Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK

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  • Publication
    Smart Cyber-Physical System applications in production and logistics: Special issue editorial
    ( 2019)
    Ilie-Zudor, E.
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    Preuveneers, D.
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    Ekárt, A.
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    Hohwieler, E.
  • Publication
    Improvement of Defect Detectability in Machine Tools Using Sensor-based Condition Monitoring Applications
    ( 2018)
    Demilia, G.
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    Gaspari, A.
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    Hohwieler, E.
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    Laghmouchi, A.
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    Uhlmann, E.
    The aim of this paper is to present a reliable methodology for condition monitoring of components of high performance centerless grinding machines. This enables the detection and localization of the defects on the ball screw. The fault detection is realized using a self-implemented classification algorithm and other pattern recognition algorithms. The diagnosis is based on acceleration and AE measurement data performed on an axis test rig using various damaged ball screws at different operating parameters. Moreover, the structure of the pattern recognition process will be introduced, this includes the signal pre-processing, the selection of the most suitable features for this specific application using MATLAB®. Finally, the evaluation of the developed solution will be showed. The actions allowing improving the accuracy of measurement data and the effectiveness of the processing algorithms, based on MATLAB® applications, are described throughout the paper. Satisfactory classification results will be obtained and discussed.
  • Publication
    Cluster identification of sensor data for predictive maintenance in a Selective Laser Melting machine tool
    ( 2018)
    Uhlmann, E.
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    Pastl Pontes, R.
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    Geisert, C.
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    Hohwieler, E.
    Selective laser melting has become one of the most current new technologies used to produce complex components in comparison to conventional manufacturing technologies. Especially, existing selective laser melting machine tools are not equipped with analytics tools that evaluate sensor data. This paper describes an approach to analyze and visualize offline data from different sources based on machine learning algorithms. Data from three sensors were utilized to identify clusters. They illustrate the normal operation of the machine tool and three faulty conditions. With these results, a condition monitoring system can be implemented that enables those machine tools for predictive maintenance solutions.
  • Publication
    Intelligentes Elektroniksystem für Condition Monitoring in Industrie 4.0
    ( 2016)
    Uhlmann, E.
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    Laghmouchi, A.
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    Ehrenpfordt, R.
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    Hohwieler, E.
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    Geisert, C.
    Im Rahmen dieses Beitrags werden die geplanten Arbeiten des Forschungsprojekts ""AMELI4.0"" vorgestellt. Der Schwerpunkt dieses Projekts liegt in der Entwicklung und Umsetzung hochintegrierter, vernetzter, energieautarker MEMS-Multisensorsysteme (Mikro-Elektro-Mechanische Systeme - MEMS) mit intelligenter Echtzeit-Datenverarbeitung auf Sensorebene bei hoher Daten- und Systemsicherheit. Das Multisensorsystem integriert mehrere MEMS-Sensoren zur Erfassung von Körperschall und akustischer Schall in Kombination mit der energieeffizienten Signalvorverarbeitung auf Sensorebene (Smart Data statt Big Data) bei hoher Systemrobustheit in einem modularen Hardware- und Plattformdesign. Des Weiteren werden die adressierten Anwendungsfälle und der Forschungsschwerpunkt des Fraunhofer IPK zum Thema Datenanalyse und Datenmanagement vorgestellt.
  • Publication
    Mobile camera for measuring and testing in the working area of machine tools
    ( 2013)
    Hohwieler, E.
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    Feitscher, R.
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    Uhlmann, E.
    For the development of production systems, the extent of flexibility, automation, and the mastery of operation of plants and processes have to meet increasing demands. The complexity of machines or the lack of transparency of procedures may exceed the capability of the machine operator, wherefore intelligent machines with enhanced abilities are significantly needed in the future. To push further automation of partial functions and the integration of new sensory capabilities, manufacturer of machine tools and machining centers are permanently involved in the quest of new solutions for a machine-integrated, process-oriented measuring as well as monitoring process sequences and machine equipment.
  • Publication
    Innovative Technologien für die Produktion und Automatisierung
    ( 2013)
    Hohwieler, E.
    Einfluss von Megatrends auf Produktion: Die Produktion muss sich auf sich ändernde äußere Rahmenbedingungen einstellen und anpassen. Waren in der Vergangenheit die ökonomischen Anforderungen maßgebliche Treiber zu Innovationen in der Produktion hinsichtlich höherer Produktivität und Flexibilität durch kürzer werdende Innovationszyklen bei den Produkten und -varianten bis hin zur Herstellung kostengünstiger kundenindividueller Produkte, so rücken neuerdings verstärkt ökologische und soziale Aspekte bei der Gestaltung neuer Produktionssysteme in den Fokus.
  • Publication
    Selbstorganisierende Produktion
    ( 2013)
    Uhlmann, E.
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    Hohwieler, E.
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    Kraft, M.
    Zukünftig sollen in der selbstorganisierenden Produktion mit verteilter Intelligenz die Objekte in der Produktion zusätzlich mit eigener Intelligenz ausgestattet werden und so Aufgaben der Koordination und Steuerung von Produktionsabläufen übernehmen können. Diese produktgesteuerte Fertigung sieht statt der bisherigen zentralen Planung und Steuerung ein Multiagentensystem mit der Möglichkeit zu Auktionen durch Verhandlungsmechanismen als Mittel zur Selbstorganisation vor. Der Beitrag gibt einen Überblick über die im Projekt "Selbstorganisierende Produktion - SOPRO" verfolgten Ansätze bei denen Softwareagenten zwischen Aufträgen und Ressourcen zur Festlegung der Bearbeitungsreihenfolge verhandeln.
  • Publication
  • Publication
  • Publication
    Desenvolvimento de um sistema para monitorar o desempenho do processo
    ( 2011)
    Conte, E.G.D.
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    Schützer, K.
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    Hohwieler, E.