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Diese DIN SPEC wurde im Zuge des PAS-Verfahrens durch einen Workshop (temporäres Gremium) erarbeitet. Die Erarbeitung und Verabschiedung dieser DIN SPEC erfolgte durch die im Vorwort genannten Verfasser. Die DIN SPEC legt Anforderung fest für ein Schnittstellen- und Kommunikationskonzept zur Verwendung von aggregierten Produktionsinformationen zwischen Sensorsystemen auf der Shopfloor- und Maschinenebene und den übergeordneten betrieblichen Informationssystemen.
Geschäftsmodell-Innovation
(2017)
Der Wirtschaftsstandort Deutschland ist bislang vorrangig auf die Produktion von Gütern ausgerichtet: Kraftwagen und Kraftwagenteile, Maschinen, Datenverarbeitungsgeräte sowie elektronische und optische Erzeugnisse stellten wertmäßig die Hälfte der Gesamtausfuhren des Jahres 2013 dar. Die fortschreitende Globalisierung führt zu einer verstärkten internationalen Wettbewerbsintensität bei sich schneller ändernden Produkten und einem wachsendem Differenzierungsdruck. Industrielle Dienstleistungen stellen vor diesem Hintergrund eine Möglichkeit dar, die technische Leistungsfähigkeit von Produkten zu erweitern und zeitgleich die Abgrenzung und Differenzierung von Wettbewerbern auf internationalen Märkten zu realisieren. Produkte werden durch industrielle Dienstleistungen zu umfassenden und spezifischen Lösungen erweitert, die über die Kerneigenschaften der Produkte hinausgehen und Probleme der Nutzer und Kunden als integriertes System lösen. Sach- und Dienstleistungen werden nach Belz als Leistungssysteme beschrieben, die ausgewählte Kundenprobleme nicht als einzelnes Produkt oder einzelne Dienstleistung, sondern umfassend und wirtschaftlich als Kombination aus Leistungsbestandteilen lösen.
Diese DIN SPEC wurde nach dem PAS-Verfahren erarbeitet. Ihr Ziel ist es, aufbauend auf den Erkenntnissen aus dem Forschungsvorhaben „ProSense“, eine hochauflösende Produktionssteuerung auf Basis kybernetischer Unterstützungssysteme und intelligenter Sensorik mittels eines dedizierten Ereignismodells bereitzustellen. In der DIN SPEC soll eine Kommunikationsstruktur auf Basis einer EPICS-(Electronic Product Information Services) Erweiterung um relevante Produktionsereignisse und deren Aggregate spezifiziert werden. Zu den Zielgruppen gehören Hersteller von Sensor- und Automatisierungslösungen, Anbieter von betrieblicher Anwendungssoftware wie auch produzierende Unternehmen mit vornehmlich diskreter Anwendung.
Die Suche hat ein Ende!
(2019)
Die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen hängt mehr und mehr von der
Effizienz der Wertschöpfungskette ab. Vor allem standortübergreifende
Logistik lässt die Komplexität der Prozesse wachsen. In unserem Konsortialprojekt,Smart Carrier' haben wir eine skalierbare Lösung zur Schaffung von Prozesstransparenz und Reihenfolgenautomatisierung in der Wertschöpfungskette entwickelt und diese im Feldtest bei der Firma SICK getestet. Die umgesetzte Kombination aus Tracking-and-Trac'mg-Technologien, Üoudtechnologie, LTE-Datenübertragung und nutzerfreundlichem User-lnterface macht relevante Daten direkt für Mitarbeiter auf dem Shopfloor verfügbar.
Digitalisierung beschleunigt die Entstehung und den Umfang von Informationen und bietet gleichzeitig neue Möglichkeiten diese gewinnbringend zu nutzen. In Zusammenarbeit mit Industriepartnern und dem FIR hat das Center Connected Industry eine Auto-ID Lösung für die Instandhaltung entwickelt und in der angeschlossenen Demonstrationsfabrik getestet. Relevante Informationen werden dem Bediener bis zur Komponentenebene mobil und teilindividuell bereitgestellt, was zu einer Effizienzsteigerung der Prozesse führt.
5G, das Kürzel hinter dem sich die kommende fünfte und damit neueste Mobilfunkgeneration verbirgt, ist aktuell nicht zuletzt wegen der diesjährigen Versteigerung der ersten Frequenzen durch die Bundesnetzagentur ein Thema, über das in den Medien ausführlich berichtet wird. Verglichen mit der Einführung früherer Mobilfunkgenerationen ist der Hype jedoch diesmal besonders groß, denn zum ersten Mal liegt das Hauptinteresse an den Potenzialen der neuen Technologie nicht mehr nur beim privaten Endnutzer.
Die Frage nach der Notwendigkeit von SG-Netzen beantwortet sich
aus den aktuellen Anforderungen an die Industrie: Besonders die
stetig steigende Nachfragedynamik auf Kundenseite nach immer
neuen Produkten und Varianten stellt Unternehmen vor die hlerausforderung,
ihre Prozesse effizienter zu gestalten und Produkte
sowie Dienstleistungen stärker zu individualisieren und zu vernetzen.
Dies erfordert einen hohen Grad an Flexibilität undjransparenz
entlang derWertschöpfungskette.
Digitale Technologien sind ein wesentlicher Bestandteil der Wertschöpfungskette in der industriellen Praxis geworden. Die Digitalisierung hat die Produktion und den modernen Arbeitsplatz in den vergangenen Jahrzehnten auf eine Art beeinflusst, die mit keiner anderen technischen Entwicklung vergleichbar ist, und die nun der vierten industriellen Revolution den Weg ebnet.
Die Essenz von Industrie 4.0 ist die Vernetzung von Produktionssystemen mithilfe von IT und dem Internet der Dinge, um prognosefähig zu sein und die Produktion effizienter und flexibler zu gestalten. Wesentliche Befähiger dieser Vision sind Daten aus Prozessen, Anlagen und Ressourcen, aus denen für das Unternehmen entscheidungskritische Informationen gewonnen werden. Hieraus lassen sich Erkenntnisse ableiten, die bisher verborgene Wirkungszusammenhänge zutage fördern.
Prognosemodelle errechnen auf der Basis dieser Erkenntnisse mögliche Zukunftsszenarien und belegen sie mit Wahrscheinlichkeitswerten bezüglich ihres Eintritts. Durch die Vernetzung der Informationen unterschiedlicher Aufgaben, Funktionen und Domänen lassen sich Handlungsempfehlungen fundieren, wobei eine unüberschaubare Anzahl relevanter Parameter berücksichtigt wird. Der Produktion wird ähnlich dem Rennsport eine Ideallinie aufgezeigt, an der sie sich orientieren kann, um in kürzester Zeit optimierte Ergebnisse zu erzielen.
Systematization models for taylor-made sensor system applications and sensor data fit in production
(2015)
Industrial digitalization to realize smart factories is driven by an informatory base of high-resolution data provided by sensor systems on the shop-floor level. The challenge of technical availability of fitting measurement solutions nowadays turns in a struggle of finding the optimal solution for a specific task in an ever-growing sensor market. This paper analyzes and specifies necessary models to systematically derive and describe organizational, technical and informatory requirements for sensor system applications increasing the technological fit for faster integration and lower misinvestment rates.