OPUS


Volltext-Downloads (blau) und Frontdoor-Views (grau)

Smart Machine : Chancen und Risiken der Digitalisierung

  • Der Grad der Digitalisierung hat sich in den letzten Jahren um ein Vielfaches gesteigert und auch zukünftig wird es immer essenzieller sein, dass ein Verarbeitungsprozess oder eine Maschine intelligent arbeitet. Um diese zu einer „Smart Machine“ upzugraden, sind in allen Bereichen des Maschinenbaus gewisse Updates notwendig. Dies ist oftmals sehr zeitaufwändig und damit auch außerordentlich kostenintensiv. Aus diesem Grund ist es gerade bei Neuentwicklungen von hoher Wichtigkeit, die Komponenten richtig abzustimmen und zu wählen, damit ein möglichst hoher Grad an Digitalisierung gewährleistet wird. Die Vorteile der Digitalisierung im Maschinenbau sind nahezu unendlich. Dies fängt bereits bei der Erfassung von Daten an, welche in Echtzeit übermittelt werden und dadurch ein lückenloses Monitoring ermöglicht wird. Die Produktion durch Taktzeiterhöhung zu steigern, welche erst durch die Analyse dieser Daten sichtbar wird, aber auch besseres Alarmmanagement und vorausschauende Wartungen sind nur einige wenige funktionale Vorteile der Digitalisierung in diesem Bereich. Die Routeco GesmbH ist ein Distributionsunternehmen im Sektor der industriellen Automatisierung, diese wird überwiegend mit Produkten und Lösungen von Rockwell Automation realisiert. Dabei steht nicht der Produktverkauf, sondern die optimale und individuell gestaltete Lösung für den Kunden im Vordergrund. Die Industrie (OEMs) in Österreich agiert sehr unterschiedlich im Zusammenhang mit dem Vorantreiben der Digitalisierung im Maschinenbau, somit ist es schwierig, hier aktiv die Kun-den zu erreichen. In der Praxis kann eine Marktanalyse bei den bestehenden Interessenten durchgeführt werden, um dadurch einen detaillierten Einblick in die österreichischen Unter-nehmen zu bekommen und um kundenspezifische Lösungen individuell anbieten zu können.

Download full text files

  • DA_Daniel_Hochschartner.pdf
    deu

Export metadata

Additional Services

Search Google Scholar

Statistics

frontdoor_oas
Metadaten
Author:Daniel Hochschartner
Advisor:Ralf Hartig, Markus Lebelhuber
Document Type:Diploma Thesis
Language:German
Year of Completion:2021
Granting Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2023/01/12
GND Keyword:Maschinenbau; Digitalisierung; Maschinelles Lernen; Industrie 4.0
Note:
Printexemplar Präsenzbestand
Institutes:Ingenieurwissenschaften
DDC classes:658.514 Automation, Industrie 4.0
Open Access:Innerhalb der Hochschule
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt