Abstract
An essential component of today's industry is data, which is generated during manufacturing. The goal of industry 4.0 is efficient collection, processing and analysis of this data. In our work, we address these three tasks and present an extensible system to solve them. To the best of our knowledge, the combination of a consistency checker (CC) for data preparation and a digital twin (DT) for analysis activities represents a novel approach. Consistency checking in combination with a DT leads to increased data quality, which in turn has a positive effect on analyses, like reducing errors to decrease costs, identifying relevant parameters to increase the productivity, and determining the bottleneck of a manufacturing line for enhanced production planning.
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Seiten | 9:1-9:7 |
| Seitenumfang | 7 |
| DOIs | |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 12.06.2022 |
UN SDGs
Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung
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SDG 4 – Qualitativ hochwertige Bildung
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SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
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SDG 11 – Nachhaltige Städte und Gemeinschaften
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SDG 12 – Verantwortungsvoller Konsum und Produktion
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SDG 14 – Lebensraum Wasser
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SDG 15 – Lebensraum Land
Strategische Forschungsbereiche und Zentren
- Zentren: Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)
- Querschnittsbereich: Intelligente Systeme
DFG-Fachsystematik
- 4.43-03 Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Enhancing data quality and process optimization for smart manufacturing lines in industry 4.0 scenarios.“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Zitieren
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