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Industrie 4.0 in praxisnaher Anwendung - Vom Retrofit über Datenspeicherung zum maschinellen Lernen am Beispiel der Glasumformung

Industry 4.0 in practical application - From retrofit to data storage to machine learning using glass forming as an example
 
: Mende, Hendrik; Vogel, Paul-Alexander; Padrón Hinrichs, Marcos; Schmitt, Robert

wt Werkstattstechnik online 109 (2019), No.10, pp.779-784
https://e-paper.vdi-fachmedien.de/werkstattstechnik/
ISSN: 1436-4980
ISSN: 1436-5006
Bundesministerium fur Wirtschaft und Energie BMWi (Deutschland)
Energie; 03ET1360A; EFFEkT
German
Journal Article
Fraunhofer IPT ()
Industrie 4.0; Glasumformung; Retrofit; Datenspeicherung; machine learning; intelligent buildings; sensors; home environments

Abstract
Industrie 4.0 und maschinelles Lernen (ML) versprechen hohes Potenzial der Effizienzsteigerung für die Produktion. Die Etablierung in der Praxis bedarf kleiner, umsetzungsfähiger Beispiele um den Nutzen aufzuzeigen. Dieser Beitrag beschreibt das Vorgehen für die Vernetzung einer Maschine zur nicht-isothermen Glasumformung und anschließender Verwertung der Daten mittels ML. Das übergeordnete Ziel dabei ist, die Optimierung der Prozessparameter durch eine Prognose der Qualität der Endprodukte zu erreichen.

 

Industry 4.0 has become a widely understood term. Establishment in practice requires small, implementable examples to show concrete potenzials. This article describes the procedure for networking a machine for non-isothermal glass forming and subsequent utilization of the data by means of machine learning (ML). The overall goal is to optimize the process parameters by predicting the quality of the end products.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-569608.html