zudem ist die Datenmenge in der Praxis meist zu gering, um selbstlernende Me-thoden anzuwenden. Die Integration von Anwenderwissen in datengetriebenen Metho-den ist bisher nicht ganzheitlich erforscht. In dieser Dissertation werden Ansätze zur Anomalieerkennung in verschiedenen hochflexiblen Produktionsmaschinen und die In-tegration von Domänenwissen eines Anwenders vorgestellt. Während sich bestehende Methoden auf das Modelltraining von sich wiederholenden gleichen Prozessen kon-zentrieren, besteht der neuartige Ansatz dieser Arbeit darin, ein Konzept zur Fehlerer-kennung mit einer sehr geringen Datenmenge zu entwickeln. Eingriffsgrenzen sind va-riabel und lassen sich durch selbstlernende Algorithmen im Falle einer Prozess- oder Produktänderung anpassen. Die Prozessdifferenzierung basiert auf einer Prozessseg-mentierung mit Methoden der Mustererkennung. Nach der Segmentierung historischer Datenströme und der Bestimmung repräsentativer Muster werden die Segmente in On-line-Signalen wiedererkannt. Nachdem ein ähnliches Segment erkannt wurde, wird eine unüberwachte Anomalieerkennung durchgeführt. Eine Anomalie-Klassifikation mit Hilfe selbstlernender Methoden und des formalisierten Domänenwissens ermöglicht die Ausgabe von Handlungsempfehlungen für den Benutzer oder Maschinenbediener. Alle entwickelten Methoden werden an drei ausgewählten industriell relevanten Anwen-dungsbeispielen validiert. Die Methoden werden in einer App implementiert

Modellbasierte Online-Bewertung von Fräsprozessen

[no abstract

Zukunft der Arbeit in Industrie 4.0

Industrial and Production Engineering; Robotics and Automation; Engineering Economics, Organization, Logistics, Marketing; Manufacturing, Machines, Tools; Information Systems Applications (incl. Internet