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Empowering End-of-Life Vehicle Decision Making with Cross-Company Data Exchange and Data Sovereignty via Catena-X

2023 , Mügge, Janine , Große Erdmann, Julian , Riedelsheimer, Theresa , Manoury, Marvin Michael , Smolka, Sophie Odette , Wichmann, Sabine , Lindow, Kai

The mobility sector is the world’s second-largest producer of energy-related CO2 emissions, and it is facing a global resource shortage. The demand for circular products, the use of secondary materials in future vehicles, and the need for sustainable business models in the mobility sector is increasing. However, a transparent and end-to-end data exchange throughout the entire value network is missing, which is hindering an efficient circular economy. Relevant information on the vehicle, its components, and materials at the end of the product life cycle are often missing. In this context, this paper presents a decision support system based on Digital Twin data for a circular economy solution as a software application. It was developed within the German research project Catena-X following an integrated approach of user-centered design, the V-model, and within the Scaled Agile Framework. By combining these methodological approaches, customer-oriented solutions were developed and continuously improved at each stage of development to shorten the time-to-market. Catena-X is based on Gaia-X principles. In Gaia-X, necessary core services are developed, and contraction negotiation for data exchange and usage policies is enabled and implemented. The decision support system provides important information about the exact composition and condition of the vehicle, its components, and its materials. Thus, it helps to improve efficiency, sustainability, and the implementation of the circular economy. The decision support system was tested and validated with a use case that provided Digital Twin data on the end-of-life vehicle.

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White Paper »RESYST«. Resiliente Wertschöpfung in der produzierenden Industrie - innovativ, erfolgreich, krisenfest

2021 , Buß, Dominik , Gebauer, Heiko , Glawar, Robert , Heller, Thomas , Klan, Steffen , Knothe, Thomas , Kohl, Holger , Sai, Brandon , Schmidtke, Niels , Stenzel, Fabian , Werner, Markus , Wilms, Marcel

Ziel des White Papers zum Thema Resiliente Wertschöpfung ist es, die Ergebnisse aus dem Fraunhofer-Innovationsprogramm Resiliente Wertschöpfungssysteme (»RESYST«) einer breiten Öffentlichkeit aus Wirtschaft, Wissenschaft und Politik zugänglich zu machen. Im Lichte aktueller Erfahrungen aus der Corona-Pandemie, aber auch der Hochwasserkatastrophe greift das Innovationsprogramm die Anforderungen des Wirtschaftsstandorts Deutschland an resiliente und dynamische Wertschöpfungssysteme bei gleichbleibend hoher Produktivität und Individualisierung auf. Resilienz gegenüber Krisen und Störfällen aller Art entwickelt sich somit zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor.

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A Process Model for Enhancing Digital Assistance in Knowledge-Based Maintenance

2019 , Kovacs, Klaudia , Ansari, Fazel , Geisert, Claudio , Uhlmann, E. , Glawar, Robert , Sihn, Wilfried

Digital transformation and evolution of integrated computational and visualisation technologies lead to new opportunities for reinforcing knowledge-based maintenance through collection, processing and provision of actionable information and recommendations for maintenance operators. Providing actionable information regarding both corrective and preventive maintenance activities at the right time may lead to reduce human failure and improve overall efficiency within maintenance processes. Selecting appropriate digital assistance systems (DAS), however, highly depends on hardware and IT infrastructure, software and interfaces as well as information provision methods such as visualization. The selection procedures can be challenging due to the wide range of services and products available on the market. In particular, underlying machine learning algorithms deployed by each product could provide certain level of intelligence and ultimately could transform diagnostic maintenance capabilities into predictive and prescriptive maintenance. This paper proposes a process-based model to facilitate the selection of suitable DAS for supporting maintenance operations in manufacturing industries. This solution is employed for a structured requirement elicitation from various application domains and ultimately mapping the requirements to existing digital assistance solutions. Using the proposed approach, a (combination of) digital assistance system is selected and linked to maintenance activities. For this purpose, we gain benefit from an in-house process modeling tool utilized for identifying and relating sequence of maintenance activities. Finally, we collect feedback through employing the selected digital assistance system to improve the quality of recommendations and to identify the strengths and weaknesses of each system in association to practical use-cases from TU Wien Pilot-Factory Industry 4.0.

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Assistenzsysteme für die Produktion

2017 , Kraus, Werner , Stelzer, Patrick , Trostmann, Erik , Surdilovic, Dragoljub

Die zunehmende Individualisierung und Personalisierung von Produkten führt zu geringen Losgrößen sowie einer hohen Variantenvielfalt und erhöht damit die Komplexität der Produktion. Diese Herausforderungen machen den Menschen mit seiner Flexibilität sowie seinem strategischen und lösungsorientierten Denken auch in unvorhergesehenen Situationen unverzichtbar. Gleichzeitig führt der demografische Wandel zu einer älteren Belegschaft. Um die Gesundheit der Mitarbeiter zu sichern und eine gleichzeitig hohe Produktqualität zu gewährleisten, sind daher Assistenzsysteme zur Unterstützung des Menschen im Produktionsumfeld eine mögliche Lösung.

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Skalierbare Herstellung von ATMPs

2022 , Gebken, Natalie , Horbelt, Jessica , Kleine-Wechelmann, Sarah , Ort, Thomas , Puls, Sebastian , Schandar, Markus , Traube, Andreas , Biermann, Ferdinand , Brandstätter, Tobias Claus , Gräfe, Stefan , Herbst, Laura , König, Niels , Schmitt, Robert , Ackermann, Heiner , Diessel, Erik , Lengen, Rolf Hendrik van , Schmidt, Andreas , Braun, Dennis , Hunger, Sandra , Werner, Michael , Boskovic, Dusan , Mendl, Alexander , Graumann, Tobias , Lachmann, Kristina , Mann, Annika , Brehmer, Annika , Dürre, Gregor , Hein, Christoph , Blache, Ulrich , Dluczek, Sarah , Dünkel, Anna , Franz, Paul , Fricke, Stephan , Tradler, Thomas

Die Entwicklung von Arzneimitteln für neuartige Therapien (ATMPs; Advanced Therapy Medicinal Products) schreitet schnell voran. Erste Produkte haben bereits die Marktzulassung erhalten und sind kommerziell erhältlich. Ihre Produktion ist jedoch von komplexen manuellen Abläufen, hochspezialisierten Geräten und den damit verbundenen hohen Produktionskosten geprägt. Aufgrund der Neuartigkeit und der hohen Komplexität bei der Produktion kann das volle klinische Potential von ATMPs in Zukunft unter den bestehenden Produktionsbedingungen nicht ausgeschöpft werden. Darüber hinaus nehmen die am Markt zugelassenen Produkte und die klinischen Anwendungsgebiete von ATMPs stetig zu, was langfristig nicht nur zu einem Engpass in der Produktion, sondern auch zu einer hohen finanziellen Belastung des Gesundheitssystems führen wird. Um die Herstellkosten von ATMPs zu senken und sie vielen Patientinnen und Patienten zur Verfügung stellen zu können, sind neue Konzepte entlang der gesamten Wertschöpfungskette erforderlich. Dafür muss die Produktion insbesondere stärker automatisiert und digitalisiert werden. Unterschiedliche Konzepte sind hier vielversprechend für eine vollautomatisierte Produktion, im Sinne einer vollintegrierten Automatisierung oder eines modularen Aufbaus der Produktionsumgebung. Die Implementierung dieser Konzepte setzt neue Entwicklungen voraus, von der Entnahme der Zellen bei der Spenderin oder beim Spender über die Produktionstechnologien an sich bis hin zur finalen Formulierung und Abfüllung des Produkts. Neben Änderungen im Bereich der Hardware werden auch neue Softwarelösungen notwendig, beispielsweise zur Planung und Auswahl geeigneter Produktionsszenarien. Auch für die eigentliche Produktion von ATMPs und die damit verbundenen Daten müssen zukünftig neue Technologien, wie bspw. integrierte Prozesskontrollen, die Prozessbegleitung mittels Digitalem Zwilling oder die Analyse sowie Prozesssteuerung mittels Künstlicher Intelligenz (KI) berücksichtigt werden, um das volle Automatisierungspotential ausschöpfen zu können.

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Development of a mechanical, biocide-free method of disinfection for cathodic dip coating processes

2021 , Uhlmann, Eckart , Hilt, Michael , Hein, Christoph , Cudazzo, Markus , Huth-Herms, Katrin , Jahnke, Christian , Quast, Melanie

Technical fluids are often contaminated by bacteria as Burkholderia cepacia (B. cepacia), which is found in different industrial issues and affects manufacturing process chains by the formation of planktonic cell-aggregates and biofilms within the working fluids. B. cepacia is one of nine species of the Burkholderia cepacia complex (Bcc), a group of gram-negative, motile, non-spore-forming, and rod-shaped bacteria. Because of the opportunistic pathogenicity to plants, animals, humans, and the multi-drug and biocide resistance, B. cepacia is difficult to treat. This study aims to provide an application to reduce the germ numbers ng in an eco-friendly and continuous process without the use of biocides. The approach to disinfect technical fluids is to apply high shear forces in a rotor-stator assembly to the fluid. A prototype of the rotor-stator assembly with a variably adjustable shear gap gs and rotor speed srot was constructed. First experiments with a frequency frot 1 0 Hz ⤠frot ⤠40 Hz a shear gap gs = 83 µm and gs = 166 µm showed a reduction of germ number ngr = 99.6 %. It concluded that the disinfection of technical fluids by a rotor-stator assembly is a biocide-free alternative. In addition to defined process parameters such as shear gap gS, temperature Ï, frequency frot and time of machining process tmp, also the peripheral speed vp, rotational speed vrot, flow rate fr and shear stresses Ï were used to assess the machining result and to develop an overall concept for disinfection of technical fluids.

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Assistenzsysteme. Personalisierbare Assistenzkinematiken und am Körper getragene Hebehilfen

2017 , Kraus, Werner , Lefint, Jérémy , Müller, Veit , Schwarz, Oliver , Stelzer, Patrick , Surdilovic, Dragoljub , Trostmann, Erik

Die zunehmende Individualisierung und Personalisierung von Produkten führt zu geringen Losgrößen sowie einer hohen Variantenvielfalt und erhöht damit die Komplexität in der Produktion. Diese Herausforderungen machen den Menschen mit seiner Flexibilität sowie seinem strategischen und lösungsorientierten Denken auch in unvorhergesehenen Situationen unverzichtbar. Gleichzeitig führt der demographische Wandel zu einer älter werdenden Belegschaft Um die Gesundheit der Mitarbeiter zu sichern und eine gleichzeitig hohe Produktqualität zu gewährleisten, sind Assistenzsysteme zur insbesondere ergonomischen Unterstützung des Menschen im Produktionsumfeld eine mögliche Lösung.

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Deutsche Normungsroadmap Innovative Arbeitswelt

2021 , Adolph, Lars , Albrecht, Philipp , Andersen, Thomas , Börkircher, Mikko , Meer, Jan de , Giertz, Jan-Paul , Jeske, Tim , Kagerer, Frank , Kirchhoff, Britta , Klimiont, Thomas , Minnerup, Jörg , Mühlbradt, Thomas , Müssigbrodt, Matthias , Orth, Ronald , Paproth, Yona , Preuße, Christoph , Richter, Christian , Schumacher, Simon , Senderek, Roman , Stock, Patricia , Tausch, Alina , Tegtmeier, Patricia , Ullrich, Carsten

Die von Experten aus Wirtschaft, Entwicklung, Wissenschaft und Politik erarbeitete Normungsroadmap Innovative Arbeitswelt von DIN und DKE analysiert die Arbeitswelten von morgen und betrachtet aktuelle Forschungsergebnisse mit dem Ziel, aufzuzeigen, in welchen Bereichen die Entwicklung der zukünftigen Arbeitswelt durch Normung und Standardisierung vorangetrieben werden kann. In 28 Handlungsempfehlungen beschreibt die Roadmap, wo Normungsbedarf besteht und wo beispielsweise Inhalte konkretisiert werden sollten. Um den Praxisbezug sicherzustellen, beschreibt die Roadmap vier Use Cases aus den Bereichen Produktion und Dienstleistungen. Neben Handlungsempfehlungen für den Normungsbedarf werden auch aktuelle unternehmerische und gesellschaftliche Herausforderungen betrachtet werden.

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Deutsche Normungsroadmap Künstliche Intelligenz

2020 , Adler, R. , Kolomiichuk, Sergii , Hecker, Dirk , Lämmel, Philipp , Ma, Jackie , Marko, Angelina , Mock, Michael , Nagel, Tobias , Poretschkin, Maximilian , Rennoch, Axel , Röhler, Marcus , Ruf, Miriam , Schönhof, Raoul , Schneider, Martin A. , Tcholtchev, Nikolay , Ziehn, Jens , Böttinger, Konstantin , Jedlitschka, Andreas , Oala, Luis , Sperl, Philip , Wenzel, Markus , et al.

Die deutsche Normungsroadmap Künstliche Intelligenz (KI) verfolgt das Ziel, für die Normung Handlungsempfehlungen rund um KI zu geben, denn sie gilt in Deutschland und Europa in fast allen Branchen als eine der Schlüsseltechnologien für künftige Wettbewerbsfähigkeit. Die EU geht davon aus, dass die Wirtschaft in den kommenden Jahren mit Hilfe von KI stark wachsen wird. Umso wichtiger sind die Empfehlungen der Normungsroadmap, die die deutsche Wirtschaft und Wissenschaft im internationalen KI-Wettbewerb stärken, innovationsfreundliche Bedingungen schaffen und Vertrauen in die Technologie aufbauen sollen.

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Innovative control of assembly systems and lines

2017 , Krüger, Jörg , Wang, Lihui , Verl, Alexander , Bauernhansl, Thomas , Carpanzano, Emanuele , Makris, Sotiris , Fleischer, Jürgen , Reinhart, Gunther , Franke, Jörg , Pellegrinelli, Stefania

The increasing demand for flexibility and reconfigurability of assembly lines generates new challenges for the control of these lines and their subsystems, such as robots, grippers, conveyors or automated guided vehicles. Also new requirements for their interaction between each other and the environment as well as with humans arise. On the other hand the rapid change of information and communication technology opens new potentials for innovative control. Due to the high degree of interconnection between controllers, actuators and sensors, the classical automation pyramid is replaced by networked structures with a higher degree of flexibility, but also higher complexity. This trend is supported by the ability to collect and process data within cloud environments, the rapid increase of computational power of decentralized and embedded controllers and the high potential of machine learning for automation. This keynote gives an overview of innovative approaches in ICT and robotics for flexible control and automation of assembly lines and systems.