05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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2017 - 20202

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Publication Type: search.filters.UBSTyp.KonferenzbeitragInstitute: search.filters.UBSInstitut.Institut für Automatisierungstechnik und SoftwaresystemeAuthor: search.filters.author.Ashtari Talkhestani, Behrang

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    Synchronisierung von digitalen Modellen mit realen Fertigungszellen auf Basis einer Ankerpunktmethode am Beispiel der Automobilindustrie
    (2017) Ashtari Talkhestani, Behrang; Schlögl, Wolfgang; Weyrich, Michael
    Die zunehmende Produktvielfalt und die Verkürzung der Produktlebenszyklen erfordern eine schnelle und kostengünstige Rekonfiguration bestehender Produktionssysteme [1]. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist ein aktuelles digitales Modell der bestehenden Fertigungszelle, im Folgenden Digitaler Zwilling genannt, eine geeignete Lösung. Der Digitale Zwilling führt zu einer Kostenreduktion durch Verkürzung der Umrüstzeiten durch virtuelle Planung und Simulation basierend auf dem aktuellen Zustand der realen Produktionsanlage als auch durch eine frühzeitige Erkennung von Konstruktions- oder Prozessablauffehlern in der Produktionsanlage. Voraussetzung für die Verwendbarkeit des Digitalen Zwillings vom Produktionssystem ist allerdings, dass ein aktuelles (virtuelles) Anlagenmodell von den mechatronischen Bestandteilen der realen Anlage während der verschiedenen Phasen ihres Lebenszyklus existiert. In diesem Beitrag wird die domänenübergreifende, mechatronische Datenstruktur der virtuellen Fertigungszellen in der Automobilindustrie diskutiert. Es wird eine systematische Ankerpunktmethode vorgestellt, mithilfe derer die Abweichungen zwischen den virtuellen Modellen und der Realität detektiert und ermittelt werden können. Basierend darauf wird eine sogenannte regelbasierte Konsistenzprüfung zur durchgängigen, domänenübergreifenden Synchronisierung der aktuellen mechatronischen Ressourcenkomponenten der Produktionssysteme mit deren virtuellem Anlagemodell vorgestellt.
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    ItemOpen Access
    Informationsmodelle mit intelligenter Auswertung für den Digitalen Zwilling
    (2020) Müller, Manuel; Ashtari Talkhestani, Behrang; Jazdi, Nasser; Rosen, Roland; Wehrstedt, Jan Christoph; Weyrich, Michael
    Die zunehmende Komplexität hochautomatisierter Systeme bringt neue Herausforderungen bei der Verwaltung ihrer Modelle entlang des gesamten Lebenszyklus des Systems mit sich - von der Kundenakquise über Engineering und Rekonfiguration bis hin zum Systemrecycling. Der Digitale Zwilling ist ein Konzept, welches über den gesamten Lebenszyklus eines Assets hinweg das Management dieser Modelle sicherstellen kann. Es unterstützt jedoch nicht die automatisierte Modellerweiterung. Hier setzt diese Arbeit an. Die Anreicherung des Digitalen Zwillings um Modellverständnis und KI-Algorithmen zur eigenständigen Modellerweiterung bildet die Grundlager des vorgestellten Konzepts. Über die intelligente Auswertung der Informationsmodelle -angereichert mit aktuellen Prozessdaten- erkennt der Digitale Zwilling, wenn Modelle an ihre Grenzen stoßen. Zwei mögliche Ursachen für diesen Sachverhalt werden genauer betrachtet: (1) es fehlt eine Fähigkeit oder Information (2) der Gültigkeitsbereich des Modells wurde verlassen. Für beide Zustände wird ein Verfahren vorgeschlagen, welches auf Basis kooperativer Information aus dem Wertschöpfungsnetzwerk automatisiert eine Lösung findet. Die Evaluierung des Konzepts anhand eines Szenarios aus der Logistik und aus der Produktion liefert vielversprechende Ergebnisse.