Spritzgießen 2019
Zusammenfassung
Inhalt
Plenarvorträge
Produktentwicklung einmal anders – effizient, flexibel, agil!
Dr. rer. nat. S. Lambertz, Freudenberg Technology Innovation, Weinheim 1
Spreu und Weizen – Welche Automobilzulieferer schaffen den Strukturwandel,
welche nicht?
M.-R. Faerber, Managing Partner der Struktur Management Partner GmbH, Köln 7
Wenn Sinneswahrnehmungen digital werden und Technik fühlen lernt –
Trends und Anwendungen des Affective Computing
Dr.-Ing. J. Garbas, Fraunhofer IIS, Erlangen 9
Kurzberichte aus der Forschung
Machine Learning zur Erkennung von Veränderungen beim Spritzgiessprozess
Prof. Dr. F. Ehrig, Prof. Dr. G. Schuster, HSR Hochschule für Technik Rapperswil,
Rapperswil, Schweiz 19
Steigerung von Produkt- und Prozessqualität beim Spritzgießen durch
künstliche Intelligenz
M.Sc. A. Schulze Struchtrup, M.Sc. M. Janßen, Prof. Dr.-Ing. R. Schiffers,
Institut für Produkt Engineering, Universität Duisburg-Essen 27
I4.0 Pilotfabrik für die smarte Kunststoffverarbeitung
Prof...
Schlagworte
- I–VIII
- 1–18 Plenarvorträge 1–18
- 1–6 Produktentwicklung einmal anders – effizient, flexibel, agil! 1–6
- 7–8 Spreu und Weizen – Welche Automobilzulieferer schaffen den Strukturwandel, welche nicht? 7–8
- 9–18 Wenn Sinneswahrnehmungen digital werden und Technik fühlen lernt – Trends und Anwendungen des Affective Computing 9–18
- 19–48 Kurzberichte aus der Forschung 19–48
- 19–26 Machine Learning zur Erkennung von Veränderungen beim Spritzgiessprozess 19–26
- 27–36 Steigerung von Produkt- und Prozessqualität beim Spritzgießen durch künstliche Intelligenz 27–36
- 37–48 I4.0 Pilotfabrik für die smarte Kunststoffverarbeitung 37–48
- 49–86 Digitalisierung im Produktentstehungsprozess: Von der Idee zur Serienreife 49–86
- 49–54 Mission Control mit Gemba 2.0 – Prozess-Monitoring und Prozessoptimierung auf einen Blick 49–54
- 55–68 Ermittlung valider Werkstoffdaten für die Simulation 55–68
- 69–74 Topologieoptimierung – Einsatz bei der Entwicklung von Spritzgussbauteilen 69–74
- 75–82 Produktionsgerechte Bauteilgestaltung für die Additive Fertigung 75–82
- 83–86 Lösungen für ZEISS Reverse Engineering, Reporting und Data Management ZEISS Lösungen im Werkzeugbau der Spritzgussindustrie 83–86
- 87–IV Digitalisierung in der Produktion: Herausforderungen und Lösungen für den Spritzgießer 87–IV
- 87–96 Predictive Maintenance: Maximales Wissen – Minimaler Stillstand 87–96
- 97–102 Prozessoptimierung mit intelligenten Werkzeugen 97–102
- 103–IV Praktische Erfahrung mit Prognosemodellen für die Produktionsqualität 103–IV
