Tagungsband Mechatronik 2011: Dresden 31. März – 1. April 2011

Mit dieser sechsten Auflage der Tagung MECHATRONIK 2011 verbindet sich neben dem 10-jährigen Tagungsjubiläum (die erste Tagung fand im Jahre 2001 statt) auch gleichzeitig eine Premiere. Nachdem die ersten fünf Tagungen erfolgreich unter den Fittichen des VDI bzw. des VDI-Wissensforums stattgefunden hatten, beginnt das zweite MECHATRONIK-Dezennium in einem geänderten Format und mit neuen Verantwortlichkeiten und wird dennoch die bewährten Traditionen der deutschsprachigen Mechatronik-Fachgemeinde weiter pflegen. Academia trifft Industrie — Mechatronik und mechatronische Produkte sind seit jeher geprägt durch die Verknüpfung von interdisziplinärem methodenorientierten Wissen und nutzerorientierter Produktgestaltung. Diese Verknüpfung bildet sich höchst erfolgreich speziell in der deutschsprachigen Mechatronik-Fachgemeinde ab, nicht zuletzt deshalb haben deutsche Mechatronikprodukte weltweit eine exzellente Marktpräsenz. Diese enge Verzahnung ist aber ebenso im Tagungsgeschehen etabliert, wo seit vielen Jahren, im Gegensatz zu vielen anderen Ländern und internationalen Tagungen, eine gute Balance zwischen Teilnehmern aus Hochschulen und Industrie gegeben ist. Dies trifft auch auf die MECHATRONIK 2011 zu, mit 47 (70 %) Beiträgen aus Hochschulen und 20 (30 %) Beiträgen aus der Industrie bzw. Industriebeteiligung. Academia trifft Industrie — Dieser Sachverhalt wird zukünftig auch ganz transparent an den Tagungsorten und dem Tagungsumfeld sichtbar sein. Ab diesem Jahr 2011 wird die Organisation und Ausrichtung durch akademische Tagungsveranstalter durchgeführt werden. Die bisherigen wissenschaftlichen Tagungsleiter Prof. Burkhard Corves (Rheinisch- Westfälische Technische Hochschule - RWTH Aachen) und Prof. Klaus Janschek (Technische Universität Dresden) werden zukünftig gemeinsam mit Prof. Torsten Bertram (Technische Universität Dortmund) für die Ausrichtung und Durchführung verantwortlich zeichnen. Als Veranstaltungsort sind entsprechende Räumlichkeiten an den beteiligten Universitäten geplant (2011 in Dresden, 2013 in Aachen, 2015 in Dortmund). Neben einer Kostenersparnis erwarten sich die Veranstalter durch das gegenüber Kongresszentren doch intimere Umfeld einen lebendigen Gedankenaustausch zwischen Wissenschaftlern, Industrievertretern und nicht zuletzt mit dem wissenschaftlichen Nachwuchs. Speziell Studierenden soll damit ein einfacherer Zugang in die Welt des wissenschaftlichen Diskurses mit Experten aus der Industrie und Praxis ermöglicht werden. Academia trifft Industrie — Eine Stärke der bisherigen MECHATRONIK-Tagungen war immer die breite fachliche Verankerung durch die verantwortliche Trägerschaft der VDI-Gesellschaft Produkt- und Prozessgestaltung (VDI-GPP) und VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (VDI/VDEGMA). Im Selbstverständnis dieser Fachgesellschaften spielt die Bereitstellung von Kommunikationsplattformen zwischen Hochschulen und Industrie eine zentrale Rolle. In den verschiedenen Fachausschüssen von VDI-GPP und VDI/VDE-GMA findet dieser Meinungs- und Informationsaustausch regelmäßig statt. Um eine breitere Fachöffentlichkeit in diese Diskussionen einzubeziehen, ist eine gemeinsame Tagung zum Thema Mechatronik eine logische und fruchtbare Konsequenz. Auch zukünftig wird der enge fachliche und institutionelle Kontakt der Tagung MECAHTRONIK zu den Fachgesellschaften aufgrund der personellen Verankerung der Tagungsveranstalter in den Fachgesellschaften VDI-GPP und VDI/VDE-GMA erhalten bleiben. Das Tagungsprogramm 2011 bietet ein breit gefächertes Angebot an aktuellen und innovativen Fragestellungen zur Mechatronik: mechatronische Produkte, Serienfertigung mechatronischer Produkte, Ressourceneffizienz, Nutzerfreundlichkeit und Akzeptanz, Entwicklungsmethoden und -werkzeuge sowie innovative Konzepte

Konzeption und Durchführung der Evaluation einer virtuellen Lernumgebung: Das Projekt Methodenlehre-Baukasten

Die Universität Hamburg implementiert zusammen mit anderen Partneruniversitäten ein E-Learning-Programm, das in der Methodenlehre und Statistikausbildung eingesetzt werden soll. Dieses Programm, der Methodenlehre-Baukasten (MLBK), verfolgt ein didaktisches Konzept, das sich an der kognitivkonstruktivistischen Lerntheorie von Jean Piaget orientiert und sich an Jerome Bruners Konzept des entdeckenden Lernens anlehnt. Dieses didaktische Modell ist für die Zielgruppe des MLBK, Studierende der Sozialwissenschaften in den Anfangssemestern mit Ängsten und Desinteresse gegenüber Statistik (Statistik-Angst, s.u.), unserer Annahme nach besonders gut geeignet. Eingesetzt wird der MLBK an den vier beteiligten Universitäten Hamburg, Bremen, Rostock und Greifswald in den grundständigen Studiengängen Psychologie, Erziehungswissenschaften und Soziologie. Im Laufe der Evaluation gilt es zunächst, aus der Stichprobe aller teilnehmenden Studierenden diejenigen zu identifizieren, die unsere Zielgruppe ausmachen. Das geschieht mit Hilfe eines Fragebogens, der die Statistik-Angst misst. Als weiteres Merkmal zur Bestimmung der Zielgruppe erfolgt eine Gruppierung der untersuchten Personen vorab gemäß ihrer kognitiven Lernstile. Die Evaluation des MLBK untersucht systematisch, welche Lernchancen die Zielgruppe durch das Lernsystem erhält. Deshalb wird der Mehrwert des MLBK nicht global und kontextfrei ermittelt, sondern in Relation zu den Bedürfnissen der angestrebten Zielgruppen

CONSENSORS: A Neural Network Framework for Sensor Data Analysis

Machine breakdowns in industrial plants cause production delays and financial damage. In the era of cyber-physical systems, ma- chines are equipped with a variety of sensors to monitor their status. For example, changes to sensor values might indicate an abnormal behav- ior and, in some cases, detected anomalies can be even used to predict machine breakdowns. This procedure is called predictive maintenance, which pursues the goal to increase machine productivity by reducing down times. Thereby, anomalies can be either detected by training data models based on historic data or by implementing a self-learning ap- proach. In this work, the use of neural networks for detecting anomalies is evaluated. In the considered scenarios, anomaly detection is based on temperature data from a press of a machine manufacturer. Based on this, a framework was developed for dfferent types of neural networks as well as a high-order linear regression approach. We use the proposed neural networks for restoring missing sensor values and to improve over- all anomaly detection. An evaluation of the used techniques revealed that the high-order linear regression and an autoencoder constitute best practices for data recovery. Moreover, deep neural networks, especially convolutional neural networks, provide the best results with respect to overall anomaly detection

Выявление и структуризация факторов влияющих на заработную плату

В работе изучаются вопросы, связанные с оплатой труда. Рассматривается, структурируются и уточняются факторы, влияющие на заработную плату. Предлагается оригинальная классификация факторов влияющих на заработную плату.The article deals with questions of the payment of labour. Examined and factors, influencing on an ettlings, are specified. Original classification of factors influencing on an ettlings is offered

Towards a Hierarchical Approach for Outlier Detection in Industrial Production Settings

In the context of Industry 4.0, the degree of cross-linking between machines, sensors, and production lines increases rapidly.However, this trend also offers the potential for the improve-ment of outlier scores, especially by combining outlier detectioninformation between different production levels. The latter, in turn, offer various other useful aspects like different time series resolutions or context variables. When utilizing these aspects, valuable outlier information can be extracted, which can be then used for condition-based monitoring, alert management, or predictive maintenance. In this work, we compare different types of outlier detection methods and scores in the light of the aforementioned production levels with the goal to develop a modelfor outlier detection that incorporates these production levels.The proposed model, in turn, is basically inspired by a use casefrom the field of additive manufacturing, which is also known asindustrial 3D-printing. Altogether, our model shall improve the detection of outliers by the use of a hierarchical structure that utilizes production levels in industrial scenarios

Process-Driven and Flow-Based Processing of Industrial Sensor Data

For machine manufacturing companies, besides the production of high quality and reliable machines, requirements have emerged to maintain machine-related aspects through digital services. The development of such services in the field of the Industrial Internet of Things (IIoT) is dealing with solutions such as effective condition monitoring and predictive maintenance. However, appropriate data sources are needed on which digital services can be technically based. As many powerful and cheap sensors have been introduced over the last years, their integration into complex machines is promising for developing digital services for various scenarios. It is apparent that for components handling recorded data of these sensors they must usually deal with large amounts of data. In particular, the labeling of raw sensor data must be furthered by a technical solution. To deal with these data handling challenges in a generic way, a sensor processing pipeline (SPP) was developed, which provides effective methods to capture, process, store, and visualize raw sensor data based on a processing chain. Based on the example of a machine manufacturing company, the SPP approach is presented in this work. For the company involved, the approach has revealed promising results

Convolutional Neural Networks for Image Recognition in Mixed Reality Using Voice Command Labeling

In the context of the Industrial Internet of Things (IIoT), image and object recognition has become an important factor. Camera systems provide information to realize sophisticated monitoring applications, quality control solutions, or reliable prediction approaches. During the last years, the evolution of smart glasses has enabled new technical solutions as they can be seen as mobile and ubiquitous cameras. As an important aspect in this context, the recognition of objects from images must be reliably solved to realize the previously mentioned solutions. Therefore, algorithms need to be trained with labeled input to recognize differences in input images. We simplify this labeling process using voice commands in Mixed Reality. The generated input from the mixed- reality labeling is put into a convolutional neural network. The latter is trained to classify the images with different objects. In this work, we describe the development of this mixed-reality prototype with its backend architecture. Furthermore, we test the classification robustness with im- age distortion filters. We validated our approach with format parts from a blister machine provided by a pharmaceutical packaging company in Germany. Our results indicate that the proposed architecture is at least suitable for small classification problems and not sensitive to distortions