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Verschleiß an Zerspanwerkzeugen mit geometrisch definierter Schneide führt zu schlechter Oberflächenqualität, erhöhten Kräften, Maßabweichungen und Bruch. Bisher wird dieser Verschleiß außerhalb der Maschine oder indirekt (z. B. Durchmesser) erfasst. Der Tausch der Werkzeuge findet nach einer bestimmten Werkstückzahl, Zeit, oder einem Standweg statt. In diesem Beitrag wird ein neuartiges System zur direkten Ermittlung des Freiflächenverschleißes im Arbeitsraum eines Bearbeitungszentrums dargestellt. Dabei wird eine geschützt integrierte Industriekamera mit Objektiv im Arbeitsraum installiert. Die Maschinenachsen bzw. die Bearbeitungsspindel positionieren das Werkzeug davor. Nach einer nur wenige Sekunden dauernden Messung findet die Auswertung des Verschleißes hauptzeitparallel statt.
5G-Campusnetze sind vielversprechende Umgebungen für industrielle Anwendungen in Produktion und Intralogistik. Diese erreichen jedoch bisher nicht die versprochenen Leistungen, um intralogistischen Anwendungen das volle Potenzial von 5G bieten zu können. Die im Rahmen des Projekts 5G4KMU erhobenen und in diesem Beitrag vorgestellten Leistungsmessungen dienen zur Evaluierung der derzeitigen Praxistauglichkeit von 5G-Campusnetzen.
Recent advances in artificial intelligence have enabled promising applications in neurosurgery that can enhance patient outcomes and minimize risks. This paper presents a novel system that utilizes AI to aid neurosurgeons in precisely identifying and localizing brain tumors. The system was trained on a dataset of brain MRI scans and utilized deep learning algorithms for segmentation and classification. Evaluation of the system on a separate set of brain MRI scans demonstrated an average Dice similarity coefficient of 0.87. The system was also evaluated through a user experience test involving the Department of Neurosurgery at the University Hospital Ulm, with results showing significant improvements in accuracy, efficiency, and reduced cognitive load and stress levels. Additionally, the system has demonstrated adaptability to various surgical scenarios and provides personalized guidance to users. These findings indicate the potential for AI to enhance the quality of neurosurgical interventions and improve patient outcomes. Future work will explore integrating this system with robotic surgical tools for minimally invasive surgeries.
Um sich in einem schnelllebigen und globalen Markt nachhaltig wettbewerbsfähig aufzustellen, bedarf es innovativer Ansätze, Produkte sichtbar zu machen. Vorreiter wie Apple oder Microsoft stehen mit ihren Marketingstrategien und der Präsentation ihrer Produkte für eine neue Denkweise. Doch wie kann ein klein- oder mittelständiges Unternehmen (KMU) mit solchen Strategien konkurrieren und sich und die eigenen Produkte am Markt erfolgreich platzieren? Der vorliegende Beitrag zeigt auf, wie ein Markteinführungskonzept mithilfe des Design-Thinking-Ansatzes auf Basis der Kundenbedürfnisse modular und skalierbar ausgestaltet werden kann, um auf die jeweiligen Anforderungen des einzuführenden Produktes adaptierbar zu sein.
Autonomisierung von Shopfloor Management : Der Weg vom analogen zum autonomen Shopfloor Management
(2021)
Neue Technologien der Digitalisierung, Vernetzung und künstlichen Intelligenz werden zunehmend auch im Shopfloor Management (SFM) Einzug halten. Dieser Beitrag beschreibt in vier Stufen, wie sich das klassische SFM über das digitale SFM hin zu einem smarten und autonomen SFM entwickeln könnte. Darauf aufbauend wird diskutiert, welche Auswirkungen der Einsatz dieser neuen Technologien auf die operative Gestaltung der Durchführung eines SFM hätte und welche Konsequenzen somit auf Mitarbeiter und Führungskräfte zukommen würden.*)
Aufgrund der zunehmenden Individualisierung von Produkten mit hoher Variantenvielfalt stellt die aktive Integration von intelligenten Produkten in die Prozesssteuerung eine hilfreiche Möglichkeit zur Nutzung von Flexibilisierungs- und Rationalisierungspotenzialen in der Fertigung dar. In diesem Beitrag wird eine Methode zur Analyse und Bewertung der Einsatzpotenziale von Produktklassen mit unterschiedlichen Fähigkeiten vorgestellt und anhand eines praktischen Anwendungsfall evaluiert.
Die Produktindividualisierung, Digitalisierung und Automatisierung der Produktion erfordern eine ständige Anpassung der Produktions- und Intralogistikprozesse. Referenzmodelle unterstützen dabei Produktions- und Fabrikplaner mit Standards, Werkzeugen und vielem mehr. Eine Marktrecherche von Referenzmodellen zeigt erhebliche inhaltliche und methodische Unvollständigkeiten auf. Eine daraus abgeleitete Handlungsempfehlung für die Konstruktion eines Intralogistikreferenzmodells wir vorgestellt.
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.
In einer guten Kunden-Lieferanten-Beziehung, geprägt von einer Win-Win-Situation, wird die Festlegung der Bestell- und Produktionslosgröße häufig diskutiert. Um die kostenoptimale Lösung für das Gesamtsystem zu finden, ist ein ganzheitlicher Ansatz auf Prozesskostenbasis erforderlich. In diesem Beitrag wird ein integrierter Ansatz zur Bestimmung der optimalen Losgröße dargestellt, der basierend auf einer prozesskostenbasierten Berechnung noch weitere Parameter miteinbezieht.