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Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme

  • Ansgar Trächtler
  • Jürgen Gausemeier

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-XVII
  2. Roman Dumitrescu, Jürgen Gausemeier, Peter Iwanek, Christopher Lüke, Ansgar Trächtler
    Pages 1-17
  3. Jürgen Gausemeier, Peter Iwanek, Ansgar Trächtler, Christopher Lüke, Julia Timmermann, Roman Dumitrescu
    Pages 19-37
  4. Peter Iwanek, Jürgen Gausemeier, Roman Dumitrescu
    Pages 39-72
  5. Felix Reinhart, Klaus Neumann, Witali Aswolinskiy, Jochen Steil, Barbara Hammer
    Pages 73-118
  6. Adrian Ziessler, Sebastian Peitz, Sina Ober-Blöbaum, Michael Dellnitz
    Pages 119-152
  7. Christopher Lüke, Julia Timmermann, Jan Henning Keßler, Ansgar Trächtler
    Pages 153-192
  8. Tobias Meyer, Thorben Kaul, James Kuria Kimotho, Walter Sextro
    Pages 193-213
  9. Daniel Köchling, Jürgen Gausemeier, Robert Joppen
    Pages 215-236
  10. Ansgar Trächtler, Jürgen Gausemeier, Christopher Lüke
    Pages 237-239
  11. Back Matter
    Pages 241-245

About this book

Introduction

Das Buch beschreibt die Ergebnisse des Querschnittsprojekts „Selbstoptimierung“ des vom BMBF geförderten Spitzencluster-Projekts „Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe“.

Die Entwicklung der Informations- und Kommunikationstechnik eröffnet neue Perspektiven für intelligente technische Systeme, die hohen Kundennutzen stiften. Diese Systeme sind in der Lage, sich ihrer Umgebung und den Wünschen ihrer Anwender im Betrieb anzupassen. Für den Innovationssprung von der Mechatronik hin zu selbstoptimierenden Systemen wird Expertise aus den Gebieten Maschinelles Lernen, mathematische Optimierungsverfahren, Regelungstechnik und Condition Monitoring benötigt.

Zielsetzung des Cluster-Querschnittsprojekts Selbstoptimierung war ein Instrumentarium zur Planung und Entwicklung von selbstoptimierenden Produkten und Produktionssystemen. Dieses soll die Entwickler in den Unternehmen bei der Realisierung von Ansätzen der Selbstoptimierung praxisgerecht unterstützen. Das vorliegende Buch stellt das erarbeitete Instrumentarium mit den entsprechenden Schwerpunkten im Detail vor. Dabei werden die wesentlichen Grundlagen der jeweiligen Fachgebiete gezeigt und die methodische Umsetzung anhand von Praxisbeispielen aus dem Spitzencluster erläutert.


Im Technologie-Netzwerk Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe (kurz: it’s OWL) haben sich  rund 200 Unternehmen, Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Organisationen zusammengeschlossen, um gemeinsam den Innovationssprung von der Mechatronik zu intelligenten technischen Systemen zu gestalten. Gemeinsam entwickeln sie Ansätze und Technologien für intelligente Produkte und Produktionsverfahren, Smart Services und die Arbeitswelt der Zukunft. Das Spektrum reicht dabei von Automatisierungs- und Antriebslösungen über Maschinen, Fahrzeuge, Automaten und Hausgeräte bis zu vernetzten Produktionsanlagen und Plattformen. Dadurch entsteht eine einzigartige Technologieplattform, mit der Unternehmen die Zuverlässigkeit, Ressourceneffizienz und Benutzungsfreundlichkeit ihrer Produkte und Produktionssysteme steigern und Potenziale der digitalen Transformation erschließen können.


Keywords

Selbstoptimierende Produkte Maschinelles Lernen Selbstoptimierung Künstliche intelligenz Intelligente technische Systeme Mechatronik Condition Monitoring Industrie 4.0

Editors and affiliations

  • Ansgar Trächtler
    • 1
  • Jürgen Gausemeier
    • 2
  1. 1.Regelungstechnik und MechatronikHeinz Nixdorf Institut Universität PaderbornPaderbornGermany
  2. 2.Strategische Produktplanung und Systems EngineeringHeinz Nixdorf Institut Universität PaderbornPaderbornGermany

Bibliographic information