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doi:10.22028/D291-37457
Titel: | Sensorik und Messtechnik für die Industrie 4.0 |
VerfasserIn: | Schütze, Andreas Helwig, Nikolai |
Sprache: | Deutsch |
Titel: | Technisches Messen : tm |
Bandnummer: | 84 |
Heft: | 5 |
Startseite: | 310 |
Endseite: | 319 |
Verlag/Plattform: | De Gruyter |
Erscheinungsjahr: | 2017 |
Freie Schlagwörter: | Industrie 4.0 Smart Sensor Condition Monitoring datenbasierte Auswertemodelle erweiterte Messunsicherheitsbetrachtung |
DDC-Sachgruppe: | 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau |
Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
Abstract: | Dieser Beitrag betrachtet zunächst allgemein die Bedeutung von Sensorik und Messtechnikfür die Industrie 4.0 und versucht, den nach wie vorschwammigen Begriff Industrie 4.0 für den Bereich Sensorik und Messtechnik als Sensor 4.0 zu konkretisieren. Anschließend wird kurz die Erwartungshaltung aus Sichtder Industrie 4.0 an moderne Sensorik und Messtechnikreflektiert, bevor der heutige Stand der Technik und dieweitere Entwicklung skizziert werden. Konkrete Beispie-le smarter Sensor- und Messsysteme für die Industrie 4.0aus dem Bereich hochintegrierter magnetischer Sensorensowie Anwendungen wie dem Condition Monitoring kom-plexer Anlagenauf Basisverteilter Sensorenverdeutlichendas Potential und die noch anstehenden Herausforderun-gen. Gerade das Condition Monitoring als Voraussetzungfür eine zustandsbasierte Wartung von Systemen, aberauch für ein autonomes Aushandeln von Fertigungspro-zessen muss neben dem Zustand von Prozess und Maschi-ne auch mögliche Sensorausfälle bzw. die aktuelle Ferti-gungsgenauigkeit berücksichtigen. Hierzu zählt auch ei-ne erweiterte Betrachtung der Messunsicherheit für sta-tistische bzw. allgemein datenbasierte Auswertemodelle,da bei diesen u. a. gezielt Korrelationen in komplexenSystemen ausgenutzt werden, um den Zustand einzelnerKomponenten bewerten zu können. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1515/teme-2016-0047 |
URL der Erstveröffentlichung: | https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/teme-2016-0047/html |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-374573 hdl:20.500.11880/33891 http://dx.doi.org/10.22028/D291-37457 |
ISSN: | 2196-7113 0171-8096 |
Datum des Eintrags: | 4-Okt-2022 |
Fakultät: | NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät |
Fachrichtung: | NT - Systems Engineering |
Professur: | NT - Prof. Dr. Andreas Schütze |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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