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  1. Home
  2. Anwendungen
  3. Produktion
  4. Manufacturing Operations Management

Manufacturing Operations Management Die Gruppe Manufacturing Operations Management betreibt ein sowohl hausintern als auch extern gefragten Testaufbau zum Thema Industrie 4.0 und Digitalisierung der Produktion.

Die Kombination aus physikalischen Maschinen und dazu passender Simulationsumgebung ermöglicht die Demonstration und Evaluation von verschiedensten Anwendungen und neuen Technologien. Hierzu zählt insbesondere die Evaluation und Demonstration von verteilten Produktionsleitsystemen und -optimierungen, die in der Gruppe erforscht werden.

Ziele der Gruppe sind dementsprechend die Entwicklung von dezentralen MES (Manufacturing Execution Systems) und der Unterhalt des TIPI Labs um diese in realistischen Szenarien testen zu können. Eine enge Kooperation mit der Gruppe DCC ermöglicht die Nutzung von neuen hocheffizienten und –performanten eingebetteten Systemen, die auch anspruchsvolle Algorithmen ermöglichen.

Der sogenannte Testbed-as-a-Service Ansatz des TIPI-Labs fördert dabei die Kooperation mit Partnern in Forschungsprojekten aber auch in der akademischen und betrieblichen Ausbildung.

Die wissenschaftlichen Fragestellungen der Gruppe MOM sind vielfältig und umfassen beispielsweise die Bewertung von Robustheit und Flexibilität von Produktionsabläufen, die Effizienz von verteilten Leitsystemen und  die Optimierungen der Produktion durch den Einsatz intelligenter selbstorganisierende Maschinen. Einen besonderen Schwerpunkt bilden dabei Fragen zur Informationsgewinnung aus der Fertigung und geeignete Entwicklungsprozesse für technische MOM-Plattformen. Letztlich entsteht so eine umfassende IT-Unterstützung für neue dienstleistungsbasierte Ökosysteme (Plattform-Ökonomie, Servitization) in der Fertigung.

 

  • Smart Human Robot Collaboration
  • Manufacturing Operations Management
  • Distributed Computing and Communication
  • Nachhaltige Fertigungssysteme

Gruppenleitung

Dipl. Inform. Patrick Knocke
Dipl. Inform.
Patrick Knocke

Personen

K

Jonas Kallisch

E-Mail: jonas.kallisch(at)offis.de

Patrick Knocke

E-Mail: Patrick.Knocke(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-402, Raum: O91

Fabian Kott

E-Mail: fabian.kott(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-288, Raum: O81

Jan Elmar Krauskopf

E-Mail: Jan.Krauskopf(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-350, Raum: O81

L

Marcel Leerhoff

E-Mail: marcel.leerhoff(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-590

P

Leonora Posega

E-Mail: leonora.posega(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-286, Raum: O80

Projekte

C

CF1

CyberFactory#1

Laufzeit: 2019 - 2022

M

M40HB-II

Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Bremen - Fortführung

Laufzeit: 2021 - 2022

R

RZZ-Nord

Regionales Zukunftszentrum Nord

Laufzeit: 2021 - 2022

Publikationen

2022

Development of a Prototype for a Process Support and Analysis Platform for Small and Medium-sized Enterprises

Jonas Kallisch, Christoph Wunck; Proceedings of 35th International Conference on Computer Applications in Industry and Engineering 89; 10 / 2022

URL BIB
Digitale Nachhaltigkeit im Nordwesten

Ekwaro-Osire, Henry; Pehlken, Alexandra; Mittelstand-Digital Magazin Wissenschaft trifft Praxis - Sonderausgabe Nachhaltigkeit; Mai / 2022

PDF BIB
Metric Based Dynamic Control Charts for Edge Anomaly Detection in Factory Logistics

Patrick Eschemann and Philipp Borchers and Dennis Lisiecki and Jan Elmar Krauskopf; Journal of Physics: Conference Series; oct / 2022

DOI BIB
Networks, platforms, and digital business ecosystems: mapping the development of a field

Baumann, Sabine and Leerhoff, Marcel; Handbook on Digital Business Ecosystems; 2022

BIB
Options for connecting decentralized data infrastructure to improve Supply-Chain decision making without giving up individual data property

Jonas Kallisch, Christoph Wunck; Decision Sciences Institute 2022 Annual Conference Proceedings; November / 2022

URL BIB
Securing the data bridges in digital supply chains

Jonas Kallisch, Karl-Heinz Niemann und Christoph Wunck; ICTA EMoS; 11 / 2022

URL BIB

2021

Comparison of Production Dynamics Prediction Methods to Increase Context Awareness for Industrial Transport Systems

Philipp Borchers, Dennis Lisiecki, Patrick Eschemann, Linda Feeken, Mehrnoush Hajnorouzi, Ingo Stierand; Modelling and Simulation 2021; 10 / 2021

BIB
Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Digitalisierung von Abfallverbrennungskraftwerken

Alexandra Pehlken, Patrick Eschemann, Henriette Garmatter, Fabian Cyris, Astrid Nieße; INFORMATIK 2021 - Computer Science & Sustainability; 09 / 2021

PDF URL DOI BIB
Influence of Material Selection and Product Design on Automotive Vehicle Recyclability

Xiaohui He, Dongmei Su, Wenchao Cai, Alexandra Pehlken, Guofang Zhang, Aimin Wang, Jinsheng Xiao ; Sustainability; 03 / 2021

URL DOI BIB
Optimizing Factory Layouts With Supervised Genetic Algorithm

Patrick Eschemann, Jan Elmar Krauskopf, Dr. Jürgen Sauer, Jan Stefan Zernickel; Modelling and Simulation’2021; 10 / 2021

URL BIB
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