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Dynamische Optimierung der digitalen Produktentwicklung auf Basis cyber-physischer Monitoring-Systeme

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Automation, Communication and Cybernetics in Science and Engineering 2013/2014

Zusammenfassung

Die zunehmende Komplexität von Produktionsprozessen stellt immer neue Herausforderungen an die Produktentwicklung. Ein innovativer Ansatz im Sinne einer effizienteren Entwicklung besteht in der Virtualisierung der Planung. Das Konzept der „Digitalen Fabrik“ ermöglicht hierbei eine frühe Beurteilung des Planungserfolgs. Durch Integrationsverfahren können so verschiedenste Simulationsverfahren zu einer Wertschöpfungskette zusammengefasst werden. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird ein Framework vorgestellt, das die Integration von Daten sowohl aus Simulationen als auch aus der operationalen Ebene auf Basis cyber-physischer Monitoring-Systeme in ein integratives Datenmodell ermöglicht. Die ganzheitliche Abbildung des Produktionsprozesses ermöglicht eine Evaluation des Planungserfolgs bereits in frühen Stadien der Planung. Hierauf basierend können – in Anlehnung an das Konzept der Business Intelligence – Werkzeuge realisiert werden, die den Fabrikplaner bei der fundierten Identifikation von Optimierungspotentialen unterstützen. Der hiermit verbundene Vorteil für den ganzheitlichen Produktionsplanungsprozess wird auf Basis einer Layoutplanung in Verbindung mit einer Prozesskettenoptimierung aufgezeigt.

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Literatur

  1. Menrath, M. 2003. Auf dem Weg zur schlanken Fertigung. Von der Wettbewerbsstrategie eines Unternehmens der Luftfahrtindustrie zur Fertigungsstrategie des Standorts. ZWF - Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 98 (7–8): 343–348.

    Google Scholar 

  2. Frese, E. 2008. Grundlagen der Organisation: Konzept - Prinzipien - Strukturen 7. Aufl. Gabler.

    Google Scholar 

  3. Kettner, H., J. Schmidt, und H.-R. Greim. 1984. Leitfaden der systematischen Fabrikplanung. München: Hanser.

    Google Scholar 

  4. Kemper, H., und B. Henning. 2006. Business Intelligence and Competitive Intelligence: IT-basierte Managementunterstützung und markt-/wettbewerbsorientierte Anwendungen. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 43 (247): 7–20.

    Google Scholar 

  5. Anderl, R., und M. Rezaei. 2009. Unterstützung von Concurrent Design und Simultaneous Engineering: Fabrikdatenmanagement im Umfeld der digitalen Fabrik. ZWF - Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 01–02: 22–26.

    Google Scholar 

  6. Schilberg, D. 2010. Architektur eines Datenintegrators zur durchgängigen Kopplung von verteilten numerischen Simulationen. Düsseldorf: VDI. (als ms. gedr. Aufl.).

    Google Scholar 

  7. Grundig, C.-G. 2009. Fabrikplanung: Planungssystematik - Methoden - Anwendungen. München: Hanser.

    Google Scholar 

  8. Nöcker, J. C. 2012. Zustandsbasierte Fabrikplanung. 1. Aufl. Aachen: Apprimus.

    Google Scholar 

  9. Tompkins, J. A. 2010. Facilities planning. 4. Aufl. Hoboken: Wiley.

    Google Scholar 

  10. Meisen, T., R. Reinhard, D. Schilberg, und S. Jeschke. 2011. A Framework for Adaptive Data Integration in Digital Production. In 21st International Conference on Production Research.

    Google Scholar 

  11. Farkisch, K. 2011. Data-Warehouse-Systeme kompakt: Aufbau, Architektur, Grundfunktionen. Berlin: Springer.

    Book  Google Scholar 

  12. Wiendahl, H.-P., J. Reichardt, und P. Nyhuis. 2009. Handbuch Fabrikplanung: Konzept, Gestaltung und Umsetzung wandlungsfähiger Produktionsstätten. München: Hanser.

    Book  Google Scholar 

  13. Kaufmann, H.-J., und A. Eidt. 1977. Methoden zur optimalen Betriebsmittelanordnung: Teil I: Konventionelle Verfahren. Teil II: EDV-Verfahren. Werkstattblatt. München: Hanser.

    Google Scholar 

  14. Luhn, H. P. 1958. A business intelligence system. IBM Journal of Research and Development 2 (4): 314–319.

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

  15. Dresner, H. 2008. The performance management revolution: Business results through insight and action. Hoboken: Wiley.

    Google Scholar 

  16. Byrne, B., J. Kling, D. McCarty, G. Sauter, und P. Worcester. 2008. The value of applying the canonical modeling pattern in SOA. The information perspective of SOA design. IBM.

    Google Scholar 

  17. Hänel, T., und C. Felden. 2011. Manufacturing Execution Systems und Operational Business Intelligence: Zur Notwendigkeit einer integrierten Betrachtung: Business Intelligence - Impulse für die Forschung oder Impulse durch die Forschung. In Dritter Workshop Business Intelligence (WSBI 11).

    Google Scholar 

  18. Eckerson, W. W. 2007. Best practices in operations BI: Converging analytical and operational processes. TDWI Best Practices Report.

    Google Scholar 

  19. MESA. 1997. MES functionalities and MRP to MES data flow possibilities. White paper no. 2. Pittsburgh: MESA International.

    Google Scholar 

  20. Gangadharan, G. R., und N. S. Swamy. 2004. Business Intelligence Systems: Design and Implementation Strategies. In Proceedings of the 26th Conference on Information Technology Interfaces.

    Google Scholar 

  21. Reinhard, R., T. Meisen, T. Beer, D. Schilberg, und S. Jeschke. 2011. A Framework Enabling Data Integration for Virtual Production. In Enabling manufacturing competitiveness and economic sustainability. Proceedings of the 4th International Conference on Changeable, Agile Reconfigurable and Virtual Production (CARV 2011).

    Google Scholar 

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Die vorgestellte Arbeit wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft DFG im Rahmen des Exzellenzclusters „Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer“ der RWTH Aachen University gefördert.

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Hoffmann, M., Meisen, T., Schilberg, D., Jeschke, S. (2014). Dynamische Optimierung der digitalen Produktentwicklung auf Basis cyber-physischer Monitoring-Systeme. In: Jeschke, S., Isenhardt, I., Hees, F., Henning, K. (eds) Automation, Communication and Cybernetics in Science and Engineering 2013/2014. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-08816-7_67

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