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Bestehende Ansätze zur Nutzung cyber-physischer Produktionssysteme zur Steigerung der Energieeffizienz

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Cyber-physische Produktionssysteme für die energieeffiziente Komponentenproduktion

Part of the book series: AutoUni – Schriftenreihe ((AUS,volume 152))

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Zusammenfassung

Nachdem Kapitel 2 die relevanten Aspekte des aktuellen Standes der Technik beschrieben hat, bewertet Kapitel 3 den weiteren Forschungsbedarf zur Entwicklung cyber-physischer Produktionssysteme für die energieeffiziente Komponentenproduktion. Abschnitt 3.1 entwickelt zunächst Bewertungskriterien für die Analyse der vorhandenen Ansätze.

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Literaturverzeichnis

  • Becker, T. & Bähr, R. (2014). Energie- und Ressourceneffizienz in der Zylinderkopffertigung. Magdeburg, Univ., Fak. für Maschinenbau, Diss., 2013. AutoUni-Schriftenreihe: Bd. 56. Logos-Verl. Berlin.

    Google Scholar 

  • Bornschlegl, M., Bregulla, M. & Franke, J. (2015). Energieprognose mittels Methods-Energy Measurement: Berücksichtigung des Energiebedarfs in der frühen Planungsphase durch komponentenbasierte Energieplanung. Zeitschr. f. wirtsch. Fabrikbetrieb, 110(09), 491–494.

    Article  Google Scholar 

  • Bornschlegl, M., Müller, A., Bregulla, M., Mantwill, F. & Franke, J. (2016). Lebenszyklusbetrachtungen im Planungsprozess: Integration einer Lebenszyklusbetrachtung von Fertigungstechnologien im automobilen Karosseriebau. Werkstattstechnik online, 106(1). https://www.werkstattstechnik.de/wt/get_article.php?data[article_id]=85045

  • Braun, S., Schraml, P. & Abele, E. (2016). Energieverbrauchssimulation von Werkzeugmaschinen: Simulation von prozessspezifischem energetischen Verhalten und energetischen Fingerprints – Teil 1. Werkstattstechnik online, 106(1), 60–64. https://www.werkstattstechnik.de/wt/get_article.php?data[article_id]=85040

  • Dietmair, A., Verl, A. & Wosnik, M. (2008). Zustandsbasierte Energieverbrauchsprofile: Eine Methode zur effizienten Erfassung des Energieverbrauchs von Produktionsmaschinen. wt Werkstattstechnik online, 98(7/8), 640–645.

    Google Scholar 

  • Eberspächer, P. (2016). Zustandsmodellbasierte, steuerungsnahe Energieverbrauchsoptimierung von Werkzeugmaschinen. Dissertation. Stuttgarter Beiträge zur Produktionsforschung: Bd. 62 [1 Online-Ressource (181 Seiten)]. FRAUNHOFER VERLAG.

    Google Scholar 

  • Eberspächer, P., Schraml, P., Schlechtendahl, J., Verl, A. & Abele, E. (2014). A Model- and Signal-based Power Consumption Monitoring Concept for Energetic Optimization of Machine Tools. Procedia CIRP, 15, 44–49. https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.06.020

    Article  Google Scholar 

  • Engelmann, J. (2008). Methoden und Werkzeuge zur Planung und Gestaltung energieeffizienter Fabriken. Dissertation. Wissenschaftliche Schriftenreihe des Instituts für Betriebswirtschaft und Fabriksysteme: Bd. 71.

    Google Scholar 

  • Fischer, J., Weinert, N. & Herrmann, C. (2015). Method for Selecting Improvement Measures for Discrete Production Environments Using an Extended Energy Value Stream Model. Procedia CIRP, 26, 133–138. https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.07.100

    Article  Google Scholar 

  • Fleischmann, H., Kohl, J., Blank, A., Schacht, M., Fuchs, J. & Franke, J. (2016). Semantische Kommunikationsschnittstellen zur Zustandsüberwachung im Karosseriebau: Serviceorientierte Architekturen für die Maschinendiagnose in vernetzten Produktionssystemen. wt Werkstattstechnik online, 106(10), 699–704.

    Google Scholar 

  • Fraunhofer IPK (2017). Virtueller Zwilling steuert die Produktion: Bidirektional: Änderungen im virtuellen Zwilling fließen direkt in die Produktion. MarktTechnik, 2017(15), 60–61.

    Google Scholar 

  • Germani, M., Mandolini, M., Marconi, M. & Marilungo, E. (2014). A Method for the Estimation of the Economic and Ecological Sustainability of Production Lines. Procedia CIRP, 15, 147–152. https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.06.072

    Article  Google Scholar 

  • Gould, O., Simeone, A., Colwill, J., Willey, R. & Rahimifard, S. (2016). A Material Flow Modelling Tool for Resource Efficient Production Planning in Multi-product Manufacturing Systems. Procedia CIRP, 41, 21–26. https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.12.139

    Article  Google Scholar 

  • Grangel-Gonzalez, I., Halilaj, L., Auer, S., Lohmann, S., Lange, C. & Collarana, D. An RDF-based approach for implementing industry 4.0 components with Administration Shells. In 2016 IEEE 21st International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Berlin, Germany.

    Google Scholar 

  • Greinacher, S., Moser, E., Hermann, H. & Lanza, G. (2015). Simulation Based Assessment of Lean and Green Strategies in Manufacturing Systems. Procedia CIRP, 29, 86–91. https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.02.053

    Article  Google Scholar 

  • Großmann, D., Bender, K. & Danzer, B. (2008). FDT + EDD + OPC UA = FDD UA – Die einheitliche Formel für das Plant Asset Management in der Prozess- und Fertigungsautomatisierung. In VDI-Berichte: 2032, CD-ROM. Automation 2008 – Lösungen für die Zukunft: Der Automatisierungskongress in Deutschland, 3. und 4. Juni 2008, Baden-Baden. VDI-Verl.

    Google Scholar 

  • Haag, H. (2013). Eine Methodik zur modellbasierten Planung und Bewertung der Energieeffizienz in der Produktion. Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 2013. Stuttgarter Beiträge zur Produktionsforschung: Bd. 11. FRAUNHOFER VERLAG.

    Google Scholar 

  • Haas, K., Schuck, H., Mücke, T. & Ovtcharova, J. (2016). A Holistic Product Lifecycle Management Approach to Support Design by Machine Data. Procedia CIRP, 50, 420–423. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.04.135

    Article  Google Scholar 

  • Heinemann, T. (2016). Energy and Resource Efficiency in Aluminium Die Casting (1. Aufl.). Sustainable production, Life cycle engineering and management. Springer International Publishing. https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-18815-7 https://doi.org/10.1007/978-3-319-18815-7

  • Henßen, R. & Schleipen, M. (2014a). Interoperability between OPC UA and AutomationML. Procedia CIRP, 25, 297–304. https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.10.042

    Article  Google Scholar 

  • Henßen, R. & Schleipen, M. (2014b). Online-Kommunikation mittels OPC-UA vs. Engineering-Daten (offline) in AutomationML: Eine Möglichkeit der Integration und Kombination. In VDI-Berichte: Bd. 2231,2. Automation 2014: Smart X – powered by automation; 15. Branchentreff der Mess- und Automatisierungstechnik; Kongresshaus Baden-Baden, 01. und 02. Juli 2014 (S. 59–74). VDI-Verl.

    Google Scholar 

  • Herrmann, C., Suh, S.-H., Bogdanski, G., Zein, A., Cha, J.-M., Um, J., Jeong, S. & Guzman, A. (2011). Context-Aware Analysis Approach to Enhance Industrial Smart Metering. In J. Hesselbach (Hg.), Glocalized solutions for sustainability in manufacturing: Proceedings of the 18th CIRP International Conference on Life Cycle Engineering, Technische Universität Braunschweig, Braunschweig, Germany, May 2nd – 4th, 2011 (S. 323–328). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19692-8_56

  • Herrmann, C., Thiede, S., Zein, A., Ihlenfeld, S. & Blau, P. (2009). Energy Efficiency of Machine Tools: Extending the Perspective. In International Conference on Manufacturing Systems. Symposium im Rahmen der Tagung von CIRP – The International Academy for Production Engineering, Grenoble, France.

    Google Scholar 

  • Höll, J., König, C., Ritter, Y., Auris, F., Bär, T., Süß, S. & Paul, M. (2018). Seamless simulation toolchain for virtual engineering and virtual commissioning of smart factories. In M. Bargende, H.-C. Reuss & J. Wiedemann (Hg.), Proceedings. 18. Internationales Stuttgarter Symposium: Automobil- und Motorentechnik (S. 797–811). Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-21194-3_61

  • Hopf, H. (2016). Methodik zur Fabriksystemmodellierung im Kontext von Energie- und Ressourceneffizienz. Dissertation (1. Aufl.). Research [Online-Ressource (231 Seiten)]. Springer Vieweg.

    Google Scholar 

  • Hu, S., Liu, F., He, Y. & Hu, T. (2012). An on-line approach for energy efficiency monitoring of machine tools. Journal of Cleaner Production, 27, 133–140. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.01.013

    Article  Google Scholar 

  • Jun, H.-B., Kiritsis, D. & Xirouchakis, P. (2007). Research issues on closed-loop PLM. Computers in Industry, 58(8-9), 855–868. https://doi.org/10.1016/j.compind.2007.04.001

    Article  Google Scholar 

  • Jun, H.-B., Shin, J.-H., Kiritsis, D. & Xirouchakis, P. (2006). System architecture for closed-loop PLM. IFAC Proceedings Volumes, 39(3), 849–854. https://doi.org/10.3182/20060517-3-FR-2903.00398

    Article  Google Scholar 

  • Kiritsis, D. (2011). Closed-loop PLM for intelligent products in the era of the Internet of things. Computer-Aided Design, 43(5), 479–501. https://doi.org/10.1016/j.cad.2010.03.002

    Article  Google Scholar 

  • Kreitlein, S., Schwender, S., Rackow, T. & Franke, J. (2015). E|Benchmark – A Pioneering Method for Energy Efficient Process Planning and Assessment Along the Life Cycle Process. Procedia CIRP, 29, 56–61. https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.02.193

    Article  Google Scholar 

  • Li, W. (2015). Efficiency of manufacturing processes: Energy and ecological perspectives. Sustainable production, Life cycle engineering and management. Springer.

    Google Scholar 

  • Li, W., Alvandi, S., Kara, S., Thiede, S. & Herrmann, C. (2016). Sustainability Cockpit: An integrated tool for continuous assessment and improvement of sustainability in manufacturing. CIRP Annals – Manufacturing Technology, 65(1), 5–8. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2016.04.029

    Article  Google Scholar 

  • Lins, T. & Oliveira, R. A. R. (2017). Energy efficiency in industry 4.0 using SDN. In 2017 IEEE 15th International Conference on Industrial Informatics (INDIN): University of Applied Science Emden/Leer, Emden, Germany, 24–26 July 2017 : proceedings (S. 609–614). IEEE. https://doi.org/10.1109/INDIN.2017.8104841

  • Löfgren, B. & Tillman, A.-M. (2011). Relating manufacturing system configuration to life-cycle environmental performance: Discrete-event simulation supplemented with LCA. Journal of Cleaner Production, 19(17-18), 2015–2024. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2011.07.014

    Article  Google Scholar 

  • Lüder, A., Schmidt, N., Graeser, O., Thron, M. & John, M. (2014). Semantikdefinition durch Integration von Klassifikationssystemen in Entwurfsdaten zum verlustfreien Datenaustausch in Werkzeugketten. In Automation Kongress.

    Google Scholar 

  • Meyer, T. (2014). Die Schnittstelle von der Digitalen Fabrik zum Digitalen Fabrikbetrieb. Zeitschr. f. wirtsch. Fabrikbetrieb, 109(10), 752–755.

    Article  Google Scholar 

  • Müller, F., Röber, T. & Bauernhansl, T. (2017). Klassifikation von Selbstoptimierungsansätzen für Fertigungssysteme. wt Werkstattstechnik online, 107(3).

    Google Scholar 

  • Pauker, F., Frühwirth, T., Kittl, B. & Kastner, W. (2016). A Systematic Approach to OPC UA Information Model Design. Procedia CIRP, 57, 321–326. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.11.056

    Article  Google Scholar 

  • Pellegrinelli, S., Borgia, S., Pedrocchi, N., Villagrossi, E., Bianchi, G. & Tosatti, L. M. (2015). Minimization of the Energy Consumption in Motion Planning for Single-robot Tasks. Procedia CIRP, 29, 354–359. https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.02.174

    Article  Google Scholar 

  • Plattform Industrie 4.0. (2017). Industrie 4.0 Plug-and-Produce for Adaptable Factories: Example Use Case Definition, Models, and Implementation. Berlin. Federal Ministry for Economic Affairs and Energy (BMWi).

    Google Scholar 

  • Posselt, G. (2016). Towards Energy Transparent Factories (1. Aufl.). Sustainable production, Life cycle engineering and management. Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-319-20869-5

  • Prinz, J., Kägebein, S. & Hundt, L. (2013). Zuordnungsstrategien für den Datenaustausch mit AutomationML. In Automation. Symposium im Rahmen der Tagung von VDI Wissensforum GmbH.

    Google Scholar 

  • Röpke, H., Hell, K., Zawisza, J., Luder, A. & Schmidt, N. (2016). Identification of “Industrie 4.0” component hierarchy layers. In 2016 IEEE 21st International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA): September 6–9, 2016 Berlin, Germany (S. 1–8). IEEE. https://doi.org/10.1109/ETFA.2016.7733752

  • Sabou, M., Kovalenko, O., Ekaputra, F. & Biffel, S. (2017). Beitrage des Semantic Web zum Engineering für Industrie 4.0. In B. Vogel-Heuser, T. Bauernhansl & M. ten Hompel (Hg.), Handbuch Industrie 4.0 Bd. 2. Springer Berlin Heidelberg.

    Google Scholar 

  • Schacht, M. (2014). Erweiterung des Planungsprozesses im Karosserierohbau um Energieaspekte zur Auslegung der Technischen Gebäudeausrüstung [Disseration]. Helmut-Schmidt-Universität/ Universität der Bundeswehr Hamburg, Hamburg.

    Google Scholar 

  • Schacht, M. & Mantwill, F. (2012). Unterstützung des Planungsprozesses im Karosseriebau durch Energieverbrauchssimulation. Zeitschr. f. wirtsch. Fabrikbetrieb, 107(4), 207–211.

    Article  Google Scholar 

  • Schlechtendahl, J., Keinert, M., Kretschmer, F., Lechler, A. & Verl, A. (2015). Making existing production systems Industry 4.0-ready. Production Engineering, 9(1), 143–148. https://doi.org/10.1007/s11740-014-0586-3

  • Schmidt, C., Li, W., Thiede, S., Kornfeld, B., Kara, S. & Herrmann, C. (2016). Implementing Key Performance Indicators for Energy Efficiency in Manufacturing. Procedia CIRP, 57, 758–763. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.11.131

    Article  Google Scholar 

  • Schönemann, M., Kurle, D., Herrmann, C. & Thiede, S. (2016). Multi-product EVSM Simulation. Procedia CIRP, 41, 334–339. https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.10.012

    Article  Google Scholar 

  • Schudeleit, T., Züst, S., Weiss, L. & Wegener, K. (2016). The Total Energy Efficiency Index for machine tools. Energy, 102, 682–693. https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.02.126

    Article  Google Scholar 

  • Shariatzadeh, N., Lundholm, T., Lindberg, L. & Sivard, G. (2016). Integration of Digital Factory with Smart Factory Based on Internet of Things. Procedia CIRP, 50, 512–517. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.05.050

    Article  Google Scholar 

  • Siemens PLM Software (Hg.). (2011). Open product lifecycle data sharing using XML. White Paper. https://www.plm.automation.siemens.com/de_de/Images/Siemens-PLM-Open-Product-Lifecycle-Data-Sharing-Using-XML-wp_tcm73-11521.pdf

  • Skoogh, A., Johansson, B. & Stahre, J. (2012). Automated input data management: Evaluation of a concept for reduced time consumption in discrete event simulation. SIMULATION, 88(11), 1279–1293. https://doi.org/10.1177/0037549712443404

    Article  Google Scholar 

  • Skoogh, A., Michaloski, J., & Bengtsson, N. (2010). Towards continuously updated simulation models: Combining automated raw data collection and automated data processing. In WSC’10: Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference’10 ; December 5–8, 2010, Baltimore, Maryland, USA ; [WSC]. Omnipress.

    Google Scholar 

  • Song, B., Ao, Y., Xiang, L. & Lionel, K.Y.N. (2018). Data-driven Approach for Discovery of Energy Saving Potentials in Manufacturing Factory. Procedia CIRP, 69, 330–335. https://doi.org/10.1016/j.procir.2017.11.143

    Article  Google Scholar 

  • Spiering, T., Kohlitz, S., Sundmaeker, H. & Herrmann, C. (2015). Energy efficiency benchmarking for injection moulding processes. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 36, 45–59. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2014.12.010

    Article  Google Scholar 

  • Strljic, M. M., Tasci, T., Schmidt, A., Korb, T. & Riedel, O. (2018). A data model for data gathering from heterogeneous IoT and Industry 4.0 applications. In M. Bargende, H.-C. Reuss & J. Wiedemann (Hg.), Proceedings. 18. Internationales Stuttgarter Symposium: Automobil- und Motorentechnik (S. 843–857). Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-21194-3_64

  • Tantik, E. & Anderl, R. (2017). Integrated Data Model and Structure for the Asset Administration Shell in Industrie 4.0. Procedia CIRP, 60, 86–91. https://doi.org/10.1016/j.procir.2017.01.048

    Article  Google Scholar 

  • Teiwes, H., Blume, S., Herrmann, C., Rössinger, M. & Thiede, S. (2018). Energy Load Profile Analysis on Machine Level. Procedia CIRP, 69, 271–276. https://doi.org/10.1016/j.procir.2017.11.073

    Article  Google Scholar 

  • Thiede, S., Li, W., Kara, S. & Herrmann, C. (2016). Integrated Analysis of Energy, Material and Time Flows in Manufacturing Systems. Procedia CIRP, 48, 200–205. https://doi.org/10.1016/j.procir.2012.05.034

    Article  Google Scholar 

  • VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik (Hg.). (2016). Fortentwicklung des Referenzmodells für die Industrie 4.0–Komponente: Struktur der Verwaltungsschale. Düsseldorf. https://www.vdi.de/ueber-uns/presse/publikationen/details/fortentwicklung-des-referenzmodells-fuer-die-industrie-40-komponente-struktur-der-verwaltungsschale

  • Vijayaraghavan, A. & Dornfeld, D. (2010). Automated energy monitoring of machine tools. CIRP Annals, 59(1), 21–24. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2010.03.042

    Article  Google Scholar 

  • Weinert, N. (2010a). Planung energieeffizienter Produktionssysteme. Zeitschr. f. wirtsch. Fabrikbetrieb, 105(5), 503–507.

    Article  Google Scholar 

  • Weinert, N. (2010b). Vorgehensweise für Planung und Betrieb energieeffizienter Produktionssysteme. Berichte aus dem Produktionstechnischen Zentrum Berlin. Fraunhofer-Verl.

    Google Scholar 

  • Weinert, N., Chiotellis, S. & Seliger, G. (2011). Methodology for planning and operating energy-efficient production systems. CIRP Annals – Manufacturing Technology, 60(1), 41–44. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2011.03.015

    Article  Google Scholar 

  • Weinert, N. & Mose, C. (2014). Investigation of Advanced Energy Saving Stand by Strategies for Production Systems. Procedia CIRP, 15, 90–95. https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.06.009

    Article  Google Scholar 

  • Zein, A. (2012). Transition Towards Energy Efficient Machine Tools. Sustainable production, Life cycle engineering and management. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-32247-1

    Book  Google Scholar 

  • ZVEI – Zentralverband Elektrotechnik und Elektronikindustrie e. V. (Hg.). (2018). Kommunikation im Industrie 4.0 Umfeld: Welchen Herausforderungen hat sich die industrielle Kommunikation im Kontext von Digitalisierung und Industrie 4.0 zu stellen? Frankfurt am Main. https://www.zvei.org/fileadmin/user_upload/Presse_und_Medien/Publikationen/2018/April/Kommunikation_im_Industrie-4.0-Umfeld/Kommunikation_im_Industrie-4.0-Umfeld_Download-Neu.pdf

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Labbus, I. (2021). Bestehende Ansätze zur Nutzung cyber-physischer Produktionssysteme zur Steigerung der Energieeffizienz. In: Cyber-physische Produktionssysteme für die energieeffiziente Komponentenproduktion. AutoUni – Schriftenreihe, vol 152. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-32828-3_3

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