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Energie aus erneuerbaren Ressourcen ist nicht immer beliebig verfügbar. Je nach Jahreszeit und Witterung variiert beispielsweise die durch Solarparks oder Windkraftanlagen zur Verfügung gestellte Leistung. Durch den kontinuierlichen Ausbau der erneuerbaren Energien wird sich die Volatilität im Energiesystem in Zukunft immer stärker ausprägen. Die Industrie auf die sich ändernden Versorgungsstrukturen vorzubereiten und anzupassen ist eine große Herausforderung der nächsten Jahrzehnte. Unternehmen müssen zukünftig ihre Prozesse und Betriebsorganisation so gestalten können, dass sich der Energieverbrauch zumindest in Teilen flexibel an das volatile Energieangebot anpassen kann. Neben der Entwicklung von Technologien, Konzepten und Maßnahmen zur energetischen Flexibilisierung von industriellen Prozessen liegt ein zweiter Schwerpunkt zukünftiger Arbeiten auf der Entwicklung einer durchgängigen IT-Infrastruktur, mit der Unternehmen und Energieanbieter in Zukunft Informationen von der Produktionsmaschine bis zu den Energiemärkten bereitstellen und austauschen können. Dies führt zu einem Paradigmenwechsel im Betrieb industrieller Prozesse – weg vom kontinuierlichen und rein nachfragegetriebenen Energieverbrauch hin zum anpassbaren, energieflexiblen Betrieb industrieller Anlagen.
Handbuch Dampfturbinen
(2018)
Moderne Produktions- und Verarbeitungsanlagen in der Stahlherstellung beinhalten eine Vielzahl von Sensoriken und digitalisierten Informationen. Prinzipiell stehen daher bereits während des Betriebes große Datenmengen entlang des gesamten Herstellungsprozess zur Verfügung. Diese Daten werden teilweise direkt für interne Regelungen der Maschinen oder für Qualitätskontrollen genutzt. Ein Großteil dieser Daten bleibt jedoch ungenutzt. Dies hat zwei Hauptgründe: Zum einen müssten sehr große Datenmengen gespeichert werden, zum anderen sind die erzeugten Daten sehr heterogen und ohne Vorverarbeitung und Kenntnis der physikalischen Wirkzusammenhänge von keinem direktem Nutzen. Der Verknüpfung von relevantem Wissen, Modellen und Daten über alle relevanten technischen Domänen hinweg bietet die Möglichkeit den OEE zu optimieren. Ein domänenübergreifender Datenzugriff ermöglicht neue Möglichkeiten für produzierende Unternehmen, insbesondere müssen mit Wissen aufbereitete Daten zusammen mit bedarfsgerecht reduzierten Modellen genutzt werden. Diese modellbasierte Datenanalyse stellt die Grundlage für einen optimalen Nutzen von Daten aus der Produktion dar.
Nachhaltig, menschzentriert und resilient – so beschreibt die Europäische Kommission in einem ihrer Dossiers die nächste industrielle Revolution unter dem Stichwort Industrie 5.0. Vor zehn Jahren wurde auf der Hannover Messe 2011 die Vision Industrie 4.0 präsentiert. Kernelemente von Industrie 4.0 sind eine Referenzarchitektur (RAMI 4.0) zur Vernetzung zunehmend autonomer IoT-Geräte sowie Cyber-Physical Production Systems (CPPS), bei denen hochaufgelöste Simulationen („Digital Twins“) dabei helfen, physische Produktionssysteme zu überwachen, deren Verhalten vorherzusagen und zu regeln. Darüber hinaus sollen personalisierte und kontextspezifische „intelligente Agenten“ und dazugehörige Organisationsformen neue Formen der Arbeit schaffen.
Die Digitalisierung verspricht Unternehmen, die Wandlungsfähigkeit
und Produktivität bestehender Fertigungssysteme zu fördern. Durch
die Komplexität cyber-physischer Produktionssysteme liegen Produktionsdaten jedoch heterogen, unstrukturiert und isoliert vor. Die für
eine konkrete Aufgabe oder Fragestellung benötigten Daten werden
durch Digitale Schatten zielgerichtet verknüpft, abstrahiert und aggregiert, sodass eine wissensbasierte und echtzeitfähige Entscheidungsfindung in der Produktion möglich wird.
Der Begriff Internet of Things hat sich weltweit als Bezeichnung für die horizontale internetbasierte Vernetzung von Cyber-Physical Systems durchgesetzt. Das IoT ermöglicht dabei die Nutzung von Felddaten (z. B. Kundenverhalten) zur Realisierung von neuartigen digitalen Geschäftsmodellen. In den meisten Anwendungsfällen sind dabei große Mengen an Felddaten vorhanden, welche durch eine relativ kleine Anzahl von Parametern beschrieben werden. Die Übertragung des IoT-Ansatzes auf die Produktion wird – insbesondere in Deutschland – mit dem Begriff Industrie 4.0 bezeichnet. Das volle Potenzial dieses Ansatzes kann derzeit jedoch nicht vollständig genutzt werden, da der Zugang zu Daten aus der Produktion aus verschiedenen Gründen nicht möglich ist und die Daten aufgrund der komplexen physikalischen Wirkzusammenhänge sehr heterogen sind. Dies führt insbesondere in der Datenanalyse zu gänzlich neuen Herausforderungen.
Das Internet of Things entfaltet erst durch die Überwindung von bestehenden Produkt- und Industriegrenzen sein volles ökonomisches Potenzial. Trotzdem werden Cyberphysische Systeme in der Forschung bisher oftmals isoliert betrachtet. Der Begriff des Internet of Production (IoP) steht für die Vision eines übergreifenden Austauschs von Daten und Informationen zwischen Produktentwicklung, Produktion und Nutzungsphase – über bestehende Organisationsgrenzen hinaus. Die Realisierung des IoP ist mit Herausforderungen im Bereich der datengetriebenen Modellierung sowie der Infrastruktur verbunden. In diesem Buchbeitrag werden die bestehenden Herausforderungen erläutert und Lösungsansätze skizziert. Der Schwerpunkt liegt auf der datengetriebenen Modellierung. Im Speziellen wird die Problematik des Lernens von kausalen Zusammenhängen, die Interpretierbarkeit von Machine-Learning-Modellen sowie die Integration von Domänenwissen in Lernalgorithmen diskutiert. Abschließend werden zwei Anwendungsbeispiele des „Digital Material Shadows“ vorgestellt. Diese veranschaulichen wie mithilfe von Machine Learning Erkenntnisse über den Materialzustand eines Werkstücks gewonnen werden können. Ziel dieser Digital Material Shadows ist es, langfristig Fertigungsprozesse adaptiv an die individuellen Materialeigenschaften des vorliegenden Werkstücks bzw. Rohmaterials anzupassen.
Dieses Arbeitsbuch enthält zahlreiche Aufgaben großer thematischer Breite und unterschiedlicher Schwierigkeitsgrade – einschließlich vollständiger und ausführlicher Lösungen.
Das Buch greift als optimale Ergänzung zum Lehrbuch Lineare Algebra im algebraischen Kontext mit derselben Kapitelstruktur die dort genannten Aufgaben auf. Darüber hinaus ergänzt es weitere Übungen – zur Vertiefung oder um in neue Themen einzuführen. Es ist aber auch völlig unabhängig vom Lehrbuch nutzbar.
Neben Aufgaben zu linearen Gleichungssystemen, deren Lösungsverfahren und -theorie, Matrizenrechnung und Determinanten finden sich auch Übungen zur Eigenwerttheorie, Matrixdiagonalisierung und -trigonalisierung, zu Vektorräumen und Homomorphismen sowie zu Bilinearformen. Darüber hinaus wird mit Aufgaben zu Markov-Ketten und linearen Differenzialgleichungssystemen die Anwendung der linearen Algebra auf andere Bereiche der Mathematik angesprochen. Ein separates Kapitel mit Minitests dient der schnellen Überprüfung des eigenen Wissens zu besonders zentralen Themen.
Viele Aufgaben lassen sich ohne weitere Hilfsmittel lösen, während andere, vor allem praxisorientierte Problemstellungen, den Einsatz mathematischer Software nahelegen. Daher wird bei diesen Aufgaben der Lösungsweg durch den Einsatz von MATLAB® ergänzt.
Die Entwicklung einer automatisierten Produktionssteuerung in der Holzveredelung soll logistische Potenziale nutzen und Wettbewerbsvorteile sowie die Standortsicherheit erhöhen. Dies erfordert die rechnergestützte Lösung von komplexen Optimierungsaufgaben in stark begrenzter Rechenzeit. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz für die prozessbegleitende Optimierung innerhalb der Produktionssteuerung vor, wobei die Praxistauglichkeit der Optimierungsergebnisse im Vordergrund steht.
Einfluss der Rührwerksposition auf den Mischprozess in Biogasanlagen anhand eines Paddelrührwerks
(2019)
Duales Studium vor Ort, Infoveranstaltung und Probevorlesung bei Firma Münstermann, Telgte 16.07.
(2013)
Duales Studium vor Ort
(2013)