Digitale Zwillinge. Wie unterstützen digitale Modelle von Industrierobotern die Planung, Instandhaltung und Weiterentwicklung von Fertigungsanlagen?

Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Informatik - Industrie 4.0, Note: 1,0, Hochschule Fresenius Frankfurt (onlineplus), Veranstaltung: Industrierobotik, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen dieser wissenschaftlichen Arbeit soll die Forschungsfrage beantwortet werden, wie digitale Modelle von Industrierobotern die Planung, Instandhaltung und Weiterentwicklung unterstützen können. Dahingehend werden die Prinzipien erläutert, welche einen Industrieroboter ausmachen, insbesondere die Funktionsweise der Sensoren, Aktoren und der Software und die benötigten Voraussetzungen, um eine Fertigungsanlage zu automatisieren. Anschließend werden digitale Zwillinge definiert, und welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, um die Möglichkeiten der entstehenden Datenmengen während einer Produktion weiterführend zu nutzen. Abschließend werden die Vor- und Nachteile eines digitalen Zwillings im Kontext eines Unternehmens aufgezeigt.
Technologien und Informationsverarbeitung prägen den Alltag von Menschen. Viele Menschen besitzen ein Smartphone, welches mit Sensorik ausgestattet ist, um den Standort innerhalb von Funkantennen wie auch im Bereich geostationärer Satelliten zu bestimmen. Die Höhe verglichen zum Meeresspiegel, die Bewegungsgeschwindigkeit des Nutzers wie auch dessen durchschnittliche Nutzung des Geräts kann regelbasiert analysiert werden, um als Reaktion auf die gemessenen Daten die durchschnittliche Schlafenszeit wie auch präferierte Routen zu nutzen, um relevante Benachrichtigungen zu Neuigkeiten in der Umgebung zu erhalten. Künstliche Intelligenzen erstellen Profile für Werbeagenturen, Versicherungen und Entwicklung von neuen Produkten wie Applikationen und Geräten. Dieser Text selbst kann bereits von linguistischen, neuronalen Modellen auf Rechtschreibung geprüft, wie auch anhand einiger Vorgaben verfasst werden. In der fertigenden Industrie werden Roboterarme eingesetzt, um schwere Bauteile zu heben, Komponenten zu verschweißen und zu lackieren. Dabei entstehen viele Daten über die Nutzung und den Zustand eines Roboters, welche zur Optimierung genutzt werden können.

Constantin Sinowski ist IT-Consultant und hat während dem Studium in Wirtschaftsingenieurswesen Digital Engineering & Management mehr als zwei Jahre Erfahrung im Bereich Business Intelligence & Data Analytics, sowohl bei Hubert Burda Media Holding als auch TIER Mobility gewonnen. Dabei wurden Kernkompetenzen in der Anwendung von Microsoft Excel, Microsoft Power BI und KNIME zur Erstellung von Dashboards, Reports und Data Pipelines erworben so wie in der Zusammenarbeit mit verschiedenen Technologien wie Power Automate, weiteren Stakeholdern und Teams, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen und zu optimieren.