Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-37457
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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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