Automatisierungstechnik-Wirtschaft
Filtern
Erscheinungsjahr
- 2022 (14) (entfernen)
Dokumenttyp
- Masterarbeit (14)
Sprache
- Deutsch (14)
Volltext vorhanden
- ja (14)
Gehört zur Bibliographie
- ja (14)
Schlagworte
- Digitalisierung (2)
- Akustisches Signal (1)
- Anwenderschulung (1)
- Digitaler Zwilling (1)
- Digitalübertragung (1)
- Fertigungsanlage (1)
- Framework <Informatik> (1)
- Messprozess (1)
- Mobilfunk (1)
- Optische Messtechnik (1)
Institut
Modellbasierte Ansätze gewinnen innerhalb des Produktentwicklungsprozesses zunehmend an Bedeutung, um Ressourcen zu schonen und Produkte termingerecht auf den Markt zu bringen. Zentral sind in diesem Zusammenhang die Umsetzung von modernem Anforderungsmanagement und die Nutzung bereits entwickelter Module für neue Produkte. Dies kann mit Hilfe von Variationsmanagement und modellbasierten Systems-Engineering-Methoden erreicht werden. Anton Paar entwickelt komplexe Messsysteme für ein breites Anwendungsfeld, etwa die Messung von rheologischen Verhalten oder der Partikelgröße. Ziel der Arbeit ist es, zu untersuchen, inwiefern Variantenmanagement und modellbasierter Systementwurf in den Produktentwicklungsprozess von Messsystemen integriert werden können, um Time-to-Market-Ziele zu erreichen und Entwicklungsressourcen zu sparen. Im ersten Schritt wurden verschiedene Methoden evaluiert, um das beste Verfahren zur Erstellung des Modells eines hochkomplexen prozessintegrierten Partikelanalysesystems zu finden. Basierend auf dem Ergebnis dieser Analyse ergeben sich die verschiedenen Varianten, um identische Komponenten zu finden, die für mehrere Anwendungen wiederverwendet werden können. Dadurch können Ressourcen gespart werden und nachhaltige Entwicklung wird ermöglicht. Darüber hinaus konnten die verschiedenen Varianten des Systems in eine modellbasierte Systems-Engineering-Umgebung integriert werden, um die Vorteile im Vergleich zu veralteten Ansätzen aufzuzeigen. Das Ergebnis belegt, dass State-of-the-Art-Ansätze im Produktentstehungsprozess einen positiven Einfluss auf die Entwicklungsqualität haben. Darüber hinaus zeigt es, dass modellbasierte Methoden auch die Entwicklungszeit positiv beeinflussen können. Durch weitere Untersuchungen können diese Ergebnisse der Masterarbeit verifiziert werden.
Künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage ein wichtiger Teil von vielen Software-Applikationen geworden. Sie ist in Handy Apps integriert und je komplexer KI wird, umso größer ist in diesem Zusammenhang der Einfluss, den sie auf die individuelle Privatsphäre hat. Potentielle Risiken, die durch KI entstehen können, haben die Europäische Union dazu gebracht, einen Vorschlag für eine KI-Verordnung zu erarbeiten. Um die darin geforderten Risikominderungsmaßnahmen zu adressieren, hat das Fraunhofer Institut einen Leitfaden zur Gestaltung vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz veröffentlicht.
Das Hauptziel dieser Masterarbeit ist es, diesen textbasierten Leitfaden in ein Software-Tool zu überführen, welches Entwicklern von KI-Applikationen hilft, den Prozess gemäß Leitfaden zu dokumentieren. Dies hilft, den Leitfaden zu vereinfachen, um einen niederschwelligen Zugang zu dem Leitfaden für viele Menschen zu ermöglichen. Weitere Ziele dieser Arbeit sind sowohl das Aufdecken von möglichen Optimierungen der Richtlinie als auch Verbesserungen des bestehenden Software-Frameworks.
Das Software-Tool wurde unter Zuhilfenahme dieses Frameworks innerhalb der Low-Code Plattform Mendix entwickelt.
Das Ergebnis ist ein Software-Tool, welches die Anforderungen an vertrauenswürdige KI vereinfacht, je nach dem Anwendungsbereich der gerade beurteilten KI-Applikation. Nach der Nutzung des Software-Tools kann ein Bericht erzeugt werden, um die erfüllten Anforderungen der Vertrauenswürdigkeit zu dokumentieren.
Teleoperation über 5G
(2022)
Die Mobilfunktechnologie beeinflusst die Kommunikation und den Informationszugang der Menschheit seit den 1980er Jahren. Der 2017 definierte New-Radio-Standard der fünften Generation, bezeichnet als ‚5G‘, bietet fundamental neue Funktionalitäten, die mit keiner vorhergegangenen Mobilfunktechnologie vergleichbar sind. Aus diesem Grund wurde an der Fachhochschule CAMPUS 02 eine 5G-Infrastruktur errichtet, um Forschungsarbeit in den neuen Anwendungsfeldern und Einsatzszenarien zu betreiben.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Realisierung eines ersten Anwendungsfalls in der Infrastruktur der Fachhochschule CAMPUS 02, um die Datenübertragung mit niedriger Latenz und Latenzzeitmessungen in einem 5G-Netzwerk zu untersuchen.
Zu Beginn erfolgte eine Sichtung der verfügbaren Soft- und Hardware für die Entwicklung eines Versuchsträgers, der die Anforderungen erfüllt und fernbedienbar ausgeführt werden kann. Der Aufbau bestand aus zwei USB-Webcams, montiert auf einem motorisierten Stativ. Die Steuerung erfolgte mit einem Servo-Controller-Board und einem Raspberry Pi 4, der mit einem 5G-Modem/Router verbunden war. Als Wiedergabegerät der Videoübertragung diente eine VR-Brille, die mit einem Kabel an einem Rechner angeschlossen war. Die Anforderungen an die Datenübertragung konnten durch die Nutzung des bidirektionalen WebRTC-Protokolls erfüllt werden. Dieses ermöglichte die Video- und Audioübermittlung sowie einen Datenkanal für die Übermittlung der Kopfbewegung.
Als wichtigstes Ergebnis sind die Entwicklung und Inbetriebnahme der Testanwendung zur Durchführung von Netzwerkmessungen mittels perfSONAR, einer Network-Performance-Monitoring-Software, zu nennen. Aufgrund von Limitationen technischer, infrastruktureller und zeitlicher Natur konnten nicht alle Aspekte vollumfänglich untersucht und umgesetzt werden. Basierend auf den erzielten Resultaten wurde eine Roadmap für die Rekonfiguration der 5G-Infrastruktur erstellt und weiter Entwicklungsmöglichkeiten für den Versuchsaufbau aufgezeigt.
Künstliche Intelligenz (KI) und Cloud-Computing sind treibende Kräfte der digitalen Transformation und Erfolgsfaktoren für eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit. Insbesondere der Bereich der KI-basierten Audiosignalverarbeitung weist ein hohes Potential zur Fehlererkennung von Maschinen und Anlagen auf. Jedoch scheitert die Umsetzung von KI-Projekten oftmals bereits vor Projektstart aufgrund fehlender Fachkenntnisse der Unternehmen.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist zu zeigen, wie KI-basierte Audioklassifizierungssysteme unter Verwendung von Cloud-Services implementiert werden können. Zu diesem Zweck werden die einzelnen Phasen eines KI-Projektes, von der Datenanalyse bis hin zur Bereitstellung eines fertig trainierten Modells in der Cloud-Umgebung, betrachtet. Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass State-of-the-Art-Audioklassifizierungs-systeme auf Konzepten wie der Fourier-Analyse, Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) basieren. Anhand dieser Methoden wurden insgesamt 33 Klassifizierungsmodelle mittels Python, PyTorch und der cloudbasierten Plattform Google Vertex AI implementiert, trainiert und verglichen. Aufgrund der dynamischen Charakteristik der Audiodateien, wurde dazu ein komplexer Datensatz der Plattform Kaggle als Entwicklungsgrundlage verwendet (BirdCLEF2022).
Das ausgewählte Modell wurde hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit optimiert und auf Vertex AI zur Beantwortung von Vorhersageanfragen veröffentlicht. Dabei konnte ein auf der CNN-Architektur basierendes Klassifizierungsmodell entwickelt werden, das neun unterschiedliche Klassen mit einer Vorhersagegenauigkeit von 80,4 % klassifiziert. Weitere Ideen zur Verbesserung des Ergebnisses konnten vorgestellt werden, wodurch bewiesen wird, dass schwierige Daten mit einer Vorhersagegenauigkeit von über 90 % klassifiziert werden können. Diese Masterarbeit zeigt, wie ein KI-basiertes Audioklassifizierungssystem unter Verwendung verschiedener Cloud-Dienste und State-of-the-Art-Deep-Learning-Methoden, entwickelt werden kann.
In Fertigungsbetrieben sind Produktionsmaschinen oft nicht optimal aufgestellt. Die Gründe dafür sind sich ständig ändernde Kundenanforderungen oder dass Maschinen gemäß ihrem Kaufdatum am nächstmöglichen Standort aufgestellt werden. Bei Optimierungsmaßnahmen im Laufe eines Fabriklebenszyklus werden oft Kompromisse eingegangen. Des Weiteren liegt der Fokus oft auf der Umsetzung eines Projektes. Diese Arbeit verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz für die gesamte Produktion.
Ziel dieser Arbeit ist die Optimierung einer Produktionsanlage von Metallbearbeitungsmaschinen. Diese Optimierung geschieht in Form einer neuen Ausarbeitung des Maschinenlayouts. Dabei sollen Wegstrecken des Fertigungspersonals verkürzt und eine offenere Anordnung der Bearbeitungsmaschinen erstellt werden, um frühzeitig Maschinenstillstände zu erkennen. Zur Erreichung der Ziele werden die Materialflussanalyse und Werkzeuge aus dem Lean Management angewandt. Für die Materialflussanalyse wird eine Simulationsstudie unter Verwendung verschiedener Ausprägungen des Layouts implementiert. Als Tool aus dem Lean-Management wird Gemba-Kaizen angewandt, wobei spezielle Visualisierungsmethoden mittels 3D-Modellen, Virtual Reality und Augmented Reality vorgestellt werden.
Das Ergebnis dieser Arbeit zeigt eine Durchsatzsteigerung durch Vermeidung von Verschwendung auf. Das Potenzial dieser Verbesserungsmaßnahme wird mithilfe einer Simulationsstudie in Zahlen ausgewertet und dargestellt. Eine wesentliche Erkenntnis dieser Arbeit ist, dass die Umsetzung von Optimierungsmaßnahmen eine Kombination fachbereichsbereichsübergreifender Fähigkeiten und Kenntnisse erfordert. Diese Arbeit soll als Wegweiser für zukünftige Optimierungsmaßnahmen dienen.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Kalibrieren von Schwingungssensoren. Dabei werden unterschiedliche Arten von Schwingungssensoren betrachtet. Es werden auch die verschiedenen Möglichkeiten diskutiert, wie Schwingungssensoren kalibriert werden können. Im weiteren Verlauf wird jedoch nur die Vergleichsvariante behandelt. Für diese Variante wurde die Software in dieser Arbeit entwickelt. Dabei wird das Messgerät mit einem Frequenzgenerator angesprochen sowie parametriert und die Messdaten werden erfasst sowie verarbeitet.
Die Eingangskanäle können, wenn vorhanden, mithilfe der im Sensor abgespeicherten Daten parametriert werden. Diese Einstellungen können über die grafische Bedienoberfläche eingesehen werden. Sollte der Prüfling über keinen Speicher verfügen oder dieser defekt sein, können die Daten auch manuell eingegeben werden.
Zu einer Kalibrierung gehört auch ein dementsprechendes Protokoll, das dem Sensor die Einhaltung seiner angegebenen Grenzwerte bescheinigt, sofern dies das Ergebnis der Kalibrierung ist. Da diese Erstellung mit Aufwand verbunden ist und dabei auch Fehler unterlaufen können, wurde dies in dieser Arbeit vollständig automatisiert.
Immer volatilere Märkte, stetig neue Kunden*innenanforderungen und erbitterte Preisschlachten mit Markteilnehmern*innen und das alles in Kombination mit verkürzten Produktlebenszyklen. Wie soll sich das langfristig gerade für mittelständische Unternehmen ausgehen? Die digitale Transformation ist dahingehend ein omnipräsentes Thema in der Industrie, wird sie doch als Löser vieler dieser Probleme gesehen.
Doch es stellt gerade das erforderliche Know-How für die Durchführung von digitalen Transformationsprozessen insbesondere traditionelle Unternehmen vor wesentliche Herausforderungen. Aus diesem Grund verfolgt die vorliegende Masterarbeit das Ziel, genau solchen Unternehmen eine Unterstützung in Form eines Umsetzungsleitfadens, für die digitale Transformation von Messprozessen zu bieten. Es wird dabei anhand eines realen Unternehmens der produzierenden Industrie methodisch der Frage nachgegangen, wie gegenwärtig überwiegend analoge Messprozesse, mit hohem Grad an menschlicher Interaktion, systematisch digital transformiert werden können.
Hierzu wird zunächst eine fundierte Literaturrecherche betrieben, um dabei den Hintergrund und die Fachtermini digitaler Transformation sowie Digitalisierung zu klären. Im eigenen Kapitel der digitalen Transformation wird nochmals aus Managementsicht ein Blick auf dieses Thema geworfen, bevor im Kapitel zu modellbasierter digitaler Transformation konkret auf Vorgehensmodelle, Referenzmodelle und Reifegradmodelle eingegangen wird. Auf Basis der Erkenntnisse aus den vorangegangenen Kapiteln wird im Kapitel fünf ein eigenes Reifegradassessment-Tool entwickelt, mit dem der digitale Reifegrad bestehender Prozesse erfasst werden kann. Im Anschluss daran erfolgt die praktische Anwendung dieses Tools durch eine konkrete Betrachtung mehrerer Messprozesse des Beispielunternehmens sowie einer konsekutiven Identifikation konkreter digitaler Transformationspotentiale. Das vorletzte Kapitel zeigt die praktische Umsetzung von Digitalisierungsmaßnahmen an den Messprozessen des Unternehmens, bevor im abschließenden Kapitel die vorliegende Masterarbeit nochmals kritisch resümiert wird.
In dieser Arbeit wird auf die Realisierung eines Soft- und Hardwarekonzeptes eingegangen, welches ein optisches Auswertesystem von Dartpfeilen auf einer Dartscheibe umfasst. Durch Literaturrecherche wurden Methoden und Ansätze zu optischen Bildverarbeitung erarbeitet.
Nach der Erstellung des Hardwarekonzepts, wird der mechanische Aufbau mit den ausgewählten Elektronikkomponenten durchgeführt. Mithilfe der Bildverarbeitungsbibliothek OpenCV wird in C# eine Testumgebung aufgesetzt, welche zur Findung der Einstellparameter und Erarbeitung des Auswertealgorithmus eingesetzt wird. Hierfür wird eine grafische Oberfläche erstellt, die eine benutzerfreundliche Bedienung aufweist. Der dadurch erzeugte Auswerte- und Positionierungsalgorithmus wird im nächsten Schritt in einer Software umgesetzt.
Die Resultate des Softwaretests zeigen, dass der Algorithmus funktioniert, jedoch noch Verbesserungspotenzial in Bezug auf die Genauigkeit aufweist. Zusätzlich muss ein Weg gefunden werden, die USB-BUS-Last zu minimieren beziehungsweise das simultane Einlesen von Kameras über einen USB-HUB zu vermeiden.
In den letzten zwei Jahrzehnten hat die Digitalisierung nahezu jeden Bereich des täglichen Lebens erreicht und den gesamten Ansatz der Technologieintegration verändert. Prozesse in der Pharmaindustrie profitieren von den Vorteilen von eHealth (engl. electronic health), indem sie durch die Nutzung digitaler Synergien effizienter und kostengünstiger eingesetzt werden können. Trotz fortschreitender Digitalisierung gibt es weiterhin papierbasierte Verfahren, die durch die Migration in einen elektronischen Prozess produktiver werden können. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es aufzuzeigen, wie ein auf Papierformularen basierender Prozess unter Einhaltung aller gesundheitsbezogenen Anforderungen und Vorschriften durch die Digitalisierung verbessert werden kann. BioLife Plasmazentrum ist ein Pharmaunternehmen, das Plasmapherese zur Gewinnung von menschlichem Blutplasma für die High-Tech-Arzneimittelherstellung anbietet. Zunächst wurden alle geltenden regulatorischen Anforderungen des Unternehmens und der Arzneimittelbranche bezüglich Formularen evaluiert. Neben den wesentlichen Anforderungen wurden die technischen Spezifikationen, sowie mögliche Vorteile einer Softwarelösung anstelle der Papierform analysiert. Im praktischen Teil dieser Arbeit wurde ein Prototyp der grafischen Benutzeroberfläche für ein Touchscreen-Gerät programmiert. In der Entwicklungsphase wurde durch den Einfluss von Funktion, Design und intuitiver Handhabung die Priorisierung auf die User Experience sichergestellt. Aufgrund der überzeugenden Ergebnisse mit dem digitalisierten Formular wird der Einsatz von Touchscreen-Geräten mit einem Graphical User Interface empfohlen. Das in der Abschlussarbeit gesammelte Know-how kann für weitere Digitalisierungsprojekte genutzt werden.
Die Komplexität von automatisierten Systemen, die durch eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) gesteuert werden, wie es Prüfstände in der Automobilindustrie sein können, nimmt weiter zu. Die herkömmliche Planung, Programmierung und Bewertung dieser Systeme ist auf lange Sicht nicht kosteneffizient. Daher ist es für den Erfolg eines Unternehmens wichtig, die Effizienz des Entwicklungs- und Fertigungsprozesses zu steigern. Ziel dieser Masterarbeit ist es daher, eine Anwendung zu entwickeln, die den Prozess solcher Systeme stärker automatisiert. Dies bedeutet, dass eine SPS-Software oder ein Validierungsplan für ein System nahezu automatisiert erstellt wird. Um dieses Ziel zu erreichen, ist die programmierte Anwendung in der Lage, Daten aus einer externen Quelle zu importieren und konvertieren. Die importierte Datei wird aus einem aktuellen Schaltplanprojekt eines solchen automatisierten Systems erstellt. Die Anwendung wandelt diese Daten in nützliche Informationen um, die in der entwickelten Anwendung verarbeitet werden, um den Entwicklungsprozess zu automatisieren. Zusammengefasst erlaubt das entwickelte Programm die Erstellung einer Hardwarekonfiguration, das Anlegen lokaler und globaler Variablen, die Erstellung von definierten Quellcodezeilen in der Entwicklungsumgebung TwinCAT3 sowie die Erstellung eines Bewertungsplanes. Je nach Komplexität des Systems ist das manuelle Eingreifen von Entwickler*innen in die Projekterstellung möglich bzw. notwendig. Allerdings macht diese Anwendung den Entwicklungsprozess von Anlagen, welche von einer SPS gesteuert werden, effizienter und führt zu einer Senkung der Fehleranfälligkeit.