Abstract
Customer demands have become more individual and complex, requiring a highly flexible production. In high-wage countries, efficient and robust manufacturing processes are vital to ensure global competitiveness. One approach to solve the conflict between individualized products and high automation is Model-based Self-optimization (MBSO). It uses surrogate models to combine process measures and expert knowledge, enabling the technical system to determine its current operating point and thus optimize it accordingly. The objective is an autonomous and reliable process at its productivity limit. The MBSO concept is implemented in eight demonstrators of different production technologies such as metal cutting, plastics processing, textile processing and inspection. They all have a different focus according to their specific production process, but share in common the use of models for optimization. Different approaches to generate suitable models are developed. With respect to implementation of MBSO, the challenge is the broad range of technologies, materials, scales and optimization variables. The results encourage further examination regarding industry applications.
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Learn about institutional subscriptionsReferences
Abels P, Kaierle S, Poprawe R, Kratzsch C, Schulz W (2000) Coaxial process control during laser beam welding of tailored blanks. In: Chen X, Fujioka T, Matsunawa A (eds) Advanced high-power lasers and applications. SPIE, pp 472–482
Abu Fara D, Kamal MR, Patterson WI (1990) Comprehensive strategies for sequential closed-loop pressure control throughout the injection molding cycle. In: Proceedings of the 56th annual technical conference & exhibition, Antec, pp 239–242
Abu Fara D, Rawabdeh I, Abu-Al-Nadi D (2001) Neural network control for cavity pressure during filling and packing stages of the thermoplastics injection molding process. J Injection Molding Technol 2(5):105–119
Adams O (2016) Modellbasierte prädiktive Kraftregelung beim Fräsen. Dissertation, RWTH Aachen
Adanur S (2000) Handbook of weaving. Technomic Publishing Co., Inc, Lancaster Pa
Altintas Y (2012) Manufacturing automation: Metal cutting mechanics, machine tool vibrations, and CNC design, 2nd edn. Cambridge University Press, Cambridge
Anderson C (2006) Improve Welding Quality With 3D Laser Seam-Tracking. Welding Design & Fabrication(79):34
Anon (2002) Mehr Automatisierung im Kopf. Blech Rohre Profile
Ashby WR (1952) Design for a brain. Wiley, New York
Baier J (1985) Entwicklung einer digitalen AC-Grenzregelung für Tiefbohrmaschinen unter Betrachtung geeigneter Prozesskenngrößen. VDI-Verl, Düsseldorf
Bartelt M, Domroes F, Kuhlenkoetter B (2012) A flexible haptic test bed. In: 7th German conference on robotics; Proceedings of ROBOTIK 2012, pp 1–6
Belforte D (2015) Fiber lasers continue growth streak in 2014 laser market. Ind Laser Solutions 5–13
Benouamer MO, Michelucci D (1997) Bridging the gap between CSG and Brep via a triple ray representation:68–79. doi:10.1145/267734.267755
Beyer E, Petring D, Abels P, Herziger G (1989) Verfahren und Vorrichtung zum Abtragen insbesondere metallischer Werkstuecke mit Laserstrahlung. Fraunhofer ILT, Forschungsbericht
Bickel PJ, Doksum KA (2007) Mathematical statistics: basic ideas and selected topics, 2nd edn. Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River
Biermann S (1994) Besser Schneiden mit Sensoren. Laser Praxis:LS56
Bischoff J, Taphorn C, Wolter D, Braun N, Fellbaum M, Goloverov A, Ludwig S, Hegmanns T, Prasse C, Henke M, ten Hompel M, Döbbeler F, Fuss E, Kirsch C, Mättig B, Braun S, Guth M, Kaspers M, Scheffler D (2015) Erschließen der Potentiale der Anwendungen von ‘Industrie 4.0’ im Mittelstand: Kurzfassung der Studie. Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)
Boillot JP, Noruk J (2006) Laservision technology—ensure six sigma-level is achieved in robotic welding. Can Welding Assoc J 2006:8–14
Boz Y, Erdim H, Lazoglu I (2011) Modeling cutting forces for five axis milling of sculptured surfaces. AMR 223:701–712. doi:10.4028/www.scientific.net/AMR.223.701
Brecher C (ed) (2012) Integrative production technology for high-wage countries. Springer, Berlin
Brecher C (ed) (2014) Integrative Produktion: Industrie 4.0 - Aachener Perspektiven; [Tagungsband]. Shaker, Aachen
Brecher C, Klocke F, Schuh G, Schmitt R (eds) (2008) Wettbewerbsfaktor Produktionstechnik: Aachener Perspektiven; [Tagungsband; AWK, Aachener Werkzeugmaschinen-Kolloquium, 5. bis 6. Juni]. Apprimus Verl, Aachen
Brosnan T, Sun D (2004) Improving quality inspection of food products by computer vision—a review. J Food Eng 61(1):3–16. doi:10.1016/S0260-8774(03)00183-3
Bubb H (2015) Automobilergonomie. ATZ/MTZ-Fachbuch. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden
Budak E (2006) Analytical models for high performance milling. Part I: cutting forces, structural deformations and tolerance integrity. Int J Mach Tools Manuf 46(12–13):1478–1488. doi:10.1016/j.ijmachtools.2005.09.009
Cabral GF (2015) An improved approach to modeling and simulation of tool engagement and prediction of process forces in milling. Dissertation, RWTH Aachen
Chen Z, Turng L (2005) A review of current developments in process and quality control for injection molding. Adv Polymer Technol 24(3):165–182
Chin J (1987) Voraussetzungen und Konzeption eines Grenzwertregelungs-Systems für das Einlippen-Tiefbohren. Dissertation, Universität Stuttgart
Choset HM (2005) Principles of robot motion: theory, algorithms, and implementation. Intelligent robotics and autonomous agents. MIT Press, Cambridge
Cloppenburg F, Gloy Y, Gries T (2015) Realization of an automated vertical warp stop motion positioning. Actuators 4:2–16. doi:10.3390/act4010002
Corke PI (2013) Robotics, vision and control: Fundamental algorithms in MATLAB. Springer tracts in advanced robotics, vol 73. Springer, Berlin
Craig JJ (2005) Introduction to robotics: mechanics and control, 3rd edn. Pearson/Prentice Hall, Upper Saddle River
Cus F, Zuperl U, Balic J (2011) Combined feedforward and feedback control of end milling system. J Achiev Mater Manuf Eng 45(1):79–88
Dean A, Morris M, Stufken J, Bingham D (2015) Handbook of design and analysis of experiments. Chapman & Hall/CRC handbooks of modern statistical methods. CRC Press, Boca Raton
Dikta G, Kvesic M, Schmidt C (2006) Bootstrap approximations in model checks for binary data. J Am Statis Assoc (JASA) 101:521–530
DIN 60000; Deutscher Normenausschuß (1969) Textilien - Grundbegriffe
DIN 8589-2; Deutsches Institut für Normung e. V. (2003) Manufacturing processes chip removal—part 2: drilling, countersinking and counterboring, reaming; classification, subdivision, terms and definitions
Draper NR, Smith H (1998) Applied regression analysis. Wiley series in probability and statistics. Texts and references section, 3rd edn. Wiley, New York
Dumont GA, Huzmezan M (eds) (2002) Concepts, methods and techniques in adaptive control. In: Proceedings of the 2002 American control conference (IEEE Cat. No.CH37301), vol 2
Durstenfeld R (1964) Algorithm 235: random permutation. Commun ACM 7(7):420. doi:10.1145/364520.364540
Efron B, Tibshirani RJ (1993) An introduction to the bootstrap, [3. Dr.] with corr. Monographs on statistics and applied probability, vol 57. Chapman & Hall, New York
Engel A (2010) Verification, validation, and testing of engineered systems. Wiley series in systems engineering and management. Wiley, Hoboken
Engin S, Altintas Y (2001) Mechanics and dynamics of general milling cutters. Int J Mach Tools Manuf 41(15):2195–2212. doi:10.1016/S0890-6955(01)00045-1
Erdim H, Lazoglu I, Ozturk B (2006) Feedrate scheduling strategies for free-form surfaces. Int J Mach Tools Manuf 46(7–8):747–757. doi:10.1016/j.ijmachtools.2005.07.036
Fahrmeir L, Kneib T, Lang S (2009) Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen. Springer, Berlin
Featherstone R (2008) Rigid body dynamics algorithms. Springer, New York
Fishel JA, Loeb GE (2012) Bayesian exploration for intelligent identification of textures. Front Neurorobot 6:4. doi:10.3389/fnbot.2012.00004
Frank U, Giese H, Klein F, Oberschelp O, Schmidt A, Schulz B, Vöcking H, Witting K, Gausemeier J (2004) Selbstoptimierende Systeme des Maschinenbaus. Bonifatius, Paderborn
Fritz AH, Schulze G (2010) Fertigungstechnik, 9th edn. Springer-Lehrbuch, Springer-Verlag, Berlin
Gausemeier J (ed) (2004) Selbstoptimierende Systeme des Maschinenbaus: Definitionen und Konzepte. Sonderforschungsbereich 614. HNI-Verlagsschriftenreihe, vol 155. Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn, Paderborn
Gausemeier J, Rammig F, Schäfer W (2007) Selbstoptimierung im Maschinenbau. Forschungs Forum Universität Paderborn 50–55
Gausemeier J, Rammig FJ, Adelt P (eds) (2009) Selbstoptimierende Systeme des Maschinenbaus–Definitionen, Anwendungen, Konzepte, 1st edn. Univ. Paderborn Heinz Nixdorf Inst (HNI-Verlagsschriftenreihe, 234), Paderborn
Gausemeier J, Rammig FJ, Schäfer W, Sextro W (eds) (2014) Dependability of self-optimizing mechatronic systems. Springer (Lecture notes in mechanical engineering), Heidelberg, New York, NY, Dordrecht, London, Berlin
Geisser S (1993) Predictive inference: An introduction. Monographs on statistics and applied probability, vol 55. Chapman & Hall, New York
Gill PE, Murray W, Wright MH (1991) Numerical linear algebra and optimization. Addison-Wesley Pub. Co., Redwood City
Glaser J J, Hoffmeister H (2008) In-Prozess-Analyse beim Einlippenbohren von Nickelbasislegierungen. VDI-Z Integrierte Produktion 2:59–62
Gloy Y (2013) Modellbasierte Selbstoptimierung des Webprozesses. Techn. Hochsch., Diss.—Aachen, 2012. Textiltechnik. Shaker, Aachen
Gloy Y, Renkens W, Herty M, Gries T (2015a) Simulation and optimisation of warp tension in the weaving Process. J Textile Sci Eng 5(01). doi:10.4172/2165-8064.1000179
Gloy Y, Sandjaja F, Gries T (2015b) Model based self-optimization of the weaving process. CIRP J Manuf Sci Technol 9:88–96. doi:10.1016/j.cirpj.2015.01.001
Gornik C (2005) Rheologische Daten direkt an der Maschine bestimmen. Kunststoffe 95(4):88–92
Gradišek J, Kalveram M, Weinert K (2004) Mechanistic identification of specific force coefficients for a general end mill. Int J Mach Tools Manuf 44(4):401–414. doi:10.1016/j.ijmachtools.2003.10.001
Griffiths B (2001) Manufacturing surface technology: surface integrity & functional performance. Penton, London
Gruber J (2005) Prozessführung beim Thermoplastspritzgießen auf Basis des Werkzeuginnendrucks. Dissertation, RWTH Aachen
Guttmann G, Kittner I, Wegscheider S, Pirkner P (1994) Allgemeine Psychologie: Experimentalpsychologische Grundlagen, 2. Aufl. WUV-Studienbücher. WUV-Univ.-Verl., Wien
Hagen G (1839) Ueber die Bewegung des Wassers in engen cylindrischen Röhren. Ann Phys 122(3):423–442. doi:10.1002/andp.18391220304
Heinzler FA (2014) Modellgestützte Qualitätsregelung durch eine adaptive, Druckgeregelte Prozessführung beim Spritzgießen. Dissertation, Universität Duisburg
Heisel U, Sabou F, Maier D (2012) Relation of process and condition monitoring at deep hole drilling. J Mach Eng 12:99–110
Hengesbach JA (1976) Verbesserung der Prozeßführung beim Spritzgießen durch Prozeßüberwachung. Dissertation, RWTH Aachen
Hirano K, Fabbro R (2011) Experimental investigation of hydrodynamics of melt layer during laser cutting of steel. J Phys D Appl Phys 44(10):105502
Hopmann C, Ressmann A, Reiter M, Stemmler S, Abel D (2015a) A self-optimising injection moulding process with model-based control system parameterisation. Int J Comput Integr Manuf 1–10. doi:10.1080/0951192X.2015.1066035
Hopmann C, Walach P, Ressmann A (2013) Process control: precision injection-compression molding. Kunststoffe Int 103(07):54–58
Hopmann C, Weber M, Ressmann A (2015b) Effect analysis for compensating viscosity fluctuations by means of a self-optimising injection moulding process. AIP Conf Proc 1664(110004):1–5
Horn A (2004) Laserschneidmaschine und Verfahren zum Laserschneiden (EP 0873813 B1)
Hou Z (2003) Beitrag zur voxelbasierten Simulation des fünfachsigen NC-Fräsens. Berichte aus dem Produktionstechnischen Zentrum Berlin. Fraunhofer-IRB-Verl, Stuttgart
Hunt VD (1988) Robotics sourcebook. Elsevier, New York
Hunt WA, Voelcker HB (1982) An exploratory study of automatic verification of programs for numerically contolled machine tools
IEC 61020; CENELEC (2009) Electromechanical switches for use in electrical and electronic equipment
Isermann R (1987) Digitale Regelsysteme, 2nd edn. Springer, Berlin
Jang D, Kim K, Jung J (2000) Voxel-Based Virtual Multi-Axis Machining. Int J Adv Manuf Technol 16(10):709–713. doi:10.1007/s001700070022
Jeschke S, Gries T, Schmitt R, Hees F, Reuter S (2014) Wirtschaftliche Serienfertigung textiler Preforms mittels Umflechtverfahren durch Integration automatisierter Handlingsmethoden und online Qualitätssicherung. Schlussbericht zum IGF-Vorhaben IGF-Nr.: 17158 N
Johannaber F, Michaeli W (2004) Handbuch Spritzgießen. Hanser, München
Jorgensen H, Olsen FO (1991) Process monitoring during CO laser cutting. In: Kim JJ, Tittel FK (eds) Optics, electro-optics, and laser applications in science and engineering. SPIE, pp 198–208
Kaierle S (2005) Process monitoring and control for laser materials processing—an overview
Kalman R (1958) Design of self-optimizing control system. Trans ASME 80:468–478
Kaplan A, Schuöcker D, Wagler O (1996) On-line Qualitätsüberwachung beim Laserstrahlschneiden. Laser und Optoelektronik
Keitzel G (2016) Präventive Parameteranpassung zur Sicherstellung des Spanabtransports beim Einlippentiefbohren. Dissertation, RWTH Aachen University
Keitzel G, Kamps S, Veselovac D (2015) Modulares Softwaresystem zur Prozessüberwachung, Modellbildung und Prozessregelung beim Einlippentiefbohren. In: Jamal R, Heinze R (eds) Virtuelle Instrumente in der Praxis 2015: Mess-, Steuer-, Regel- und Embedded-Systeme; Begleitband zum 20. VIP-Kongress; [20 Jahre VIP]. VDE-Verl., Berlin, Offenbach, pp 227–231
Kemper M, Saggiomo M, Gloy Y (2016) Weaving machine as cyber-physical production system: multi-objective self-optimization of the weaving process. In: Proceedings of the 2016 IEEE international conference on industrial technology (ICIT), pp 2084-tf-015857
Kersting M (2009) Entwicklung und Anwendung eines adaptiven Schwingungsdämpfers für das Einlippentiefbohren. Techn. Univ., Diss.—Dortmund, 2009. Schriftenreihe des ISF, vol 47. Vulkan-Verl., Essen
Kienzle O, Victor H (1952) Die Bestimmung von Kräften und Leistungen an spanenden Werkzeugen und Werkzeugmaschinen. VDI-Z 94(11–12):155–171
Kinkel S (2005) Anforderungen an die Fertigungtechnik von morgen: Wie verändern sich Variantenzahlen, Losgrößen, Materialeinsatz, Genauigkeitsanforderungen und Produktlebenszyklen tatsächlich? Mitteilungen aus der Produktionsinnovationserhebung
Kleppmann W (2013) Versuchsplanung. Produkte und Prozesse optimieren, 8., überarb. Aufl. Hanser (Praxisreihe Qualitätswissen), München
Klocke F (2014) Technologiewissen für die digitale Produktion. In: Brecher C (ed) Integrative Produktion: Industrie 4.0 - Aachener Perspektiven; [Tagungsband]. Shaker, Aachen, pp 247–269
Klocke F, Abel D, Hopmann C, Auerbach T, Keitzel G, Reiter M, Reßmann A, Stemmler S, Veselovac D (2015) Approaches of self-optimising systems in manufacturing. In: Brecher C (ed) Advances in production technology. Spinger, Berlin, Heidelberg, pp 161–173
Klocke F, Arntz K, Cabral GF, Stolorz M, Busch M (2011) Characterization of tool wear in high-speed milling of hardened powder metallurgical steels. Adv Tribol 2:1–13. doi:10.1155/2011/906481
Klocke F, Keitzel G, Veselovac D (2014) Innovative sensor concept for chip transport monitoring of gun drilling processes. In: 6th CIRP international conference on high performance cutting (HPC 2014), vol 14, pp 460–465. doi:10.1016/j.procir.2014.03.096
Kohlhaas O (1983) Einfluß einzelner Webmaschinenparameter auf die Gewebeerzeugung und die Kettfadenbeanspruchung. Dissertation, Technsiche Hochschule Aachen
Kohrt C, Stamp R, Pipe AG, Kiely J, Schiedermeier G (2013) An online robot trajectory planning and programming support system for industrial use. Robot Comput Integr Manuf 29(1):71–79. doi:10.1016/j.rcim.2012.07.010
Kovacevic R, Zhang YM, Ruan S (1995) Sensing and control of weld pool geometry for automated GTA welding. J Eng Ind 117:210–222
Kudlik N (1997) Reproduzierbarkeit des Kunststoff-Spritzgießprozesses. Dissertation, RWTH Aachen
Kyosev Y (2014) Braiding technology for textiles: principles, design and processes. Woodhead Publishing Series in Textiles, Elsevier Science, Burlington
Lawson CL, Hanson RJ (1974) Solving least squares problems. Prentice-Hall series in automatic computation. Prentice-Hall, Englewood Cliffs
Löbbe H (2003) Tiefbohren auf Bearbeitungszentren. Univ., Diss.—Dortmund, 2003. Schriftenreihe des ISF, vol 18. Vulkan-Verl., Essen
Matzke A (1985) Prozeßrechnereinsatz beim Spritzgießen. Dissertation, RWTH Aachen
McHaney R (1991) Computer simulation: a practical perspective. Academic Press, San Diego
Menges G, Michaeli W, Mohren P (2007) Spritzgießwerkzeuge. Hanser, München
Menges G, Schmidt L, Kemper W, Storzer A (1980) Rechnerische Beschreibung von Abkühlvorgängen. Plastverarbeiter 31(4):197–200
Menges G, Stitz S, Vargel J (1971) Grundlagen der Prozeßsteuerung beim Spritzgießen. Kunststoffe 61(2):74–80
Mersmann C (2012) Industrialisierende Machine-Vision-Integration im Faserverbundleichtbau. Ergebnisse aus der Produktiontechnik. Apprimus Verlag, Aachen, Germany
Michalewicz Z, Fogel DB (2000) How to solve it: Modern heuristics; with 7 tables, Corr. 2. printing. Springer, Berlin
Minoufekr M (2015) Macroscopic Simulation of Multi-Axis Machining Processes, 1. Aufl. Prozesstechnologie, 12/2015. Apprimus Verlag, Aachen
Molitor T, Schneider F, Bußkamp T, Thombansen U, Eppelt U, Petring D, Schulz W (2010) Self-optimizing focus technique (SOFT)—a new approach on the way to next generation cognitive laser cutting machines. In: ICALEO 2010, 29th International Congress on Applications of Lasers & Electro-Optics. Congress proceedings. CD-ROM, LIA, Orlando
Mood AM, Graybill FA, Boes DC (1973, ©1974) Introduction to the theory of statistics, 3d edn. McGraw-Hill series in probability and statistics. McGraw-Hill, New York
Moré JJ, Sorensen DC (1983) Computing a trust region step. J Sci Statis Comput 3:553–572
Nelles O (2001) Nonlinear system identification: from classical approaches to neural networks and fuzzy models. Springer, Berlin
Niepold R., Brümmer F. (1984) PASS—a visual sensor for seam tracking and on-line process parameter control in arc-welding applications. In: N.N. (ed) Proceedings 14th international symposium on industrial robots and 7th international conference on industrial robot technology, pp 375–385
Nishimoto H, Ohtani A, Nakai A, Hamada H (2008) Generation for circumferential distribution of braiding angle on cylindrical tubular braided fabrics. In: Advani SG (ed) Recent advances in textile composites. Destech Publishing, Lancaster, PA, pp 471–480
Nixon MS, Aguado AS (2012) Feature extraction & image processing for computer vision, 3rd edn. Academic Press, Oxford
Nolzen H, Isermann R (1995a) Adaptive control of the cutting power for milling operation. In: Proceedings of the American control conference, pp 2185–2189
Nolzen H, Isermann R (1995b) Fast adaptive cutting force control for milling operation. In: Proceedings of the 4th IEEE conference on control applications, pp 760–765. doi:10.1109/CCA.1995.555844
Nouri M, Fussel BK (2013) Real-time milling force control and tool wear monitoring using constraint-based feedrates. In: Proceedings of NAMRI/SME 41
Obendrauf W, Langecker GR (1998) IR-Temperatursensoren für die Kunststoffverarbeitung – Meßprinzip. Vorteile und Anwendung. Österr. Kunststoff- Zeitschrift 29(3/4):54–58
Osman IH, Kelly JP (1996) Meta-heuristics: theory and applications. Springer, Boston
Owen AE (1928) The tension in a single warp thread during plain weaving. J Textile Inst Trans 19(11):T365–T388. doi:10.1080/19447022808661467
Permin E, Bertelsmeier F, Blum M, Bützler J, Haag S, Kuz S, Özdemir D, Stemmler S, Thombansen U, Schmitt R, Brecher C, Schlick C, Abel D, Poprawe R, Loosen P, Schulz W, Schuh G (2016) Self-optimizing production systems. Procedia CIRP 41:417–422. doi:10.1016/j.procir.2015.12.114
Petring D (1995) Anwendungsorientierte Modellierung des Laserstrahlschneidens zur rechnergestützten Prozeßoptimierung. Shaker
Petring D, Schneider F, Wolf N, Nazery Goneghany V (eds) (2009) How Beam Quality, Power and Wavelength Influence Laser Cutting and Welding Processes
Pien P, Tomizuka M (1992) Adaptive force control of two dimensional milling. In: American control conference, pp 399–403
Poiseuille JL (1841) Recherches sur le Mouvement du Sang dans les Vein Capillaires. Mem Acad R Sci 7:105–175
Press WH, Teukolsky SA, Vetterling WT, Flannery BP (2007) Numerical recipes: The art of scientific computing, 3rd edn. Cambridge University Press, Cambridge
Queren-Lieth W (2002) Sensoren für die Schweißautomatisierung - Sensoren zum Schweißen mit offenem Lichtbogen. Schweißen und Schneiden 54(4):214–216
Rao RV (2011) Advanced modeling and optimization of manufacturing processes: International research and development. Springer series in advanced manufacturing. Springer, London
Razali N, Wah Y (2011) Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests. J Statist Model Anal 2(1):22–31
Register A (2015) Continious time simulation. In: Loper ML (ed) Modeling and simulation in the systems engineering life cycle. Springer, London, pp 111–138
Reiter M, Stemmler S, Hopmann C, Ressmann A (2014) A model predictive control of cavity pressure in an injection moulding process. In: Proceedings of the 19th World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC)
Richardson RW, Gutow DA, Rao S (1982) A vision based system for arc weld pool size control. In: Dornfeld DS (ed) Measurement and control for batch manufacturing. American Society of Mechanical Engineering, pp 66–77
Rohs HG (1977) Tiefbohren ‘77: Tagung Dortmund 1977. VDI-Berichte, vol 301. VDI-Verl., Düsseldorf
Rosemann B (2012) Spanende Fertigung. In: Steinhilper R, Rieg F (eds) Handbuch Konstruktion. Hanser, München, pp 1001–1048
Rösler F, Battenberg G, Schüttler F (2009) Subjektive Empfindungen und objektive Charakteristika von Bedienelementen. Automobiltechnische Zeitrschrift 111(04):292–297
Rubio FJ, Valero FJ, Suñer JL, Mata V (2009) Simultaneous Algorithm to Solve the Trajectory Planning Problem. Mech Mach Theory 44(10):1910–1922. doi:10.1016/j.mechmachtheory.2009.04.005
Russell SJ, Norvig P (2010) Artificial intelligence: a modern approach, 3. edn. Prentice-Hall series in artificial intelligence. Pearson, Boston
Schlick C, Faber M, Kuz S, Bützler J (2014) Erweiterung einer kognitiven Architektur zur Unterstützung der Mensch-Roboter-Kooperation in der Montage. In: Wie intelligente Vernetzung und kognitive Systeme unsere Arbeit verändern. Schriftreihe der Hochschulgruppe für Arbeits- und Betriebsorganisation e.V. (HAB), pp 239–263
Schmidt TW (1986) Zur Abschätzung der Schwindung. Dissertation, RWTH Aachen
Schmitt R, Brecher C, Corves B, Gries T, Jeschke S, Klocke F, Loosen P, Michaeli W, Müller R, Poprawe R, Reisgen U, Schlick C, Schuh G (2012) Self-Optimizing Porduction Systems. In: Brecher C (ed) Integrative production technology for high-wage countries. Springer, Berlin, pp 697–986
Schneider F (2004) Überwachung, Regelung und Automatisierung beim Hochgeschwindigkeitsschneiden von Elektroblechen mit Laserstrahlung. Shaker
Schreiber A (2011) Regelung des Spritzgießprozesses auf Basis von Prozessgrößen und im Werkzeug ermittelter Materialdaten. Dissertation, RWTH Aachen
Schuh G, Orilski S, Kreysa J (2007) Integrierte Produktionstechnik: Chancen für die Produktion in Hochlohnländern. In: Schuh G, Klocke F, Brecher C, Schmtt R (eds) Excellence in production: Festschrift für Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt. Ing. Dr. techn. h.c. Dr. oec. h.c. Walter Eversheim. Apprimus-Verl., Aachen, pp 31–53
Schulz W, Kostrykin V, Zefferer H, Petring D, Poprawe R (1997) A free boundary problem related to laser beam fusion cutting: ODE approximation. Int J Heat Mass Transf 40(12):2913–2928
Seier E (2002) Comparison of tests for univariate normality. InterStat Statist J 1:1–17
Spingler MR (2011) Metrological system for perceived quality parameters to establish transfer functions to human perception. Apprimus, Aachen
Spur G (1972) Optimierung des Fertigungssystems: Werkzeugmaschine. Fortschritte der Fertigung auf Werkzeugmaschinen, vol 3. Hanser, München
Stachowiak H (1973) Allgemeine Modelltheorie. Springer, Wien
Stautner M (2006) Simulation und Optimierung der mehrachsigen Fräsbearbeitung. Schriftenreihe des ISF, vol 32. Vulkan-Verl., Essen
Stein F (1926) Einbindungsvorgänge in tuchbindigen Kunstseidengeweben. Dissertation, Technische Hochschule Stuttgart
Stifter S (1995) Simulation of NC machining based on the dexel model: A critical analysis. Int J Adv Manuf Technol 10(3):149–157. doi:10.1007/BF01179343
Stitz S, Hengesbach H-, Pütz D (1973) Konstante Formteilqualität beim Spritzgießen durch Regeln des Werkzeug-Druckverlaufs. Kunststoffe 63(11):777–783
Taner TL, Matej S, Jan K (2015) Integrated simulation system for 5-axis milling cycles. Procedia CIRP 31:64–69. doi:10.1016/j.procir.2015.03.057
Thombansen U, Auerbach T, Schüttler J, Beckers M, Buchholz G, Eppelt U, Gloy Y, Fritz P, Kratz S, Lose J, Molitor T, Reßmann A, Schenuit H, Willms K, Gries T, Michaeli W, Petring D, Poprawe R, Reisgen U, Schmitt R, Schulz W, Veselovac D (2012) The Road to Self-optimising Production Technologies. In: Brecher C (ed) Integrative production technology for high-wage countries. Springer, Berlin, pp 793–849
Thombansen U, Hermanns T, Molitor T, Pereira M, Schulz W (2014) Measurement of cut front properties in laser cutting. In: Laser assisted net shape engineering 8. Elsevier, Amsterdam
Thombansen U, Schüttler J, Auerbach T, Beckers M, Buchholz G (2011) Model-based self-optimization for manufacturing systems. In: Thoben K-D, Stich V, Imtiaz A (eds) 17th international conference on concurrent enterprising (ICE), Piscataway. IEEE, Aachen, Germany
Tsoi H, Gao F (1999) Control of injection velocity using a fuzzy logic rule-based controller for thermoplastics injection molding. Polym Eng Sci 39(1):3
Tukora B, Szalay T (2012) Multi-dexel based material removal simulation and cutting force prediction with the use of general-purpose graphics processing units. Adv Eng Softw 43(1):65–70. doi:10.1016/j.advengsoft.2011.08.003
Tunc LT, Budak E (2009) Extraction of 5-axis milling conditions from CAM data for process simulation. Int J Adv Manuf Technol 43(5–6):538–550. doi:10.1007/s00170-008-1735-7
Vaculik R (1996) Regelung der Formteilqualität beim Spritzgießen auf der Basis statistischer Prozeßmodelle. Dissertation, RWTH Aachen
van der Meulen W (1987) Qualitätssicherung durch Prozessüberwachung. In: Gesellschaft-Kunststofftechnik (ed) Qualiätssicherung im Spritzgießbetrieb, pp 129–142
VDI 3633; Verein Deutscher Ingenieure e.V. (2013) Simulation von Logistik-, Materialfluss- und Produktionssystemen - Begriffe
Waltz RA, Morales JL, Nocedal J, Orban D (2006) An interior algorithm for nonlinear optimization that combines line search and trust region steps 107(3):391–408
Walz T (1992) Zerspanleistungsregelung beim Fräsen. Darmstädter Forschungsberichte für Konstruktion und Fertigung. Hanser, München, Wien
Weinert K, Löbbe H, Webber O (2000) Spanüberwachung sichert Prozess - Tiefbohren mit Einlippenbohrern. Technica 24:16–21
Weinert K, Peters C, Mehnen J (2002) Rechnerbasierte Prozess-Zustandserkennung beim Einlippen-Tiefbohren. VDI-Z Integrierte Produktion 1:48–51
Wezenbeek HC (1992) A system for measurement and control of weld pool geometry in automatic arc welding. Dissertation, Technische Universiteit Eindhoven
Wiener D (1951) Cybernetics, 9th edn. New York
Winkler U (2009) Qualität im Cockpit. Automobil-Produktion 8/12:54–55
Wirtz GF (2010) Adaptive Regelung für das Tiefbohren mit Einlippenbohrern kleiner Durchmesser. Technologie der Fertigungsverfahren, Bd. 2010,9. Apprimus-Verl., Aachen
Wittkop S (2007) Einlippentiefbohren nichtrostender Stähle. Univ., Diss.—Dortmund, 2007. Schriftenreihe des ISF, vol 40. Vulkan-Verl., Essen
Wolters T (2003) Verbesserte Webmaschineneinstellungen mittels Simulationsrechnungen. Dissertation, RWTH Aachen
Yun KC, Ki HK (1998) Automated visual inspection system of automobile doors and windows using the adaptive feature extraction. In: Second international conference on conventional and knowledge-based intelligent electronic systems (KES ’98), pp 286–293
Zabel A (2010) Prozesssimulation in der Zerspanung: Modellierung von Dreh- und Fräsprozessen. Schriftenreihe des ISF / H, vol 2. Vulkan-Verl, Essen
Zhang X, Yu T, Wang W (2014) Modeling, simulation, and optimization of five-axis milling processes. Int J Adv Manuf Technol 74(9–12):1611–1624. doi:10.1007/s00170-014-6075-1
Zhang YM, Lu W, Emmerson J (2004) Sensing of weld pool surface using non-transferred plasma charge sensor. Meas Sci Technol 15:991–999
Zheng D, Alleyne A (2000) Learning control of an electro-hydraulic injection molding machine with smoothed fill-to-pack transition. In: Proceedings of the 2000 American control conference, pp 2558–2562
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Klocke, F. et al. (2017). Self-optimizing Production Technologies. In: Brecher, C., Özdemir, D. (eds) Integrative Production Technology. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-47452-6_9
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