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iSrv – Intelligentes Servicesystem / Titelei/Inhaltsverzeichnis
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I–VIII
Titelei/Inhaltsverzeichnis
I–VIII
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1–1
1 Einleitung
1–1
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1–1
Motivation und Zielstellung
1–1
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1–2
Konzept der Intelligenten Serviceplattform
1–2
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3–10
2 Smart Services im Maschinen- und Anlagenbau
3–10
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2.1 Einleitung
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2.2 Qualitative Expertenstudie zu Smart Services im Maschinen- und Anlagenbau
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2.2.1 Eigene Strategien und digitale Geschäftsmodelle entwickeln
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2.2.2 Services transparent und klar beschreiben
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2.2.3 Datensammlung und -aufbereitung organisieren
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2.2.4 Datenschutz sicherstellen
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2.2.5 Mitarbeiter für Serviceplattformen qualifizieren
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2.3 Empirische Studie zu Leistungsangeboten von Smart Services im Maschinen- und Anlagenbau
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2.4 Management von Smart Services
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2.5 Design Thinking
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2.6 Neue Geschäftsmodelle entwickeln
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2.6.1 Bestehendes Produkt mit Smart Service ergänzen
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2.6.2 Neues Produkt mit neuem Smart Service
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2.6.3 Produktlosen Smart Service entwickeln
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2.7 Service Engineering und Serviceerbringung
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2.8 Zusammenfassung
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2.9 Literaturvereichnis
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11–17
3 Konzept einer Low-Code Plattform
11–17
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3.1 Ausgangssituation und Problemstellung
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3.2 Lösungsansatz Low-Code
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3.3 Ausprägung einer Low-Code-Plattform am Beispiel Simplifier
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3.3.1 API & Integration
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3.3.2 App Erstellung
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3.3.3 Market Place
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3.3.4 Endgeräte
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3.4 Individualisierte Kommunikationsbausteine am Beispiel OPC/UA
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3.4.1 Implementierung
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3.4.2 Nutzung mittels Business-Objekten
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3.5 Anwendungsfälle und Ausblick
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18–38
4 Servicesysteme am Beispiel von Textilmaschinen
18–38
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4.1 Untersuchung Fallbeispiele – Anwendungsfälle
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4.2 Cloudbasierte Analyse der Maschinendaten
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4.2.1 Viertes Fallbeispiel Störmeldungen
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4.3 Services und deren Umsetzung
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4.4 Erfolgsaussichten digitaler Service für die Zukunft
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39–47
5 Realisierung und Bereitstellung von Smart Services auf Edge-Geräten in einem industriellen Umfeld mit Hilfe von cloudbasierter Datenanalyse und Modellbildung
39–47
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5.1 Einleitung
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5.2 Datenerfassung im industriellen Umfeld am Beispiel von Textilmaschinen
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5.3 Edge Device Management und bidirektionale Datenkommunikation
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5.4 CloudPlug Edge
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5.5 Das Basissystem des SOTEC CloudPlug edge
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5.6 Remote Device Management
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5.7 Datenanalyse und Modellbildung für kundenspezifische Anwendungsfälle
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5.8 Datenexploration, -aufbereitung und -visualisierung
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5.9 Smart Service Energieverbrauchs-Vorhersage
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5.10 Smart Service “Thermische Belastung der stehenden Kette”
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5.11 Literaturverzeichnis
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48–55
6 Intelligente Services aus der Cloud
48–55
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6.1 Motivation und Hintergrund
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6.2 Umsetzung von Analysebausteinen
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6.3 Demonstrator mit Firma Brückner
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6.4 Literaturverzeichnis
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56–62
7 Anreicherung von Online-Modellen mit Informationen
56–62
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7.1 Anreicherung von Modellen mittels grafischer Visualisierung
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7.2 Cloudbasierter Augmented-Reality Baukasten
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7.3 Eingriffsmöglichkeiten zur Optimierung von Prozessparametrierungen
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7.4 Literaturverzeichnis
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63–68
8 Entwicklung eines VR-Schulungssystems
63–68
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8.1 Einleitung
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8.1.1 Visualisierung realer Maschinendaten
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8.1.2 Ausgangslage und Projektbeschreibung
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8.1.3 Datenstruktur und Visualisierung
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8.1.4 Übertragung und Optimierung für Virtual Reality
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8.1.5 Fazit und weiterführende Gedanken
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8.2 Schulungsszenario
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8.2.1 Ausgangslage und Projektbeschreibung
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8.2.2 Umsetzung des Prototyps
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8.2.3 Informationsvermittlung
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8.2.4 Fazit und weiterführende Gedanken
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8.3 Konzept eines erweiterten Anwendungsfalls
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8.3.1 Ausgangslage und Projektbeschreibung
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8.3.2 Schulungsstruktur
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8.3.3 Variable Schulung
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8.3.4 Fazit und weiterführende Gedanken
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69–78
9 Simulationsplattform und VIBN für intelligente Services
69–78
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9.1 Nutzung der VIBN / Simulationsplattform begleitend zum Betrieb der Anlagen
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9.2 Modellierungsbaukasten für intelligente Services
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9.2.1 Motivation / Problembeschreibung
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9.2.2 Konzeption eines Modellierungsbaukastens für Verhaltensmodelle
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9.2.3 Integrationsschnittstelle für Servicesysteme auf Basis der GUI-Plattform „Simplifier“
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9.3 Visualisierung der Simulationsergebnisse
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9.3.1 VR/AR-Visualisierungsbausteine für intelligente Services
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9.3.2 Anbindung von VR/AR über cloudbasierte Systeme
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9.4 Fazit
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9.5 Literaturverzeichnis
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79–92
10 Anwendungsfälle bei Bosch
79–92
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10.1 Rahmengebender Anwendungsfall
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10.2 Qualitätskontrolle des Druckvorgangs mit Methoden der Bildverarbeitung
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10.3 Datentransparenz im globalen Fertigungsverbund
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10.4 Bedienoberfläche für den globalen Fertigungsverbund mit Simplifier
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10.5 Echtzeit-Visualisierung am digitalen Zwilling
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10.6 Speicherung von Sensordaten in Google BigQuery
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10.7 Bereitstellung der iSrv-Toolbox-Services in der Arena2036
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10.8 Darstellung von Handlungsanweisungen durch virtuellen Werker
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10.9 Services mit konkretem Kundennutzen am Beispiel Sonderwerkzeug
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10.10 Erfahrungen aus iSrv
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10.10.1 Hoher Aufwand für die Datenerfassung
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10.10.2 Hohe Hürden für Datentransfers
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10.10.3 Heterogenität der Anwendungsfälle erschwert die Identifikation generischer 10.11 IT-Architektur
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10.12 Verwendung der Ergebnisse
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iSrv – Intelligentes Servicesystem , page I - VIII
Titelei/Inhaltsverzeichnis
Autoren
Achim Lechler (Ed.)
Alexander Schmidt (Ed.)
DOI
doi.org/10.51202/9783186703026-I
ISBN print: 978-3-18-370302-9
ISBN online: 978-3-18-670302-6
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