Zusammenfassung
Die rasant zunehmende Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft ist die treibende Kraft der Verzahnung von Produktion und modernster Informations- und Kommunikationstechnik. Heutzutage kann zwar auf Echtzeitdaten von Sensoren und Steuerungen zugegriffen werden, allerdings werden diese bisher nicht in standardisierter Form durch Nutzung digitalen Dienstleistungen (Services) und Plattformen genutzt. Nicht zuletzt liegt es an der aufwändigen Entwicklung und Integration der Services in die Dienstleistungsplattform An diesem Punkt setzt das BMBF-Forschungsprojekt ‚MultiCloud-basierte Dienstleistungen für die Produktion‘ an. Ziel ist eine Serviceplattform, die den Entwicklungs- und Integrationsaufwand von neuen Services verringert sowie deren kostengünstigen Betrieb und Nutzung ermöglicht. Dafür arbeiten im Rahmen des Projektes Serviceanbieter, Anwender und Forschungseinrichtungen zusammen.
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Notes
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Mean Time To Repair.
- 2.
Mean Time Between Failures.
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Aktuell gibt es Bestrebungen, den MSB als Open Source Software anzubieten, um die Zukunftssicherheit des MSB zu erhöhen. Somit ist es jedem Anwender des MSB möglich den MSB für eigene Zwecke anzupassen und ihn auf der eigenen Hardware oder auf einer beliebigen Cloud auszuführen. Diese Entwicklung entsteht, um häufig geäußerten Ängsten von Unternehmen entgegenzuwirken: Vendor lock-in und Datensicherheit.
Literatur
Apitz, M., & Karlstetter, F. (2016). Cloud Computing ermöglicht die Industrie 4.0. Vogel Business Media GmbH & Co. KG. https://www.cloudcomputing-insider.de/cloud-computing-ermoeglicht-die-industrie-40-a-556143/. Zugegriffen am 22.11.2019.
Berger, C. (3. März 2008). Ein Bund fürs ganze Leben. Handelsblatt, S. 3.
Beth, M., Konrad, T., Forkert, T., Munzinger, C., & Schopp, M. (2009). Analyse und Bewertung der Kosten von Produktionsausfällen in einer Fallstudie. ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 104(5), 371–378.
Fleischer, J., Wieser, J., Schopp, M., Oestreicher, T., Zölfl, M., & Hahn, W. (2007). Modularisierung komplexer Produktionsanlagen – Analyse von Störgrößen und Verfügbarkeitsbestimmung am Beispiel von Getränkeabfüllanlagen. wt Werkstattstechnik online, 97(9), 668–675.
Gröger, C., Niedermann, F., & Mitschang, B. (2012). Data Mining-driven manufacturing process optimization. Proceedings of the World Congress on Engineering, III, 1457–1481, London.
Munzinger, C., & Schopp, M. (2009). Steigerung der Verfügbarkeit durch Überlastbegrenzung und prozessparallele Last- und Verschleißüberwachung (OPTILAST) (Verfügbarkeit von Produktionssystemen, Bd. 3). Aachen: Apprimus.
Schel, D., Henkel, C., Stock, D., Meyer, O., Rauhöft, G., Einberger, P., et al. (2017). Manufacturing service bus: an implementation. 11th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, 67, 6.
Smieschek, M., Hinrichs, T., Stollenwerk, A., Kowalewski, S., & Preuß, R. (2018). A new condition indicator for slow-rotating roller Chains based on the angle and torque of the driving motor. In 14th IEEE international conference on automation science and engineering (CASE). Munich: IEEE.
Tasci, T., Höhr, S., & Magerstedt, S. (2019). Datenprozessabbildung über multiple Cloud-Dienstleister. In V. Stich, J. Schumann, D. Beverungen, G. Gudergan & P. Jussen (Hrsg.), Digitale Dienstleistungsinnovationen. Berlin/Heidelberg: Springer Vieweg.
Vogel-Heuser B., Bauernhansl T., & Michael ten Hompel. (Hrsg.) (2017). Handbuch Industrie 4.0. Bd. 1: Produktion, 2. Springer Reference Technik. Berlin: Springer Vieweg.
Wieser, J. (2009). Intelligente Instandhaltung zur Verfügbarkeitssteigerung von Werkzeugmaschinen. Aachen: Shaker, zugleich: Karlsruher Institut für Technologie (KIT) (2008). Dissertation.
Zheng, L., Zeng, C., Li, L., Jiang, Y., Xue, W., Li, J., Shen, C., Zhou, W., Li, H., Tang, L., Li, T., Duan, B., Lei, M., & Wang, P. (2014). Applying data mining techniques to address critical process optimization needs in advanced manufacturing. In Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (S. 1739–1748). New York: ACM.
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Tasci, T. et al. (2020). MultiCloud-basierte Dienstleistungen für die Produktion. In: Beverungen, D., Schumann, J.H., Stich, V., Strina, G. (eds) Dienstleistungsinnovationen durch Digitalisierung. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-62144-8_10
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Online ISBN: 978-3-662-62144-8
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