Fachbereich Maschinenbau und Mechatronik
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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.
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der digitalen Nachbildung eines Testgeländes sowie eines Schienenfahrzeugs in der Simulationsumgebung Gazebo. Der Schwerpunkt liegt auf der präzisen Abbildung der Umfeldsensorik anhand eines realen Schienenfahrzeuges. Ziel ist die Erzeugung äquivalenter Messdaten der Simulationsumgebung und des realen Schienenfahrzeuges unter gleichen Einsatzbedingungen. Dazu werden unterschiedliche Verfahren eingesetzt, um die Parameter der einzelnen Sensorik so zu konfigurieren, dass die Messergebnisse mit den Messdaten der realen Sensorik konvergieren.
Die Ergebnisse der Messdaten zeigen, dass obwohl die Simulationsumgebung einige physikalische Materialeigenschaften nicht berücksichtigt, eine präzise Abbildung der Sensorik und geometrischen Strukturen des Testgeländes möglich ist. Darüber hinaus ermöglicht die Kombination von Gazebo und ROS2 Integrationstests und die Entwicklung von Softwareanwendungen sowohl in der Simulation als auch auf dem realen Schienenfahrzeug. Eine realitätsnahe und reproduzierbare Auswertung der Sensormessdaten der Simulationsumgebung für Schienenfahrzeuge ist somit realisierbar.
Die IMechE Railway Challenge wird jährlich in Stapleford, Großbritannien ausgetragen. Im Rahmen der Challenge entwickeln und bauen Studierende eine Lokomotive und vergleichen sich in verschiedenen Disziplinen, darunter eine automatisierte Zielbremsung, optimale Energierückgewinnung beim Bremsen und minimale Geräuschemissionen. Neben diesen und weiteren technischen Wettbewerbsdisziplinen treten die Fahrzeuge und die Teams auch in nicht-technischen Disziplinen wie einer Business Case Challenge an.