Industrie 4.0. Die autonome Werkzeugmaschine

Eine Werkzeugmaschine als Cyber-physisches System (CPS)


Hausarbeit, 2019

35 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Grundlagen autonomer Werkzeugmaschinen
2.1 Automatisierung 4.0
2.2 Werkzeugmaschinen
2.3 Cyber-physische Werkzeugmaschine
2.4 Autonomie von Werkzeugmaschinen

3 Konzepte der Vernetzung von Werkzeugmaschinen
3.1 Durchgehende CAD-CAM-NC-Kette
3.2 Simulation von Prozess-Maschinen Interaktionen
3.3 BigDataAnalysen

4 Beispiel: Autonome Regeneration komplexer Industriegüter

5 Möglichkeiten und Grenzen autonomerWerkzeugmaschinen

6 Ausblick

Quellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Aufbau derAutomatisierungspyramide

Abbildung 2: Auflösung derAutomatisierungspyramide im Zuge der Industrie 4.0

Abbildung 3: Dreh-Fräs-Bearbeitungszentrum der Firma DMG

Abbildung 4: Generische Systemarchitektur einer Cyber-Physischen WZM

Abbildung 5: Entwicklungsstufen technischer Systeme

Abbildung 6: Teilaspekte derAutonomie19

Abbildung 7: Vereinfachte CAD-CAM-NC Kette

Abbildung 8: Automatisiertes CAM-System

Abbildung 9: Optimierte Arbeitsvorbereitung durch physikbasierte NC-Simulation

Abbildung 10: Erweiterung der Modellwelt physikbasierterSimulationen

Abbildung 11: Vergleich von realem und berechnetem Bearbeitungsergebnis

Abbildung 12: Vergleich des jetzigen mit einem autonomen Regenerationsablauf (v.l.n.r)

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Henry Ford war aus wirtschaftlicher Sicht ein Pionier, da er das bis dahin bekannte Produktionskonzept in einem so hohen Maße optimierte, dass er damit das Automobil erstmals einem breiten Markt zugänglich machen konnte. Er standardisierte essentielle Fertigungsprozesse und führte als erster Unternehmer das bewegliche Montageband ein.1

„Any customer can have a car painted any color that he wants so long as it is black“2. Werden Produkte innerhalb einer Fließbandproduktion, also einer Abfolge von fest definierten Arbeitsschritten über einen einheitlichen Fertigungsfluss, hergestellt, werden an erster Stelle die Kosten, aber auch die Flexibilität der Fertigung gesenkt. So konnte Henry Ford nach Umstellung auf sein neues Produktionssystem am 14. Januar 1914 die Herstellungskosten und somit den Verkaufspreis für das hauseigene „Model T“ circa um die Hälfte senken, bot das Automobil aber auch nur in der Farbe Schwarz an - die Kunden mussten sich also nach den Vorgaben Fords richten. Das Model T war (bis 1972) das meistverkaufte Auto der Welt.3

Der fortlaufende Ausbau der Produktivität industrieller Fertigungsprozesse befindet sich heute - mehr als 115 Jahre später - auf einem so hohen Level wie nie zuvor. Trotzdem sieht sich die heutige Industrie vor neuen Herausforderungen, die den Fortbestand eben dieser stetigen Verbesserung gefährden. Einer zunehmenden Unvorhersehbarkeit und Volatilität der Märkte sowie einer stark ansteigenden Variantenvielfalt bei gleichzeitig sinkenden Stückzahlen lassen sich nicht mehr mit den starren Automatisierungskonzepten begegnen.

So kann eine flexible und schnell anpassbare Wertschöpfungskette, bei gleichzeitigem Anstieg der Produktivität, nur dann gewährleistet werden, wenn die (bestehenden) Produktionselemente miteinander vernetzt werden.4 Will man ein solches intelligentes Produktionssystem errichten, benötigt man Systeme, die sowohl mit der realen wie auch mit der digitalen Welt interagieren können - sogenannte cyber-physische Systeme (CPS). Solche Systeme können beispielsweise Werkzeugmaschinen (WZM) sein, die mittels Sensoren und Aktoren sowie einer eingebetteten Software mit ihrer Umwelt (z.B. Werkstückträger, zu bearbeitendes Produkt etc.) kommunizieren und auf diese reagieren können.

Der Fokus dieser Hausarbeit wird zum einen sein, grundlegende Begrifflichkeiten autonomer Werkzeugmaschinen vorzustellen. Zum anderen sollen Ansätze aufgezeigt werden, die dieVernetzung autonomer Werkzeugmaschinen veranschaulichen. Anhand eines aktuellen Beispiels werden die Möglichkeiten autonomer Werkzeugmaschinen aufgezeigt, die in dem darauffolgenden Kapitel ausgeführt und den Grenzen autonomer WZM gegenübergestellt werden. Ein Ausblick über die zukünftige Entwicklung des Themas schließt diese Arbeit ab.

2 Grundlagen autonomerWerkzeugmaschinen

Im Folgenden werden grundlegende Themen dieser Arbeit veranschaulicht. Ausgehend von dem sich verändernden Automatisierungskonzept der modernen Industrie, wird die Werkzeugmaschine als Teil dessen erläutert und schließlich mit der Thematik der cyber-physischen Systeme (CPS) in Bezug gebracht. Eine genauere Betrachtung des Begriffs der Autonomie von Werkzeugmaschinen schließt dieses Kapitel ab.

2.1 Automatisierung 4.0

Die Automatisierungstechnik sorgt seit der Erfindung des mechanischen Webstuhls 1786 für große Erleichterung. Sie übernimmt Aufgaben, für die der Mensch weder Zeit noch Kraft hat oder die schlichtweg zu gefährlich sind. Per Definition ist die Automatisierung das Ergebnis des Automatisierens, d.h. des Einsatzes von Automaten (DIN IEC 60050-351). Automaten werden als künstlich geschaffene Systeme bezeichnet, die anhand festgelegter Programme bzw. Ausführungen selbstständige Entscheidungen durch Steuerung und ggf. Regelung treffen.5

Arbeiteten Automaten damals noch nach rein mechanischen Abläufen, befinden wir uns heutzutage in einer hoch elektrifizierten Produktionswelt. Durch die Einführung der speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) in den 1970er Jahren mussten Automaten immer weniger bedient, sondern konnten programmiert werden. Knapp 10 Jahre später wurden zusätzlich die damals neu verfügbaren Personal Computer (PC) für industrielle Anwendungen optimiert. Heutzutage gehören, durch Industrie-PCs (IPC) und SPS, gesteuerte Maschinen (NC-Maschinen) zum Fertigungsprozess fast aller produzierenden Betriebe.

Die so immer komplexer werdenden Automatisierungsarchitekturen verschiedener Systeme und deren Subsysteme werden durch das Modell der Automatisierungspyramide verdeutlicht (siehe Abbildung 1, nächste Seite). Sie veranschaulicht die einzelnen Komponenten von automatisierungstechnischen Systemen und stellt diese in Bezug zueinander (DIN 62264-1).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Aufbau derAutomatisierungspyramide6

Den Grundstein der Pyramide bildet die Feldebene, welche aus Geräten besteht, die die Schnittstelle zwischen physischem Fertigungsprozess und dem Steuerungssystem bilden. Sie werden nach Aktoren und Sensoren unterschieden. Aktoren wandeln elektrische Signale in nichtelektrische Größen (z.B. Bewegung, Druck, Temperatur) um6 7, während Sensoren genau umgekehrt wirken. Ein Beispiel für Aktoren ist die Ansteuerung von hydraulischen Zylindern eines Roboters, wohingegen Lichtschranken oder Temperaturmesser zu der Gruppe der Sensoren zählen.

Innerhalb der Steuerungsebene werden die zuvor beschriebenen Geräte gesteuert und geregelt. Hierzu werden die Sensordaten ausgewertet und dementsprechende Aktionen durch die Aktoren ausgeführt. Diese Aufgabe übernehmen die anfangs erwähnten IPCs und die SPS.

Die sogenannte Leitebene ist für die Leitung der Steuerungsebene verantwortlich. Hier werden die Produktionsprozesse geplant, ausgeführt und überwacht. Zudem ist die Leitebene für den optimalen Einsatz der vorgegebenen Ressourcen zuständig. Diese Aufgaben werden durch Produktionssteuerungssysteme (PPS) bzw. Manufacturing Execution Systems (MES) unterstützt.

Die Spitze der Pyramide bildet die Unternehmensebene, in der alle übergeordneten betrieblichen Geschäfts- und Ressourcenplanungsprozesse zusammenlaufen und abgewickelt werden. In der Regel kommen hier Enterprise Ressource Planning­Systeme (ERP) zum Einsatz.

Betrachtet man diesen hierarchischen Aufbau der einzelnen Systemelemente, stellt sich die Frage, ob dieses Modell den zukünftigen Anforderungen an die Industrie gerecht werden kann. So zählen steigender Innovationsdruck (Time-to-Market), stetige Effizienzsteigerung der Produktivität sowie zunehmende individuelle Kundenbedürfnisse zu den größten Herausforderungen für Fertigungsunternehmen in Deutschland.8 Unternehmensintern verlangen daher immer kleiner werdende Losgrößen, kürzere Taktzeiten der Produktion und stetig komplexer werdende Produkte ein effizientes Zusammenspiel von Produktentwicklung, Fertigung, Logistik, Vertrieb sowie natürlich der IT-Abteilung.9 Und genau hier beginnt die vierte industrielle Revolution, bekannt unter dem Namen „Industrie 4.0“. Der Begriff der Industrie 4.0 wird innerhalb der Literatur auf die verschiedensten Weisen definiert; in der vorliegenden Arbeit wird mit dem Begriff„lndustrie 4.0“ Folgendes verbunden:

„Industrie 4.0 ist ein Marketingbegriff, der auch in der Wissenschaftskommunikation verwendet wird, und steht für ein "Zukunftsprojekt“ der deutschen Bundesregierung. Die sog. vierte industrielle Revolution, auf welche die Nummer verweist, zeichnet sich durch Individualisierung (selbst in der Serienfertigung) bzw. Hybridisierung der Produkte (Kopplung von Produktion und Dienstleistung) und die Integration von Kunden und Geschäftspartnern in Geschäfts- und Wertschöpfungsprozesse aus. Wesentliche Bestandteile sind eingebettete Systeme sowie (teil-)autonome Maschinen, die sich ohne menschliche Steuerung in und durch Umgebungen bewegen und selbstständig Entscheidungen treffen [...]. Die Vernetzung der Technologien und mit Chips versehenen Gegenstände resultiert in hochkomplexen Strukturen und cyber­physischen Systemen (CPS) bzw. im Internet derDinge.“10

Kombiniert man nun die gegenwärtigen Anforderungen an die Industrie mit dem Kontext von Industrie 4.0, entwickelt sich eine neue Betrachtungsweise der Automatisierungspyramide (siehe Abbildung 2, nächste Seite).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Auflösung der Automatisierungspyramide im Zuge der Industrie 4.011

Die vorherige Hierarchie zwischen den einzelnen Systemfunktionen verändert sich zu einer vernetzten Automatisierungsarchitektur, welche nur noch zwischen physischer und digitaler Welt abgrenzt. Smarte Produkte sowie smarte Feldgeräte können die Aufgaben der Feld- und Steuerungsebene selbst übernehmen; somit wird die Steuerung der Prozesse dezentral. Sensoren und Aktoren werden anhand von cyber­physischen Systemen (siehe Kapitel 2.3) erweitert und weisen somit eine erhöhte Konnektivität, auch untereinander, aus. Durch eine vertikale Integration sowie die Verwendung von cloudbasierten und modularen IT-Systemen wird auf eine Trennung von Leit- und Unternehmensebene verzichtet. Das bedeutet, dass eine Verdichtung der Informationen von Feld- zu Unternehmensebene entfällt und stattdessen die verwendeten Programme auf jegliche für sie relevante Informationen des Produktionsprozesses zugreifen können. Umgekehrt haben Feldgeräte und Produkte die Möglichkeit, für sie relevante Informationen ohne Umwege zu beziehen. Somit könnten beispielsweise sämtliche Informationen des Lebenszyklus eines Produktes ganzheitlich verwaltet und gesteuert werden (Produktlebenszyklusmanagement, PLM).11 12 Des Weiteren ermöglicht der modulare Aufbau beliebige Ergänzungen oder Weiterentwicklungen der verwendeten Teilsysteme (z.B. verschiedene Arten von smarten Feldgeräten) und somit eine weitaus höhere Flexibilität der Automatisierungsarchitektur.

2.2 Werkzeugmaschinen

Die zuvor erwähnten Feldgeräte könnten beispielsweise Werkstückträger, Transportbehälter, ganze Produktionsinseln oder auch Werkzeugmaschinen (WZM) sein. WZM bilden das Rückgrat einer Fertigung, da sie für die Bearbeitung jedweder Werkstücke benötigt werden, und somit einen erheblichen Teil der Wertschöpfung leisten.

Gemäß DIN 69651 lässt sich WZM wie folgt definieren:

„Mechanisierte und mehr oder weniger automatisierte Fertigungseinrichtung, die durch relative Bewegung zwischen Werkstück und Werkzeug eine vorgegebene Form am Werkstück oder eine Veränderung einer vorgegebenen Form an einem Werkstück erzeugt.“13

Des Weiteren werden WZM häufig nach den verschiedenen Fertigungsverfahren gegliedert. Die in Deutschland am häufigsten verwendeten WZM, nämlich 55 % aller hergestellten Maschinen, gehören der Gruppe der spanenden Werkzeugmaschinen an. Bearbeitungszentren und Fertigungssysteme, welche durch Transfermaschinen verbunden sind, kombinieren verschiedene spanende Bearbeitungsformen und kommen am häufigsten zum Einsatz. Unter ihnen zählen Drehmaschinen, Fräsmaschinen sowie Schleif-, Hon-, Läpp- und Poliermaschinen zu den am weitesten verbreiteten spanenden WZM.14

Aus Darstellungsgründen bitte auf nächster Seite weiterlesen. Am Beispiel eines Dreh-Fräs-Bearbeitungszentrums der DMG Mori AG sollen die wichtigsten Baugruppen einer WZM mit höchster Automatisierungsstufe erläutert werden (sieheAbbildung 3).15

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die in Z-Richtung verschiebbaren Schlitten mit der Gegenspindel, ein 12fach- Werkzeugrevolver und der Kreuzschlitten (Y- und B-Achse) befinden sich auf dem Maschinenbett. Während der Schlitten durch ein Spindel-Mutter-System angetrieben wird, bewegt sich der Kreuzschlitten mithilfe eines Linear-Direktmotors. Dadurch werden Positionsgenauigkeit und -geschwindigkeit der Dreh-Fräs-Spindel - trotz des hohen Gewichts des Kreuzschlittens - gewährleistet. Um eine durchgehende Werkstückversorgung zu ermöglichen, ist ein Hohlspannzylinder (verantwortlich für die Werkstückspannung) mit Stangenzuführung verbaut. Ein Werkstückgreifer (nicht dargestellt) übernimmt die Abfuhr der Fertigteile von der Gegenspindel. Mittels Werkzeugwechsels und -magazins (nicht dargestellt) kann diese WZM für die Komplettbearbeitung verschiedenster Werkstücke eingesetzt werden. Wie die meisten modernen Werkzeugmaschinen, wird dieses Bearbeitungszentrum per CNC- Steuerung betrieben.

2.3 Cyber-physische Werkzeugmaschine

„Cyber-physische Systeme (CPS) sind Systeme mit eingebetteter Software, die über Sensoren und Aktoren verfügen, erfasste Daten auswerten und speichern, mit Kommunikationseinrichtungen untereinander sowie in globalen Netzen verbunden sind, verfügbare Daten und Dienste nutzen und anbieten, die die virtuelle Planung unterstützen sowie überMensch-Maschine-Schnittstellen verfügen.“16

Um das Konzept der CPS zu veranschaulichen, wird die von Liu et al.17 entwickelte übergreifende Systemarchitektur einer Werkzeugmaschine als CPS (englisch: cyper- physical machine tool, kurz CPMT) vorgestellt. Dieses Modell wurde bereits an der University ofAuckland, Neuseeland, erfolgreich in die Realität umgesetzt.

Das eigentliche CPS dieses Modells (siehe Abbildung 4, nächste Seite) besteht aus drei Komponenten:

Die physische Komponente (physical devices) umfasst zum einen die Bearbeitungseinheit, bestehend aus der Werkzeugmaschine, einem oder mehreren Schneidwerkzeugen und dem zu bearbeitenden Werkstück; zum anderen werden Vorrichtung für die Datenerfassung benötigt, um Echtzeitdaten des Prozesses aufzunehmen. Hier werden verschiedenste Arten von Sensoren und Messgeräten eingesetzt - z.B. RFID-Tags und - Lesegeräte, Strommesser, Drehmomentmesser, Beschleunigungssensoren oder Koordinatenmessgeräte. Während des Bearbeitungsprozesses erfasst so die CNC-Steuerung und Sensorik die Echtzeitdaten, welche durch die Bearbeitungseinheit erzeugt worden sind. Diese Daten werden an die digitale Komponente transferiert und bilden die Basis der Kommunikation zwischen realer und digitaler Welt.

Um diese Daten übermitteln bzw. austauschen zu können, werden Netzwerke benötigt. Das Ziel ist es, eine Netzwerkstruktur zu implementieren, die eine zuverlässige, effiziente und durchgehende Kommunikation ermöglicht. Die Echtzeitdaten der CNC-Steuerung können über verschiedene industrielle Kommunikationsprotokolle wie Profinet, EtherCAT, Powerlink, RS-232 und RS-485 abgerufen werden. Daten der verschiedenen Sensoren werden über die Implementierung von Mikrocontrollern (z.B. RaspberryPi) unter der Verwendung von geeigneten Protokollen (z.B. Ethernet, WiFi, Bluetooth) an die digitale Komponente des CPS übertragen. Eine einheitliche Übertragung zwischen den erfassten Bearbeitungs- sowie Sensordaten, den Datenanalysenanwendungen und der Mensch- Maschinen-Schnittstelle (engl. Human-machine interface) ermöglicht das Internet unter Verwendung offener Kommunikationsstandards (z.B. MTConnect oder OPC Unified Architecture).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Generische Systemarchitektur einer Cyber-Physischen WZM18

Der wohl wichtigste Unterschied von CPS zu herkömmlichen Systemen liegt in der digitalen Komponente, dem sogenannten digitalen Zwilling (engl. Cyber Twin). Der digitale Zwilling stellt ein digitales Spiegelbild der realen Werkzeugmaschine dar. Die Daten aus dem physischen Bearbeitungsprozess fließen in den digitalen Zwilling ein, der mithilfe intelligenter Algorithmen die Daten analysiert, bewertet und Entscheidungen trifft. Nach Liu et al. bestehen digitale Zwillinge aus vier Kernmodulen:

- Das Modul der Datenzusammenführung (engl. data fusion) bereinigt und verarbeitet die empfangenen Rohdaten der Sensoren und der CNC-Steuerung. Sie werden in ein gemeinsames Format konvertiert, sodass die Rohdaten effizient in den Folgeprozessen weiterverarbeitet werden können. Damit der digitale Zwilling die jeweiligen Echtzeitdaten zuordnen kann, werden die 18 Liu et al. 2018: S.16 Rohdaten kontextualisiert (Sensor X, Y, Z). Das Ergebnis der Datenzusammenführung sind somit einheitliche, genaue und zuverlässige Daten der realen Welt, welche die Grundlage für die Modellierung des digitalen Zwillings bilden.
- Um die Wirkmechanismen der Werkzeugmaschinen nachzubilden, wird ein sogenanntes Informationsmodell verwendet. Innerhalb dieser logischen Struktur werden Beziehungen zwischen Teilsystemen (z.B. Vorschubsystem) sowie deren kritischen Komponenten (z.B. Koordinatenmesssystem) dargestellt. Werden physische Komponenten verändert, kann das Informationsmodell aufgrund seiner Zusammensetzung aus digitalen Modulen leicht angepasst werden.
- Die Tatsache, dass CNC-Steuerung und Sensoren enorme Datenmengen produzieren, erfordert eine Datenbank. Diese muss den industriellen Anforderungen in puncto Zuverlässigkeit, Effektivität und besonders Sicherheit entsprechend konstruiert sein. Die Datenbank hat ebenso die Aufgabe, historische Daten innerhalb einer Cloud zu speichern und für spätere Analysen zur Verfügung zu stellen, wie die intelligenten Algorithmen mit Echtzeitdaten zu versorgen.
- Wo die bisher erwähnten Module Daten vorbereiten und bereitstellen sollen, werden diese schließlich innerhalb intelligenter, also lernender, Algorithmen interpretiert. Es werden beispielsweise Algorithmen für Datenvisualisierungs-, Prozessoptimierungs-, Prognose- oder Zustandsmanagementprozesse eingebettet. Sie statten die Werkzeugmaschine mit intelligenten bzw. autonomen Funktionen aus und unterstützen beispielsweise den Werkstatttechniker bei einer effizienteren Fehleranalyse. So werden die Programmausgaben der Algorithmen entweder als direkter Steuerbefehl an die CNC-Steuerung gesendet oder an entsprechende Mensch-Maschinen­Schnittstellen geleitet.

Neben den vorab beschriebenen drei Komponenten einer cyber-physischen Werkzeugmaschine (digitale und physische Komponente sowie Netzwerke) bilden Rückkopplungen bzw. Regelkreise einen unverzichtbaren Teil autonomer Werkzeugmaschinen. Erst sie vervollständigen die Interaktion zwischen realer und digitalerWelt. Innerhalb des Modells nach Liu et al. werden drei Arten unterschieden: Der autonome Regelkreis (blaue Pfeile in Abb. 3) erlaubt es den intelligenten Algorithmen anhand der Bewertung von Echtzeitdaten, direkt in die CNC-Steuerung einzugreifen, sodass die Werkzeugmaschine die jeweiligen Parameter während des Bearbeitungsprozesses autonom anpasst. Durch die Einführung offener CNC- Steuerungen, wie etwa STEP-NC basierte Steuerungen, können autonome Regelkreise ohne zusätzliche Schnittstelle zwischen digitalem Zwilling und CNC- Steuerung realisiertwerden.

Entscheidungsunterstützender Regelkreis im Fertigungsbereich (lila Pfeile): Neben Analyseanwendungen der Echtzeitdaten können durch intelligente Algorithmen Visualisierungskonzepte verwirklicht werden. Verknüpft man diese mit schon bekannten Visualisierungstechnologien, wie etwa „Augmented Reality“, entstehen verschiedene Arten intelligenter Mensch-Maschinen-Schnittstellen (z.B. Tablet, VR- Brille, Smartwatch). Beispielsweise können Werkstatttechniker, Wartungstechniker oder Qualitätsmanager so den Bearbeitungsprozess umfassend, intuitiv und in Echtzeit wahrnehmen. Entscheidungen bezüglich fertigungsrelevanter Kennzahlen (z.B. Anlageneffektivität) können so erleichtert werden.

Entscheidungsunterstützender Regelkreis im Planungsprozess (grüne Pfeile): Jede kritische Komponente der Werkzeugmaschine erzeugt durchgehend digitale Daten. Dies führt bereits nach wenigen Fertigungsstunden zu enormen Datenmengen, auch „Big Data“ genannt (siehe auch Kap. 3.3). Historische Daten werden zur Archivierung in einer übergreifenden Cloud gespeichert. Aus diesen Daten werden mithilfe intelligenter Algorithmen Analysen erzeugt, um beispielsweise Mitarbeitern der Entwicklung und Planung Entscheidungshilfen zu bieten. Zum Beispiel könnte innerhalb der Produktionsplanung die Gesamtanlageneffektivität (engl. Definition Overall Equipment Effectiveness bzw. OEE) anhand statistischer Daten der Maschinenauslastung verbessert werden. Des Weiteren könnten anhand von bereitgestellten Kundendaten wichtige Erkenntnisse für die verbesserte Ausgestaltung zukünftiger Produkte und Services generiert werden.

[...]


1 Ford 1952: S.48ff.

2 Ford/Crowther 1922: S. 72

3 Kimes/Clark 1996: S. 579

4 Nyhuis, Peteret. al 2017: S. 34 ff.

5 Voigt2018a: S. 1

6 Gorecky et al. 2017: S. 556 ff

7 Bammel et al. 1998: S.1

8 Lederque/Reinhardt2014: S.1 ff.

9 BMWi 2015: S. 16

10 Bendel 2019: S.1

11 Goreckyetal. 2017: S. 556

12 Schuh 2018: S.1

13 DIN 69651 1981/82: S.1

14 VDW 2018: S. 23

15 Neugebauer2013: S. 112ff

16 Krüger etal. 2017: S. 97

17 Liu et al. 2018: S.15ff

Ende der Leseprobe aus 35 Seiten

Details

Titel
Industrie 4.0. Die autonome Werkzeugmaschine
Untertitel
Eine Werkzeugmaschine als Cyber-physisches System (CPS)
Hochschule
Ernst-Abbe-Hochschule Jena, ehem. Fachhochschule Jena
Veranstaltung
Digitales Unternehmen
Note
1,3
Autor
Jahr
2019
Seiten
35
Katalognummer
V925464
ISBN (eBook)
9783346252562
ISBN (Buch)
9783346252579
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Automatisierung 4.0, Werkzeugmaschinen, CPS, Autonomie, CAD, CAM, NC, Big Data, Simulation
Arbeit zitieren
Adrian Helming (Autor), 2019, Industrie 4.0. Die autonome Werkzeugmaschine, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/925464

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