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Auflistung nach Schlagwort "Sensorik"

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  • Zeitschriftenartikel
    Automatisierung von Geschäftsprozessen im Maschinen- und Anlagenbau – Fallstudie zu Predictive Maintenance
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 5, 2019) Gluchowski, Peter; Schieder, Christian; Gmeiner, Andreas; Trenz, Stefan
    Die Chancen, die sich durch die zielgerichtete Auswertung und Verwendung von Sensordaten für den Maschinen- und Anlagenbau ergeben, sind immens. Große Anlagen weisen hunderte oder gar tausende von verbauten Sensoren auf, die in kurzen Zeitabständen Daten über aktuelle Zustände einzelner Maschinenkomponenten sowie der Produktionsprozesse erzeugen. Die Produktion von Wellpappe, die als vielseitiges Verpackungsmaterial für Endkunden- und Industrieprodukte weltweit zum Einsatz kommt, stellt hierbei ein besonders anschauliches Beispiel dar. Die Entwicklung digitaler Dienstleistungen wie die vorausschauende Wartung (sog. „Predictive Maintenance“) basieren auf Daten, die an der Anlage erzeugt werden. Ein im Produktionsprozess von Wellpappe kritisches Bauteil stellt das bei der Verklebung der Wellpapp-Schichten verwendete Anpressband dar. Die neueste Generation von Wellpappenanlagen wird zu diesem Zweck mit spezieller Sensorik ausgestattet, die laufend Daten zum Zustand des Bandes liefern. Mit diesen Daten lassen sich mit Hilfe modellbasierter maschineller Lernverfahren Prognosen zur Lebensdauer treffen und damit Automatisierungspotenziale bei nachfolgenden Geschäftsprozessen ausschöpfen. Ziel ist die Minimierung der Produktions- und Qualitätsverluste sowie die Automatisierung der Ersatzteilprozesse. Der Beitrag skizziert die Vorgehensweise und Ergebnisse des zugehörigen Projekts und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen. The systematic evaluation and use of sensor data create immense opportunities for mechanical engineering and machine operations. Production lines have hundreds or even thousands of built-in sensors that generate data on the current status of individual machine components and production processes at short intervals. The production of corrugated board, which is used worldwide as a versatile packaging material for end customer and industrial products, is a particularly vivid example of this. The development of digital services such as predictive maintenance is based on data generated at the production line. A critical component in the production process of corrugated board is the pressure belt used to bond the layers of corrugated board. For this purpose, the latest generation of corrugators is equipped with special sensors that continuously provide data on the condition of the belt. These data can be used to predict the service life with the aid of model-based machine learning methods and thus exploit automation potential in subsequent business processes. The aim is to minimize production and quality losses and automate spare parts processes. The paper outlines the approach and results of the associated project and gives an outlook on future developments.
  • Konferenzbeitrag
    CattleHub – Assistenzsysteme für eine intelligente Rinderhaltung
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Ahmann, Johanna; Asseburg, Kathrin; Höse, Kristina; Kluth, Natalia; Neeland, Heiko; Plettemeier, Dirk; Wagner, Martin; Büscher, Wolfgang
    Als eines von 14 digitalen Experimentierfeldern, die 2019 in Deutschland eingerichtet wurden, befasst sich CattleHub mit Assistenzsystemen für eine intelligente Rinderhaltung. Das Experimentierfeld teilt sich in sieben Experimentierbereiche mit unterschiedlichen Schwerpunkten auf. Das übergeordnete Ziel des Experimentierfeldes ist der Wissenstransfer, durch den Landwirte und deren Tiere profitieren. Durch einen Bewertungsrahmen und eine Umfrage soll zunächst der Status quo der Digitalisierung in der deutschen Rinderhaltung erhoben werden. Mit dem eigenen Referenzsystem OpenCattleHub sollen die verschiedenen auf dem Markt befindlichen digitalen Systeme validiert und bewertet werden. Dafür wird der direkte Kontakt zu den Landwirten gesucht.
  • Konferenzbeitrag
    EXPerimentierfeld zur datengetRiebenen VErnetzung und DigitaliSierung in der LandwirtSchaft (EXPRESS)
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Römer, Ingolf; Schieck, Martin; Mollenhauer, Hannes; Graß, Rikard; Krug, Silvia; Welz, Juliane; Knitsch, Valentin
    Eine kaum zu überblickende Flut digitaler Technologien verspricht die Versöhnung von Ökonomie und Ökologie, ausgerichtet am Leitbild einer hocheffizienten Landwirtschaft, die gleichzeitig Umwelt und Biodiversität schützt. Auch in den Bereichen Pflanzenbau und Sonderkulturen bieten viele Hersteller von Agrartechnik entsprechende Technologien an. Die potenziellen Lösungsansätze umfassen Drohnen, Sensorik und Datenintegration. Gerade kleine und mittlere Betriebe stehen vor der Frage, welche Verfahren am besten zum eigenen Bedarf passen und ob sie ihre Versprechungen in der Praxis auch halten. Diesen und weiteren Fragen gehen wir mit dem Experimentierfeld EXPRESS nach.
  • Zeitschriftenartikel
    Innovation durch den Einsatz von Enterprise IoT-Lösungen: Ein Modell zur Bestimmung des Innovationspotenzials
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 6, 2019) Marheine, Christian; Gruber, Lukas; Back, Andrea
    Getrieben durch Technologietrends wie das Internet der Dinge und günstigere Sensorik zielen Industrieunternehmen zunehmend darauf ab, aus den eigenen Daten und Analyseverfahren neue, innovative Produkte und Dienstleistungen zu schaffen. Durch den Einsatz von vernetzen Geräten und entsprechender Software entstehen häufig individuelle IoT-Lösungen mit denen sich Unternehmen im Markt differenzieren wollen. Doch wo liegen die Kernunterschiede zwischen verschiedenen IoT-Lösungen und welches Innovationspotenzial geht mit ihnen einher? Auch die Literatur gibt wenig Aufschluss über diese Frage. Basierend auf der Untersuchung 18 bereits existierender Reifegradmodelle sowie 5 Experteninterviews identifizieren wir vier Schlüsseldimensionen, (1) Datenquelle, (2) Datenziel, (3) Datenanalyse und (4) Datenbasierte Transformation, die mit ihren vier Ausprägungen das Innovationspotenzial verschiedener Enterprise IoT-Lösungen beschreiben. Auf Basis dieser Ergebnisse leiten wir ein Innovationsstufenmodell ab, das Unternehmen dabei hilft das Innovationspotenzial Ihrer IoT-Lösung zu erkennen und weitere Ausbaustufen aufzeigt. Im Anschluss demonstrieren wir die Anwendung des Modells, indem wir es zur Klassifizierung von zwei IoT-Lösungen aus Industrieunternehmen benutzen. Dabei schließen wir einerseits die konzeptionelle Lücke mit einem Modell, das Aussagen über den Einfluss von IoT auf Unternehmensinnovation macht, und bieten der Praxis ein konkretes Werkzeug, um Managementaufgaben im Zusammenhang mit der Entwicklung neuer und innovativer Produkte und Dienstleistungen zu unterstützen. Driven by trends in technology, like the Internet of Things, industrial companies seek to create new, innovative products and services based on their own data. By using connected things and data analytics companies leverage individual enterprise IoT solutions to differentiate in the market. But what characteristics define different maturity levels of IoT solutions? How do these IoT solutions open up a company’s further potential to innovate? Based on a study of 18 existing maturity models and 5 expert interviews, we identify four key dimensions of IoT solutions’ innovation stages: (1) data source, (2) data target, (3) data analysis and (4) data-based transformation. This model helps companies to determine the innovation potential of their IoT solution and to plan further innovation stages. We demonstrate the model’s utility by applying it to two industrial IoT solutions. On the one hand, we close the conceptual gap with a model that makes statements about the influence of IoT on business innovation. On the other hand, we offer a specific instrument to support management tasks in connection with the development of new and innovative products and services.
  • Konferenzbeitrag
    Nachhaltige Landwirtschaft mittels Künstlicher Intelligenz – ein plattformbasierter Ansatz für Forschung und Industrie
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Bosse, Sebastian; Berns, Karsten; Bosch, Johannes; Dörr, Jörg; Eichhorn, Frederick Charles; Eisert, Peter; Fischer, Christoph; Gassen, Eike; Gerstenberger, Michael; Gerighausen, Heike; Heil, Jonathan; Hilsmann, Anna; Hirth, Jochen; Huber, Christopher; Hussaini, Mortesa; Kasparick, Martin; Kloke, Peter; Krause-Edler, Hartmut; Mackle, Lukas; Magnusson, Jannes; Möhrle, Felix; Möller, Markus; Pickel, Peter; Rautenberg, Clemens; Schotten, Hans Dieter; Stanczak, Slawomir; Thiele, Lars; Ücdemir, Henrik; Wania, Annett; Stein, Anthony
    Digitale Technologien gelten als möglicher Schlüssel zur Verknüpfung von Nachhaltigkeit, Klimaanpassung und wirtschaftlicher Effizienz in der Pflanzenproduktion. Die Heterogenität und Dezentralität des landwirtschaftlichen Systems stellt besondere Anforderungen an den Entwurf datengetriebener Lösungen: Daten entstehen lokal in landwirtschaftlichen Betrieben unterschiedlicher Größe; ihre Erhebung und Auswertung erfolgt meist multimodal, dezentral und durch Dritte; landwirtschaftliche Stakeholder stellen als Dateneigentümer hohe Ansprüche an die Datensouveränität. Das Forschungsprojekt „Nachhaltige Landwirtschaft mittels Künstlicher Intelligenz“ (NaLamKI) entwickelt einen plattformbasierten Ansatz, um diese Anforderungen zu adressieren und setzt hierzu auf Cloud-Edge Services zur 1) Erhebung divers strukturierter landwirtschaftlicher Daten, 2) KI-gestützte Fusion und Auswertung dieser Daten sowie 3) nutzerorientierte Haltung und Bereitstellung der erzeugten Datenprodukte in einem digitalen Farm-Twin unter Wahrung der Datensouveränität, Schaffung von (Daten-)Interoperabilität sowie GAIA-X-Konformität. Dieser Beitrag leitet die Notwendigkeit dieses Forschungsansatzes her, erläutert dessen zugrunde liegende Konzepte und diskutiert wissenschaftliche Ansatzpunkte und Ergebnisse sowie offene Herausforderungen und Chancen dieses integrierten Ansatzes.
  • Textdokument
    Sensordatenerhebung Komfortbezogener Einflüsse auf den Radverkehr
    (INFORMATIK 2020, 2021) Badde, Lars; Titov, Waldemar; Schlegel, Thomas
    Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit ist es eine objektive Datengrundlage zum Komfort von Fahrradwegen zu schaffen. In nachstehenden Untersuchungen sollen anhand dieser Daten präzise Rückschlüsse zum Komfort auf Teilstrecken gezogen werden können und dem Nutzer individualisiert verfügbar gemacht werden. Zu diesem Zwecke wird zunächst betrachtet welche Faktoren den Komfort von Fahrradstrecken, sowohl positiv als auch negativ, beeinflussen. Anschließend soll ermittelt werden, wie diese Faktoren mit Hilfe einer Sensorapparatur automatisiert erfasst werden können. Aufbau und Programmierung des Sensormoduls, sowie die Konsistenz der erhobenen Daten werden auf Basis eines Feldtestes evaluiert, um deren Tauglichkeit für die Schaffung eines solchen „Fahrrad-Informations-Systems“ zu gewährleisten.
  • Zeitschriftenartikel
    Smart Bins: Fallstudienbasierte Bewertung der Nutzenpotenziale von Füllstandssensoren in intelligenten Abfallbehältern
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 5, 2021) Hoffmann, David; Franz, Ruben; Hawlitschek, Florian; Jahn, Nico
    Smart City-Strategien, gesellschaftliche Trends und übergeordnete Nachhaltigkeitsziele erfordern neuartige Ansätze in der Abfallentsorgung. Zentrales Element stellt dabei die Weiterentwicklung konventioneller Abfallbehälter zu intelligenten „Smart Bins“ dar. Hier verspricht insbesondere der Einsatz von Sensorik zur Erkennung von Füllgraden eine effizientere und effektivere Abhollogistik. Abfallbehälter werden üblicherweise in fest definierten Intervallen, unabhängig vom Füllgrad, geleert. Während eine verfrühte Abholung unnötige Aufwände und Emissionen zur Folge haben kann, kann eine zu späte Abholung in überfüllten Behältern und Littering-Verhalten resultieren. Zusätzlich kann der Einsatz von Sensorik in Abfallbehältern zur Verbesserung des Standplatzservice, einem besseren Behältermanagement und zu neuartigen digitalen Services beitragen. Der Einsatz von Sensorik erfordert jedoch ein Verständnis der technischen Rahmenbedingungen und den Möglichkeiten einer zielgerichteten Verwendung. Sensorik wird in der Branche noch nicht umfassend eingesetzt, auch die aktuelle Forschungslage ist fragmentiert und stützt sich überwiegend auf Simulationsstudien oder praktische Untersuchungen in laborähnlichen Szenarien. Dieser Artikel zeigt daher konkret die verschiedenen Ausprägungsformen einer sensorbasierten Messung von Behälterfüllgraden auf. Basierend auf einer multiplen Fallstudie mit drei Entsorgungsunternehmen werden anhand des praktischen Einsatzes von Sensoren zentrale Herausforderungen, Empfehlungen für weitere Pilotprojekte und Anforderungen an zukünftige Entwicklungen abgeleitet. Dieser Artikel bietet damit einerseits eine theoretisch und praktisch fundierte Entscheidungshilfe für Entsorgungsunternehmen, welche den Einsatz von Füllstandssensoren erwägen. Andererseits werden Wissenschaft und Praxis aufgerufen, die skizzierten Lösungsansätze für die identifizierten Herausforderungen mitzugestalten. Smart city strategies, social trends and overriding sustainability goals call for novel approaches to waste management. The focal element here is the further development of conventional waste containers into intelligent “smart bins”. Especially the use of sensor technology to detect filling levels in particular promises more efficient and effective waste logistics. Waste containers are usually emptied at fixed intervals, regardless of the filling level. While early waste collection may result in unnecessary expenses and emissions, late collection can result in overfilled containers and littering behavior. In addition, the use of sensor technology in waste containers may contribute to improved service levels, better container management, and novel digital services. However, the use of sensor technology requires an understanding of the technical framework and the possibilities of targeted use. Sensor technology is not yet used extensively in the industry, and the current research situation is also predominantly fragmented, relying mainly on simulation studies or practical investigations in laboratory-like scenarios. This article therefore specifically shows the different forms of sensor-based measurement of container filling levels. Based on a multiple case study with three waste management companies, challenges, recommendations for further pilot projects, and requirements for future developments are derived. To this end, this article provides a theoretically and practically sound decision-making aid for waste management companies considering the use of level sensors. Further, science and practice are invited to shape the solutions for the identified challenges.
  • Konferenzbeitrag
    Wissenstransfer im Experimentierfeld CattleHub
    (42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Trilling, Maria; Ahmann, Johanna; Engels, Christiane; Heyde, Dorothée; Reichel, Christiane; Kluth, Natalia; Neeland, Heiko; Plettemeier, Dirk; Büscher, Wolfgang
    Der Wissenstransfer stellt im Experimentierfeld CattleHub das übergeordnete Ziel dar. Die Ergebnisse aus den Teilprojekten werden aktiv an rinderhaltende Landwirt:innen weiter-gegeben, um sie dadurch bei der Auswahl und Etablierung neuer Assistenzsysteme zu unterstützen. Die Einschränkungen während der Corona-Pandemie erschwerten die Durchführung von Präsenzveranstaltungen. Stattdessen wurden Online-Veranstaltungen angeboten und verstärkt soziale Medien zum Wissenstransfer genutzt. Diese Chance zur Erprobung neuer Formate und Medien im Wissens-transfer wird in der verbleibenden Projektlaufzeit fortgesetzt und das Angebot soweit möglich mit Präsenzveranstaltungen ergänzt.