Zukunftslabor Produktion: Vernetzung, Modellierung und Optimierung in der industriellen Produktion

Research output: Journal contributionsJournal articlesResearchpeer-review

Standard

Zukunftslabor Produktion: Vernetzung, Modellierung und Optimierung in der industriellen Produktion. / Kallisch, Jonas; Denkena, Berend; Kramer, Kathrin et al.
In: ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, Vol. 119, No. 5, 05.2024, p. 372-377.

Research output: Journal contributionsJournal articlesResearchpeer-review

Harvard

Kallisch, J, Denkena, B, Kramer, K, Stürenburg, L, Pachandrin, S, Rokicki, M, Walter, J, Nein, M, Voss, M, Wunck, C, Niemann, KH, Schmidt, M, Dilger, K, Niederée, C & Hoffmann, N 2024, 'Zukunftslabor Produktion: Vernetzung, Modellierung und Optimierung in der industriellen Produktion', ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, vol. 119, no. 5, pp. 372-377. https://doi.org/10.1515/zwf-2024-1061

APA

Kallisch, J., Denkena, B., Kramer, K., Stürenburg, L., Pachandrin, S., Rokicki, M., Walter, J., Nein, M., Voss, M., Wunck, C., Niemann, K. H., Schmidt, M., Dilger, K., Niederée, C., & Hoffmann, N. (2024). Zukunftslabor Produktion: Vernetzung, Modellierung und Optimierung in der industriellen Produktion. ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 119(5), 372-377. https://doi.org/10.1515/zwf-2024-1061

Vancouver

Kallisch J, Denkena B, Kramer K, Stürenburg L, Pachandrin S, Rokicki M et al. Zukunftslabor Produktion: Vernetzung, Modellierung und Optimierung in der industriellen Produktion. ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb. 2024 May;119(5):372-377. doi: 10.1515/zwf-2024-1061

Bibtex

@article{63800277bfda4850b70a4fc39128e825,
title = "Zukunftslabor Produktion: Vernetzung, Modellierung und Optimierung in der industriellen Produktion",
abstract = "Das Zukunftslabor Produktion zeigt exemplarisch am Druckgussprozess, wie produzierende Unternehmen ihre Bestandsanlagen digitalisieren, deren Fertigung mit maschinellem Lernen optimieren und unter Erhalt ihrer Datensouver{\"a}nit{\"a}t Informationen austauschen k{\"o}nnen. Ziel ist es, Unternehmen von der Digitalisierung der Maschine bis zur Datenplattform durchgehend zu unterst{\"u}tzen. Dabei liegt der Fokus auf der digitalen Abbildung der gesamten Industriellen Leistungskette In diesem Beitrag werden die eingesetzten Methoden, die entwickelten Konzepte und deren Nutzwerte beschrieben.",
keywords = "Digital Twin, Information Exchange, Machine Learning, Manufacturing Network, Process Control, Retrofitting, digital twin, information exchange, machine learning, manufacturing network, process control, retrofitting, Ingenieurwissenschaften",
author = "Jonas Kallisch and Berend Denkena and Kathrin Kramer and Lukas St{\"u}renburg and Slava Pachandrin and Markus Rokicki and J{\"o}rg Walter and Marcus Nein and Marvin Voss and Christoph Wunck and Niemann, {Karl Heinz} and Matthias Schmidt and Klaus Dilger and Claudia Nieder{\'e}e and Norbert Hoffmann",
note = "Publisher Copyright: {\textcopyright} 2024 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany.",
year = "2024",
month = may,
doi = "10.1515/zwf-2024-1061",
language = "Deutsch",
volume = "119",
pages = "372--377",
journal = "ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb",
issn = "0947-0085",
publisher = "Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG",
number = "5",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Zukunftslabor Produktion

T2 - Vernetzung, Modellierung und Optimierung in der industriellen Produktion

AU - Kallisch, Jonas

AU - Denkena, Berend

AU - Kramer, Kathrin

AU - Stürenburg, Lukas

AU - Pachandrin, Slava

AU - Rokicki, Markus

AU - Walter, Jörg

AU - Nein, Marcus

AU - Voss, Marvin

AU - Wunck, Christoph

AU - Niemann, Karl Heinz

AU - Schmidt, Matthias

AU - Dilger, Klaus

AU - Niederée, Claudia

AU - Hoffmann, Norbert

N1 - Publisher Copyright: © 2024 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany.

PY - 2024/5

Y1 - 2024/5

N2 - Das Zukunftslabor Produktion zeigt exemplarisch am Druckgussprozess, wie produzierende Unternehmen ihre Bestandsanlagen digitalisieren, deren Fertigung mit maschinellem Lernen optimieren und unter Erhalt ihrer Datensouveränität Informationen austauschen können. Ziel ist es, Unternehmen von der Digitalisierung der Maschine bis zur Datenplattform durchgehend zu unterstützen. Dabei liegt der Fokus auf der digitalen Abbildung der gesamten Industriellen Leistungskette In diesem Beitrag werden die eingesetzten Methoden, die entwickelten Konzepte und deren Nutzwerte beschrieben.

AB - Das Zukunftslabor Produktion zeigt exemplarisch am Druckgussprozess, wie produzierende Unternehmen ihre Bestandsanlagen digitalisieren, deren Fertigung mit maschinellem Lernen optimieren und unter Erhalt ihrer Datensouveränität Informationen austauschen können. Ziel ist es, Unternehmen von der Digitalisierung der Maschine bis zur Datenplattform durchgehend zu unterstützen. Dabei liegt der Fokus auf der digitalen Abbildung der gesamten Industriellen Leistungskette In diesem Beitrag werden die eingesetzten Methoden, die entwickelten Konzepte und deren Nutzwerte beschrieben.

KW - Digital Twin

KW - Information Exchange

KW - Machine Learning

KW - Manufacturing Network

KW - Process Control

KW - Retrofitting

KW - digital twin

KW - information exchange

KW - machine learning

KW - manufacturing network

KW - process control

KW - retrofitting

KW - Ingenieurwissenschaften

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85193920866&partnerID=8YFLogxK

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/d0d6a6d2-5f3f-36de-9154-b263f2f30fc1/

U2 - 10.1515/zwf-2024-1061

DO - 10.1515/zwf-2024-1061

M3 - Zeitschriftenaufsätze

AN - SCOPUS:85193920866

VL - 119

SP - 372

EP - 377

JO - ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb

JF - ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb

SN - 0947-0085

IS - 5

ER -

DOI