@misc{7728,
  abstract     = {{Der Einrichtprozess der Wasserstrahlschneidanlage erfolgt überwiegend als manueller Prozess. Die fehlende Automatisierung führt zu einem hohen Zeitverlust und der dauerhaften Anwesenheit einer Fachkraft. Dieser Umstand wird durch eine Steigerung des Automatisierungsgrades angegangen. Die Steigerung wird durch die Integration einer Umfeldsensorik und die Erstellung eines Algorithmus re-alisiert. Dieser erkennt die Halbzeuge im Arbeitsraum, um diese anschließend in ein CAD-Modell zu transformieren.}},
  author       = {{Albers, Franziska and Bartsch, Thomas and Kowalke, Dennis and Sade, Sercan}},
  booktitle    = {{In: Tagungsband AALE 2022: Wissenstransfer im Spannungsfeld von Autonomisierung und Fachkräftemangel. 18. Fachkonferenz}},
  editor       = {{Härle, Christian and Jäkel, Jens and Sand, Guido}},
  keywords     = {{Automatisierung, Bildverarbeitung, Industrie 4.0, Merkmalsfilter, Wasserstrahlschneiden}},
  location     = {{Pforzheim}},
  pages        = {{85 – 95}},
  publisher    = {{Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur}},
  title        = {{{Bildfilter als Analysewerkzeug im Technologiesektor von Industrie 4.0}}},
  doi          = {{https://doi.org/10.33968/2022.08}},
  year         = {{2022}},
}

@misc{7733,
  abstract     = {{ Im Rahmen des Forschungsprojektes „Milling-Waterjet“ an der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe wurde ein operatives Instandhaltungswerkzeug entwickelt, welches die nach der DIN 31051 beschriebenen Maßnahmen zur Instandhaltung in digitaler Form abbildet. Das Anwendungsobjekt in diesem Fall ist eine Wasserstrahlschneidanlage. Der vorliegende Beitrag beschreibt das digitale Instandhaltungswerkzeug.}},
  author       = {{Sade, Sercan and Albers, Franziska and Bartsch, Thomas and Kowalke, Dennis}},
  booktitle    = {{Tagungsband AALE 2022 : Wissenstransfer im Spannungsfeld von Autonomisierung und Fachkräftemangel}},
  editor       = {{Härle, Christian and Jäkel, Jens and Sand, Guido}},
  keywords     = {{Diagnose, Digitalisierung, Fehlerbaum, Instandhaltung, Wasserstrahlschneiden}},
  location     = {{Pforzheim}},
  pages        = {{45 – 52}},
  publisher    = {{Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur}},
  title        = {{{Operative Instandhaltung im Zeitalter der Digitalisierung}}},
  doi          = {{https://doi.org/10.33968/2022.04}},
  year         = {{2022}},
}

@misc{7734,
  abstract     = {{    Der Konferenzbeitrag zeigt den Forschungs- und Technikstand bezüglich des Griff-in-die-Kiste auf. Basierend auf einer Literaturrecherche werden Beispiele für regelbasierte und lernende Verfahren vorgestellt. Anschließend erfolgt eine systematische Gegenüberstellung der Verfahren. Hierfür werden die Anforderungen, die ein Griff-in-die-Kiste-System zu erfüllen hat, dargelegt. Die Kriterien resultieren aus einer Expertenbefragung des produktionstechnischen Umfelds der Weidmüller Gruppe. Neben den Anforderungen werden die Gewichtungen zur Bildung einer Rangfolge ermittelt. Die erarbeiteten Anforderungen dienen anschließend zur Bewertung der regelbasierten und lernenden Verfahren. Die Analyse mündet in einer methodischen Lücke zwischen beiden Paradigmen und stellt die Ausgangsbasis für die weitere Arbeit zur Entwicklung des industriellen Griff-in-die-Kiste dar. Abschließend werden erste Arbeitsergebnisse zur Objekterkennung von Reihenklemmen veröffentlicht. In einer Untersuchung werden die Zuverlässigkeit, die Robustheit sowie die Einrichtdauer einer Objekterkennung mithilfe von Deep Learning ermittelt. Das angestrebte Forschungsergebnis stellt einen Entwicklungsschritt von automatisierten Systemen, die in einem definierten Wirkbereich eigenständig arbeiten, zu autonomen Systemen, die selbstständig auf zeitvariante Größen reagieren, dar.}},
  author       = {{Stuke, Tobias and Bartsch, Thomas and Rauschenbach, Thomas}},
  booktitle    = {{Tagungsband AALE 2022: Wissenstransfer im Spannungsfeld von Autonomisierung und Fachkräftemangel}},
  editor       = {{Härle, Christian and Jäkel, Jens and Sand, Guido}},
  keywords     = {{Griff-in-die-Kiste, Bildverarbeitung, Robotik, Deep Learning, lernende Verfahren, regelbasierte Verfahren}},
  location     = {{Pforzheim}},
  pages        = {{145 – 154}},
  publisher    = {{Open Access}},
  title        = {{{Adaptiver Griff-in-die-Kiste – Die methodische Lücke zwischen Forschung und Industrie}}},
  doi          = {{https://doi.org/10.33968/2022.14}},
  year         = {{2022}},
}