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WS-B2.III

Continuous Production

CoordinatorBrecher, Christian
Grant period2019-01-01 -
Funding bodyDeutsche Forschungsgemeinschaft
 DFG
Further information: Homepage
IdentifierG:(DE-82)X080067-WS-B2.III

EXC 2023: Internet of Production (IoP)

Note: Das Internet – in seiner Bedeutung als weltweites sozio-technisches Netzwerk – hat die Verfügbarkeit von Daten und Wissen revolutioniert. Mit dem Konzept des Internets der Dinge (IoT für engl. "Internet of Things") wurde die Idee auf die physikalische Welt übertragen. Die direkte An-wendung des IoT-Ansatzes auf die Produktion ist derzeit nicht zielführend möglich, da die Pro-duktionstechnik durch wesentlich mehr Parameter, aber weniger verfügbare Daten als andere Big-Data-Domänen geprägt ist. Obwohl in der modernen Produktionstechnik große Mengen an Daten vorhanden sind, sind diese weder einfach zugänglich, interpretierbar, noch so vernetzt, dass daraus Wissen generiert werden kann. Dem Internet of Production (IoP) liegt die Vision zugrunde, ein neues Niveau der domänenübergreifenden Kollaboration zu ermöglichen, indem semantisch adäquate und kontextbezogene Daten aus Produktion, Entwicklung und Nutzung in Echtzeit und angepasster Granularität zur Verfügung gestellt werden. Den zentralen wissen-schaftlichen Ansatz hierfür stellen Digitale Schatten als anwendungsspezifisch aggregierte und multi-perspektivische Datensätze dar. Im Exzellenzcluster wird eine konzeptionelle Referenzinfrastruktur entworfen und implementiert, die die Generierung und Nutzung der Digitalen Schatten ermöglicht. Zur Umsetzung des Internet of Production haben sich Aachens renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Produktionstechnik, Informatik, Werkstoffwissenschaften sowie der Wirtschaftswissenschaften formiert. Gemeinsam werden die interdisziplinären Herausforderungen, wie die Integration von reduzierten produktionstechnischen Modellen in datengetriebenes Machine Learning mit den Zielen eines domänenübergreifenden Wissensaufbaus sowie kontext-adaptiven Handlungen, adressiert. Das Internet of Production stellt die Basis für neue Methoden des ganzheitlichen Arbeitens dar, indem ingenieurswissenschaftliche Methoden und Prozesse entwickelt und verbessert werden. Hierfür ist ein integrierter Ansatz in der Produktionstechnik erforderlich. Aachen als Ausgangspunkt für das Internet of Production ist durch eine einzigartige Breite und ein herausragendes Ansehen in der Produktionsforschung geprägt, was auch durch die Ergebnisse des laufenden Exzellenzclusters "Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer" untermauert wird. Der RWTH Aachen Campus bietet einzigartige infrastrukturelle Voraussetzungen mit diversen Forschungsinstituten und industriellen Partnern zur integrativen Entwicklung und Validierung des Internet of Production. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit der Forschungsteams wird u. a. durch die Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses im Rahmen einer Graduiertenschule unterstützt.
 

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http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png Journal Article  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;
Digitalizing metallic materials from image segmentation to multiscale solutions via physics informed operator learning
npj computational materials 11, 262 () [10.1038/s41524-025-01718-y]  GO OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Adjoint topology optimisation of polymer melt flow channels producible by additive manufacturing
Aachen : RWTH Aachen University 1 Online-Ressource : Illustrationen () [10.18154/RWTH-2025-01844] = Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025  GO OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Concept for databased material property description along the process chain press hardening: Implementing the Digital Material Twin and the Digital Material Shadow
Computational materials science 249, 113666 () [10.1016/j.commatsci.2025.113666]  GO OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Stahldesign im Spannungsfeld der Digitalisierung
Stahl : produzieren, verarbeiten, handeln 4(4), 47-51 ()  GO   Download fulltextHomepage of journal BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Sheet Thickness and Time Series of Stamping Force Signals from Fine Blanking Process
[10.18154/RWTH-2024-06676]  GO OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png Dataset  ;
Fine Blanking Force Measurements and Barkhausen Noise from Parts Processed with Different Leveller Settings
Harvard Dataverse () [10.7910/DVN/CEDFTR]  GO BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png Conference Presentation  ;  ;  ;  ;
Predicting fine blanking process signals from sheet metal thickness
27. International ESAFORM Conference on Material Forming, ESAFORM 2024, ToulouseToulouse, France, 24 Apr 2024 - 26 Apr 20242024-04-242024-04-26 MS07, 10 Seiten () [10.18154/RWTH-2024-06651]  GO OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png Contribution to a book/Contribution to a conference proceedings  ;
Development of a decision support system for profile extrusion
The 2nd International Symposium on Plastics Technology : Aachen, Germany, 5-6 September 2022 / editors: Christian Hopmann, Rainer Dahlmann (Institute of Plastics Processing (IKV) in Industry and Craft at RWTH Aachen University, Aachen, Germany)
2. International Symposium on Plastics Technology, AachenAachen, Germany, 5 Sep 2022 - 6 Sep 20222022-09-052022-09-06
Melville, New York : AIP Publishing, AIP conference proceedings 3012, 1 () [10.1063/5.0192051]  GO  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Predicting fine blanking process signals from sheet metal thickness
Material forming - ESAFORM 2024 : the 27th International ESAFORM Conference on Material Forming - ESAFORM 2024 - held in Toulouse (France), at the Pierre Baudis Convention Center between 24-26th April, 2024 / editors Anna Carla Araujo, Arthur Cantarel, France Chabert, Adrian Korycki, Philippe Olivier, Fabrice Schmidt
27. International ESAFORM Conference on Material Forming, ESAFORM 2024, ToulouseToulouse, France, 24 Apr 2024 - 26 Apr 20242024-04-242024-04-26
Millersville, PA : Materials Research Forum LLC, Materials research proceedings 41, 1436-1445 () [10.21741/9781644903131-159]  GO OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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A Hybrid model for hot rolling pass schedule design using reinforcement learning
Machine Learning for Cyber Physical Systems : proceedings of the Conference ML4CPS 2024 / Oliver Niggemann - Jürgen Beyerer - Alexander Diedrich - Christian Kühnert - Alexander Windmann, editors ; Fraunhofer IOSB; Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg
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Hamburg : Helmut-Schmidt-Universität [1]-10 () [10.24405/15311]  GO BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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 Record created 2020-11-05, last modified 2023-01-24


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