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Kurzfassung Entwicklungsprozesse von Produkten sowohl der Konsumgüter- als auch der Investitionsgüterindustrie zu beschleunigen ist unter den wachsenden Anforderungen global agierender Unternehmen wesentliche Voraussetzung für die Beibehaltung und den Ausbau ihrer Marktposition. Die technische Konstruktion sowie die Formgestaltung eines Produkts rücken unter diesem Fokus immer mehr aneinander. Früher akzeptierte Prozesse der abschließenden Formgebung sind für moderne Entwicklungsteams nicht mehr realisierbar. Gestalter und Ingenieure sind angehalten, ihr Bereichswissen kommunikativ und effizient in Entwicklungsteams einzubringen. Zukünftige Aktivitäten zielen darauf ab, die hier vorgestellte Vorgehensweise methodisch zu verfeinern und auch weiter zu kommunizieren, um Produkt- wie auch Prozessinventionen zu nachhaltigen Innovationen wachsen zu lassen und dabei Zeiteffekte sinnvoll zu nutzen.

Ausgehend von der Investitionsgüterindustrie drehte sich im letzten Jahrzehnt die Komplexitätsspirale rasant weiter, so dass kundenauftragsindividuelle Prozesse auch im vormals Seriengeschäft erforderlich wurden, was Jovane bereits 2003 vorausgesagt hatte [Jov-03]. Viele Industrieunternehmen sind heute in der Lage, eine hohe Variantenvielfalt und Mass-Customization auf Basis vorkonfigurierter Modulstrukturen zu beherrschen [Wal-14a]. Die wirtschaftlichen Grundparameter, wie Liefertreue, Kosten und Qualität, sind dabei mindestens auf dem gleichen Niveau wie beim Standardgeschäft zu halten

Industrie 4.0 Ansätze haben sich in der fertigenden Industrie vielerorts etabliert. Big Data, IIoT und Künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen neue Geschäftsmodelle und wirken sich dadurch auch verändernd auf Produktionssysteme aus. Mit dem Begriff der Industrie 5.0 formuliert sich ein menschzentrierter Ansatz. Die Praxisrelevanz dieser und ähnlicher Innovationen hängt maßgeblich davon ab, wie derartige Einsatzmöglichkeiten neuer, digitaler Technologien in die bestehenden Unternehmensstrukturen Einzug halten. Hierbei kommt es also auf Transfer und Akzeptanz neuer Technologien an. Digitalisierung gestaltet sich somit als sozio-technisches Problem. Dieser Beitrag gibt Einblick in aktuell verfolgte Transferansätze für Digitalisierung im Mittelstand und leistet einen Teil zu Theoriebildung, als dass er auch einen Ausblick auf weitere Aktivitäten in dem Umfeld liefert.

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Faults in industrial chiller systems can lead to higher energy consumption, increasing wear of system components and shorten equipment life. While they gradually cause anomalous system operating conditions, modern automatic fault detection models aim to detect them at low severity by using real-time sensor data. Many scientific contributions addressed this topic in the past and presented data-driven approaches to detect faulty system states. Although many promising results were presented to date, there is lack of suitable comparison studies that show the effectiveness of the proposed models by use of data stemming from different chiller systems. Therefore this study aims at detecting a suitable data-driven approach to detect faults reliable in different domains of industrial chillers. Thus, a unified procedure is developed, to train all algorithms in an identical way with same data-basis. Since most of the reviewed papers used only one dataset for training and testing, the selected approaches are trained and validated on two different datasets from real refrigeration systems. The data-driven approaches are evaluated based on their accuracy and true negative rate, from which the most suitable approach is derived as a conclusion.