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Erfolgreiche Anlaufgestaltung mittels selbstlernender automatisierter Montagesysteme

  • Ralf Schönherr , Lukas Burseg and Maximilian Knaller
Published/Copyright: August 29, 2018
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Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
From the journal Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Volume 113 Issue 7-8

Kurzfassung

Regelmäßige Produktionsanläufe gehören heutzutage zur unabwendbaren Realität in der industriellen Praxis. Die erfolgreiche Anlaufgestaltung ist dabei von höchster Bedeutung für die Wettbewerbsfähigkeit und den wirtschaftlichen Erfolg produzierender Unternehmen. Die Implementierung selbstlernender Systemeigenschaften zur Fehlervermeidung in automatisierten Montagesystemen scheint hierfür ein vielversprechender Ansatz zu sein. Im vorliegenden Beitrag erfolgt die Vorstellung eines solchen Ansatzes zur selbstlernenden Fehlervermeidung automatisierter Montagesysteme.

Abstract

Frequent production ramp-ups have become an inevitable reality for manufacturing companies nowadays. Achieving the targeted ramp-up goals through a successful ramp-up management has become an increasingly important factor for the economic success of a company and to maintain the power to compete. Implementing self-learning capabilities to avoid errors in automated assembly systems appears to be a promising approach to achieve more successful ramp-ups. We therefore present here a method to design self-learning assembly systems during ramp-up.

Ralf Schönherr, M. Sc., geb. 1986, studierte Wirtschaftsingenieurwesen sowie Industrial and Systems Engineering am Karlsruhe Institut für Technologie, der University of Valencia Spain und dem Georgia Institute of Technology. Anschließend durchlief er das Global Leader Development Program der BMW Group. Ab 2014 war er Leiter Innovative Automation bei der BMW Group. Seit Mai 2018 ist er als technischer Programmleiter im Bereich Robotik bei X – the moonshot factory, ehemals Google X tätig.

Lukas Burseg, M. Sc., geb. 1992, studierte Mechatronik sowie Applied Research in Engineering Sciences an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München. Seit 2017 beschäftigt er sich mit der Erforschung und Vorentwicklung neuartiger Robotertechnologien bei der BMW Group im Bereich Innovative Automation in München.

Maximilian Knaller, B. Sc., geb. 1994, studierte Elektrotechnik und Informationstechnik an der Technische Universität München. Seit 2017 ist er bei der BMW Group im Bereich Innovative Automation in München tätig.

Literatur

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Online erschienen: 2018-08-29
Erschienen im Druck: 2018-08-20

© 2018, Carl Hanser Verlag, München

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https://doi.org/10.3139/104.111945

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