Skip to main content

Eingesetzte wissenschaftliche Methoden

  • Chapter
  • First Online:
Ressourceneffiziente Selbstoptimierende Wäscherei

Zusammenfassung

Für die Weiterentwicklung der klassischen Wäschereitechnik zu intelligenten technischen Systemen ist ein strukturiertes Vorgehen unerlässlich. In dem Projekt wurden wissenschaftliche Methoden genutzt und auf die Wäschereitechnik adaptiert, um das Ziel einer ressourcenschonenden Wäscherei zu erreichen. Neben der modellbasierten Entwurfstechnik für intelligente Systeme wurden ebenfalls Methoden für die Bildverarbeitung, mathematische Optimierung und Usability von Maschinen in dem Projekt verwendet. Diese werden in den folgenden Abschnitten näher vorgestellt.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 69.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 89.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Similar content being viewed by others

Literatur

  1. E. Aarts und J. K. Lenstra, Hrsg., Local search in combinatorial optimization, John Wiley & Sons, 1997.

    Google Scholar 

  2. Adamy, J.: Nichtlineare Regelungen. Springer, 2009

    Google Scholar 

  3. P. Adelt, J. Donoth, J. Gausemeier, J. Geisler, S. Henkler, S. Kahl, B. Klöpper, A. Krupp, E. Münch und S. Oberthür, „Selbstoptimierende Systeme des Maschinenbaus - Definitionen, Anwendungen, Konzepte.,“ 2008.

    Google Scholar 

  4. F. Allgöwer und A. Zheng, Nonlinear model predictive control, Bd. 26, Birkhäuser, 2012.

    Google Scholar 

  5. Bay H,et al. (2006) SURF: Speeded Up Robust Features. Proceedings of the 9th European Conference on Computer Vision, Springer Verlag.

    Google Scholar 

  6. J. Blazewicz, K. Ecker, E. Pesche, G. Schmidt und J. Weglarz, Handbook of scheduling, Springer Berlin Heidelberg, 2007.

    Google Scholar 

  7. E. F. Camacho und C. B. Alba, Model predictive control, Springer Science & Business Media, 2013.

    Google Scholar 

  8. Canny J (1986) A Computational Approach to Edge Detection.

    Google Scholar 

  9. C. A. Coello Coello, D. A. Van Veldhuizen und G. B. Lamont, Evolutionary algorithms for solving multi-objective problems, Bd. 242, Kluwer Academic New York, 2002.

    Google Scholar 

  10. Cristianini N, Shawe-Taylor J (2000) An Introduction to Support Vector Machines and other kernel-based learning methods. Cambridge University Press.

    Google Scholar 

  11. Cusumano-Towner M et al. (2011) Bringing Clothing into Desired Configurations with Limited Perception.

    Google Scholar 

  12. Dassault Systemes: Internetpräsenz für die 3D Experience Plattform. Unter: http://www.3ds.com/, 2016

  13. M. Dellnitz, O. Schütze und T. Hestermeyer, „Covering Pareto Sets by Multilevel Subdivision Techniques,“ Journal of Optimization Theory and Applications, Bd. 124, Nr. 1, pp. 113-136, jan 2005.

    Google Scholar 

  14. DIN ISO 9241-210 (2010): Ergonomie der Mensch-System-Interaktion - Teil 210: Prozess zur Gestaltung gebrauchstauglicher interaktiver Systeme (ISO 9241-210:2010).

    Google Scholar 

  15. Dori, D.: Object-Process Methodology: A Holistic Systems Pradigm. Berlin, Springer-Verlag, 2002.

    Chapter  Google Scholar 

  16. Dumitrescu, R.; Bremer, C.; Kühn, A.; Trächtler, A.; Frieben, T.: Model-based development of products, processes and production resources - A state-oriented approach for an integrated system model of objects, processes and systems. In: at Automatisierungstechnik, 2015; 63(10): pp. 844-857, DE GRUYTER Oldenbourg, 2015

    Google Scholar 

  17. Dumitrescu, R.; Fechtelpeter, C.; Kühn, A.: Systematische Berücksichtigung von Fertigungsanforderungen im Model-Based Systems Engineering. In: Proceedings des Tag des Systems Engineering (TdSE) 2014, Bremen, 2014.

    Google Scholar 

  18. M. Ehrgott, Multicriteria optimization, 2nd Edition Hrsg., Springer Berlin Heidelberg New York, 2005.

    Google Scholar 

  19. Eley, M.: Simulation in der Logistik, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2012.

    Book  Google Scholar 

  20. Eigner, M.; Ernst, J.; Roubanov, D.: Dickopf, T.: An initial approach for the application of product assembly information in the early phases of the product development process by using methods of Model Based Systems Engineering. In: Proceedings of NordDesign 2014, Espoo, Finnland, 2014.

    Google Scholar 

  21. Fischler M und Bolles R (1981) Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography.

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

  22. Föllinger, O.: Regelungstechnik - Einführung in die Methoden und ihre Anwendung. VED Verlag, Berlin, 2013.

    Google Scholar 

  23. Friedenthal, S.; Moore, A.; Steiner, R.: A practical guide to SysML – The systems modeling language. Morgan Kaufmann Verlag, 2012.

    Google Scholar 

  24. Gausemeier, J.; Czaja, A.; Wiederkehr, O.; Dumitrescu, R.; TSCHIRNER, C.; STEFFEN, D.: Systems Engineering in der industriellen Praxis. In: 9. Paderborner Workshop Entwurf mechatronischer Systeme. HNI-Verlagsschriftenreihe, Band 310, Paderborn, 2013

    Google Scholar 

  25. Gausemeier, J.; Trächtler, A.; Schäfer, W.: Semantische Technologien im Entwurf mechatronischer Systeme – Effektiver Austausch von Lösungswissen in Branchenwertschöpfungsketten. München, Carl Hanser Verlag, 2014.

    Google Scholar 

  26. Gausemeier, J.; Trächtler, A., Schäfer, W.: Semantische Technologien im Entwurf mechatronischer Systeme. Carl Hanser Verlag, München, 2014.

    Google Scholar 

  27. L. Grüne und J. Pannek, Nonlinear model predictive control, Springer, 2011.

    Google Scholar 

  28. G. Gutin und A. P. Punnen, The Traveling Salesman Problem and its Variations, Springer Science & Business Media, 2006.

    Google Scholar 

  29. Haberfellner, R.; DE Weck, O.; Fricke, E.; Vössner, S. (HRSG.): Systems Engineering – Grundlagen und Anwendung. Orell füssli Verlag, Zürich, 12. Auflage, 2012

    Google Scholar 

  30. Hartigan J A (1975) Clustering algorithms. John Wiley and Sons.

    Google Scholar 

  31. Helsgaun, K (2000). An effective implementation of the Lin-Kernighan traveling salesman heuristic. European Journal of Operational Research 126(1).

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

  32. C. Hillermeier, Nonlinear Multiobjective Optimization: A Generalized Homotopy Approach, Birkhäuser, 2001.

    Google Scholar 

  33. Holmquist, Lars Erik: Grounded Innovation: Strategies for Creating Digital Products. San Francisco, USA: Morgan Kaufman 2012.

    Chapter  Google Scholar 

  34. IBM: Systems Engineering – Architektur und Design für die Onlinezusammenarbeit. unter: http://www-03.ibm.com/software/products/de/ratirhaparchforsystengi, 2016

  35. Illg, Igor: Mechatronischer Entwurf und Erprobung einer regelbaren Federung für ein leichtes geländegängiges Kettenfahrzeug. Dissertation, Universität Paderborn, Heinz Nixdorf Institut, Regelungstechnik und Mechatronik, Paderborn, 2014

    Google Scholar 

  36. Jäker, K.-P.: Entwicklung realisierbarer hierarchischer Kompensationsstrukturen für lineare Mehrgrößensysteme mittels CAD, Dissertation, Universität Paderborn, 1991

    Google Scholar 

  37. Just, Viktor; Illg, Igor; Zeineldin, Tarek; Trächtler, Ansgar: Efficient Design of Complex Mechatronic Products Using the Example of the Separation Process in an ATM. In: Proceedings of ASME 2010 International Mechanical Engineering Congress & Exposition (IMECE 2010), Band 38646 , Vancouver, Canada, Nov. 2010, ASME

    Google Scholar 

  38. Just, Viktor: Modellbasierte Analyse und regelungstechnische Maßnahmen zur Optimierung des Vereinzelungsvorgangs in Bankautomaten. Dissertation, Universität Paderborn, Heinz Nixdorf Institut, Regelungstechnik und Mechatronik, Paderborn, 2014

    Google Scholar 

  39. Lamm, J.G.; Weilkiens, T.: Funktionale Architekturen in SysML. In: Procedings Tag des Systems Engineering (TdSE), Hamburg, 2010.

    Google Scholar 

  40. Lazar, Jonathan: Web Usability: A User-Centred Design Approach. Boston: Addison-Wesley 2006

    Google Scholar 

  41. Lazar, Jonathan; Feng, Jinjuan Heidi; Hochheiser, Harry: Research methods in human-computer interaction. Chichester, West Sussex, U.K.: Wiley 2010

    Google Scholar 

  42. S. Lin und B. W. Kernighan, „An Effective Heuristic Algorithm for the Traveling-Salesman Problem,“ Operations Research, Bd. 21, Nr. 2, pp. 498-516, 1973.

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

  43. Linn W, Zhang W (1999). Hybrid flow shop scheduling: a survey. Computers & Industrial Engineering 37(1):57-61.

    Article  Google Scholar 

  44. Lowe D (1999) Object Recognition from Local Scale-Invariant Features. Proceedings of the International Conference on Computer Vision.

    Google Scholar 

  45. Lunze, J.: Regelungstechnik 2: Mehrgrößensysteme, Digitale Regelung. Springer, 2012.

    Google Scholar 

  46. K. Miettinen, Nonlinear Multiobjective Optimization, Kluwer Academic Publishers, 1999.

    Google Scholar 

  47. Molich, Rolf; Geis, Thomas; Kluge, Oliver; Polkehn, Knut; Heimgärtner, Rüdiger; Fischer, Holger; Hunkirchen, Peter: CPUX-F – Curriculum und Glossar Version 2.10 DE. Online verfügbar: http://uxqb.org/wp-content/uploads/documents/CPUX-F_Curriculum_und_Glossar.pdf [Zugriff am 29.02.2016]. Köln: UXQB e.V. 2014.

  48. Molich, Rolf; Geis, Thomas; Kluge, Oliver; Polkehn, Knut: CPUX-UT – Curriculum Version 1.06 DE: 3. September 2015. Online verfügbar: http://uxqb.org/wp-content/uploads/documents/CPUX-UT_Curriculum_DE.pdf [Zugriff am 01.03.2016]. Köln: UXQB e.V. 2015.

  49. Moser, Christian: User Experience Design. Berlin: Springer 2012

    Chapter  Google Scholar 

  50. No Magic: Cameo Systems Modeller. unter: www.nomagic.com/products/cameo-systems-modeler.html, 2016

  51. Object Management Group: OMG Systems Modeling Language (OMG SysML). Version 1.4, 2015

    Google Scholar 

  52. Osborn, Alex Faickney: Applied Imagination. New York, USA: Scribner 1953.

    Google Scholar 

  53. Papyrus: Papyrus Modeling Environment. unter: eclipse.org/papyrus/, 2016

    Google Scholar 

  54. Peitz, M. Gräler, C. Henke, M. Hessel-von Molo, M. Dellnitz und A. Trächtler, „Multiobjective Model Predictive Control of an Industrial Laundry,“ in Procedia Technology, 2016.

    Google Scholar 

  55. Ramisa A, et al. (2011) Determining where to grasp cloth using depth information, 14th Catalan Conference on Artificial Intelligence (CCIA).

    Google Scholar 

  56. M. L. Pinedo, Scheduling: theory, algorithms, and systems, Springer Science & Business Media, 2012.

    Google Scholar 

  57. Rubin, Jeffrey; Chisnell, Dana: Handbook of Usability Testing (2nd. Ed.) Indianapolis: Wiley Publishing 2008

    Google Scholar 

  58. Rogers, Yvonne; Sharp, Helen; Preece, Jennifer: Interaction Design: Beyond Human-Computer Interaction (4th Edition). Chichester, UK, Wiley 2015.

    Google Scholar 

  59. Rupp, Chris: Requirements-Engineering und -Management (6. Auflage). München: Hanser 2014.

    Google Scholar 

  60. Rittel, Horst; Webber, Melvin: Dilemmas in a General Theory of Planning. In Policy Sciences, Vol. 4. Amsterdam, Niederlande: Elsevier Scientific Publishing Company 1973.

    Article  Google Scholar 

  61. Sorkine O (2009) Least-Squares Rigid Motion Using SVD.

    Google Scholar 

  62. O. Schütze, A. Dell’Aere und M. Dellnitz, „On Continuation Methods for the Numerical Treatment of Multi-Objective Optimization Problems,“ in Practical Approaches to Multi-Objective Optimization, Dagstuhl, Deutschland, 2005.

    Google Scholar 

  63. O. Schütze, K. Witting, S. Ober-Blöbaum und M. Dellnitz, „Set Oriented Methods for the Numerical Treatment of Multiobjective Optimization Problems,“ Bd. 447, E. Tantar, A. Tantar, P. Bouvry, P. Del Moral, P. Legrand, C. A. Coello Coello und O. Schütze, Hrsg., Springer Berlin Heidelberg, 2013, pp. 187-219.

    Google Scholar 

  64. Siemens Software: Systems Engineering. unter: www.plm.automation.siemens.com/en_us/products/teamcenter/systems-engineering-software/, 2016

  65. Sparx Systems: Enterprise Architect. unter: www.sparxsystems.de/uml/neweditions/, 2016

  66. Stiegler, A.; Maletz, M.; Mrotzek, M.; Weck, T.: Generierung eines multiperspektiven Systemmodells in der automobilen Antriebsstrangentwicklung – Herausforderungen und Erfahrungen. Proceedings Tag des Systems Engineerings (TdSE), Paderborn, 2012

    Google Scholar 

  67. Tretow, G.; Göpfert, J.: Systems-Engineering in der frühen Phase der Produktentwicklung. CAD-CAM Report 4/2010, S. 58-61, 2010.

    Google Scholar 

  68. Unterauer, Markus: Workshops im Requirements Engineering. Methoden, Checklisten und Best Practices für die Ermittlung von Anforderungen. Heidelberg: dpunkt.verlag 2015.

    Google Scholar 

  69. Kagermann, H.; Lukas, W.-D.; Wahlster, W.: Industrie 4.0: Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. Industriellen Revolution. VDI-Nachrichten, Nr. 13, April 2011.

    Google Scholar 

  70. Kagermann, H.; Wahlster, W.; Helbig, J. (Hrsg.): Deutschlands Zukunft als Produktionsstandort sichern – Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. Berlin, Forschungsunion Wirtschaft und Wissenschaft, 2012

    Google Scholar 

  71. Reinhart, G., Engelhardt, P., Geiger, F., Philipp, W., Wahlster, D., Zühlke, J., Schlick, T., Becker, M., Löckelt, B., Pirvu, B., Hodek, S., Scholz-Reiter, B., Thoben, K.-D., Gorldt, C., Hribernik, K. A., Lappe, D. und Veigt, M.: Cyber-physische Produktionssysteme - Produktivitäts- und Flexibilitätssteigerung durch die Vernetzung intelligenter Systeme in der Fabrik. wt Werkstatttechnik online, 2-2013, S.84–89, 2013.

    Google Scholar 

  72. VDI 2206: Entwicklungsmethodik für mechatronische Systeme, 2004.

    Google Scholar 

  73. Weilkiens, T.: Systems Engineering mit SysML/UML – Modellierung, Analyse, Design. Heidelberg, dpunkt Verlag, 2006.

    Google Scholar 

  74. Zimmerman, John; Forlizzi, Jodi; Evenson, Shelley: Research through design as a method for interaction design research in HCI. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’07). New York, USA: ACM 2007.

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Franz Kummert .

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2018 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Kummert, F. et al. (2018). Eingesetzte wissenschaftliche Methoden. In: Trächtler, A. (eds) Ressourceneffiziente Selbstoptimierende Wäscherei. Intelligente Technische Systeme – Lösungen aus dem Spitzencluster it’s OWL. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-56390-8_3

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-56390-8_3

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-56389-2

  • Online ISBN: 978-3-662-56390-8

  • eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)

Publish with us

Policies and ethics