Please use this identifier to cite or link to this item: doi:10.22028/D291-37457
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Title: Sensorik und Messtechnik für die Industrie 4.0
Author(s): Schütze, Andreas
Helwig, Nikolai
Language: German
Title: Technisches Messen : tm
Volume: 84
Issue: 5
Startpage: 310
Endpage: 319
Publisher/Platform: De Gruyter
Year of Publication: 2017
Free key words: Industrie 4.0
Smart Sensor
Condition Monitoring
datenbasierte Auswertemodelle
erweiterte Messunsicherheitsbetrachtung
DDC notations: 620 Engineering and machine engineering
Publikation type: Journal Article
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 of the first publication: 10.1515/teme-2016-0047
URL of the first publication: https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/teme-2016-0047/html
Link to this record: 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
Date of registration: 4-Oct-2022
Faculty: NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät
Department: NT - Systems Engineering
Professorship: NT - Prof. Dr. Andreas Schütze
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