Proceedings of 3rd International Conference on the Industry 4.0 Model for Advanced Manufacturing

AMP 2018
 
 
Springer (Verlag)
  • erschienen am 8. Mai 2018
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  • X, 310 Seiten
 
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978-3-319-89563-5 (ISBN)
 
This book presents the proceedings of the 3rd International Conference on the Industry 4.0 Model for Advanced Manufacturing (AMP 2018), held in Belgrade, Serbia, on 5-7 June 2018, the latest in a series of high-level conferences that brings together experts from academia and industry to exchange knowledge, ideas, experiences, research findings, and information in the field of manufacturing. The book addresses a wide range of topics, including, for example, design of smart and intelligent products, developments in CAD/CAM technologies, rapid prototyping and reverse engineering, multistage manufacturing processes, manufacturing automation in the Industry 4.0 model, cloud-based products, and cyber-physical and reconfigurable manufacturing systems. By providing updates on key issues and recent advances in manufacturing engineering and technologies, it aids the transfer of vital knowledge to the next generation of academics and practitioners. It appeals to anyone working or conducting research in this rapidly evolving field.
1st ed. 2018
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Springer International Publishing
  • 178
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  • 178 s/w Abbildungen
  • 75,70 MB
978-3-319-89563-5 (9783319895635)
10.1007/978-3-319-89563-5
weitere Ausgaben werden ermittelt
1 - Preface [Seite 6]
1.1 - Conference Founder and Chair [Seite 7]
1.2 - Conference Co-chairs [Seite 7]
1.3 - International Programme Committee [Seite 7]
1.4 - Organizing Committee [Seite 8]
2 - Contents [Seite 10]
3 - Hybrid Machining Processes [Seite 12]
3.1 - Abstract [Seite 12]
3.2 - 1 Introduction [Seite 12]
3.3 - 2 Classification of Hybrid Processes [Seite 13]
3.4 - 3 Assisted Hybrid Machining Processes [Seite 14]
3.4.1 - 3.1 High-Pressure Jet Assisted Machining (HPJAM) [Seite 14]
3.4.2 - 3.2 Cryogenic Machining [Seite 19]
3.4.3 - 3.3 Laser Assisted Machining [Seite 22]
3.4.4 - 3.4 Ultrasonic Assisted Machining [Seite 24]
3.5 - 4 Conclusions [Seite 26]
3.6 - References [Seite 27]
4 - Intelligent Sensing Systems - Status of Research at KaProm [Seite 29]
4.1 - Abstract [Seite 29]
4.2 - 1 Introduction [Seite 29]
4.3 - 2 The Structure of Intelligent Sensing System [Seite 31]
4.4 - 3 Machining Operations Monitoring [Seite 32]
4.5 - 4 2D and 3D Vision Systems [Seite 34]
4.5.1 - 4.1 Identification of Textile Web Lateral Density Profile [Seite 35]
4.5.2 - 4.2 Image-Based Visual Servo Control of Robot Manipulator [Seite 36]
4.5.3 - 4.3 Recognition of Planar Segments from 3D Point Clouds [Seite 38]
4.6 - 5 Contact States Recognition in Assembly Processes [Seite 39]
4.7 - 6 Sensing Systems for Mobile Robots [Seite 41]
4.7.1 - 6.1 Low-Cost Mobile Robot Positioning Based on Infrared Sensors [Seite 41]
4.7.2 - 6.2 Biologically Inspired Algorithms for Learning and Reproduction of Mobile Robot Motion Trajectories [Seite 43]
4.8 - 7 Conclusion [Seite 45]
4.9 - Acknowledgments [Seite 46]
4.10 - References [Seite 46]
5 - Industry 4.0 and Paradigm Change in Economics and Business Management [Seite 48]
5.1 - Abstract [Seite 48]
5.2 - 1 Introduction [Seite 48]
5.3 - 2 Industrial Revolution 4.0: The Impact on an Economy [Seite 49]
5.4 - 3 New Social Normalities in Industry 4.0 [Seite 52]
5.5 - 4 Paradigm Change in Economic Theory and Policy Platform [Seite 56]
5.6 - 5 Serbia's Road of New Industrialization [Seite 60]
5.7 - 6 Industrial Policy and Advanced Manufacturing [Seite 62]
5.8 - 7 Conclusion [Seite 66]
5.9 - References [Seite 66]
6 - Photogrammetry Applied to Small and Micro Scaled Objects: A Review [Seite 68]
6.1 - Abstract [Seite 68]
6.2 - 1 Introduction [Seite 68]
6.3 - 2 Photogrammetric Process Applied to Small Objects [Seite 69]
6.4 - 3 Main Advances Regarding the Photogrammetric Reconstruction of Small Objects [Seite 71]
6.4.1 - 3.1 Camera Calibration [Seite 71]
6.4.2 - 3.2 Image Acquisition [Seite 74]
6.4.2.1 - 3.2.1 Automated Scanners with Moving Sensors (Motorized Systems) [Seite 74]
6.4.2.2 - 3.2.2 Scanning Strategy [Seite 75]
6.4.2.3 - 3.2.3 Illumination [Seite 76]
6.4.3 - 3.3 Image Processing [Seite 77]
6.4.3.1 - 3.3.1 Software Algorithms [Seite 77]
6.4.3.2 - 3.3.2 Scale Adjustment [Seite 79]
6.5 - 4 Measurement Traceability [Seite 81]
6.6 - 5 Future Challenges [Seite 85]
6.7 - 6 Conclusions [Seite 86]
6.8 - References [Seite 86]
7 - Artificial Neural Networks in Advanced Thermoset Matrix Composite Manufacturing [Seite 89]
7.1 - Abstract [Seite 89]
7.2 - 1 Introduction [Seite 89]
7.3 - 2 Materials and Methods [Seite 90]
7.3.1 - 2.1 Modelling [Seite 90]
7.3.2 - 2.2 Artificial Neural Network Model [Seite 92]
7.4 - 3 Results and Discussion [Seite 94]
7.5 - 4 Conclusions [Seite 98]
7.6 - References [Seite 98]
8 - Recent Streams of Digital Manufacturing, Its Emerging Trend and Future Directions for SME in Japan [Seite 100]
8.1 - Abstract [Seite 100]
8.2 - 1 Introduction [Seite 100]
8.3 - 2 Background [Seite 101]
8.4 - 3 Findings [Seite 102]
8.5 - 4 Discussions [Seite 104]
8.6 - References [Seite 108]
9 - Intelligent Integrated Management and Advanced Metrology for Quality Toward the Factory of the Future [Seite 109]
9.1 - Abstract [Seite 109]
9.2 - 1 Introduct?on [Seite 109]
9.3 - 2 Intelligent integrated Management and Metrology for Design and Production [Seite 111]
9.4 - 3 The Model of Precision Manufacturers Based on Intelligent Metrology and Geometrical Product Specif ... [Seite 113]
9.5 - 4 Linking of Intelligent Integrated Management to Design and Advanced Production [Seite 114]
9.6 - 5 Intelligent Metrology and Quality Assurance [Seite 115]
9.7 - 6 Conclusion and Future Work [Seite 118]
9.8 - References [Seite 118]
10 - Hybrid Machining: An Industrial Case-Study Comparing Inconel718 Reaming and Drilling with Abrasive W ... [Seite 120]
10.1 - Abstract [Seite 120]
10.2 - 1 Introduction [Seite 120]
10.2.1 - 1.1 Background [Seite 120]
10.3 - 2 Approach [Seite 121]
10.4 - 3 Process Methodology [Seite 121]
10.5 - 4 Experimental Setup [Seite 122]
10.6 - 5 Results and Discussion [Seite 123]
10.7 - 6 Conclusions [Seite 124]
10.8 - Acknowledgments [Seite 125]
10.9 - References [Seite 125]
11 - Dynamic Definition of Machine Tool Feed Drive Models in Advanced Machine Tools [Seite 126]
11.1 - Abstract [Seite 126]
11.2 - 1 General Aspects of Machine Tool Dynamics [Seite 126]
11.3 - 2 Estimated and Measurable Behavior of Machine Tool [Seite 127]
11.4 - 3 Stiffness Modeling [Seite 129]
11.4.1 - 3.1 Stiffness Modeling of Feed Drive [Seite 129]
11.4.1.1 - 3.1.1 Method for Calculating the Ball Screw Stiffness [Seite 130]
11.4.1.2 - 3.1.2 Ball Screw Stiffness Given by Catalogues [Seite 130]
11.4.1.3 - 3.1.3 Variable Ballscrew Stiffness [Seite 131]
11.4.2 - 3.2 Nut Stiffness [Seite 132]
11.4.3 - 3.3 Influence of Bearing Stiffness [Seite 135]
11.4.3.1 - 3.3.1 Relationship Between Axial and Radial Stiffness of Bearings Given by Design Experience [Seite 138]
11.4.3.2 - 3.3.2 Bearing Stiffness Given by Product Catalogs [Seite 138]
11.4.3.3 - 3.3.3 Experimental Determination of Bearing Stiffness [Seite 139]
11.4.4 - 3.4 Guideways Stiffness [Seite 140]
11.4.4.1 - 3.4.1 Linear Rolling Guide Model [Seite 140]
11.4.4.2 - 3.4.2 Stiffness Given by Catalogues [Seite 141]
11.5 - 4 Damping Modeling [Seite 142]
11.6 - 5 Determination of Dynamic Parameters of Feed Drives [Seite 146]
11.6.1 - 5.1 Static Stiffness Measurement [Seite 146]
11.6.2 - 5.2 Dynamic Characteristic Identification [Seite 147]
11.7 - 6 Conclusions [Seite 147]
11.8 - References [Seite 147]
12 - Strategic Outsourcing of SMEs in the Context of Industry 4.0: Evidence from Serbia [Seite 150]
12.1 - Abstract [Seite 150]
12.2 - 1 Introduction [Seite 150]
12.3 - 2 Theoretical Background [Seite 151]
12.3.1 - 2.1 Industry 4.0 [Seite 151]
12.3.2 - 2.2 Strategic Outsourcing [Seite 151]
12.3.3 - 2.3 Research Question [Seite 151]
12.4 - 3 Data and Methodology [Seite 152]
12.5 - 4 Results and Discussion [Seite 152]
12.6 - 5 Conclusion [Seite 155]
12.7 - References [Seite 155]
13 - Fundamental Requirements for CAPP Software Design Focusing on Industry 4.0 Specific Features [Seite 157]
13.1 - Abstract [Seite 157]
13.2 - 1 Introduction [Seite 157]
13.3 - 2 European and Slovak Industrial Markets Analysis [Seite 158]
13.4 - 3 Requirements for Process Plans Design Within Industry 4.0 [Seite 161]
13.5 - 4 Conclusion [Seite 164]
13.6 - Acknowledgments [Seite 165]
13.7 - References [Seite 166]
14 - Strategic Note for a Digital Innovation Policy [Seite 167]
14.1 - Abstract [Seite 167]
14.2 - 1 The Rise of Industry 4.0 [Seite 167]
14.3 - 2 Policy Aspects vs Middle-Course Tasks [Seite 170]
14.4 - 3 Building Awareness [Seite 171]
14.5 - 4 Thematic Cooperation [Seite 171]
14.6 - 5 Synergies and Complementarities [Seite 171]
14.7 - 6 People Focus [Seite 172]
14.8 - 7 Case Studies [Seite 172]
14.9 - 8 Priorities [Seite 172]
14.10 - 9 Concluding Remarks [Seite 173]
14.11 - Acknowledgments [Seite 173]
14.12 - References [Seite 173]
15 - Machining Process Improvement Through Process Twins [Seite 175]
15.1 - Abstract [Seite 175]
15.2 - 1 Introduction [Seite 175]
15.3 - 2 Modeling of Machining [Seite 176]
15.3.1 - 2.1 Cutting Models Used for Process Twins [Seite 176]
15.3.2 - 2.2 Machining Stability and Process Twins [Seite 178]
15.4 - 3 Machining Cycle Simulation Using the Process Twin [Seite 182]
15.4.1 - 3.1 Modeling of Tool Geometry and Tool Motion [Seite 182]
15.5 - 4 Industrial Applications of Process Twins [Seite 183]
15.5.1 - 4.1 Application to Die Machining [Seite 183]
15.5.2 - 4.2 Five Axis Milling of Complex Geometries Using the Process Twin [Seite 185]
15.5.3 - 4.3 Stability of Thin-Walled Part Machining Through Process Twin [Seite 185]
15.5.4 - 4.4 Process-Tool Twins for Broaching [Seite 187]
15.6 - 5 Conclusions [Seite 188]
15.7 - References [Seite 189]
16 - Connecting Humans to the Loop of Digitized Factories' Automation Systems [Seite 191]
16.1 - Abstract [Seite 191]
16.2 - 1 Introduction [Seite 191]
16.3 - 2 Human-Automation Interaction Challenges [Seite 193]
16.4 - 3 A Reference Framework for Human-Automation Interaction [Seite 194]
16.4.1 - 3.1 System Design [Seite 196]
16.4.2 - 3.2 System Operation [Seite 197]
16.5 - 4 Framework Application in Industrial Cases [Seite 198]
16.5.1 - 4.1 Design for Human-Centered Lines in the White-Goods Industry [Seite 198]
16.5.2 - 4.2 Real-Time Support for Operators in the Furniture Industry [Seite 201]
16.6 - 5 Conclusion [Seite 202]
16.7 - Acknowledgments [Seite 203]
16.8 - References [Seite 203]
17 - Development of Skills and Competences in Manufacturing Towards Education 4.0: A Teaching Factory App ... [Seite 205]
17.1 - Abstract [Seite 205]
17.2 - 1 Introduction [Seite 205]
17.3 - 2 Manufacturing Transformation to Industry 4.0 [Seite 206]
17.3.1 - 2.1 Traditional Manufacturing [Seite 206]
17.3.2 - 2.2 Industry 4.0 Transition and Requirements for New Skills [Seite 207]
17.3.2.1 - 2.2.1 Key Enabling Technologies for Industry 4.0 [Seite 207]
17.3.2.2 - 2.2.2 Introduction of Enabling Technologies to Industry 4.0 Workflow and Required Skills [Seite 208]
17.4 - 3 Education Transformation to Industry 4.0 [Seite 211]
17.5 - 4 Innovative Teaching Factory Approach [Seite 214]
17.6 - 5 Conclusions [Seite 217]
17.7 - References [Seite 218]
18 - Opportunistic Maintenance for Wind Turbines Considering External Opportunities - A Case Study [Seite 222]
18.1 - Abstract [Seite 222]
18.2 - 1 Introduction [Seite 223]
18.3 - 2 Model Summary [Seite 224]
18.3.1 - 2.1 Determining {\varvec p}_{{{\varvec OM}}} , {\varvec p}_{{{\varvec CM}}} and {\varvec p}_{{{\varvec PM}}} [Seite 225]
18.3.2 - 2.2 Optimization Problem [Seite 227]
18.4 - 3 Case Study of Wind Turbine [Seite 228]
18.4.1 - 3.1 Failure Mechanism [Seite 228]
18.4.2 - 3.2 Opportunity Model According to Wind Speed [Seite 229]
18.4.3 - 3.3 Downtime Cost Rate [Seite 230]
18.5 - 4 Results Analysis [Seite 233]
18.5.1 - 4.1 Effect of Failure Cost [Seite 233]
18.5.2 - 4.2 Effect of Production Loss Cost (Electricity Prices) [Seite 234]
18.5.3 - 4.3 Effect of Wind Threshold Defining Opportunity Occurrences [Seite 235]
18.6 - 5 Conclusion [Seite 235]
18.7 - References [Seite 236]
19 - Cyber-Physical Manufacturing in Context of Industry 4.0 Model [Seite 238]
19.1 - Abstract [Seite 238]
19.2 - 1 Introduction [Seite 238]
19.3 - 2 Industry 4.0 Program - Facts and Figures [Seite 239]
19.4 - 3 Industry 4.0 Program - World Wide Approaches [Seite 241]
19.5 - 4 Industry 4.0 Program in Serbia [Seite 246]
19.6 - 5 Cyber-Physical Manufacturing [Seite 247]
19.7 - 6 Conclusions [Seite 247]
19.8 - References [Seite 248]
20 - An Automated Laser Control Technique for Improving Powder Bed Temperature Uniformity in Selective La ... [Seite 250]
20.1 - Abstract [Seite 250]
20.2 - 1 Introduction [Seite 250]
20.3 - 2 Thermal Model [Seite 252]
20.4 - 3 Experimental Setup [Seite 254]
20.5 - 4 Results [Seite 255]
20.5.1 - 4.1 Baseline Fixed Power [Seite 255]
20.5.2 - 4.2 Feed-Forward Laser Control [Seite 257]
20.6 - 5 Conclusion [Seite 259]
20.7 - References [Seite 259]
21 - Gaussian Process Regression for Virtual Metrology of Microchip Quality and the Resulting Selective S ... [Seite 261]
21.1 - Abstract [Seite 261]
21.2 - 1 Introduction [Seite 261]
21.3 - 2 Bayesian Modeling Approach [Seite 263]
21.3.1 - 2.1 Conceptual Background [Seite 263]
21.3.2 - 2.2 Mathematical Foundation [Seite 264]
21.3.2.1 - 2.2.1 Incorporation of Prior Knowledge [Seite 265]
21.3.2.2 - 2.2.2 Tuning of Parameters [Seite 265]
21.3.2.3 - 2.2.3 Prediction Under Uncertain Embedding [Seite 265]
21.3.2.4 - 2.2.4 Active Learning of Embedding [Seite 266]
21.4 - 3 Results [Seite 267]
21.4.1 - 3.1 Description of Dataset [Seite 267]
21.4.2 - 3.2 Description of Underlying Experiment [Seite 270]
21.4.3 - 3.3 Learning Curves [Seite 271]
21.5 - 4 Conclusions and Future Work [Seite 273]
21.6 - References [Seite 274]
22 - Cloud Enabled CPS and Big Data in Manufacturing [Seite 276]
22.1 - Abstract [Seite 276]
22.2 - 1 Introduction [Seite 276]
22.3 - 2 Literature Review [Seite 277]
22.3.1 - 2.1 Cyber-Physical Systems [Seite 277]
22.3.2 - 2.2 Machining Optimisation [Seite 278]
22.3.3 - 2.3 Scheduling [Seite 279]
22.4 - 3 Could CPS in Manufacturing [Seite 280]
22.5 - 4 A Method for Cloud CPS Implementation [Seite 282]
22.5.1 - 4.1 Concepts of Holons, Agents and Function Blocks [Seite 282]
22.5.2 - 4.2 A Cloud CPS Architecture [Seite 282]
22.5.3 - 4.3 Implementation [Seite 284]
22.5.4 - 4.4 A Prototype: Wise-ShopFloor [Seite 287]
22.6 - 5 Big Data Analytics Enhanced Cloud CPS [Seite 288]
22.6.1 - 5.1 BDA Advantage in Manufacturing [Seite 288]
22.6.2 - 5.2 BDA Enriched Distributed Process Planning (E-DPP) [Seite 289]
22.6.2.1 - 5.2.1 Problem Representation of E-DPP [Seite 290]
22.6.2.2 - 5.2.2 A Simplified Case Study for E-DPP [Seite 291]
22.6.3 - 5.3 BDA Enhanced Scheduling [Seite 294]
22.6.3.1 - 5.3.1 BDA for Fault Prediction in Scheduling [Seite 294]
22.6.3.2 - 5.3.2 System Architecture [Seite 294]
22.6.3.3 - 5.3.3 A Simplified Case Study [Seite 297]
22.7 - 6 Conclusions [Seite 298]
22.8 - References [Seite 298]
23 - Geometric Inspection Planning as a Key Element in Industry 4.0 [Seite 304]
23.1 - 1 What is Inspection Planning? [Seite 304]
23.2 - 2 Standard Practices in Inspection Planning [Seite 307]
23.3 - 3 Advanced Methodologies for Sampling Strategy Design [Seite 309]
23.3.1 - 3.1 Definition of the Point Distribution [Seite 310]
23.3.2 - 3.2 Choice of the Sample Size: Economic Aspects [Seite 312]
23.3.3 - 3.3 Path Planning and Probe Configuration [Seite 313]
23.4 - 4 The Role of Inspection in Industry 4.0 [Seite 314]
23.4.1 - 4.1 Inspection of Additive Manufacturing Parts [Seite 315]
23.5 - 5 Conclusions [Seite 316]
23.6 - References [Seite 316]

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