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Learning factories can complement each other by training different competencies in the field of digitalisation and Industry 4.0. They depict diverse sections of the product development process and focus on various technologies. Within the framework of the International Association of Learning Factories (IALF), the operating organisations of learning factories exchange information on research, training and education. One of the aims is to develop joint projects. The article presents different concepts of cooperation between learning factories while focusing on the improvement of the development of learners competencies e.g. with a broader range of topics. A concept of a joint course between the learning factories in Bochum, Reutlingen and Darmstadt is explained in detail. The three learning factories will be examined with regard to their similarities and differences. The joint course focuses on the target group of students and the topic of digitalisation in the development and production of products. The course and its contents are explained in detail. The new learning approach is evaluated on the basis of feedback from the participants. Finally, challenges resulting from the cooperation between learning factories at different locations and with different operating models will be discussed.
This paper presents a novel emulation concept for the test of smart contracts and Distributed Ledger Technologies (DLT) in distribute control or energy economy tasks and use cases. The concept uses state of the art behavioral modeling tools such as Matlab Simulink but presents a possible way to solve the shortfall of Simulink in communicating to DLT-Nodes directly. This is solved through a middleware solution. After this, an example used in verifying the test bed is presented and the target demonstration object is described. Finally, the possible expansion of the system is discussed and presented.
This paper aims at presenting a solution that enables end customers of the energy system to participate in new local micro-energy-markets by providing them with a distributed, decentralized, transparent and secure Peer to Peer (P2P) payment system, which functions automatically applying new concepts of Machine to Machine (M2M) communication technologies. This work was performed within the German project VK_2G, funded by the DBU. The key results were: Providing means to perform microtransactions in a P2P fashion between end consumers and prosumers in local communities at low cost in a transparent and secure manner; Developing a platform with pre-defined smart contracts able to be tailored to different end customers ‘needs in an easy way and; Integrating both the market platform as well as the local control of generation and loads. This solution has been developed, integrated and tested in a laboratory prototype. This paper discusses this solution and presents the results of the first test.
Facial expressions play a dominant role in facilitating social interactions. We endeavor to develop tactile displays to reinstate facial expression modulated communication. The high spatial and temporal dimensionality of facial movements poses a unique challenge when designing tactile encodings of them. A further challenge is developing encodings that are at-tuned to the perceptual characteristics of our skin. A caveat of using vibrotactile displays is that tactile stimuli have been shown to induce perceptual tactile aftereffects when used on the fingers, arm and face. However, at present, despite the prevalence of waist-worn tactile displays, no such investigations of tactile aftereffects at the waist region exist in the literature, though they are warranted by the unique sensory and perceptual signalling characteristics of this area. Using an adaptation paradigm we investigated the presence of perceptual tactile aftereffects induced by continuous and burst vibrotactile stimuli delivered at the navel, side and spinal regions of the waist. We report evidence that the tactile perception topology of the waist is non-uniform, and specifically that the navel and spine regions are resistant to adaptive aftereffects while side regions are more prone to perceptual adaptations to continuous but not burst stimulations. Results of our current investigations highlight the unique set of challenges posed by designing waist-worn tactile displays. These and future perceptual studies can directly inform more realistic and effective implementations of complex high-dimensional spatiotemporal social cues.
Melamine-formaldehyde resins are widely used for decorative paper impregnation. Resin properties relevant for impregnation are mainly determined already at the stage of resin synthesis by the applied reaction conditions. Thus, understanding the relationship between reaction conditions and technological properties is important. Response surface methodology based on orthogonal parameter level variations is the most suitable tool to identify and quantify factor effects and deduce causal correlation patterns. Here, two major process factors of MF resin synthesis were systematically varied using such a statistical experimental design. To arrive at resins having a broad range of technological properties, initial pH and M:F ratio were varied in a wide range (pH: 7.9–12.1; M:F ratio: 1:1.5–1:4.5). The impregnation behavior of the resins was modeled using viscosity, penetration rate and residual curing capacity as technological responses. Based on the response surface models, nonlinear and synergistic action of process factors was quantified and a suitable process window for preparing resins with favorable impregnation performance was defined. It was found that low M:F ratios (~1:2–1:2.5) and comparatively high starting pHs (~pH 11) yield impregnation resins with rapid impregnation behavior and good residual curing capacity.
Deutschland, quo vadis?
(2020)
Shutdown in Deutschland im März 2020. Stillstand in Handel und Industrie. Der Börsenwert einer beachtlichen Anzahl von Unternehmen hat sich in kürzester Zeit halbiert. Anleger warfen alles auf den Markt. Und bei der hohen Unsicherheit verloren sämtliche Anlageklassen, zeitweise sogar Gold. Selbst Konzerne wie die Lufthansa werden es ohne Staatshilfe nicht mehr schaffen zu existieren.
Die Blockchain-Technologie stellt einen vielversprechenden Ansatz für Transparenz und Resilienz in Lieferketten dar. In diesem Beitrag wird untersucht, welche Blockchain-Lösungen derzeit für die Supply-Chain zur Verfügung stehen, und die bislang umgesetzten Projekte in diesem Bereich analysiert. Die meisten der realisierten Projekte beziehen sich auf einfache Produkte und Supply-Chain-Strukturen. Der Grund ist, dass bislang Lösungen zur ganzheitlichen Abbildung von komplexen Produkten in dynamischen Supply-Chain-Strukturen gefehlt haben. Doch jetzt stehen erste vielversprechende Ansätze zur Verfügung.
Im Projekt GalvanoFlex_BW sind verschiedene Möglichkeiten zur Verbesserung der Energieeffizienz von energieintensiven Industrieunternehmen aufgezeigt und untersucht worden. Die Einführung der KWK im stromoptimierten Betrieb stellte dabei einen besonders betrachteten Aspekt dar. Neben der technischen Untersuchung ist zudem eine sozialwissenschaftliche Betrachtung vorgenommen worden, um die Einführung und Umsetzung entsprechender Maßnahmen auch unter diesem Aspekt zu betrachten. Ein zusätzlicher wichtiger Schwerpunkt des Projektes war die Übertragung des erarbeiteten Wissens an weitere Unternehmen, Institutionen etc., die nicht direkt am Projekt beteiligt waren.
Durch die Zusammenarbeit von vier Forschungs- und drei Industriepartnern sind die Arbeiten praxisorientiert auf Basis realer Messdaten sowie im Zuge von Befragungen der handelnden Personen bei den Projektpartnern im Sinne eines Reallabors durchgeführt worden.
Die Notwendigkeit zur Einsparung von Energie und damit zur Umsetzung von Effizienzmaßnahmen ist ein wichtiger Schritt, um die von der EU geplante Reduktion von Treibhausgasen zu erreichen. Darüber hinaus ist zu erwarten, dass die Energiekosten auch zukünftig weiter ansteigen. Dadurch werden Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz zu einem wichtigen Element, eine wettbewerbsfähige Produktion zu gewährleisten. Im Rahmen des Projektes sind deshalb verschiedene Energieeffizienzmaßnahmen speziell für die Galvanotechnik recherchiert, analysiert und in einen Maßnahmenkatalog überführt worden. Des Weiteren wurde eine Bewertungsmethode entwickelt, die die Unternehmen der Galvanotechnik bei der Identifikation von sinnvollen Energieeffizienzmaßnahmen unterstützen soll.
Bei den Untersuchungen zur Umsetzung von Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen konnte am Beispiel von zwei Unternehmen mit stark unterschiedlichen Strom- und Wärmebedarfswerten gezeigt werden, dass der Einsatz entsprechender Anlagen wirtschaftlich lohnenswert ist. Im günstigsten Fall ergeben sich Amortisationszeiten von etwa zwei Jahren. Es hat sich weiterhin gezeigt, dass die Auslegung des Block-heizkraftwerkes stark von den Strom- und Wärmebedarfswerten abhängt und dass der Pufferspeicher keinesfalls zu klein ausgelegt werden sollte. Eine intelligente stromoptimierte Steuerung mit Lastspitzenmanagement kann die Wirtschaftlichkeit jedoch häufig nur noch wenig gegenüber dem wärmegeführten Betrieb verbessern. Ursache dafür ist, dass das derzeitige Förder- und Vergütungssystem für Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen nahezu keine Anreize für einen am Strombedarf und damit an der Deckung von Residuallast orientierten Betrieb bietet. Einzig bei Unternehmen mit ausgeprägten Spitzen im Strombezug, kann der gezielte Einsatz eines Blockheizkraftwerkes zu einer signifikanten Senkung des Leistungspreises führen.
Darüber hinaus ist die Einführung einer Kraft-Wärme-Kopplungsanlage generell als komplexe Energieeffizienzmaßnahme anzusehen, die deshalb neben den wirtschaftlichen Aspekten erhöhte Anforderungen an die Unternehmen und das professionelle Umfeld stellt, die im Rahmen der sozialwissenschaftlichen Begleitforschung untersucht worden sind. Dabei konnten Treiber aber auch Hemmnisse zur Umsetzung der Technologie sowohl innerhalb der Unternehmen als auch außerhalb identifiziert werden. Die internen Hemmnisse sind dabei auf unterschiedliche Ursachen zurückzuführen, wie die hohe Komplexität der KWK-Technologie, die schwierige Bewertung des Gesamtnutzens im Unternehmen, die mangelnde personelle Ausstattung und fehlende Unternehmerentscheidungen. Abhilfe schaffen, und damit als Treiber wirken, können hier ein verbessertes Beratungsangebot insbesondere seitens neutraler Stellen sowie der Anlagenbetrieb im Contracting.
Die Übertragung der im Projekt erarbeiteten Ergebnisse ist bereits während der Projektlaufzeit über die Branchenplattform im Zuge verschiedener Workshops, die speziell auf Unternehmen und Institutionen außerhalb des Projektkonsortiums ausgerichtet waren, erfolgt. Zur Verstärkung der Verbreitung des erarbeiteten Wissens ist zum Projektende eine Serie aus vier Fachartikeln in einem namhaften Branchenmagazin erschienen, und es ist eine Internetseite zum Projekt erstellt worden (www.galvanoflex_bw.de). Letztere hat dabei nicht nur die Aufgabe der Wissensverbreitung, sondern sie soll auch über das Projektende hinaus als Kontaktplattform dienen, um die Umsetzung von Effizienzmaßnahmen mit dem im Projekt generierten Wissen zu unterstützen.
Automatic anode rod inspection in aluminum smelters using deep-learning techniques: a case study
(2020)
Automatic fault detection using machine learning has become an exciting and promising area of research. This because it accurate and timely way to manage and classify with minimal human effort. In the computer vision community, deep-learning methods have become the most suitable approaches for this task. Anodes are large carbon blocks that are used to conduct electricity during the aluminum reduction process. The most basic function of anode rod inspection is to prevent a situation where the anode rod will not fit into the stub-holes of a new anode. It would be the case for a rod containing either severe toe-in, missing stubs, or a retained thimble on one or more stubs. In this work, to improve the accuracy of shape defect inspection for an anode rod, we use the Fast Region-based Convolutional Network method (Fast R-CNN), model. To train the detection model, we collect an image dataset composed of multi-class of anode rod defects with annotated labels. Our model is trained using a small number of samples, an essential requirement in the industry where the number of available defective samples is limited. It can simultaneously detect multi-class of defects of the anode rod in nearly real-time.