Virtuell  /  12. April 2021  -  16. April 2021

Hannover Messe Digital Edition 2021

Home of digital pioneers!

Fraunhofer-Gesellschaft Gemeinschaftsstand

Fraunhofer CCIT - Forschungszentrum IoTComms

Fraunhofer IIS

Auf der Digital Edition der Hannover Messe Industrie zeigen wir vom 12.-17. April unsere Innovationen aus dem Bereich 5G-Lokalisierung und stellen unser 5G Bavaria Testzentrum/Testbed Industrie 4.0 vor. Darüber hinaus erwarten wir gerne Ihre Fragen zu unseren kognitiven IoT-Lösungen aus dem Forschungszentrum IoTComms für IoT-Kommunikation als Teil der Fraunhofer-Clusters CCIT. Hier stellen wir Innovationen wie die "intelligente Schraubverbindung", "SmartTool.Connect für die Optimierung von Zerspanungsprozessen sowie die "Ultra-low-latency-Technologie UWIN" vor. Wir freuen uns auf Ihren Besuch:


Exponate und Anwendungen auf der HMI

© Fraunhofer IIS
© Fraunhofer IIS
© Fraunhofer IIS

Stände: Fraunhofer-Gesellschaft und Fraunhofer IIS
Suchen Sie nach: 5G

Erproben Sie mit uns 5G-Anwendungen live!
Mit dem neuen Mobilfunkstandard 5G können die hohen Anforderungen zukünftiger IoT-Anwendungen erfüllt werden. 5G zielt auf Latenzen im ms-Bereich, Datenraten von bis zu 20 GB/s, extrem hoher Netzzuverlässigkeit und Positionierungsgenauigkeit. Mit dem 5G Testbed bietet das Fraunhofer IIS die Erprobung konkreter Anwender Use Cases an, um die Möglichkeiten und Grenzen von 5G für diese Anwendungen zu evaluieren – und das bevor 5G flächendeckend verfügbar ist.

mehr zum 5G Bavaria Testbed Industrie 4.0

5G-Lokalisierung für AGV und UAV
Die exakte Bestimmung und Übertragung der Positionsdaten von Waren und Transportfahrzeugen trägt zur weiteren Verbesserung inter- und intralogistischer Prozesse bei. Die Positionierungsgenauigkeit, die mit 5G erreicht werden kann, profitiert von der Integration verschiedener Lokalisierungstechnologien, die im 5G Bavaria Testbed Industrie 4.0 verfügbar sind.

Edge Computing und Analytics in 5G
Die echtzeitfähige Überwachung, Analyse und Steuerung von Prozessen kann mit 5G realisiert werden. Mögliche Testszenarien sind das Steuern von Robotern in Echtzeit (Real-Time Closed-Loop Robotic Control), lokale Echtzeitdatenauswertung (Edge Analytics) oder das sichere und rechtzeitige Ausschalten von Maschinen im Notfall (Remote Emergency Stop).

© Fraunhofer IIS
© Fraunhofer IIS/Fraunhofer IWU

Stände: Fraunhofer-Gesellschaft und Fraunhofer CCIT - Forschungszentrum FIOTSuchen Sie nach: Condition Monitoring, Predictive Maintenance und IoT

Structural Health Monitoring: Intelligente Schraubverbindung für sicherheitskritische Anwendungen

Schraubverbindungen an kritischen, sicherheitsrelevanten Stellen an Brücken, an tragenden oder hohen Belastungen ausgesetzten Aufbauten sowie in der Produktion benötigen eine möglichst lückenlose Kontrolle (Structure Health Monitoring). Mit der intelligenten Schraubverbindung wird dies über die Einbindung in drahtlose Sensorsysteme möglich: Anhand einer speziellen Druck- und Temperatur-Dünnschicht und einem drahtlosen, autarken über Energy-Harvesting versorgten Sensor kann die Vorspannung der Verschraubung geprüft und über eine standardisierte Schnittstelle gesendet werden. Über einen kryptographisch gesicherten Update-Prozess können authentische, verschlüsselte Daten übertragen werden. Das patentierte System ist als flexibles Toolkit mit konfigurierbaren Einzelkomponenten entwickelt und als Evalkit verfügbar.

Mehr zur intelligenten Schraubverbindung

 

Condition Monitoring - SmartTool.connect

Kürzere Produktzyklen und eine fortschreitende Digitalisierung stehen im Blickpunkt der heutigen Entwicklungen. Die Forderung nach hochproduktiven, wirtschaftlichen und flexiblen Fertigungsprozessen nimmt dabei einen hohen Stellenwert ein. Die SmartTool.connect Technologie ermöglicht ihnen mit Hilfe eines aktiven und intelligenten Werkzeughalters ihre Zerspanungsprozesse zu optimieren. Durch die Integration von kabellosen Komponenten wird es möglich, Prozessdaten wirkstellennah zu erfassen, in Echtzeit zu übertragen und auszuwerten. Obendrein kann der Bearbeitungsprozess gezielt geführt und adaptiv geregelt werden. Die Integration von Ultraschalltechnologie zur schwingungsüberlagerten Bearbeitung bietet zudem zu einem verbesserten Spanbruch und verminderter Gratbildung. Dabei spielt das Alter der Anlage keine Rolle, ob Neuentwicklung oder Retro-Fit, mit der universellen Schnittstelle lassen sich eine Vielzahl von herkömmlichen Werkzeugaufnahmen ausrüsten.


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Multivariate Sensornetzwerke

Wachsende Ansprüche an die Verfügbarkeit und Effizienz von Produktionsanlagen führen zu einem größeren Bedarf, laufend Informationen über deren Zustand zu erhalten. Diese werden durch Condition Monitoring Systeme (CMS) gewonnen. Die sensorbasierte Überwachung des aktuellen Zustands ermöglicht die frühzeitige Detektion eintretender Schäden und Verschleißzustände, was zur Optimierung von Wartungsprogrammen genutzt wird. Insbesondere bei industriellen Anwendungen ist die Bandbreite der Einsatzfälle und Betriebsumgebungen der zu überwachenden Komponenten allerdings sehr groß. Ein anschauliches Beispiel sind die weit verbreiteten Wälzlager in der Antriebstechnik. Kleinste Ausführungen finden sich in der Medizintechnik, während in Windenergieanlagen und Kränen Durchmesser von mehreren Metern erreicht werden, ebenso variieren die aufzunehmenden Lasten, Drehzahlen und Betriebsdauern von einigen hundert bis zu einigen hunderttausend Stunden. Es werden daher deutliche Anpassungen des CMS für jeden Einzelfall notwendig. Dies betrifft zunächst die Instrumentierung mit verschiedenartiger Sensorik, für Vibration, Ultraschall, Temperaturen oder Messung der Verunreinigungen in Schmiermitteln. Es zeigt sich, dass hier jeweils unterschiedliche Messgrößen zur Erzeugung aussagekräftiger Schadensmerkmale geeignet sind. Daraus resultieren Anpassungsarbeiten an den verwendeten Algorithmen zur Signalanalyse, Merkmalsextraktion und Klassifikation. Besonderes Potential liegt in der permanenten Instrumentierung mit heterogenen, miteinander vernetzten Sensoren im Sinne des IoT (Internet of Things) in Verbindung mit einer multivariaten Datenanalyse. Im Projekt SKALISENS wird ein skalierbares Sensornetzwerk entwickelt und getestet, welches die Fähigkeit besitzt, unterschiedliche Sensoren und ihre Datenströme zu integrieren, und dabei leicht an unterschiedliche Probleme anpassbar zu sein, indem z.B. weitere Sensoren hinzugenommen werden.

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