Universität Stuttgart
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Item Open Access Gestaltungsrichtlinien zur systematischen Verbesserung der Spanguterfassung bei der Fräsbearbeitung von CFK(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2023) Gebhardt, Andreas; Bauernhansl, Thomas (Prof. Dr.-Ing.)Kohlenstofffaserverstärkten Kunststoffen (CFK) sind High-End-Leichtbauwerkstoffe, mit einem hohen Potenzial zur Leistungssteigerung von Maschinen und Produkten sowie zur Energieeinsparung. Ihre Herstellung erfolgt typischerweise unter Einsatz trockener Fräsprozesse, deren Spangut eine besondere Gefährdung darstellt und sicher erfasst werden muss. Der Prozess der Spangutabsaugung stand bisher nicht im Fokus der Wissenschaft, obgleich er eine hohe wirtschaftliche und technische Relevanz aufweist. Die vorliegende Arbeit widmet sich daher zunächst dem Stand der Technik in der fertigenden Industrie sowie den Anforderungen der CFK-zerspanenden Betriebe. Hieraus wird die Notwendigkeit dieser Arbeit aufgezeigt, die Absaugprozesse effektiver und effizienter zu gestalten und systematisches Grundlagenwissen zur Auslegung von Absaugsystemen zu schaffen. In einer theoretischen Betrachtung des Absaugprozesses werden die relevanten Einflussgrößen identifiziert und anschließend experimentell untersucht. In diesem Zusammenhang wird auf grundlegende Fragen zur Spanbildung von CFK eingegangen. Es folgen Untersuchungen zum Spangutauswurf und dessen Optimierung für eine verbesserte Erfassung. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden Gestaltungsrichtlinien für Absaugsysteme formuliert, die zur Optimierung dreier wesentlicher Varianten von Absaugsystemen genutzt werden. Diese werden abschließend anhand von zwei Schikanebauteilen bewertet. Diese Validierung zeigt das hohe Potenzial zur Steigerung der Spanguterfassung und zur Senkung des Energiebedarfs.Item Open Access Influence of exoskeleton use on Cardiac Index(2022) Schalk, Marco; Schalk, Ines; Bauernhansl, Thomas; Siegert, Jörg; Schneider, UrsThis study aims to assess the whole-body physiological effects of wearing an exoskeleton during a one-hour standardized work task, utilizing the Cardiac Index (CI) as the target parameter. N = 42 young and healthy subjects with welding experience took part in the study. The standardized and abstracted one-hour workflow consists of simulated welding and grinding in constrained body positions and was completed twice by each subject, with and without an exoskeleton, in a randomized order. The CI was measured by Impedance Cardiography (ICG), an approved medical method. The difference between the averaged baseline measurement and the averaged last 10 min was computed for the conditions with and without an exoskeleton for each subject to result in ∆CIwithout exo and ∆CIwith exo. A significant difference between the conditions with and without an exoskeleton was found, with the reduction in CI when wearing an exoskeleton amounting to 10.51%. This result corresponds to that of previous studies that analyzed whole-body physiological load by means of spiroergometry. These results suggest a strong positive influence of exoskeletons on CI and, therefore, physiological load. At the same time, they also support the hypothesis that ICG is a suitable measurement instrument to assess these effects.Item Open Access Methodik für numerische Lackiersimulationen : Bedeutung der Modell- und Eingangsparameter bei der Hochrotationszerstäubung(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2024) Güttler, Nico; Bauernhansl, Thomas (Univ.-Prof. Dr.-Ing.)Item Open Access Autonome Entscheidungsfindung in der Produktionssteuerung komplexer Werkstattfertigungen(Stuttgart : Fraunhofer Verlag, 2020) Waschneck, Bernd; Bauernhansl, Thomas (Prof. Dr.-Ing.)Die Variabilität in der kundenindividuellen Massenproduktion stellt eine enorme Herausforderung für die industrielle Fertigung dar. Die komplexe Werkstattfertigung als Produktionsprinzip eignet sich aufgrund der inhärenten Flexibilität besonders für die kundenindividuelle Massenproduktion. Allerdings sind die bestehenden Methodiken für die Produktionssteuerung einer Werkstattfertigung für die Einmal- oder Wiederholproduktion ausgelegt, was zu Defiziten in der Massenproduktion führt. Entweder ist die globale Qualität der Ergebnisse suboptimal oder die notwendige Echtzeitfähigkeit in der Entscheidungsfindung kann nicht bereitgestellt werden. Zudem entsteht durch Veränderungen und Anpassungen der Produktionssteuerung einer komplexen Werkstattfertigung ein hoher manueller Aufwand. In der vorliegenden Arbeit wird eine Methodik für eine dezentrale, selbstorganisierte und autonome Produktionssteuerung für eine Werkstattfertigung entwickelt, die dazu beiträgt, mit der zunehmenden Komplexität und dem Produktionsvolumen umzugehen. Dabei wird die Produktion als Reinforcement-Learning-Modell formalisiert, das die Grundlage für das autonome Lernen einer Strategie zur Optimierung der Abarbeitungsreihenfolge bildet. Mehrere kooperative Deep-Q-Network-Agenten werden in diesem Modell darauf trainiert, eine Strategie zu finden, die eine gegebene Bewertungsfunktion - meist ein Key Performance Indicator aus der Produktion - maximiert. Die Neuronalen Netze, in denen die erlernte Entscheidungslogik der Deep-Q-Network-Agenten abgebildet ist, werden nach der Trainingsphase in die Produktion übertragen. Der Multi-Agenten-Ansatz trägt dazu bei, dass der Lernvorgang beschleunigt wird und im produktiven Einsatz durch die Dezentralität Entscheidungen schneller bestimmt werden können. Die Erprobung der Methodik in zwei praxisnahen Fallbeispielen aus der Halbleiterindustrie zeigt ihre Leistungsfähigkeit. In beiden Fallbeispielen konnten Strategien zur Optimierung der Abarbeitungsreihenfolge auf oder über Expertenniveau autonom erlernt werden. Konkret konnte dadurch im zweiten Fallbeispiel der Anteil verspäteter Aufträge in einer Technologieklasse von 17, 0 % auf 1, 3 % reduziert werden. Abgerundet wird die Arbeit durch eine Einordnung in das soziotechnische System „Fabrik“, in der die Umsetzung der Reihenfolgeentscheidungen durch die Werker betrachtet wird. Dabei wird offensichtlich, dass die Optimierung der Produktionssteuerung ganzheitlich unter Einbeziehung der Werker in einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess erfolgen muss.Item Open Access Process model and life cycle assessment of biorefinery concept using agricultural and industrial residues for biohydrogen production(2024) Gamero, Edgar; Ruppert, Sophia; Miehe, Robert; Sauer, AlexanderSustainable waste management strategies are urgently needed due to an increasing global population and increased waste production. In this context, biorefineries have recently emerged as a promising approach to valorize waste streams and supply a broad range of products. This study presents the process model and life cycle assessment (LCA) of a biorefinery concept using a novel biochemical method, a so-called “dark photosynthesis” conversion. This process is coupled to a photo-fermentation using microalgae. Overall, the biorefinery concept can produce hydrogen, lutein, β-carotene, and proteins for animal feed. Apple pomace from apple juice production is used as feedstock for the primary conversion step. A process model was created with the process simulation software Aspen Plus ® using experimental and literature data. Results from this model were then used in an LCA. The environmental impacts of the proposed biorefinery concept are relatively high, showing the need for process optimization in several areas. Energy system integration, stream recycling, and higher hydrogen yields are recognized as especially important for improving the environmental performance of this concept. Despite these findings, the model shows the feasibility of implementing the biochemical conversion technologies in a biorefinery concept for effectively utilizing residue streams.Item Open Access Lernende ereignisbasierte Optimierung der Produktionssteuerung für die komplexe Werkstattfertigung(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2022) Bauer, Dennis; Bauernhansl, Thomas (Univ.-Prof. Dr.-Ing.)Für produzierende Unternehmen steht heute der Kundennutzen und damit auch die Liefertermineinhaltung im Fokus der unternehmerischen Aktivitäten. Parallel steigt die Komplexität des Umfelds und der Märkte sowie innerhalb des Unternehmens. Deshalb ist bei der Leistungserstellung in Wertschöpfungsnetzwerken ein systematischer Umgang mit unvorhergesehenen Ereignissen im Fokus. Eine besondere Herausforderung ist dies für komplexe Werkstattfertigungen mit ihrer immanenten statischen und dynamischen Komplexität. Die vorliegende Arbeit adressiert die Forschungsfrage, wie eine lernende, auf Ereignissen aus dem Wertschöpfungsnetzwerk basierte Optimierung der Produktionssteuerung für die komplexe Werkstattfertigung gestaltet werden kann. Die in der vorliegenden Arbeit entwickelte Lösung optimiert die Liefertermineinhaltung bei Ereignissen aus dem Wertschöpfungsnetzwerk durch Korrekturmaßnahmen auf der Ebene der Produktionssteuerung in komplexen Werkstattfertigungen. Hierfür ist ein lernfähiges Entscheidungsmodell notwendig, das eine kontinuierliche Anpassung über die Zeit ermöglicht. Bislang bei Ereignissen aus dem Wertschöpfungsnetzwerk übliche manuelle Eingriffe in die Produktionssteuerung werden dadurch vermieden und die Resilienz des Produktionssystems gesteigert. Ergebnisse der vorliegenden Arbeit sind die Artefakte des Regelkreises, der Methode und der Architektur sowie der Implementierung als Softwareartefakt. Die Halbleiterfertigung ist die industriell wichtigste Anwendung der komplexen Werkstattfertigung. Hier zeigt sich, dass durch die lernende ereignisbasierte Optimierung der Produktionssteuerung die Liefertermineinhaltung bei Ereignissen aus dem Wertschöpfungsnetzwerk signifikant verbessert werden kann. Eine hohe Liefertermineinhaltung sorgt dabei für eine höhere Kundenzufriedenheit, der systematische Umgang mit Ereignissen sorgt für Resilienz. Beides ermöglicht perspektivisch einen Abbau von Sicherheitsbeständen im Wertschöpfungsnetzwerk.Item Open Access Konzeptuelles Referenzdatenmodell für das Compliance-Management des stoff- und produktbezogenen Umweltschutzes in Unternehmen der Elektrobranche(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2024) Schneider, Ralph; Bauernhansl, Thomas (Univ.-Prof. Dr.-Ing.)Unternehmen der Elektrobranche sehen sich auf internationalen Märkten und in ihren Wert-schöpfungsketten einer steigenden Zahl von Anforderungen gegenüber, die die Zusammensetzung ihrer Produkte durch stoffliche Restriktionen beeinflussen. Diese Anforderungen stammen vorwiegend aus regulatorischen Vorgaben, die dem Umweltschutz im Rahmen der Um-welt- und Stoffpolitik zuzuordnen sind. Die regulatorischen Anforderungen werden zudem durch Kundenanforderungen aufgegriffen und teilweise über das regulatorische Maß hinaus ergänzt. Die stoff-/produktbezogenen Anforderungen müssen erfüllt werden, um den Markt- und Kundenzugang zu erhalten. Um dies bewerkstelligen zu können, müssen die jeweils adressierten Unternehmen über ein solides Datenmanagement verfügen, das es ermöglicht, Auskunft über die Art und den Status der Betroffenheit zu geben, zu erreichende Zielwerte und den zugehörigen Ist-Status auf Produktebene zu erfassen und Verantwortlichkeiten für die stoffliche Zusammensetzung der Produkte und deren Bestandteile auszuwerten. Hierzu existieren zwar punktuelle Lösungen, aber die gesamtheitliche Sicht auf die zur Erfüllung der Anforderungen notwendigen Daten fehlt. Entsprechend dieser Problemstellung war es Ziel der vorliegenden Arbeit, die erforderliche Datenbasis zu identifizieren, die von Unternehmen der Elektrobranche idealtypisch benötigt wird, um den Anforderungen nachkommen zu können. Dies wurde erreicht, indem aus einem Satz fundiert ausgewählter Regulierungen, relevanter Standards und Werkzeuge sowie unter Berücksichtigung unternehmensinterner prozessualer Abläufe die einzelnen Informationsanforderungen systematisch abgeleitet und anschließend bis auf Datenebene operationalisiert wurden. Die notwendigen Daten wurden in einem konzeptuellen Referenzdatenmodell konsolidiert und in einem Entity-Relationship-Diagramm visualisiert. Das Referenzdatenmodell umfasst insgesamt 16 verschiedene Datenbereiche, die auf dem Grundgerüst eines unternehmensinternen Compliance -Prozesses beruhen und als Teilmodelle aufgefasst werden können. In den Datenbereichen wurden 79 Datenentitäten definiert, die in Summe 375 Attribute beinhalten. Die Erreichung der Zielsetzungen der Arbeit sowie der Nutzen des Referenzdatenmodells konnten schließlich in Expertenbefragungen und einzelnen Anwendungsbeispielen bewertet und bestätigt werden.Item Open Access Methodik zur automatisierten Generierung einer best-practice-basierten Ablaufplanung manueller Montagesysteme(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2024) Kärcher, Susann; Bauernhansl, Thomas (Prof. Dr.-Ing.)In manuellen Montagesystemen ist die Variantenvielfalt oft hoch, die Stückzahlen sind gering und sie unterliegen häufigen Änderungen. Klassische Methoden der Montageplanung sind bei diesen Herausforderungen oft zu aufwändig. Dies führt dazu, dass Montagesysteme häufig eine unzureichende Planungstiefe und noch großes Optimierungspotential haben. In der vorliegenden Arbeit wurde eine Methodik entwickelt, die automatisiert eine Montageablaufplanung generiert. Sie überträgt den Grundgedanken des Benchmarkings - von anderen Best Practices zu lernen - auf die manuelle Montage. Auf Basis von Ist-Daten aus der Montage vergleicht die Methodik unterschiedliche Montageabläufe eines Produktes und generiert daraus den besten Montageablauf. Weiter werden unter Einbeziehung der Leistungsgrade und Arbeitsplatzfaktoren Vorgabezeiten generiert. Die Methodik ist an ein Benchmarking-Vorgehensmodell angelehnt und in vier Schritte gegliedert: die Planung, die Datenerhebung, die Datenanalyse und das Vornehmen von Verbesserungen. Die Vorteile der Methodik liegen in der automatisierten Montageablaufplanung in manuellen Montagesystemen. Sie erhöht so die Produktivität in manuellen Montagesystemen und reduziert den Planungsaufwand. Das generische Modell erlaubt eine Anwendung der Methodik in unterschiedlichen manuellen Montagesystemen.Item Open Access Entwicklung einer automatisierten Methode zur Grobplanung hybrider Montagearbeitsplätze(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2022) Fechter, Manuel; Bauernhansl, Thomas (Prof. Dr.-Ing.)Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entscheidungsunterstützung im Zuge der Grobplanung hybrider Montagearbeitsplätze. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Ressourcenauswahl und Arbeitsteilung bei der Planung einer Mensch-Roboter-Kollaboration. Ausgehend von einer hybriden Montage wird eine Methode entwickelt, die in der Lage ist, technisch und wirtschaftlich sinnvolle Systemalternativen zu generieren, quantitativ zu bewerten und iterativ zu optimieren. Mit diesem Vorgehen soll eine Entkopplung des Planungsergebnisses vom impliziten Erfahrungswissen und Kenntnisstand des Planers erreicht werden, um hybride Montagearbeitsplätze einem breiteren Anwendungskreis zugänglich zu machen. Dafür soll der zeitintensive, vorwiegend manuell ausgeführte Prozess der Recherche passender Ressourcen, der quantitativen und qualitativen Bewertung von Lösungsalternativen und die Zuordnung von Ressourcen auf Montageschritte automatisiert werden. Das entwickelte Vorgehen orientiert sich am V-Modell des Entwurfs mechatronischer Systeme der VDI-Richtlinie 2206 und greift auf Methoden der Informationsmodellierung und mathematischen Optimierung zurück. Die Methode berücksichtigt Anforderungen aus Sicht des zu montierenden Produkts, der Ausprägung der Montageprozesse sowie der gegebenen Rand- und Umweltbedingungen der Montage. Anhand identifizierter Optimierungskriterien des hybriden Montagearbeitsplatzentwurfs wird ein iteratives Vorgehen der multi-kriteriellen Optimierung entwickelt. Aufgrund des exponentiellen Wachstums des kombinatorischen Lösungsraums und der Annahme unvollständiger Daten- und Informationsmodelle werden vornehmlich heuristische Verfahren zur Optimierung der Systemlösungen verwendet.Item Open Access An exploratory analysis of the current status and potential of service-oriented and data-driven business models within the sheet metal working sector : insights from interview-based research in small and medium-sized enterprises(2024) Wirth, Jonas; Schneider, Mirko; Hanselmann, Leon; Fink, Kira; Nebauer, Stephan; Bauernhansl, ThomasResponding to changing value creation processes in the sheet metal working sector, where the complexity and interchangeability of products challenge traditional differentiation strategies, this exploratory analysis examines the integration of service-oriented and data-driven business models as new paths to ensure competitiveness, especially for small and medium-sized enterprises (SMEs). This study aims to capture the current state and challenges associated with the implementation of these business models in this sector. This research was conducted through semi-structured interviews with SMEs in the industry. The findings indicate that service-oriented and data-driven business models are not yet widely adopted and that manufacturing companies require support in their implementation. Fields of action were identified for the industry. These are “Creating awareness and understanding”, “Recognizing added value”, “Increasing company maturity”, and “Understanding the change process”. Cooperation between science and industry is essential in tackling these fields of action to ensure the successful integration of such business models in manufacturing companies. This paper identifies challenges in the fields of action that companies must address through a structured approach, promoting awareness, recognizing value, improving organizational maturity, and understanding the change process to successfully implement service-oriented and data-driven business models.