Cyber-Physical Production Systems in Settings with Limited Infrastructure

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

The search for noise-induced cochlear synaptopathy in humans:Mission impossible?

Animal studies demonstrate that noise exposure can permanently damage the synapses between inner hair cells and auditory nerve fibers, even when outer hair cells are intact and there is no clinically relevant permanent threshold shift. Synaptopathy disrupts the afferent connection between the cochlea and the central auditory system and is predicted to impair speech understanding in noisy environments and potentially result in tinnitus and/or hyperacusis. While cochlear synaptopathy has been demonstrated in numerous experimental animal models, synaptopathy can only be confirmed through post-mortem temporal bone analysis, making it difficult to study in living humans. A variety of non-invasive measures have been used to determine whether noise-induced synaptopathy occurs in humans, but the results are conflicting. The overall objective of this article is to synthesize the existing data on the functional impact of noise-induced synaptopathy in the human auditory system. The first section of the article summarizes the studies that provide evidence for and against noise-induced synaptopathy in humans. The second section offers potential explanations for the differing results between studies. The final section outlines suggested methodologies for diagnosing synaptopathy in humans with the aim of improving consistency across studies

Simulation Modeling for Energy-Flexible Manufacturing: Pitfalls and How to Avoid Them

Due to the high share of industry in total electricity consumption, industrial demand-side management can make a relevant contribution to the stability of power systems. At the same time, companies get the opportunity to reduce their electricity procurement costs by taking advantage of increasingly fluctuating prices on short-term electricity markets, the provision of system services on balancing power markets, or by increasing the share of their own consumption from on-site generated renewable energy. Demand-side management requires the ability to react flexibly to the power supply situation without negatively affecting production targets. It also means that the management and operation of production must consider not only production-related parameters but also parameters of energy availability, which further increase the complexity of decision-making. Although simulation studies are a recognized tool for supporting decision-making processes in production and logistics, the simultaneous simulation of material and energy flows has so far been limited mainly to issues of energy efficiency as opposed to energy flexibility, where application-oriented experience is still limited. We assume that the consideration of energy flexibility in the simulation of manufacturing systems will amplify already known pitfalls in conducting simulation studies. Based on five representative industrial use cases, this article provides practitioners with application-oriented experiences of the coupling of energy and material flows in simulation modeling of energy-flexible manufacturing, identifies challenges in the simulation of energy-flexible production systems, and proposes approaches to face these challenges. Seven pitfalls that pose a particular challenge in simulating energy-flexible manufacturing have been identified, and possible solutions and measures for avoiding them are shown. It has been found that, among other things, consistent management of all parties involved, early clarification of energy-related, logistical, and resulting technical requirements for models and software, as well as the application of suitable methods for validation and verification are central to avoiding these pitfalls. The identification and characterization of challenges and the derivation of recommendations for coping with them can raise awareness of typical pitfalls. This paper thus helps to ensure that simulation studies of energy-flexible production systems can be carried out more efficiently in the future

Industrie 5.0: von der Vision des menschzentrierten Ansatzes zu soziocyberphysischen Produktionssystemen für die Praxis

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

Industrie 5.0: von der Vision des menschzentrierten Ansatzes zu soziocyberphysischen Produktionssystemen für die Praxis

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

Energieflexible Produktionssteuerung - Status quo und Perspektiven

Die Wandlung des Energieversorgungssystems hin zur hauptsächlichen Nutzung von Erneuerbaren Energien ist eine Grundvoraussetzung zur Begrenzung der Erderwärmung auf unter 2,0 °C. Aus der schwankenden Intensität und Verfügbarkeit von Wind und Sonneneinstrahlung, ergibt sich daher eine wachsende Volatilität in der Energieversorgung. Im besonderen Maße ist der Industriesektor davon betroffen, da er einen wesentlichen Anteil am Gesamtenergiebedarf verursacht. Durch die Schlüsselstellung der Produktionssteuerung als zentrales Instrument der Koordination im Betrieb von Produktionssystemen und ihrer Umgebung, bietet sie die Möglichkeit, den Energiebedarf je nach Verfügbarkeit bzw. wirtschaftlichem Anreiz anzupassen. Hier werden aktuell Lösungen entwickelt, um die Produktionssteuerung für einen energieflexiblen Fabrikbetrieb zu realisieren. Im Beitrag wird der Wissensstand auf dem Gebiet der Produktionssteuerung systematisiert und unter dem Gesichtspunkt einer geforderten Energieflexibilisierung der Produktion kritisch hinterfragt. Darauf aufbauend werden technische und organisatorische Voraussetzungen für die Implementation von energieflexiblen Produktionssteuerungen formuliert. Die Folgen durch die Erweiterung des Zielgrößensystems der Produktionssteuerung ist dabei nicht nur auf die Ebene der Produktion von Einzelunternehmen begrenzt. Daher diskutiert dieser Beitrag auch die Folgen einer energieflexiblen Produktionssteuerung auf Partner in der Supply Chain und präsentiert ein Modell, das die Untersuchung der Auswirkungen von energieflexiblen Produktionssteuerungsstrategien in der Supply Chain erlaubt

Vergleichende Darstellung zweier Werkzeuge zur Simulation energetischer Aspekte in der Produktion

Energy consideration has been a topic in simulation studies for production and logistics for some years now. The research focus has shifted recently from energy efficiency more to energy flexibility. Ever growing capacities of renewable energies from wind and sun lead to an increasingly volatile energy supply characterized by oversupply and undersupply situations and thus increasing numbers of periods with either very high or even negative electricity prices on the spot market. Energy will therefore be seen as a production factor with fluctuating availability and costs. This trend is reflected exemplarily in the two new developed simulation tools, the eniBRIC introduced in 2016 and the eFlex-Tool developed in 2018. Both tools extent the software Siemens Tecnomatix Plant Simulation and implement an energy model in addition to the actual material flow model in order to assess the energy consumption of production equipment, respectively systems. This paper intends to outline the differences and similarities as well as the designated areas of application for each implementation

Industrie 5.0 Lernumgebung am Beispiel der Wildauer Smart Production

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