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Technologiewissen für die digitale Produktion

Technological know-how for the digital production
 
: Klocke, F.

Brecher, Christian ; TH Aachen -RWTH-, Werkzeugmaschinenlabor -WZL-; Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie -IPT-, Aachen:
Integrative Produktion : Industrie 4.0, Aachener Perspektiven. Tagungsband : Aachener Werkzeugmaschinenkolloquium AWK, 22. bis 23. Mai 2014, Aachen
Aachen: Shaker, 2014
ISBN: 978-3-8440-2586-6
pp.247-269
Aachener Werkzeugmaschinen-Kolloquium (AWK) <28, 2014, Aachen>
German
Conference Paper
Fraunhofer IPT ()

Abstract
Die Realisierung einer digitalen Produktion erfordert auf Prozessebene ein umfassendes Wissen über Fertigungsprozesse und deren Interaktion mit dem Werkstück und der Maschine. Das Prozesswissen wird sowohl über deterministische und heuristische Modelle wie über kognitive Fähigkeiten der eingebundenen Menschen und auch über soziale Netzwerke repräsentiert. Für die Digitalisierung ist es wichtig, diese Datenquellen in prozessbezogene Informationen zu wandeln, und diese lesbar und verarbeitbar zur Verfügung zu stellen. Wenn Prozessdaten dieser Quellen digitalisiert und aufbereitet werden, stellen sie einen essenziellen Baustein einer Smart Factory dar. Im Sinne einer Typologie werden in diesem Beitrag Smart Objects (Bauteile, Komponenten,...) und Smart Processes (Prozesse, Maschinen und Anlagen, Automatisierung) verstanden. Es werden verschiedene Ansätze zur Abbildung realer Produktion und auch Produktionsszenarien im digitalen Umfeld diskutiert, Entscheidungspfade aufgezeigt und mit realen Beispielen beschrieben. Die Beispiele sollen mögliche Wege aufzeigen, wie technologisches Wissen effektiv in einer digitalen Produktion implementiert werden kann.

 

The realization of a digital production needs an entire knowledge on the process level of manufacturing processes and their interaction with the work piece and the machine tool. The process knowledge is represented by deterministic and heuristic models, as well as the cognitive abilities of the involved human beings and social networks. It is important for the digitalization that these data sources are transferred into process related information, which has to be readable and processible. If data of these sources are digitalized and processed, they form an essential basis of a Smart Factory. In this paper smart objects (work pieces, components) and smart processes (manufacturing processes, machine tools and systems, automation) will be defined in the sense of a typology. Different approaches for the mapping of a real production as well as a production scenario in a digital environment will be discussed, decision routes will be shown and with real use cases discussed. The use cases shall highlight possible paths, how technological knowledge could be effectively be implemented in a digital production.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-305812.html