Details
Translated title of the contribution | Development of a Stochastic Workpiece Tracking within (Semi-)Automated Production Processes |
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Original language | German |
Title of host publication | Fachtagung Mechatronik 2019 |
Place of Publication | Paderborn |
Pages | 225-230 |
Number of pages | 6 |
Publication status | Published - 2019 |
Abstract
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Fachtagung Mechatronik 2019. Paderborn, 2019. p. 225-230.
Research output: Chapter in book/report/conference proceeding › Conference contribution › Research › peer review
}
TY - GEN
T1 - Entwicklung eines stochastischen Werkstücktrackings für (teil-)automatisierte Produktionsprozesse
AU - Kortmann, Karl-Philipp
AU - Seel, Alexander
AU - Zumsande, Johannes
AU - Wielitzka, Mark
AU - Ortmaier, Tobias
PY - 2019
Y1 - 2019
N2 - In dieser Arbeit wird ein neues Verfahren zur datenbasierten Schätzung des zeitlichen Aufenthalts einzelner Werkstückeoder anderer diskreter Zwischenerzeugnisse in einem komplexen mechatronischen Produktionsprozess vorgestellt. Dasgezeigte Verfahren eignet sich insbesondere für teilautomatisierte Produktionsprozesse, die nicht vollständig digitalisiertsind oder bei denen ein hardwarebasiertes Tracking (z. B. mittels RFID) durch die Umgebungsumstände nicht möglich ist.Hierzu wird der Produktionsprozess zunächst in ein stochastisches Modell auf Basis eines gerichteten Graphen überführt.Der Optimierungsalgorithmus nutzt die Zeitstempel der zur Verfügung stehenden Feldbusdaten der Anlagensteuerungen,um den wahrscheinlichsten Pfad einzelner Objekte durch den Produktionsprozess zu rekonstruieren.Das Verfahren konnte in ersten Testphasen an simulierten Prozessdaten exemplarisch validiert werden.
AB - In dieser Arbeit wird ein neues Verfahren zur datenbasierten Schätzung des zeitlichen Aufenthalts einzelner Werkstückeoder anderer diskreter Zwischenerzeugnisse in einem komplexen mechatronischen Produktionsprozess vorgestellt. Dasgezeigte Verfahren eignet sich insbesondere für teilautomatisierte Produktionsprozesse, die nicht vollständig digitalisiertsind oder bei denen ein hardwarebasiertes Tracking (z. B. mittels RFID) durch die Umgebungsumstände nicht möglich ist.Hierzu wird der Produktionsprozess zunächst in ein stochastisches Modell auf Basis eines gerichteten Graphen überführt.Der Optimierungsalgorithmus nutzt die Zeitstempel der zur Verfügung stehenden Feldbusdaten der Anlagensteuerungen,um den wahrscheinlichsten Pfad einzelner Objekte durch den Produktionsprozess zu rekonstruieren.Das Verfahren konnte in ersten Testphasen an simulierten Prozessdaten exemplarisch validiert werden.
U2 - doi.org/10.17619/UNIPB/1-775
DO - doi.org/10.17619/UNIPB/1-775
M3 - Aufsatz in Konferenzband
SP - 225
EP - 230
BT - Fachtagung Mechatronik 2019
CY - Paderborn
ER -