Fachbereich Maschinenbau und Mechatronik
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Eine neue Generation von Praktika an Hochschulen wächst heran. Moderne Wege beim Verstehen und Erlernen naturwissenschaftlicher Zusammenhänge sowie industrieller Fertigungsprozesse sind gefordert. Das Technologiepraktikum „Virtuelle Sensor- Fertigung“, entwickelt im Verbundprojekt INGMEDIA an den Fachhochschulen Aachen und Zweibrücken, trägt als neuartiges Lern- und Lehrmodul dieser Forderung Rechnung. Die Studierenden lernen einen vollständigen Fertigungsprozess mit Hilfe von virtuellen, in LabVIEW programmierten Maschinen kennen, bevor sie die reale Prozesskette im Reinraum durchführen.
Hands-on-training in high technology areas is usually limited due to the high cost for lab infrastructure and equipment. One specific example is the field of MEMS, where investment and upkeep of clean rooms with microtechnology equipment is either financed by production or R&D projects greatly reducing the availability for education purposes. For efficient hands-on-courses a MEMS training foundry, currently used jointly by six higher education institutions, was established at FH Kaiserslautern. In a typical one week course, students manufacture a micromachined pressure sensor including all lithography, thin film and packaging steps. This compact and yet complete program is only possible because participants learn to use the different complex machines in advance via a Virtual Training Lab (VTL). In this paper we present the concept of the MEMS training foundry and the VTL preparation together with results from a scientific evaluation of the VTL over the last three years.
Die Ausbildung in Hochtechnologien wie beispielsweise der Mikrosystemtechnik ist oft durch einen hohen Grad an Komplexität charakterisiert. Damit verbunden sind hohe Kosten für die Errichtung und den Betrieb der speziellen Laborräume und ihre häufig geringe Verfügbarkeit für die Studierenden. Zukünftige Ingenieure sammeln während ihrer Ausbildung aus diesen Gründen nur in beschränktem Umfang praktische Erfahrungen. Die Industrie hingegen fordert Personal mit hoher fachlicher Kompetenz, also fundiertem theoretischen Wissen und umfangreichen praktischen Kenntnissen. Dieser Diskrepanz – qualifizierte Ingenieure auf der einen Seite und eine eher theoretisch ausgerichtete Ausbildung auf der anderen Seite – wird mit einem neuen Blended-Learning-Konzept für MST-Technologiepraktika begegnet. Lernende werden über ein virtuelles Labor, das einen echten Reinraum mit realen Anlagen simuliert, intensiv auf reale Laborpraktika vorbereitet. Dabei geht es im virtuellen Labor gleichermaßen um die Vermittlung von Theorie und Praxis. Nur trainierte Teilnehmer mit einer intensiven Vorbereitung sind in der Lage, relativ eigenständig ein echtes MST-Bauteil innerhalb des anschließenden einwöchigen Laborkurses zu fertigen. Die Wirksamkeit des Konzeptes und die Steigerung des Lernerfolges durch die kombinierten virtuellen und realen Laborkurse wurden im Rahmen der Dissertation begleitend untersucht. Die Ergebnisse flossen direkt in die Weiterentwicklung der Technologiepraktika ein. Die Konzepte und Erkenntnisse sind zudem sehr interessant für die Entwicklung von Blended-Learning-Angeboten in ähnlichen oder anderen Fachgebieten sowie für weitere Bildungseinrichtungen. <b>(Die Dissertation liegt hier in 2 Fassungen vor: Die Originalfassung ist nur bei guter Rechnerausstattung und guter Netzanbindung nutzbar, die konvertierte Fassung ist unverändert, allerdings sind Qualitätseinbußen beim Ausdruck einiger Grafiken möglich)</b>
Manufacturing companies across multiple industries face an increasingly dynamic and unpredictable environment. This development can be seen on both the market and supply side. To respond to these challenges, manufacturing companies must implement smart manufacturing systems and become more flexible and agile. The flexibility in operational planning regarding the scheduling and sequencing of customer orders needs to be increased and new structures must be implemented in manufacturing systems’ fundamental design as they constitute much of the operational flexibility available. To this end, smart and more flexible solutions for production planning and control (PPC) are developed. However, scheduling or sequencing is often only considered isolated in a predefined stable environment. Moreover, their orientation on the fundamental logic of the existing IT solutions and their applicability in a dynamic environment is limited. This paper presents a conceptual model for a task-based description logic that can be applied to factory planning, technology planning, and operational control. By using service-oriented architectures, the goal is to generate smart manufacturing systems. The logic is designed to allow for easy and automated maintenance. It is compatible with the existing resource and process allocation logic across operational and strategic factory and production planning.
There is a growing demand for more flexibility in manufacturing to counter the volatility and unpredictability of the markets and provide more individualization for customers. However, the design and implementation of flexibility within manufacturing systems are costly and only economically viable if applicable to actual demand fluctuations. To this end, companies are considering additive manufacturing (AM) to make production more flexible. This paper develops a conceptual model for the impact quantification of AM on volume and mix flexibility within production systems in the early stages of the factory-planning process. Together with the model, an application guideline is presented to help planners with the flexibility quantification and the factory design process. Following the development of the model and guideline, a case study is presented to indicate the potential impact additive technologies can have on manufacturing flexibility Within the case study, various scenarios with different production system configurations and production programs are analyzed, and the impact of the additive technologies on volume and mix flexibility is calculated. This work will allow factory planners to determine the potential impacts of AM on manufacturing flexibility in an early planning stage and design their production systems accordingly.