Intelligente Arbeitsvorbereitung auf Basis virtueller Werkzeugmaschinen SpringerLink

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Intelligente Arbeitsvorbereitung auf Basis virtueller Werkzeugmaschinen

Editors

Wilhelm Dangelmaier0, Jürgen Gausemeier1 Wilhelm Dangelmaier Wirtschaftsinformatik, CIM, Heinz-Nixdorf-Institut, Paderborn, Germany
View editor publications You can also search for this editor in PubMed Google Scholar Jürgen Gausemeier Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn, Paderborn, Germany
View editor publications You can also search for this editor in PubMed Google Scholar Hilft die Reaktionsgeschwindigkeit fertigender Unternehmen zu verbessern Beinhaltet Erkenntnisse zu aktuellen Aspekten der Cloud-Nutzung für die industrielle Produktion Bietet Alternativen für veränderte Maschinenbelegungen und optimierte Bearbeitungsprozesse Part of the book series: Intelligente Technische Systeme – Lösungen aus dem Spitzencluster it’s OWL (ITSLSOWL) 13k Accesses 1 Citations

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Table of contents About this book Keywords Editors and Affiliations About the editors Bibliographic Information

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Table of contents 7 chapters

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Front Matter

Pages I-XIV PDF

Einleitung

Benjamin Jurke Pages 1-18

Gesamtarchitektur

Benjamin Jurke Pages 19-40

Ontologie-basiertes WBS für die Arbeitsplanung

Gerald Rehage Pages 41-90

Optimierung der Aufspannung und Bearbeitung

Jens Weber Pages 91-119

Production Optimizer

Leena Suhl, Florian Isenberg Pages 121-149

Virtuelle Fertigung in der Cloud

Raphael-Elias Reisch Pages 151-169

Zusammenfassung

Dennis Do-Khac Pages 171-174

Back Matter

Pages 175-175 PDF Back to top

About this book

Das vorliegende Buch berichtet über einen innovativen Ansatz, die Reaktionsgeschwindigkeit fertigender Unternehmen zu verbessern, indem cloudbasierte Simulationen automatisiert Alternativen für veränderte Maschinenbelegungen und optimierte Bearbeitungsprozesse generieren und vorbewerten. Neben der Darstellung der zahlreichen Technologien und in diesem Anwendungsgebiet erforderlichen wissenschaftlichen Erkenntnisse werden auch grundlegende Voraussetzungen für Geschäftsmodelle andiskutiert und jeweils benötigte Rückwirkungen auf die technischen Teilsysteme ersichtlich. Vor dem Hintergrund von sich schnell verändernden Rahmenbedingungen wird die Fähigkeit fertigender Unternehmen auf kurzfristige Auftragsschwankungen zu reagieren in zunehmenden Maß entscheidend für den zukünftigen Fortbestand und Erfolg produzierender Unternehmen. Ein Beitrag der Industrie 4.0 diese Kompetenz weiter zu stärken besteht in vernetzten Fertigungsanlagen und intelligenten Systemen zur Unterstützung von Planungsprozessen, auf deren Grundlagen jede Auftragsänderung im Unternehmen abgebildet wird.
Im Technologie-Netzwerk Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe (kurz: it’s OWL) haben sich rund 200 Unternehmen, Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Organisationen zusammengeschlossen, um gemeinsam den Innovationssprung von der Mechatronik zu intelligenten technischen Systemen zu gestalten. Gemeinsam entwickeln sie Ansätze und Technologien für intelligente Produkte und Produktionsverfahren, Smart Services und die Arbeitswelt der Zukunft. Das Spektrum reicht dabei von Automatisierungs- und Antriebslösungen über Maschinen, Fahrzeuge, Automaten und Hausgeräte bis zu vernetzten Produktionsanlagen und Plattformen. Dadurch entsteht eine einzigartige Technologieplattform, mit der Unternehmen die Zuverlässigkeit, Ressourceneffizienz und Benutzungsfreundlichkeit ihrer Produkte und Produktionssysteme steigern und Potenziale der digitalen Transformation erschließen können. Back to top

Keywords

Cloud-DiensteWerkzeugmaschinenEffizienzIndustrie 4.0Intelligente technische SystemeSelbstoptimierung Back to top

Editors and Affiliations

Wirtschaftsinformatik CIM Heinz-Nixdorf-Institut Paderborn Germany

Wilhelm Dangelmaier

Heinz Nixdorf Institut Universität Paderborn Paderborn Germany

Jürgen Gausemeier Back to top

About the editors

Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier studierte Maschinenbau an der Universität Stuttgart. Von 1973 bis 1991 arbeitete er am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) in Stuttgart, seit 1981 als Direktor und Leiter der Hauptabteilung Unternehmensplanung und -steuerung. Er promovierte 1978 und habilitierte 1985 in der Fakultät Fertigungstechnik, die Ernennung zum apl. Professor erfolgte 1990. Seit 1991 ist er Professor am Heinz Nixdorf Institut und im Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Universität Paderborn.
1997 gewann seine Arbeitsgruppe den Wissenschaftspreis der BVL. Von 2005 bis 2008 war der Autor Mitglied im Senat der DFG. Seit Sommer 2008 ist er Mitglied von acatech.

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Gausemeier ist Seniorprofessor am Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn. Seine Arbeitsschwerpunkte sind Strategische Produktplanung und Systems Engineering. Er war Sprecher des Sonderforschungsbereiches 614 „Selbstoptimierende Systeme des Maschinenbaus“ und von 2009 bis 2015 Mitglied des Wissenschaftsrats. Jürgen Gausemeier ist Initiator und Aufsichtsratsvorsitzender des Beratungsunternehmens UNITY AG. Seit 2003 ist er Mitglied von acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften und seit 2012 Vizepräsident. Ferner ist Jürgen Gausemeier Vorsitzender des Clusterboards des BMBF-Spitzenclusters „Intelligente Technische Systeme Ostwestfalen-Lippe (it´s OWL)“. Back to top

Bibliographic Information

Book Title: Intelligente Arbeitsvorbereitung auf Basis virtueller Werkzeugmaschinen Editors Wilhelm Dangelmaier, Jürgen Gausemeier Series Title: Intelligente Technische Systeme – Lösungen aus dem Spitzencluster it’s OWL DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-58020-2 Publisher: Springer Vieweg Berlin, Heidelberg eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language) Copyright Information: Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2019 Softcover ISBN: 978-3-662-58019-6 eBook ISBN: 978-3-662-58020-2 Series ISSN: 2523-3637 Series E-ISSN: 2523-3645 Edition Number: 1 Number of Pages: XIV, 175 Number of Illustrations: 34 illustrations in colour Topics: Communications Engineering, Networks, System Performance and Evaluation, Industrial and Production Engineering Back to top Access via your institution

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