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    Künstliche Neuronale Netze zur Qualitätsprognose von Funktional Gradierten Materialien im laserbasierten Directed Energy Deposition
    Durch pulverbasiertes Directed-Energy Deposition lassen sich Gradierungen fertigen, um diskrete Materialübergänge zu vermeiden und die Lebensdauer von Hartschichten zu erhöhen. Die Kombination aus Stahl als Basiswerkstoff und einer verschleiß- und korrosionsbeständigen Co-Cr Legierung verspricht durch Vermeiden von Spannungskonzentrationen das Verhindern von Abplatzungen und Rissen in der Schutzschicht. Um die Qualität des gefertigten Bauteils zu beurteilen, liegen für solche Funktional Gradierten Materialien (FGM) wenig Erkenntnisse vor. Daher wird im Rahmen dieser Studie eine Methodik erarbeitet, um die relative Dichte eines Funktional Gradierten Materials auf Stahl und Co-Cr Basis mittels Maschinendaten zu bestimmen. Anschließend wird unter Einsatz eines künstlichen neuronalen Netzes anhand von Sensordaten die relative Dichte vorhergesagt. Das trainierte Netz erreicht eine Vorhersagegenauigkeiten von 99,83%. Abschließend wird eine Anwendung anhand von einem Demonstrator gezeigt.
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    Learning Factory for Circular Economy and the Corporate Environment
    Especially in times of dwindling resources, the importance of circular economy continues to grow. Challenges often arise in circular material processing due to a lack of easily accessible information. This information paves the way for a simplified and reliable decision-making process in favor of economic advantages at the end of a product lifecycle. In order to facilitate the required cooperation between all relevant partners of such a sustainable value creation system, awareness must first be raised about the respective needs of all stakeholders and benefits of targeted information sharing. To address this problem, the paper describes a Learning Factory that demonstrates how such a targeted information loop can make the idea of the circular economy technically feasible and enable better use of the advantages of processing residual materials. To be able to display the entire value creation system and the interfaces between its members, the Situation Awareness Monitor developed at Fraunhofer IPK is useda tool that combines information about the company's environment as well as internal information. The Interactive Situation Awareness Monitor is used in this mobile Learning Factory, among other things, as a system for detecting deviations and consequently triggering an order for re-manufactured material. The paper describes the setup of a sustainable value creation systems, the approach of a Learning Factory, supported by the function of the interactive Situation Awareness Monitor in this context.
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    Learning Demonstrator for Anomaly Detection in Distributed Energy Generation
    ( 2022-04-07)
    Pelchen, Timo
    ;
    Thiele, Gregor
    ;
    ;
    Radke, Marcel
    ;
    Schade, David
    ;
    Machine learning based anomaly detection methods on process data can be used to secure critical infrastructure. The design and installation of these methods require detailed understanding of both the facilities and the machine learning methods. Therefore, they are mostly incomprehensible for non-experts and thus acting as a barrier hindering the fast spread of such technologies. This article presents the systematic development of a demonstrator which enables presentations of anomaly detection on the example of a simulated wind farm. The specially designed user-interface allows a comprehensive experience. This article documents the use of the demonstrator for experts experienced in energy systems which are interested in the application of machine learning algorithms.
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    Skalierbare Herstellung von ATMPs
    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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    Nonparametric Inverse Dynamic Models for Multimodal Interactive Robots
    ( 2019) ;
    Tomizuka, Masayoshi
    Direct design of a robot's rendered dynamics, such as in impedance control, is now a well-established control mode in uncertain environments. When the physical interaction port variables are not measured directly, dynamic and kinematic models are required to relate the measured variables to the interaction port variables. A typical example is serial manipulators with joint torque sensors, where the interaction occurs at the end-effector. As interactive robots perform increasingly complex tasks, they will be intermittently coupled with additional dynamic elements such as tools, grippers, or workpieces, some of which should be compensated and brought to the robot side of the interaction port, making the inverse dynamics multimodal. Furthermore, there may also be unavoidable and unmeasured external input when the desired system cannot be totally isolated. Towards semi-autonomous robots, capable of handling such applications, a multimodal Gaussian process regression approach to manipulator dynamic modelling is developed. A sampling-based approach clusters different dynamic modes from unlabelled data, also allowing the seperation of perturbed data with significant, irregular external input. The passivity of the overall approach is shown analytically, and experiments examine the performance and safety of this approach on a test actuator.