Fachbereich Maschinenbau und Mechatronik
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Digital twins are seen as one of the key technologies of Industry 4.0. Although many research groups focus on digital twins and create meaningful outputs, the technology has not yet reached a broad application in the industry. The main reasons for this imbalance are the complexity of the topic, the lack of specialists, and the unawareness of the twin opportunities. The project "Digital Twin Academy" aims to overcome these barriers by focusing on three actions: Building a digital twin community for discussion and exchange, offering multi-stage training for various knowledge levels, and implementing realworld use cases for deeper insights and guidance. In this work, we focus on creating a flexible learning platform that allows the user to select a training path adjusted to personal knowledge and needs. Therefore, a mix of basic and advanced modules is created and expanded by individual feedback options. The usage of personas supports the selection of the appropriate modules.
Virtual Reality (VR) offers novel possibilities for remote training regardless of the availability of the actual equipment, the presence of specialists, and the training locations. Research shows that training environments that adapt to users' preferences and performance can promote more effective learning. However, the observed results can hardly be traced back to specific adaptive measures but the whole new training approach. This study analyzes the effects of a combined point and leveling VR-based gamification system on assembly training targeting specific training outcomes and users' motivations. The Gamified-VR-Group with 26 subjects received the gamified training, and the Non-Gamified-VR-Group with 27 subjects received the alternative without gamified elements. Both groups conducted their VR training at least three times before assembling the actual structure. The study found that a level system that gradually increases the difficulty and error probability in VR can significantly lower real-world error rates, self-corrections, and support usages. According to our study, a high error occurrence at the highest training level reduced the Gamified-VR-Group's feeling of competence compared to the Non-Gamified-VR-Group, but at the same time also led to lower error probabilities in real-life. It is concluded that a level system with a variable task difficulty should be combined with carefully balanced positive and negative feedback messages. This way, better learning results, and an improved self-evaluation can be achieved while not causing significant impacts on the participants' feeling of competence.
Gamification applications are on the rise in the manufacturing sector to customize working scenarios, offer user-specific feedback, and provide personalized learning offerings. Commonly, different sensors are integrated into work environments to track workers’ actions. Game elements are selected according to the work task and users’ preferences. However, implementing gamified workplaces remains challenging as different data sources must be established, evaluated, and connected. Developers often require information from several areas of the companies to offer meaningful gamification strategies for their employees. Moreover, work environments and the associated support systems are usually not flexible enough to adapt to personal needs. Digital twins are one primary possibility to create a uniform data approach that can provide semantic information to gamification applications. Frequently, several digital twins have to interact with each other to provide information about the workplace, the manufacturing process, and the knowledge of the employees. This research aims to create an overview of existing digital twin approaches for digital support systems and presents a concept to use digital twins for gamified support and training systems. The concept is based upon the Reference Architecture Industry 4.0 (RAMI 4.0) and includes information about the whole life cycle of the assets. It is applied to an existing gamified training system and evaluated in the Industry 4.0 model factory by an example of a handle mounting.
Die Oberflächen dentaler Implantate sind definiert durch eine raue Oberfläche, um die Integration in den menschlichen Knochen zu optimieren. Entzündungen des umgebenden Zahnfleisches zählen dabei zu den häufigsten Komplikationen nach einer Implantation. Diese Entzündungen entstehen hauptsächlich durch bakterielle Infektionen des Weichgewebes an der Implantations-Stelle. Die raue Oberfläche trägt jedoch zu einer solchen Infektion bei. Da der Implantat-Kopf zum Teil aus dem Knochen herausragt, erfolgt beispielsweise beim Zähneputzen eine Freilegung der Implantat-Oberfläche. Die durch die Rauheit vergrößerte Oberfläche bietet dabei ideale Voraussetzungen für eine Bakterienansiedlung. In der aktuellen Forschung steht die Entwicklung einer Oberfläche im Vordergrund, die eine antibakterielle Funktionalisierung erzeugt. Diese verhindert die Bakterienansiedlung und wirkt einer Entzündung entgegen. Um die Beschichtung vor Verschleiß zu schützen und ihre Lebensdauer der antibakteriellen Wirkung zu erhöhen, ist es möglich die Oberfläche mit einer
Mikrostruktur zu versehen.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Identifikation geeigneter Mikrostrukturierungen, die der antibakteriellen Beschichtung einen optimalen Schutz vor Verschleiß bieten. Am Beispiel von Titan-Zahnimplantaten wird der Schutz der aufgetragenen Biohybridbeschichtung gegen abrasiven Verschleiß untersucht. Im Vorfeld wird eine Analyse der fertigungstechnischen Möglichkeiten mit Blick auf dentale Implantate und Mikrostrukturen durchgeführt, um das ein passendes Verfahren zu identifizieren. Die Analogiebauteile als Probenkörper werden, mithilfe des zuvor ausgewählten Verfahrens, mit verschiedenen Mikrostrukturen versehen. Im Rahmen einer Versuchsdurchführung, die die mechanische Belastung bei einem Zahnputzdurchgang imitiert, werden die verschiedenen Mikrostrukturen auf ihre Eignung für diese Anwendung überprüft. Ein Vorversuch dient zur Identifizierung eines geeigneten Ankerpeptids, welches den bindenden Bestandteil der Biohybridbeschichtung darstellt. Aus
drei zuvor ausgewählten Ankerpeptiden wird das mit der besten Adhäsionsfähigkeit herausgestellt. Im finalen Versuchsdurchlauf wird das Ankerpeptid auf die Oberflächen, die mit den Mikrostrukturen versehen sind, aufgetragen. Dabei ist das Ziel eine Mikrostruktur
herauszustellen, die den höchstmöglichen Schutz bietet.
Durch eine Fluoreszenzprüfung mithilfe eines Flourescence Plate Readers wird jede Kombination nach den Belastungsversuchen auf den Restanteil der Beschichtung überprüft.
Das Ergebnis stellt eine Mikrostruktur dar, die den bestmöglichen Schutz bietet. Dies ist erkennbar durch den höchsten Anteil an Restbeschichtung. Eine Strukturierung mit sogenannten Micro-Grooves in Kombination mit dem MacHis-Ankerpeptid erzielte in der Analyse der Belastungssimulationen die besten Ergebnisse bezüglich des Schutzes der Beschichtung. Durch die Versuche bestätigte sich eine weitere
Annahme. Die Strukturierung der Oberfläche erzielt einen deutlich höheren Schutz im Vergleich zu einer unstrukturierten Oberfläche. Zudem hat sich herausgestellt, dass eine Beschichtung mit dem sogenannten PEO-Verfahren eine deutlich größere Adhäsion der
Biohybridbeschichtung erzielt. Dies wird jedoch Thema weiterführender Forschungen sein und kein Bestandteil der vorliegenden Arbeit.
This study reviews the practice of brake tests in freight railways, which is time consuming and not suitable to detect certain failure types. Public incident reports are analysed to derive a reasonable brake test hardware and communication architecture, which aims to provide automatic brake tests at lower cost than current solutions. The proposed solutions relies exclusively on brake pipe and brake cylinder pressure sensors, a brake release position switch as well as radio communication via standard protocols. The approach is embedded in the Wagon 4.0 concept, which is a holistic approach to a smart freight wagon. The reduction of manual processes yields a strong incentive due to high savings in manual
labour and increased productivity.
Bei Schienenfahrzeugen, die mit dem Zugsicherungssystem ETCS betrieben sind, wird die Odometrie durch eine diskrete Ortung mittels physischen Balisen zurückgesetzt.
Diese Arbeit befasst sich mit der Innovation von virtuellen Balisen. Virtuelle Balisen, können eingesetzt werden, um physische, im Gleisbett montierte Balisen zu ersetzen. Durch den Einsatz von virtuellen Balisen soll der Infrastrukturausbau von ETCS vorangetrieben werden, indem sie als virtuelle Komponente auf Schienenfahrzeugen eingesetzt werden.
Im Rahmen dieser Arbeit wird die Fragestellung beantwortet, ob eine bordautonome Zugortung mittels virtuellen Balisen in einem ausgewählten Szenario mit einem akzeptablen Risiko verbunden ist? Das Szenario besteht aus einem Schienenfahrzeug, welches mit dem Zugsicherungssystem ETCS Level 2 auf einer eingleisigen Nebenstrecke betreiben wird. Hierzu werden zunächst die Grundlagen von ETCS und der satellitenbasierten Ortung erläutert. Des Weiteren werden die Grundlagen des CSM Prozesses und der expliziten Risikoabschätzung eingeführt.
Aufbauend auf diesen Grundlagen wird der CSM Prozess angewandt und dabei eine Systemdefinition mit den Schnittstellen des Systems zur Umwelt erstellt. Mit der Hazop-Methode werden die Gefährdungen der Schnittstellen erfasst und beurteilt. Die sicherheitsrelevanten Gefährdungen werden in einer FMEA bewertet. In der folgenden Diskussion werden sicherheitsrelevante Gefährdungen nochmals betrachtet.
Das Ergebnis der Arbeit ist, dass im ausgewählten Szenario, unter der Verwendung der CSM-Prozesse und der industriell anerkannten Methoden Hazop und FMEA, die Integration der Board-autonomen-Ortung mit einem akzeptablen Risiko verbunden ist.
The fourth industrial revolution presents a multitude of challenges for industries, one of which being the increased flexibility required of manufacturing lines as a result of increased consumer demand for individualised products. One solution to tackle this challenge is the digital twin, more specifically the standardised model of a digital twin also known as the asset administration shell. The standardisation of an industry wide communications tool is a critical step in enabling inter-company operations. This paper discusses the current state of asset administration shells, the frameworks used to host them and their problems that need to be addressed. To tackle these issues, we propose an event-based server capable of drastically reducing response times between assets and asset administration shells and a multi-agent system used for the orchestration and deployment of the shells in the field.
Additive Manufacturing (AM) of metallic workpieces faces a continuously rising technological relevance and market size. Producing complex or highly strained unique workpieces is a significant field of application, making AM highly relevant for tool components. Its successful economic application requires systematic workpiece based decisions and optimizations. Considering geometric and technological requirements as well as the necessary post-processing makes deciding effortful and requires in-depth knowledge. As design is usually adjusted to established manufacturing, associated technological and strategic potentials are often neglected. To embed AM in a future proof industrial environment, software-based self-learning tools are necessary. Integrated into production planning, they enable companies to unlock the potentials of AM efficiently. This paper presents an appropriate methodology for the analysis of process-specific AM-eligibility and optimization potential, added up by concrete optimization proposals. For an integrated workpiece characterization, proven methods are enlarged by tooling-specific figures.
The first stage of the approach specifies the model’s initialization. A learning set of tooling components is described using the developed key figure system. Based on this, a set of applicable rules for workpiece-specific result determination is generated through clustering and expert evaluation. Within the following application stage, strategic orientation is quantified and workpieces of interest are described using the developed key figures. Subsequently, the retrieved information is used for automatically generating specific recommendations relying on the generated ruleset of stage one. Finally, actual experiences regarding the recommendations are gathered within stage three. Statistic learning transfers those to the generated ruleset leading to a continuously deepening knowledge base. This process enables a steady improvement in output quality.