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Um die Produktion bestmöglich auszulasten, sowie schnell und termintreu zu produzieren, muss die Produktionsplanung und -steuerung anstehende Arbeitsgänge zu Losen zusammenzufassen, wodurch sie die Anzahl der benötigten Rüstvorgänge und somit auch die kumulierte Rüstzeit reduziert. Während für zentral geplante und gesteuerte Produktionen bereits viele Heuristiken zur Losbildung existieren, gibt es für dezentral geplante und gesteuerte Produktionen noch keine zufriedenstellende Lösung zur Losbildung.
Wir stellen ein neues Verfahren zur dynamischen Losbildung für eine dezentral geplante und gesteuerte Produktion vor, dass unter Berücksichtigung der Durchlaufterminierung und des Kapazitätsangebotes Arbeitsgänge mit gleichem Rüstbedarf dynamisch zu Losen zusammenfasst. Das Verfahren ergänzt unsere sich selbst organisierenden Produktion um die Losbildung und zeigt in Simulationen seine Überlegenheit gegenüber gängigen Verfahren.
Durch die steigende Leistungsfähigkeit von Prozessoren und Datenübertragungstechniken hat die Entwicklung und Anwendung von künstlicher Intelligenz, exemplarisch das maschinelle Lernen (engl. Machine Learning – ML) und die Methode des Deep Learning, in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Hierbei stellt sich die Frage, wie diese Technologien in einem weiteren zukunftsträchtigen Entwicklungsfeld, zum Beispiel bei der Entwicklung moderner Mobilitätskonzepte und hochautomatisierter/autonomer Fahrzeuge, eingesetzt werden können. Potentielle Möglichkeiten der Anwendung von AI im Entwicklungsprozess eines hochautomatisierten Fahrzeugs werden vorgestellt, aber auch die entscheidenden Herausforderungen diskutiert. Darüber hinaus wird der Unterschied zwischen verschiedenen Ansätzen ausgeführt. Dazu werden sowohl Randbedingungen als auch Herausforderungen mit Hilfe eines einfachen Beispiels aus dem täglichen Verkehrsgeschehen veranschaulicht.
For monitoring laser beam welding processes and detecting or actively avoiding process defects, acoustic based measurements can be used in addition to optical measurement methods such as pyrometry. To reliably detect process events, it is essential to position the respective sensors in such a way that specific signal characteristics are reproducible and significant. However, there are only few investigations regarding the positioning for airborne sound sensors, especially for the detection of process emissions in the ultrasonic range. Therefore, in this research, the influence of the process distance as well as the angle and orientation of the microphone to a laser beam deep penetration welding process is investigated with respect to the detectability of process emissions in different frequency bands. It is shown that for a wide ultrasonic range a flat sensor angle with respect to the sample surface leads to an increased signal strength of the acoustic emissions compared to steep angles.
Im Bauwerks-Monitoring werden zur Ermittlung von Setzungen i. d. R. hydrostatische Nivellements sowie Beschleunigungssensoren oder Inklinometer zur Neigungsmessung verwendet. Bisherige Schlauchwaagen-Messinstrumente werden mechanisch, elektrisch, magnetisch oder automatisiert eingesetzt. Alle mechanisch bewegten Komponenten in den klassischen Setzungs- oder Neigungsinstrumenten unterliegen einem starken Verschleiß und müssen aufwendig instandgesetzt werden. Mit der Neuentwicklung der hydrostatischen, optisch-elektronischen Laser-Präzisionsschlauchwaage (LSW) ist es erstmalig möglich, die zwei Messaufgaben Setzung und Neigung in einem hochpräzisen Messinstrument zu kombinieren. Mit der LSW können Setzungen, Neigungen und Temperaturen in Echtzeit in diskreten Abständen von beispielsweise 1 s, 10 s oder 6 h automatisiert ermittelt werden. Die relativen Höhendifferenzen (Setzungen) werden mit einer Standardabweichung von 0,1 mm bis 0,2 mm im vertikalen Messbereich von ca. 200 mm bestimmt.
Die bei der Laserprozessierung freigesetzten Laserrauche bzw. Partikelemissionen zählen zu den Sekundärgefährdungen
durch Laserstrahlung und können für den Personenkreis im Laserarbeitsraum als auch für die Anlagentechnik im Umfeld ein Sicherheitsrisiko darstellen. Die dazu innerhalb eines Forschungsvorhabens an ausgewählten Werkstoffen durchgeführten Untersuchungen zeigten, dass Laserrauche größtenteils als alveolengängiger Ultrafeinstaub mit Partikelgrößen im Bereich 100 nm vorliegen. Mit einem neuartigen Abscheidesystem konnte ein hoher Abscheidegrad > 99,99 % erreicht und selbst große Mengen an Laserrauchen verlässlich erfasst und abgeschieden werden. So gelang es, die bzgl. Staubbelastung und Gefahrstoffe geltenden Arbeitsplatzgrenzwerte auch für großvolumige Laserablationsprozesse nachweislich einzuhalten. Die Überprüfung der laserinduzierten Partikelemissionen auf Zünd- und Explosionsfähigkeit ergab ein niedriges Gefahrenpotenzial für Aluminium; die untersuchten Stahlsorten wurden als nicht explosionsfähig eingestuft.
Standard assembly time is an important piece of data in product development that is used to compare different product variants or manufacturing variants. In the presented approach, standard time is created with the use of a decision tree regarding standard manual and machine-manual operations, taking into consideration product characteristics and typical tools, equipment and layout. The analysed features include, among others: information determined during product development, such as product structure, parts characteristics (e.g. weight, size), connection type, as well as the information determined during assembly planning: tools (e.g. hand screw driver, power screw driver, pliers), equipment (e.g. press, heater), workstation layout (e.g. distance, way of feeding). The object-attribute-value (OAV) framework was applied for the assembly characteristic. An example of the decision tree application to predict standard assembly time was presented for a mechanical subassembly. The case study was dedicated to standard time prediction for a bearing assembly. The presented approach is particularly important for the enterprises which offer customized products.
Cryptocurrencies are characterized by high volatility, both in the short and long term. Experienced traders exploit this to make profits from price fluctuations by swing trading. However, this requires closely observing and analyzing the prices and trading positions at the right time. Only a few specialists, who spend time focusing on this, or optimized trading bots are able to actually make continuously profits. The autradix protocol is a selfoptimizing and self-learning parametric trading algorithm that analyzes price actions in real-time and adaptively optimizes the algorithm’s parameters to realize the user’s investment objective. Embedded in an adaptive genetic algorithm, possible parameterizations are simulated and the optimal for the investigated trading pairs are calculated. The generic trading protocol API enables coupling with various crypto exchanges and decentralized protocols. A smart contract based decentralized, trustless, and tokenized fund, controlled by a DAO, enables users to invest, operate trading agents, and to participate in the profits generated according to their share.
To enable smart devices of the internet of things to be connected to a blockchain, a blockchain client needs to run on this hardware. With the Trustless Incentivized Remote Node Network, in short Incubed, it will be possible to establish a decentralized and secure network of remote nodes, which enables trustworthy and fast access to a blockchain for a large number of low-performance IoT devices. Currently, Incubed supports the verification of Ethereum data. To serve a wider audience and more applications this paper proposes the verification of Bitcoin data as well, which can be achieved due to the modularity of Incubed. This paper describes the proof data that is necessary for a client to prove the correctness of a node’s response and the process to verify the response by using this proof data as well. A proof-object which contains the proof data will be part of every response in addition to the actual result. We design, implement and evaluate Bitcoin verification for Incubed. Creation of the proof data for supported methods (on the server-side) and the verification process using this proof data (on the client-side) has been demonstrated. This enables the verification of Bitcoin in Incubed.
The cryptocurrency ecosystem has seen significant growth with Ethereum and Bitcoin as foundational pillars. Ethereum introduced smart contracts revolutionizing decentralized applications (dApps) across various domains. Scalability challenges led to alternative ecosystems like Binance Smart Chain and Polygon, maintaining compatibility through the Ethereum Virtual Machine (EVM). Bitcoin also faces scalability issues, leading to the Lightning Network's development—an off-chain solution with payment channels for scalable instant transactions. Interoperability is increasingly crucial as the cryptocurrency ecosystem continues to grow, enabling seamless interactions between assets and data across multiple blockchain platforms. EVM-compatible blockchains and the Lightning Network offer unique advantages in their respective use cases. This paper utilizes atomic swaps to create a secure, fast, and user-friendly trustless bridge between the Lightning Network and EVM-compatible blockchains, fostering the growth of both ecosystems and unlocking novel opportunities.
Humans started using the principles of insurance thousands of years ago when they lived in tribes in smaller villages. If one of the tribe members were injured, the others would take care of him and his family. The basic principle of insurance is several people covering each other against a particular risk. Today, most people in regions like Europe have access to insurance, while many people worldwide still have no access at all. The cost and accessibility may be improved with a blockchain-based parametric approach. The insurance process in a parametric approach is exclusively based on data, and decisions are made objectively. Blockchain is a necessary and integral part of the approach to create transparency and connect the customer’s and investor’s risk capital. The paper offers an overview of the opportunities and challenges of blockchain-based parametric insurance, a catalog of criteria for such insurance, a description of all components and their interaction for implementation on Ethereum, and a reference implementation of a train delay insurance in Germany.