Automated guided vehicles are an integral part of industrial production today. They are moving products to and from shelves in storage warehouses and fetching tools between different workstations in factories. These robots usually follow strict pre-determined paths and are not good at adapting to changes in the environment. Technologies like artificial intelligence and machine learning are currently being implemented in industrial production, a part of what is called Industry 4.0, with the aim of increasing efficiency and automation. Industry 4.0 is also characterized by more connected factory environments, where objects communicate their status, location, and other relevant information to their surroundings. Automated guided vehicles can take advantage of these technologies and can benefit from self-optimizing approaches for better navigation and increased flexibility. Reinforcement learning is used in this project to teach automated guided vehicles to move objects around in an Industry 4.0 warehouse environment. A 10x10 grid world with numerous object destinations, charging stations and agents is created for evaluation purposes. The results show that the agents are able to learn to take efficient routes by balancing the need to finish tasks as fast as possible and recharge their batteries when needed. The agents successfully complete all tasks without running out of battery or colliding with objects in the environment. The result is a demonstration of how reinforcement learning can be applied to automated guided vehicles in Industry 4.0 environments. / Automatiserade styrda fordon är en integrerad del av dagens industriproduktion. De flyttar produkter till och från hyllor i lagerlokaler och hämtar verktyg mellan olika arbetsstationer i fabriker. Dessa robotar följer vanligtvis strikta förutbestämda vägar och är inte bra på att anpassa sig till förändringar i miljön. Teknik som artificiell intelligens och maskininlärning implementeras just nu i industriproduktion, en del av det som kallas Industri 4.0, i syfte om ökad effektivitet och automatisering. Industri 4.0 kännetecknas också av mer uppkopplade fabriksmiljöer, där objekt kommunicerar sin status, plats och annan relevant information till sin omgivning. Automatiserade styrda fordon kan utnyttja de här teknikerna och kan dra nytta av självoptimerande metoder för bättre navigering och ökad flexibilitet. Förstärkningsinlärning används i detta projekt för att lära automatiserade styrda fordon att flytta runt föremål i en Industri 4.0 lagermiljö. En 10x10 stor rut-värld med flertalet destinationer, laddningsstationer och agenter skapas i utvärderingssyfte. Resultaten visar att agenterna kan lära sig att ta effektiva vägar genom att balansera behovet av att slutföra sina uppgifter så fort som möjligt och ladda upp sina batterier när det behövs. Agenterna slutför framgångsrikt sina uppgifter utan att få slut på batteri eller att kollidera med föremål i miljön. Resultatet är en demonstration av hur förstärkningsinlärning kan tillämpas på automatiserade styrda fordon i Industri 4.0-miljöer.

I samband med dålig praktisk implementeringsgrad av den cirkulära metoden återtillverkning, var målet med arbetet att konstruera en modell som kan användas av företag i syfte att implementera återtillverkning. Modellen konstruerades utifrån perspektiven grunder och optimering. Optimering delades in i tre ytterligare perspektiv, där företags-, produkt-, och processperspektivet inkluderades. I processperspektivet inkluderades potentialen för optimering genom industri 4.0 (I4.0), på grund av återtillverkningens idag låga adoption av dessa. Arbetet är avgränsat till implementering av återtillverkning, nämnda perspektiv, samt I4.0 teknologier som identifierats optimera återtillverkningsprocessen. Lösningsmetoden för arbetet har grundat sig på litteratur och åtta genomförda intervjuer med respondenter från akademin samt industrin. Resultatet som framställs utifrån detta bygger på förutsättningar som exempelvis innefattar att fastställa förvärv av returprodukter, säkerställa kommunikation med intressenter, etablera kommunikation med original equipment manufacturer (OEM) och att beslutstagande kan underlättas med RFID, QR-koder, Big data, IoT och AR. Modellens beståndsdelar är samtliga förutsättningar inom respektive perspektiv. / Based on the poor practical implementation rate of the circular method of remanufacturing, the aim of this work was to construct a model that can be used by companies for the purpose of implementing remanufacturing. The model was constructed from the perspectives of basics and optimization. Optimization was divided into three additional perspectives, where the company-, product-, and processperspectives were included. In the process perspective, the potential for optimization through industry 4.0 (I4.0) was included, due to the currently low adoption of these by the remanufacturing industry. The work is limited to the implementation of remanufacturing, the mentioned perspectives, and I4.0 technologies that have been identified to optimize the remanufacturing process. The methodology for retrieving information has been based on literature and eight interviews with respondents from the academy and industry. The results are based on prerequisites that include, for example, establishing acquisition of returned products, ensuring communication with stakeholders, establishing communication with original equipment manufacturers (OEMs) and that decision-making can be favored by the usage of RFID, QR codes, Big data, IoT and AR. The components of the model are based on all the prerequisites within each perspective.

Världens industrier genomgår en stor förändring. Fler delar av industrins processer automatiserar. Detta påverkar bland annat industrins ekonomi samt dess personal. Syftet med denna rapport är att identifiera hur industrirobotar påverkar företagets ekonomi samt hur företagets personal påverkas. För att genomföra detta har dels information inhämtas från äldre akademiska handlingar. Även fältstudier har genomförts. Litteraturstudien genomfördes först för att införskaffa den kunskap som krävs för att kunna jämföras med den empiriska-/fältstudien. Den empiriska studien bestod av två delar. Del ett består av ett frågeformulär, detta frågeformulär skickades ut till både robottillverkare och industrier som använder industrirobotar. Denna del gjordes för att inhämta mycket data till rapporten. Del två består av tre intervjuer med anställda på företag som arbetar med industrirobotar samt en intervju med en doktorand som forskar om industrirobotar. Denna del genomfördes för att få en mer detaljerad beskrivning av frågeställningarna. Del ett och två har sedan diskuteras för att sedan komma fram till slutsatsen att jobben i industrin påverkas mer positivt än man tidigare befarat. Industrirobotarna räddar dels jobb som annars hade försvunnit, dels gör det möjligt att ta hem produktionen till Sverige och därav generera fler jobb. Ytterligare en slutsats som kunnat konstateras är att den primärt avgörande faktorn för investeringar i industrirobotar är att företaget gynnas ekonomiskt samt att den till största del enbart ses som en bonus att de anställdas arbetsmiljö förbättras. / The world's industries are undergoing a major change. More parts of the industry's processes are automated. This affects, among other things, the industry's finances, and its staff. The purpose of this report is to identify how industrial robots affect the company's finances and how the company's personnel are affected. To implement this, information has been obtained from older academic documents and field studies have been carried out. The literature study was first conducted to acquire the knowledge required to be able to be compared with the empirical / field study. The empirical study consisted of two parts. Part one consists of a questionnaire, this questionnaire was sent out to both robot manufacturers and industries that use industrial robots. This part was done to gather a lot of data for the report. Part two consists of three interviews with employees of companies that work with industrial robots and one interview with a researcher at KTH that focus on industrial robots. This part was carried out to get a more detailed description of the issues. Part one and two have then been discussed to then conclude that jobs in the industry are affected more positively than previously feared. The industrial robots save jobs that would otherwise have disappeared and make it possible to bring production home to Sweden and thereby generate more jobs. Another conclusion that has been established is that the primarily decisive factor for investments in industrial robots is that the company benefits financially and that it is for the most part only seen as a bonus that the employees' working environment is improved.

Industrin genomgår sin fjärde industriella revolution, maskiner och hela fabriker kopplar upp sig till molnet och börjar prata med varandra. Detta möjliggör stora resurseffektiviseringar om det utförs på rätt sätt. Utvecklingen av nya metoder för insamling av data medför inte bara möjligheter utan skapar även nya frågor som industrin inte handskats med tidigare. Syftet med arbetet har varit att titta närmare på hur företag och industrin generellt sett ser på omställningen och vilka hinder som de anser är svårast när det kommer till implementering av ny teknik. Men även hur företagen bakom dessa nya tjänster och produkter jobbar med hinder under omställningen. Som grund för rapporten ligger en litteraturstudie där fakta om de tekniska lösningar som finns och en bakgrund till skärande bearbetning presenteras, vilket också varit det område som arbetet begränsats till. Personer har intervjuats för att få en inblick i hur olika företag jobbar med dessa frågor och kunna jämföra med litteraturstudien. Resultatet från arbetet visar att industrin står inför många svåra beslut, samtidigt är alla överens om att digitalisering är den rätta vägen att gå. Det främsta hindret är kompetensfrågan. Hos de som köper digitala tjänster och produkter anser dem i de flesta fall att kompetens som krävs för att kunna implementera tekniken på effektivast sätt saknas. De utvecklande företagen står inför problem med att det många gånger är utmaningar de inte jobbat med tidigare och därför saknar kompetens för själva utvecklingen. Övriga hinder som arbetet påvisat handlar om kostnader, gemensamma standarder och datasäkerhet. / The industry of today is going through its fourth revolution where machines and factories are starting to connect to the cloud and communicate with each other (Internet of Things). If performed correct this enables great resource efficiency. The development of new methods of data collection brings not only possibilities but also raises new questions that the industry hasn't dealt with before. The purpose with this project has been to take a further look into how companies and the industry generally approach the adaptation within digitalization and which difficulties that are seen as most demanding when it comes to the implementing of new methods. Also, how companies behind new services and products work with difficulties during development. The base for this project has been a literature study where facts about some of today's technical solutions are presented, a background to metal cutting which is an area of limitation for this project is presented as well. Interviews with persons have been made to get a picture of how different companies are working with these questions and to compare them with the information received from the literature study. The result of this project shows that the industry stands in front of many difficult decisions but with a common view that digitalization is the right way to go. The most outstanding obstacle is concerning competence and the lack of it. Those who purchase digital products and services consider themselves to lack the right knowledge to implement new technologies in the most efficient way. The developing companies faces challenges when it comes to finding the right competence regarding the development itself since it often is new challenges that they not have encountered before. Further impediments that the project has shown are cost, standards and data security.

Background: Digitalization is transforming organizations by enhancing operational and environmental performance through improved data utilization and innovation. Stakeholders and regulatory bodies are increasingly demanding sustainable practices, compelling firms to align their operations with eco-conscious principles. Meanwhile, due to global and complex supply chains, SupplyUncertainty has become a frequent issue for firms to deal with to remain competitive. SupplyChain Integration is crucial for managing these demands, uncertainties, offering enhanced efficiency, cost reduction, and competitive advantage by coordinating resources and activities across the value chain. Purpose:This study aims to bridge the research gap regarding the impact of Supply Chain Integration on Environmental and Operational Performance. Additionally, it seeks to identify external factors, specifically Industry 4.0 technologies and Supply Uncertainty, that influence the relationship between Supply Chain Integration and firm performance. Method:To achieve this purpose, a quantitative study was conducted using a questionnaire administered to manufacturing firms in Sweden. The proposed conceptual framework and developed hypotheses were tested using Moderated Multiple Regression Analysis. Additionally, ConfirmatoryFactor Analysis and subsequent model fit evaluation were performed. Conclusion:We conclude that Supply Chain Integration positively affects both Operational and Environmental Performance. Industry 4.0 technologies enhance the relationship between Supply Chain Integration and Environmental Performance, but do not significantly affect its relationship withOperational Performance. Conversely, Supply Uncertainty strengthens the relationship betweenSupply Chain Integration and Operational Performance, with no significant impact on Environmental Performance.

Tesis por compendio / [ES] Los sistemas tradicionales de planificación y control de la producción (PPC) se centran en producir lo que demanda el mercado, con la calidad, el calendario y los volúmenes previstos al mínimo coste, ajustándose al mismo tiempo a las disrupciones de la cadena de suministro. La exploración e implementación de nuevos avances tecnológicos en el marco de la industria 4.0 (I4.0), como sistemas ciberfísicos (CPS), fabricación en la nube (CMfg), fabricación aditiva (AM), big data, inteligencia artificial y la Internet de las cosas (IoT), podrían cambiar aspectos organizativos tales como las responsabilidades de PPC. En este contexto, no se identificaron estudios sobre un sistema para la toma de decisiones, arquitecturas y marcos conceptuales para los nuevos sistemas inteligentes de PPC e I4.0. En este contexto de nuevos cambios tecnológicos y organizativos a los que tienen que hacer frente las pequeñas y medianas empresas (PYMEs), surge el problema de diseñar herramientas de PPC que permitan la integración y colaboración de las operaciones de producción. Así, basándose en las nuevas tecnologías de producción digital y en las herramientas organizativas que darán soporte a las fábricas inteligentes conectadas del futuro, se identificó la falta de un sistema integrado de PPC e I4.0. Esta tesis doctoral es un compendio de artículos que abordan una amplia revisión bibliográfica sobre la PPC en un entorno de I4.0. También, se propone un marco conceptual y el diseño de modelos y algoritmos para la toma de decisiones y dar soporte a las funciones de PPC en un contexto digital I4.0 basado en las nuevas tecnologías de producción digital y herramientas organizativas que darán soporte a las fábricas inteligentes colaborativas y conectadas del futuro. Los modelos matemáticos y algoritmos propuestos se centran en resolver el problema del diseño y planificación de una cadena de suministro sostenible y resiliente en la que las decisiones estratégicas y tácticas se toman de forma integrada. Los modelos, algoritmos y método de resolución se han programado en Python. Los modelos han sido validados mediante un software que genera instancias de datos sintéticos y permite evaluar la complejidad computacional de los mismos. El desarrollo de este tipo de modelos y algoritmos supone una contribución al ámbito académico e investigador y, concretamente, en el área de PPC. / [CA] En l'actualitat, els sistemes tradicionals de planificació i control de la producció (PPC) se centren en produir el que demanda el mercat, amb la qualitat, el calendari i els volums previstos al mínim cost, ajustant-se al mateix temps a les pertorbacions. L'exploració i implementació de nous avanços tecnològics, com CPS, fabricació en el núvol (CMfg), fabricació additiva (AM), big data, intelligència artificial i el IoT, podrien canviar aspectes organitzatius, com les responsabilitats de PPC. En aquest context, no es van identificar estudis sobre un sistema per a la presa de decisions, arquitectures i marcs conceptuals per als nous sistemes intelligents de PPC i I4.0. En aquest context de nous canvis tecnològics i organitzatius als quals han de fer front les petites i mitjanes empreses (PIME), sorgeix el problema de dissenyar eines de PPC que permeten la integració i collaboració de les operacions de producció. Així, basant-se en les noves tecnologies de producció digital i en les eines organitzatives que donaran suport a les fàbriques intelligents connectades del futur, es va identificar la falta d'un sistema integrat de la PPC i I4.0. Aquesta investigació és un compendi d'articles que aborden una àmplia revisió bibliogràfica sobre la PPC en un entorn I4.0. També proposa un marc conceptual i el disseny de models i algorismes per a la presa de decisions i per a donar suport a les funcions de PPC en un context digital I4.0 basat en les noves tecnologies de producció digital i eines organitzatives que donaran suport a les fàbriques intelligents col·laboratives i connectades del futur. Els models matemàtics i algorismes proposats se centren en resoldre el problema del disseny d'una cadena de subministrament sostenible i resistent en la qual les decisions estratègiques i tàctiques es prenen de forma integrada. Els models, algorismes i mètode de resolució s'han programat en Python. Els models han sigut validats mitjançant un programari que genera instàncies de dades sintètiques i permet avaluar la complexitat computacional dels models. El desenvolupament d'aquesta mena de models i algorismes suposa una important contribució a l'àmbit acadèmic. / [EN] Currently, traditional production planning and control (PPC) systems focus on producing what the market demands with the expected quality, schedule and volumes at a minimum cost, while adjusting for disruption. The exploration and implementation of new technological advances, such as CPS, cloud manufacturing (CMfg), additive manufacturing (AM), big data, artificial intelligence and the Internet of Things (IoT), could change organisational aspects like PPC responsibilities. In this context, no studies on a system for decision making, architectures and conceptual frameworks for the new intelligent systems of PPC and industry 4.0 (I4.0) have been identified. In this context of new technological and organisational changes that small-and medium-sized enterprises (SMEs) have to face, the problem of designing PPC tools that enable the integration and collaboration of production operations arises. Thus, based on the new digital production technologies and organisational tools that will support the connected smart factories of the future, lack of an integrated PPC and I4.0 system was identified. The present doctoral thesis is a compendium of articles addressing a comprehensive literature review on PPC in an I4.0 environment. It also proposes a conceptual framework and the design of models and algorithms for decision making and to support PPC functions in a digital I4.0 context based on the new digital production technologies and organisational tools that will support the collaborative and connected smart factories of the future. The proposed mathematical models and algorithms focus on solving the problem of designing a sustainable and resilient supply chain where strategic and tactical decisions are made in an integrated way. The models, algorithms and resolution method have been programmed in Python. The models have been validated by means of software that generates synthetic data instances and allows the models' computational complexity to be evaluated. The development of this type of models and algorithms is a significant contribution to the academic field. / I would like to thank the following projects and universities for having financed the publications included in this doctoral thesis: • European Commission Horizon 2020 project entitled "Crop diversification and low-input farming cross Europe: From practitioners' engagement and ecosystems services to increased revenues and value chain organisation' (Diverfarming), grant agreement 728003. • Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities project entitled 'Optimization of zero-defect production technologies enabling supply chains 4.0 (CADS4.0)' (RTI2018-101344-B-I00). • European Union H2020 program with grant agreement no. 958205 "Industrial Data Services for Quality Control in Smart Manufacturing (i4Q)". • European Union H2020 Program with grant agreement nº 825631 "Zero- Defect Manufacturing Platform (ZDMP)". / Cañas Sánchez, HE. (2023). Models, Algorithms and Digital Technologies for the Automation and Collaboration of Connected Smart Factories in an Industry 4.0 Environment [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202312 / Compendio

Företags framtid ligger i dess egna händer; beroende på hur väl de anpassar sig till nya förutsättningar i alla dess former så kommer vissa att överleva medan andra går i graven. Under flera hundra år har utvecklingen inom industrin medfört att företag kommit och gått. Idag står vi enligt flera inför randen till en ny teknisk era med en fjärde industriell revolution som följd, Industri 4.0. Vi har en evolution mot en mer automatiserad tillverkningsindustri där allt fler moment sker utan en människas händer bakom spakarna. Industri 4.0 ses av många som en vision om hur framtiden kommer att se ut inom tillverkningsindustrin. Många av de idéer samt teknik som finns inom denna vision går att ta del av redan idag och möjligheterna till att förbereda sig för framtiden finns redan och det gäller att så snabbt som möjligt börja ställa om för detta. I takt med att industrin och dess konkurrens förändras kommer kraven på kvalité öka samtidigt som tillverkningen måste blir mer resurseffektiv. Området är mycket viktigt att belysa då det är ett nytt område där det tidigare inte skett mycket forskning. Att belysa detta område kan även komma att inspirera andra till ytterligare studier inom området och främja utvecklingen för fler företag än endast fallföretaget i denna studie: HordaGruppen. Syftet med studien har varit att inledningsvis få en förståelse för vilka tankar och idéer om framtiden som finns inom industrin idag för att senare kunna testa lösningar baserade på dessa idéer på några befintliga problem inom HordaGruppen, vars verksamhet finns inom plastindustrin. Lösningarna kan ses som de första stegen mot Industri 4.0 för att underlätta för företaget ifråga inför en framtida utveckling och ger även företaget möjlighet att börja samla in data kring processen, vilket i framtiden ger företag som HordaGruppen en fördel gentemot konkurrenter som påbörjar sin omställning senare. Utgångspunkten för studien har varit en kvalitativ studie med aktionsforskning och fallstudie som angreppsätt. Fallstudien har utförts genom en intervju med John Lejon, affärsutvecklare på HordaGruppen och en öppen diskussion med produktionsledare Valdet Berisha angående maskinen som är fokuserad på. Data till studien har erhållits genom artiklar skrivna inom området samt en intervju med grundaren till ett stort statligt projekt i Tyskland, Philipp Ramin, där de startat ett innovationscentrum för Industri 4.0. Resultatet i rapporten är att med hjälp av dagens teknik går det att ta de första stegen mot visionen Industri 4.0. All teknik finns självklart inte, men med hjälp av den teknik som finns idag kan olika företag inom tillverkningsindustrin dra fördelar av att starta omställningen mot Industri 4.0 redan idag. / The future of industry is in companies own hands. Today we are going to a more automated manufacturing industry where human beings are less involved and it is more crucial than ever before to adapt to new changes in the industry and technology. Internet of things and cyber physical systems are becoming a bigger part of our lives. This case study on HordaGruppen is focused on how HordaGruppen from the plastic industry can develop with some ideas from the vision Industry 4.0 in order to ensure the quality of the product. Most of the technology needed for Industry 4.0 is available today and there is no reason not to start using it. The study will introduce to Industry 4.0 and the basic ideas that the vision stands for and then try to define and solve some problems within one machine in one of their plants. The results presented in this study shows that using sensors and other technology available today you can take the first steps towards Industry 4.0.

Produktionsindustrin står just nu inför den fjärde industrirevolutionen där en ökad grad avanslutning och datastyrd produktion har möjligheten att skapa självoptimerande fabriker därmaskiner och system kommunicerar automatiskt i realtid. Införandet av ny teknik kan skapa storaförändringar men även konkurrensfördelar för organisationer, vilket även är fallet för Industri 4.0.Syftet med studien var att identifiera vilka faktorer som påverkar införandet av Industri 4.0 hostillverkande företag och hur problem inom automatiserad cellproduktion kan reduceras genom attintroducera Industri 4.0 koncept. Studien utfördes som en fallstudie hos Sandvik Coromant därinterna observationer och intervjuer utfördes. Dessutom intervjuades fem externa organisationerverksamma inom industriell digitalisering.Studien visade att det finns olika faktorer som påverkar införandet av Industri 4.0, kategoriseradei tekniska, organisatoriska och marknadsmässiga faktorer. För de tekniska faktorerna harsmåskaliga applikationer, ökad transparens genom anslutning av enheter och en ökad integrationav olika informationssystem en positiv effekt på införandet av industri 4.0. För att möjliggörainförandet i organisatoriska sammanhang måste produktionsorganisationer skaffa digitalakompetenser, integrera sin IT-organisation i sin produktion samt förändra sin kultur och inställningtill Industri 4.0. Dessutom är standardisering, skapande av digitala ekosystem och IT-säkerhet deviktigaste marknadsaspekterna som påverkar införandet av Industri 4.0.Hos Sandvik Coromant har elva problem identifierats som kan reduceras med införandet avkoncept från Industri 4.0. Studien föreslår att anslutning, visualisering och dataanalys används föratt reducera dessa problem. / The fourth industrial revolution is emerging, where connection and data driven production has thepotential to create self-optimizing factories, in which machines and systems can communicate inreal-time. However, adopting new technologies can impose big changes but also create competitiveadvantages for organisations, which is certainly the case of Industry 4.0.The purpose of the study was to identify what main factors that affects the adoption of Industry4.0 for production organisations and how problems in automated production cells could bereduced by introducing Industry 4.0 concepts. The study was performed as a case study at SandvikCoromant, where observations and interviews were conducted. In addition, five externalorganisations specialized in industrial digitalization were interviewed.The study found that there are various factors affecting the adoption of Industry 4.0 categorizedinto technological, organisational and external/environmental factors. In terms of technology,small scale applications, increased transparency through connection and an increased integrationof information systems have positive effect on the adoption of Industry 4.0. In organisationalcontext, production organisations must acquire digital competence, integrate their IT organisationinto their production and change the culture and attitude towards the adoption of Industry 4.0.Furthermore, standardization, creation of ecosystem and IT security are the mainexternal/environmental aspects which affect Industry 4.0 adoption.At Sandvik Coromant, eleven problems were identified which has the potential to be reduced by implementing concepts of Industry 4.0. The study proposes use of connectivity, visualization, dataanalysis to reduce these problems.

Multifunktionale Strukturen sind heute in verschiedenen Fachbereichen von Wissenschaft und Technik von großer Bedeutung. Die Integration von Zusatzfunktionen in existierende Strukturen und Maschinenelemente ermöglicht die Entwicklung neuer innovativer Produkte, die nicht nur kostengünstig, sondern auch platzsparend hergestellt werden können oder vollkommen neue Funktion erfüllen. Das Kunststoffgleitlager mit inte-grierter Verschleißsensorik, das derzeit an der Professur Intelligente Maschinensysteme der Hochschule Mittweida erforscht wird, ist ein beispielhaftes Forschungsprojekt im Bereich multifunktionaler Strukturen. Das Kunststoffgleitlager bietet dem Anwender die Möglichkeit, dank der integrierten Verschleißsensorik aus elektrisch leitfähigem thermoplastischem Kunststoff, Betriebsdaten in Echtzeit zu ermitteln. Diese Innovation ermöglicht die Erfassung des Verschleißgrades des Lagers während des Betriebs, was wiederum eine effektivere Planung von Wartungsintervallen erlaubt. Durch die Vermeidung des vorbeugenden Austauschs noch funktionsfähiger Lager können erhebliche Ressourcen und Kosten eingespart werden. Zur Analyse des Betriebsverhaltens der Sensorelemente wurden umfangreiche numerische Untersuchungen zum mechanischen, thermischen und elektrischen Verhalten des Kunststoffgleitlagers durchgeführt. Ein gekoppeltes Modell wurde in Ansys entwickelt, und mittels einer Parameterstudie verschiedene Szenarien simuliert. Die erzielten Ergebnisse bieten einen detaillierten Einblick in das Betriebsverhalten und die Funktion des Lagers inkl. Sensorik. Mit diesen Erkenntnissen konnte ein Verschleißmodell erstellt werden, welches auf Basis der Sensorwerte kraft- richtungsunabhängig den Verschleißzustand des Lagers ermittelt. Weiterhin kann mit den ermittelten Daten ein passgenauer Messverstärker effizient entwickelt werden. / Multifunctional structures are of great importance in various fields of science and technology today. The integration of additional functions into existing structures and machine elements enables the development of new innovative products that can be manufactured not only cost-effectively but also in a space-saving manner or fulfill entirely new functions. The plastic plain bearing with integrated wear sensing, currently being researched at the Chair of Intelligent Machine Systems at Mittweida University of Applied Sciences, is an exemplary research project in the field of multifunctional structures. The plastic plain bearing provides the user with the ability to determine operating data in real-time thanks to the integrated wear sensing made of electrically conductive thermoplastic material. This innovation enables the monitoring of the degree of wear of the bearing during operation, which in turn allows for more effective planning of maintenance intervals. By avoiding the preventive replacement of still functional bearings, significant resources and costs can be saved. Extensive numerical investigations into the mechanical, thermal, and electrical behavior of the plastic plain bearing were conducted to analyze the operational behavior of the sensor elements. A coupled model was developed in Ansys, and various scenarios were simulated through a parameter study. The results obtained provide a detailed insight into the operational behavior and functionality of the bearing including the sensor system. With this knowledge, a wear model was created, which determines the wear condition of the bearing independently of the direction of force based on the sensor values. Furthermore, with the determined data, a precisely fitting signal amplifier can be efficiently developed.

Durch die Verwendung von 3D-Druck-Verfahren wird die Gestaltung der Komponenten revolutioniert, weil die Form nicht mehr abhängig vom Fertigungsverfahren ist. Dabei werden auch optimale Gitterstrukturen innerhalb der Komponenten immer wichtiger. Diese Stützstrukturen können in Creo Parametric 4.0 mit dem neuen «Lattice-Feature» modelliert und Creo Simulate analysiert werden. Parallel dazu kann man mit ProTopCI (Hersteller CAESS, PTC Partner Advantage, Silver) eine Topologieoptimierung mit Stützstrukturen durchführen. Der Vortrag beleuchtet die Unterschiede dieser 2 Methoden.