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To correctly assess the cleanliness of technical surfaces in a production process, corresponding online monitoring systems must provide sufficient data. A promising method for fast, large-area, and non-contact monitoring is hyperspectral imaging (HSI), which was used in this paper for the detection and quantification of organic surface contaminations. Depending on the cleaning parameter constellation, different levels of organic residues remained on the surface. Afterwards, the cleanliness was determined by the carbon content in the atom percent on the sample surfaces, characterized by XPS and AES. The HSI data and the XPS measurements were correlated, using machine learning methods, to generate a predictive model for the carbon content of the surface. The regression algorithms elastic net, random forest regression, and support vector machine regression were used. Overall, the developed method was able to quantify organic contaminations on technical surfaces. The best regression model found was a random forest model, which achieved an R2 of 0.7 and an RMSE of 7.65 At.-% C. Due to the easy-to-use measurement and the fast evaluation by machine learning, the method seems suitable for an online monitoring system. However, the results also show that further experiments are necessary to improve the quality of the prediction models.

This paper presents a machine learning powered, procedural sizing methodology based on pre-computed look-up tables containing operating point characteristics of primitive devices. Several Neural Networks are trained for 90nm and 45nm technologies, mapping different electrical parameters to the corresponding dimensions of a primitive device. This transforms the geometric sizing problem into the domain of circuit design experts, where the desired electrical characteristics are now inputs to the model. Analog building blocks or entire circuits are expressed as a sequence of model evaluations, capturing the sizing strategy and intention of the designer in a procedure, which is reusable across different technology nodes. The methodology is employed for the sizing of two operational amplifiers, and evaluated for two technology nodes, showing the versatility and efficiency of this approach.

The planning and control of intralogistics systems in line with versatile production systems of smart factories requires new approaches and methods to cope with changing requirements within future factories. The planning of intralogistics can no longer follow a static, sequential approach as in the past since the planning assumptions are going to change in a high frequency. Reasons for these constant changes are amongst others external turbulences like rapidly changing market conditions, decreasing batch sizes down to customer-specific products with a batch size of one and on the other hand internal turbulences (like production and logistic resource breakdowns) affecting the production system. This paper gives an insight into research approaches and results how capabilities of intelligent logistical objects (intelligent bins, autonomous transport systems etc.) can be used to achieve a self-organized, cost and performance optimized intralogistics system with autonomously controlled process execution within versatile production environments. A first consistent method has been developed which has been validated and implemented within a scenario at the pilot factory Werk150 at the ESB Business School (Reutlingen University). Based on the incoming production orders, the method of the Extended Profitability Appraisal (EPA) covering the work system value to define the most effective work system for order fulfilment is applied. To derive the appropriate intralogistics processes, an autonomous control method involving principles of decentralized and target-oriented decision-making (e.g. intelligent bins are interacting with autonomously controlled transport systems to fulfil material orders of assembly workstations) has been developed and applied to achieve a target-optimized process execution. The results of the first stage research using predefined material sources and sinks described in this paper is going to set the basis for the further development of a self-organized and autonomously controlled method for intralogistics systems considering dynamic source and sink relations. By allowing dynamic shifts of production orders in the sense of dynamic source and sink relations the cost and performance aims of the intralogistics system can be directly aligned with the aims of the entire versatile production system in the sense of self-organized and autonomously controlled systems.

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.

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.