Shop : Details
Shop
Details
58,80 €ISBN 978-3-8191-0798-6Paperback162 Seiten65 Abbildungen240 g21 x 14,8 cmDeutschDissertation
August 2026
Daniel Dittler
Automatische Modelladaption für Digitale Zwillinge modularer Produktionsanlagen in der Betriebsphase
Der zunehmende Fachkräftemangel, kürzere Entwicklungs- und Produktlebenszyklen sowie die steigende Komplexität industrieller Anlagen erhöhen den Bedarf an automatisierten und flexiblen Produktionssystemen. Digitale Zwillinge bieten hierfür großes Potenzial, indem sie Verhaltensmodelle zur Simulation, Diagnose und Optimierung bereitstellen. Damit diese Modelle auch während der Betriebsphase zuverlässige Ergebnisse liefern, müssen sie kontinuierlich an Veränderungen der Produktionsanlage und neue Anforderungen angepasst werden. Die dafür erforderliche Modelladaption ist bislang jedoch mit hohem manuellen Aufwand verbunden und wird durch heterogene Modelllandschaften erschwert.
Diese Dissertation beschreibt einen Ansatz zur automatischen Modelladaption für Digitale Zwillinge modularer Produktionsanlagen. Hierzu werden eine Methode zur systematischen Modelladaption, ein Konzept zur automatisierten Modellkopplung, -parametrisierung und -ausführung sowie ein Ansatz zum Wissensmanagement präsentiert. Die Umsetzung erfolgt mithilfe eines Agentensystems und eines Knowledge-Graphen, die geeignete Modellkonfigurationen automatisiert auswählen und ausführen. Die Evaluation an einer modularen Produktionsanlage zeigt, dass der entwickelte Ansatz den Aufwand der Modelladaption deutlich reduziert und damit den wirtschaftlichen Einsatz Digitaler Zwillinge in der Betriebsphase unterstützt.
Diese Dissertation beschreibt einen Ansatz zur automatischen Modelladaption für Digitale Zwillinge modularer Produktionsanlagen. Hierzu werden eine Methode zur systematischen Modelladaption, ein Konzept zur automatisierten Modellkopplung, -parametrisierung und -ausführung sowie ein Ansatz zum Wissensmanagement präsentiert. Die Umsetzung erfolgt mithilfe eines Agentensystems und eines Knowledge-Graphen, die geeignete Modellkonfigurationen automatisiert auswählen und ausführen. Die Evaluation an einer modularen Produktionsanlage zeigt, dass der entwickelte Ansatz den Aufwand der Modelladaption deutlich reduziert und damit den wirtschaftlichen Einsatz Digitaler Zwillinge in der Betriebsphase unterstützt.
Schlagwörter: Modelladaption; Digitaler Zwilling; Wissensmodellierung; Simulation; Verhaltensmodelle
IAS-Forschungsberichte
Herausgegeben von Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. Michael Weyrich, Stuttgart
Band 2026,4
Weitere Formate
Elektronische Publikation (PDF): 978-3-8191-0836-5
Export bibliographischer Daten
Shaker Verlag GmbH
Am Langen Graben 15a
52353 Düren
Am Langen Graben 15a
52353 Düren
Mo. - Do. 8:00 Uhr bis 16:00 Uhr
Fr. 8:00 Uhr bis 15:00 Uhr
Fr. 8:00 Uhr bis 15:00 Uhr
Kontaktieren Sie uns. Wir helfen Ihnen gerne weiter.
