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Einführung neuer Produktvarianten in digitalen Montage-Assistenzsystemen

Eine praxisorientierte Betrachtung des Status quo
  • Christian Bayer

    Christian Bayer, M. Sc., geb. 1992, studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit der Vertiefung Automatisierungstechnik und arbeitet seit Anfang 2018 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionstechnik, Technologie und Werkzeugmaschinen der TU Darmstadt.

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    , Patrick Scholz

    Patrick Scholz, M. Sc., geb. 1994, studierte Mechanical and Process Engineering und ist ehemaliger Masterand am Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen der TU Darmstadt.

    und Joachim Metternich

    Prof. Dr.-Ing. Joachim Metternich, geb. 1968, studierte, promovierte und habilitierte an der Universität Darmstadt. Seit 2012 leitet er zunächst zusammen mit Prof. Abele und nun zusammen mit Prof. Weigold das Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen der TU Darmstadt.

Veröffentlicht/Copyright: 20. Oktober 2021
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Abstract

Assistenzsysteme bieten die Möglichkeit, Werker bei manuellen Montageprozessen mit zahlreichen Varianten und Arbeitsinhalten zu unterstützen. Die Konfiguration eines bestehenden Assistenzsystems für neue Produktvarianten kann einen hohen Aufwand in der Arbeitsvorbereitung verursachen. Eine Darstellung des Status quo beim Anlegen neuer Produktvarianten fehlt allerdings bisher aufgrund der Neuartigkeit der Systeme. Daher werden der Konfigurationsprozess und die Herausforderungen anhand einer Literaturrecherche und durch Interviews strukturiert aufgearbeitet.

Abstract

Assistance systems offer the possibility to support workers in manual assembly processes with numerous variants and work contents. The configuration of an existing assistance system for new product variants can cause a high effort in the work preparation. However, a presentation of the status quo when adding new product variants is missing so far due to the novelty of the systems. For this reason, the configuration process and its challenges will be analysed in a structured manner on the basis of a literature review and with the help of interviews.


Tel.: +49 (0) 6151 8229-696

About the authors

Christian Bayer

Christian Bayer, M. Sc., geb. 1992, studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit der Vertiefung Automatisierungstechnik und arbeitet seit Anfang 2018 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionstechnik, Technologie und Werkzeugmaschinen der TU Darmstadt.

Patrick Scholz

Patrick Scholz, M. Sc., geb. 1994, studierte Mechanical and Process Engineering und ist ehemaliger Masterand am Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen der TU Darmstadt.

Prof. Dr.-Ing. Joachim Metternich

Prof. Dr.-Ing. Joachim Metternich, geb. 1968, studierte, promovierte und habilitierte an der Universität Darmstadt. Seit 2012 leitet er zunächst zusammen mit Prof. Abele und nun zusammen mit Prof. Weigold das Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen der TU Darmstadt.

Literatur

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Published Online: 2021-10-20
Published in Print: 2021-10-31

© 2021 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany

Artikel in diesem Heft

  1. Inhalt
  2. Editorial
  3. Digitale Transformation im Vormarsch
  4. Arbeitsplanung
  5. Deep Learning zur Unterstützung der Arbeitsplanung
  6. Automatisierung
  7. Wie Automatisierung die Zukunft der Produktion verändern wird
  8. Mensch und Roboter
  9. Wirtschaftliche Mensch-Roboter-Arbeitssystemgestaltung
  10. Qualitätsmanagement
  11. Prädiktive Qualität in der Prozesslenkung
  12. Instandhaltung
  13. Predictive Maintenance – Voraussetzungen und Potenziale
  14. Qualitätsmanagement und vorausschauende Instandhaltung auf der Basis synthetischer Datensätze
  15. Störungsmanagement
  16. Innovatives Störungsmanagement in der XXL-Montage
  17. Laser-Technologie
  18. Steuerung von Laser-induzierten periodischen Oberflächenstrukturen
  19. Elektromobilität
  20. Cell-to-Pack-Technologie für Li-Ionen-Batterien
  21. Identifikation qualitätskritischer Parameter
  22. Additive Fertigung
  23. Digitale Assistenz in der Additiven Fertigung
  24. Einführung einer In-situ-Prozess-Überwachung in der additiven Materialextrusion
  25. Spannsysteme
  26. Sichere Werkstückspannung bei der Fräsbearbeitung mit Dreibackenfuttern
  27. Arbeitssicherheit
  28. Augmented Reality zur Steigerung der Arbeitssicherheit von Mobilkranen
  29. Studie
  30. Traceability-Systeme als Enabler für Process Mining
  31. Mensch und KI
  32. Mensch-KI-Teaming: Mensch und Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt von morgen
  33. Digitale Technologien
  34. Vergleich von Methoden zur Auswahl Digitaler Technologien für KMU
  35. Digitale Assistenzsysteme
  36. Einführung neuer Produktvarianten in digitalen Montage-Assistenzsystemen
  37. Virtuelle Realität
  38. Automatisierte Erstellung von Virtual-Reality-Schulungen
  39. Vorschau
  40. Vorschau
Heruntergeladen am 22.1.2026 von https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/zwf-2021-0161/html
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