CRT - Campus Research & Transfer
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Forschung im Fokus 2023
(2023)
In den Unternehmen der Automobilbranche herrscht ein beträchtlicher Rationalisierungsdruck mit einem daraus folgenden hohen Automatisierungsgrad. Den erheblichen Investitionen in modernste Fertigungstechnologien und Montageanlagen steht zunehmend die Forderung eines Return of Investment mit zweistelligen Prozentsätzen gegenüber. Betriebliche Abläufe und Fertigungsprozesse werden daher sehr detailliert geplant, wobei 'minutiöse' Planungen oftmals nur die Beherrschung komplexer Prozeßabläufe vortäuschen. Ungeplante Einflußfaktoren und Störungen lassen manche Planung schnell zu Makulatur verkommen.
Geschäftsprozeßmodellierung und dynamische Simulationen von Fertigungsprozessen mittels zeitbewerteter Petri-Netze, bieten ausgezeichnete Möglichkeiten, komplexe Zusammenhänge transparenter zu machen und neue Erkenntnisse über die Einflüsse von Störungen oder Qualitätsschwankungen auf die Produkt- und Prozeßqualität zu erhalten. In einem Teilbereich der Produktion der Daimler-Benz AG in Gaggenau wurden Qualitätsstörungen und ihre Wirkungen auf den Fertigungsprozeß von Drehmomentwandlern untersucht. Die im Fertigungsverlauf auftretenden qualitätsbeeinflussenden Störungen wurden in Petri-Netz-Modellen abgebildet und in diversen Szenerien simuliert. Die Auswirkungen auf die Anlagenverfügbarkeit, Durchlaufzeiten, Lagerstrategien und die Kostensituationen wurden verdeutlicht und erste Maßnahmen mit den zugehörigen Voraussetzungen aufgezeigt.
The growing demand for active medical implantable devices requires data and or power links between the implant and the outside world. Every implant has to be encapsulated from the body by a specific housing and one of the most common materials used is titanium or titanium alloy. Titanium thas the necessary properties in terms of mechanical and chemical stability and biocompatibility. However, its electrical conductivity presents a challenge for the electromagnetic transmission of data and power. The proposed paper presents a fast and practical method to determine the necessary transmission parameters for titanium encapsulated implants. Therefore, the basic transformer-transmission-model is used with measured or calculated key values for the inductances. Those are then expanded with correction factors to determine the behavior with the encapsulation. The correction factors are extracted from finite element method simulations. These also enable the analysis of the magnetic field distribution inside of the housing. The simulated transmission properties are very close to the measured values. Additionally, based on lumped elements and magnetic field distribution, the influential parameters are discussed in the paper. The parameter discussion describes how to enhance the transmitted power, data-rate or distance, or to reduce the size of the necessary coils. Finally, an example application demonstrates the usage of the methods.
A platform of an electronic capsule is being developed for multi-task medical assistant application. It includes a near field telemetry unit for bidirectional communication system of 115 KHz low carrier frequency for inductive data transmission suited for human body energy transfer. The system triggers an actuator for drug delivery in various time and release forms via wireless external control, it has the ability to record temperature, measure pH of the body (additional sensors), and retrieve data to the outside. It consists of a 32bit processor, memory, external peripheries, and detection facility. The complete system is designed to fit small-size mass medical application with low power consumption, size of 7x25mm. The system is designed, simulated and emulated on FPGA. A final layout of the complete chip design is still under progress.
Aktiver RFID-Sensor
(2008)
Das in Schramberg ansässige Unternehmen Schweizer Electronic, einer der großen europäischen Leiterplattenhersteller, hat sich ein neues Geschäftsfeld als Systemlieferant für mikroelektronische Geräte erschlossen. Gemeinsam mit dem Institut für Angewandte Forschung der Hochschule Offenburg und Siemens hat das Unternehmen einen Datenlogger mit einer ISO 15693 kompatiblen 13,56 MHz RFID-Luftschnittstelle zur Serienreife entwickelt. Die SEAGsens Temperaturmessgeräte aus der Vorserienproduktion haben die ersten Feldtests erfolgreich bestanden. Die Großserienproduktion wird noch in diesem Jahr anlaufen.
Forschung im Fokus 2022
(2022)
Forschung im Fokus 2021
(2021)
Short-term load forecasting (STLF) has been playing a key role in the electricity sector for several decades, due to the need for aligning energy generation with the demand and the financial risk connected with forecasting errors. Following the top-down approach, forecasts are calculated for aggregated load profiles, meaning the sum of singular loads from consumers belonging to a balancing group. Due to the emerging flexible loads, there is an increasing relevance for STLF of individual factories. These load profiles are typically more stochastic compared to aggregated ones, which imposes new requirements to forecasting methods and tools with a bottom-up approach. The increasing digitalization in industry with enhanced data availability as well as smart metering are enablers for improved load forecasts. There is a need for STLF tools processing live data with a high temporal resolution in the minute range. Furthermore, behin-the-meter (BTM) data from various sources like submetering and production planning data should be integrated in the models. In this case, STLF is becoming a big data problem so that machine learning (ML) methods are required. The research project “GaIN” investigates the improvement of the STLF quality of an energy utility using BTM data and innovative ML models. This paper describes the project scope, proposes a detailed definition for a benchmark and evaluates the readiness of existing STLF methods to fulfil the described requirements as a reviewing paper.
The review highlights that recent STLF investigations focus on ML methods. Especially hybrid models gain more and more importance. ML can outperform classical methods in terms of automation degree and forecasting accuracy. Nevertheless, the potential for improving forecasting accuracy by the use of ML models depends on the underlying data and the types of input variables. The described methods in the analyzed publications only partially fulfil the tool requirements for STLF on company level. There is still a need to develop suitable ML methods to integrate the expanded data base in order to improve load forecasts on company level.
Forschung im Fokus 2020
(2020)