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Auch mit modernster Technik und Maschinen ist der Mensch aus der Produktion nicht wegzudenken. Bediener mit Erfahrung sind elementar wichtig für effiziente Produktionsprozesse und bleiben unersetzbar – so die Theorie. In der Praxis fehlt den Unternehmen allerdings zunehmend gut ausgebildetes Fachpersonal. Lange Stillstandszeiten und hohe Ausschussmengen können die Folge sein. Gemeinsam mit Ihnen und weiteren Vertretern aus Wissenschaft und Industrie wollen wir uns mit neuen Konzepten und Visionen selbstlernender Bediener-Assistenzsysteme auseinandersetzen, - psychologische Aspekte, - die Nutzung von Augmented und Virtual Reality sowie - selbstlernende Systeme (künstliche Intelligenz) vorstellen und anschließend diskutieren.:1. Dr. Peter Golz (VDMA, Frankfurt am Main): Der Mensch im Produktionsumfeld 2. Dr. Romy Müller (TU Dresden, Professur für Ingenieurpsychologie und angewandte Kognitionsforschung): Mensch-Maschine-Kooperation in hochautomatisierten Systemen 3. Andre Schult (Fraunhofer IVV Dresden): Selbstlernendes Bediener-Assistenzsystem 4. Harald Wolf (Hassia Verpackungsmaschinen GmbH, Ranstadt): Mensch-Maschine im internationalen Umfeld 5. Ulf Heinemann (Robotron Datenbank- Software GmbH, Dresden): Störungserkennung durch Motorstromanalysen in Produktionsstraßen 6. Tilman Klaeger (Fraunhofer IVV Dresden): Maschinelles Lernen am Fraunhofer IVV Dresden 7. Patrick Marchion (Dividella AG, Grabs, CH): Augmented Reality für Wartung und Bedienung

Mit der Automatisierung in der Produktion wird oft versucht, den Menschen als mögliche Fehlerquelle zunehmend vom Prozess auszuschließen. Dabei besitzt der Mensch einzigartige und nützliche motorische, sensorische und kognitive Fähigkeiten. Innovative Technologien bieten nun die Grundlage, Automatisierung und menschliche Fähigkeiten ideal zusammenzuführen und somit die Effizienz von Produktionsprozessen deutlich zu steigern. Wir möchten Sie herzlich einladen, diese neuen Möglichkeiten mit uns zu diskutieren. Vertreter aus Forschung und Industrie werden aktuelle Strategien und Entwicklungen vorstellen. In der begleitenden Demo-Session finden Sie Gelegenheit, mit Experten zu sprechen und Technologien auszuprobieren.Ziel ist es, Ihnen einen ersten Einblick zu bieten und dadurch den Grundstein für eigene Anwendungsideen und -projekte zu legen.:1. Andre Schult (Fraunhofer IVV, Dresden): Begrüßung 2. Peter Seeberg (Softing Industrial Automation GmbH): KeyNote: Industrie 4.0 - Revolution durch Maschinelles Lernen 3. Andre Schult (Fraunhofer IVV, Dresden): Selbstlernende Bediener-Assistenzsysteme - Ein Update 4. Dr. Lukas Oehm (Fraunhofer IVV, Dresden): Ideenwerkstatt zukünftiger Projekte 5. Dr. Romy Müller (TU Dresden): Übervertrauen in Assistenzsysteme: Entstehungsbedingungen und Gegenmaßnahmen 6. Diego Arribas (machineering GmbH & Co. KG): Mehr Geschwindigkeit durch Digitales Engineering, Virtuelle Realität und Simulation 7. Sebastian Carsch (Fraunhofer IVV, Dresden): Informationsaustausch im interdisziplinären Entwicklungsprozess 8. Prof. Rainer Groh (TU Dresden): Das menschliche Maß der Interaktion 9. Fanny Seifert (Elco Industrie Automation GmbH): Smart Maintenance - Industrie-Apps als Grundlage für ein durchgängig integriertes Assistenzsystem 10. Markus Windisch (Fraunhofer IVV, Dresden): Cyber Knowledge Systems - Wissensbausteine für die digitalisierte Bauteilreinigung 11. Dr. Marius Grathwohl (MULTIVAC Sepp Hagemüller SE & Co. KG): IoT und Smart Services in agiler Entwicklung – Phasen der digitalen Transformation bei MULTIVAC 12. Andre Schult (Fraunhofer IVV, Dresden): Zusammenfassung und Abschlussdiskussion

Die Arbeit befaßt sich mit Methoden der Identifikation von Schwingungsursachen anhand gemessener Schwingungssignale an Maschinen mit ungleichförmig übersetzenden Getrieben. Den technischen Hintergrund bilden die Verarbeitungsmaschinen, die als ein Haupteinsatzgebiet der auch als Mechanismen bezeichneten Getriebe gelten. Es werden eine ganze Reihe mechanismentypischer Schwingungsursachen untersucht, die im wesentlichen auf Elastizitäten, veränderliche Parameter, Spiel, Reibung und Unstetigkeiten in den Lagefunktionen zurückzuführen sind. Neben den traditionellen Methoden der Signalanalyse gilt das Hauptaugenmerk den neuen Methoden der Zeit-Frequenz-Analyse, die dem zumeist instationären Charakter der durch die Mechanismen verursachten Schwingungen gerecht werden. Dazu zählen vor allem lineare Transformationen wie die Kurzzeit-Fourier- oder die Wavelet-Transformation, quadratische Verteilungen aus Cohen's Klasse wie die Wigner-Ville und die Choi-Williams Verteilung oder auch höhere Transformationen wie die Adaptive Optimal Kernel oder die Reassignment Methode. Die Untersuchungen münden in einer tabellarischen Zusammenstellung der gefundenen Merkmale. Diese soll der Unterstützung der praktischen Signalanalyse bei Mechanismenschwingungen dienen. Die Anwendung der zur Verfügung stehenden Mittel und Methoden wird an zahlreichen Beispielen aus dem Bereich der Schwingungsdiagnose an Verarbeitungsmaschinen demonstriert. / This thesis deals with methods to identify causes of vibrations by investigation of messured signals at machines with mechanisms (with varying velocity ratio). The technical background is the field of manufacturing machines, the main application of such mechanisms. Inspected are the most typical causes of vibrations at mechanisms that comes with elasticity, variable parameters, clearance, friction or nonsmooth transferfunctions. There are used both, traditional methods of signal analysis and time-frequency-analysis methods that are especially advantageous for the often instationary vibrations at this kind of machines. Linear transformations like the Short-Time-Fourier- or the Wavelet-Transformation, quadratic distributions from Cohe's Class like the Wigner-Ville- or the Choi-Williams-Distribution and higher order transformations like the Adaptive Optimal Kernel or the Reassignment Method are used in this Paper. The investigation leads into a tabular form of characteristics wich should be used for identification of vibrational causes during vibrational analysis. The use of available methods is demonstrated by solving various examples on real manufactoring machines.

Die Arbeit befaßt sich mit Methoden der Identifikation von Schwingungsursachen anhand gemessener Schwingungssignale an Maschinen mit ungleichförmig übersetzenden Getrieben. Den technischen Hintergrund bilden die Verarbeitungsmaschinen, die als ein Haupteinsatzgebiet der auch als Mechanismen bezeichneten Getriebe gelten. Es werden eine ganze Reihe mechanismentypischer Schwingungsursachen untersucht, die im wesentlichen auf Elastizitäten, veränderliche Parameter, Spiel, Reibung und Unstetigkeiten in den Lagefunktionen zurückzuführen sind. Neben den traditionellen Methoden der Signalanalyse gilt das Hauptaugenmerk den neuen Methoden der Zeit-Frequenz-Analyse, die dem zumeist instationären Charakter der durch die Mechanismen verursachten Schwingungen gerecht werden. Dazu zählen vor allem lineare Transformationen wie die Kurzzeit-Fourier- oder die Wavelet-Transformation, quadratische Verteilungen aus Cohen's Klasse wie die Wigner-Ville und die Choi-Williams Verteilung oder auch höhere Transformationen wie die Adaptive Optimal Kernel oder die Reassignment Methode. Die Untersuchungen münden in einer tabellarischen Zusammenstellung der gefundenen Merkmale. Diese soll der Unterstützung der praktischen Signalanalyse bei Mechanismenschwingungen dienen. Die Anwendung der zur Verfügung stehenden Mittel und Methoden wird an zahlreichen Beispielen aus dem Bereich der Schwingungsdiagnose an Verarbeitungsmaschinen demonstriert. - - - Diese Version ersetzt eine ältere Version, Grund: Formatkonvertierung postscript zu pdf. Der Inhalt unterscheidet sich in der Qualität der Abb. 4.23a und 4.23b auf Seite 97 sowie aller Abbildungen auf Seite 111. Der Zugriff auf die Original-Abb. ist über die ältere Version oder die gedruckte Ausgabe möglich. Die gedruckte Ausgabe der Dissertation ist in der Universitätsbibliothek Chemnitz entleihbar. / This thesis deals with methods to identify causes of vibrations by investigation of messured signals at machines with mechanisms (with varying velocity ratio). The technical background is the field of manufacturing machines, the main application of such mechanisms. Inspected are the most typical causes of vibrations at mechanisms that comes with elasticity, variable parameters, clearance, friction or nonsmooth transferfunctions. There are used both, traditional methods of signal analysis and time-frequency-analysis methods that are especially advantageous for the often instationary vibrations at this kind of machines. Linear transformations like the Short-Time-Fourier- or the Wavelet-Transformation, quadratic distributions from Cohe's Class like the Wigner-Ville- or the Choi-Williams-Distribution and higher order transformations like the Adaptive Optimal Kernel or the Reassignment Method are used in this Paper. The investigation leads into a tabular form of characteristics wich should be used for identification of vibrational causes during vibrational analysis. The use of available methods is demonstrated by solving various examples on real manufactoring machines. - - - This version replaces an older version, reason is conversion of format from postscript to pdf. Content is different in quality of pictures 4.23a and 4.23b on page 97 and all pictures on page 111. Please see the original pictures in the older version or the printed version. The printed version is borrowable at the Library of Chemnitz University of Technology.

Die Arbeit befaßt sich mit Methoden der Identifikation von Schwingungsursachen anhand gemessener Schwingungssignale an Maschinen mit ungleichförmig übersetzenden Getrieben. Den technischen Hintergrund bilden die Verarbeitungsmaschinen, die als ein Haupteinsatzgebiet der auch als Mechanismen bezeichneten Getriebe gelten. Es werden eine ganze Reihe mechanismentypischer Schwingungsursachen untersucht, die im wesentlichen auf Elastizitäten, veränderliche Parameter, Spiel, Reibung und Unstetigkeiten in den Lagefunktionen zurückzuführen sind. Neben den traditionellen Methoden der Signalanalyse gilt das Hauptaugenmerk den neuen Methoden der Zeit-Frequenz-Analyse, die dem zumeist instationären Charakter der durch die Mechanismen verursachten Schwingungen gerecht werden. Dazu zählen vor allem lineare Transformationen wie die Kurzzeit-Fourier- oder die Wavelet-Transformation, quadratische Verteilungen aus Cohen's Klasse wie die Wigner-Ville und die Choi-Williams Verteilung oder auch höhere Transformationen wie die Adaptive Optimal Kernel oder die Reassignment Methode. Die Untersuchungen münden in einer tabellarischen Zusammenstellung der gefundenen Merkmale. Diese soll der Unterstützung der praktischen Signalanalyse bei Mechanismenschwingungen dienen. Die Anwendung der zur Verfügung stehenden Mittel und Methoden wird an zahlreichen Beispielen aus dem Bereich der Schwingungsdiagnose an Verarbeitungsmaschinen demonstriert. / This thesis deals with methods to identify causes of vibrations by investigation of messured signals at machines with mechanisms (with varying velocity ratio). The technical background is the field of manufacturing machines, the main application of such mechanisms. Inspected are the most typical causes of vibrations at mechanisms that comes with elasticity, variable parameters, clearance, friction or nonsmooth transferfunctions. There are used both, traditional methods of signal analysis and time-frequency-analysis methods that are especially advantageous for the often instationary vibrations at this kind of machines. Linear transformations like the Short-Time-Fourier- or the Wavelet-Transformation, quadratic distributions from Cohe's Class like the Wigner-Ville- or the Choi-Williams-Distribution and higher order transformations like the Adaptive Optimal Kernel or the Reassignment Method are used in this Paper. The investigation leads into a tabular form of characteristics wich should be used for identification of vibrational causes during vibrational analysis. The use of available methods is demonstrated by solving various examples on real manufactoring machines.

Die Arbeit befaßt sich mit Methoden der Identifikation von Schwingungsursachen anhand gemessener Schwingungssignale an Maschinen mit ungleichförmig übersetzenden Getrieben. Den technischen Hintergrund bilden die Verarbeitungsmaschinen, die als ein Haupteinsatzgebiet der auch als Mechanismen bezeichneten Getriebe gelten. Es werden eine ganze Reihe mechanismentypischer Schwingungsursachen untersucht, die im wesentlichen auf Elastizitäten, veränderliche Parameter, Spiel, Reibung und Unstetigkeiten in den Lagefunktionen zurückzuführen sind. Neben den traditionellen Methoden der Signalanalyse gilt das Hauptaugenmerk den neuen Methoden der Zeit-Frequenz-Analyse, die dem zumeist instationären Charakter der durch die Mechanismen verursachten Schwingungen gerecht werden. Dazu zählen vor allem lineare Transformationen wie die Kurzzeit-Fourier- oder die Wavelet-Transformation, quadratische Verteilungen aus Cohen's Klasse wie die Wigner-Ville und die Choi-Williams Verteilung oder auch höhere Transformationen wie die Adaptive Optimal Kernel oder die Reassignment Methode. Die Untersuchungen münden in einer tabellarischen Zusammenstellung der gefundenen Merkmale. Diese soll der Unterstützung der praktischen Signalanalyse bei Mechanismenschwingungen dienen. Die Anwendung der zur Verfügung stehenden Mittel und Methoden wird an zahlreichen Beispielen aus dem Bereich der Schwingungsdiagnose an Verarbeitungsmaschinen demonstriert. - - - Diese Version ersetzt eine ältere Version, Grund: Formatkonvertierung postscript zu pdf. Der Inhalt unterscheidet sich in der Qualität der Abb. 4.23a und 4.23b auf Seite 97 sowie aller Abbildungen auf Seite 111. Der Zugriff auf die Original-Abb. ist über die ältere Version oder die gedruckte Ausgabe möglich. Die gedruckte Ausgabe der Dissertation ist in der Universitätsbibliothek Chemnitz entleihbar. / This thesis deals with methods to identify causes of vibrations by investigation of messured signals at machines with mechanisms (with varying velocity ratio). The technical background is the field of manufacturing machines, the main application of such mechanisms. Inspected are the most typical causes of vibrations at mechanisms that comes with elasticity, variable parameters, clearance, friction or nonsmooth transferfunctions. There are used both, traditional methods of signal analysis and time-frequency-analysis methods that are especially advantageous for the often instationary vibrations at this kind of machines. Linear transformations like the Short-Time-Fourier- or the Wavelet-Transformation, quadratic distributions from Cohe's Class like the Wigner-Ville- or the Choi-Williams-Distribution and higher order transformations like the Adaptive Optimal Kernel or the Reassignment Method are used in this Paper. The investigation leads into a tabular form of characteristics wich should be used for identification of vibrational causes during vibrational analysis. The use of available methods is demonstrated by solving various examples on real manufactoring machines. - - - This version replaces an older version, reason is conversion of format from postscript to pdf. Content is different in quality of pictures 4.23a and 4.23b on page 97 and all pictures on page 111. Please see the original pictures in the older version or the printed version. The printed version is borrowable at the Library of Chemnitz University of Technology.