Dezentrale Produktionsprozesse messbar machen
Author: Hanna {Theuer},
volume 26, year 2021, Pages 25-28, Number 1
Bibtex
Cite as text
@Article{Blechschmidt+März,
Year= "2018",
Number= "3",
Volume= "23",
Pages= "55-57",
Journal = "Fabriksoftware",
Title= "Produktivitätstreiber Maintenance 4.0: Instandhaltungsmanagement für die Fabrik der Zukunft",
Author= "Nils {Blechschmidt} und Markus {März}",
Doi= "https://doi.org/10.30844/fs18-3_55-57",
Abstract= "Die Anlagenintensität nimmt zu, Maschinen und Roboter bestimmen gemeinsam mit den Menschen die industrielle Wertschöpfung. Dieser Beitrag zeigt, wie eine weiterentwickelte Instandhaltung zur technischen Basis und zum Effizienzmotor in der Industrieproduktion wird. Er beleuchtet die Handlungsfelder Predictive Maintenance, Mobile Instandhaltung und Asset Innovation.",
Keywords= "Kontinuierliche Bewegungen, Industrieroboter, Reinforcement Learning, künstliche neuronale Netze, Kamerabilder, selbstlernende Systeme, dynamische Prozessbedingungen, adaptive Regelung",
}
Nils {Blechschmidt} und Markus {März}(2018): Produktivitätstreiber Maintenance 4.0: Instandhaltungsmanagement für die Fabrik der Zukunft. 233(2018), S. 55-57. Online: https://doi.org/10.30844/fs18-3_55-57 (Abgerufen 31.08.24)
Open Access
Die Anlagenintensität nimmt zu, Maschinen und Roboter bestimmen gemeinsam mit den Menschen die industrielle Wertschöpfung. Dieser Beitrag zeigt, wie eine weiterentwickelte Instandhaltung zur technischen Basis und zum Effizienzmotor in der Industrieproduktion wird. Er beleuchtet die Handlungsfelder Predictive Maintenance, Mobile Instandhaltung und Asset Innovation.
Kontinuierliche Bewegungen, Industrieroboter, Reinforcement Learning, künstliche neuronale Netze, Kamerabilder, selbstlernende Systeme, dynamische Prozessbedingungen, adaptive Regelung
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