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Digitale Technologien erfahren in der Produktion ein stetiges Wachstum. Für den Erfolg von digitalen Anwendungen ist die produktionsnahe Datenerfassung und -aufbereitung entscheidend. Hierfür sind Technologien zur automatischen Identifikation (z. B. RFID) sowie zur Indoor-Lokalisierung (z. B. BLE) gut geeignet. In der Planung dieser Systeme ergeben sich jedoch Fallstricke: Wenn Know-how über die technologischen Einsatzmöglichkeiten fehlt, kann es durch die unreflektierte Kombination von Technologien zu Störungen und Effizienzverlusten kommen. Der Beitrag stellt daher eine Methode zur Analyse von Technologiekombination vor, die eine zielgerichtete Konzeption im Hinblick auf die Problemanalyse und Lösungsauswahl beim Einsatz mehrerer Technologien ermöglicht.

Kurzfassung Der Beitrag zeigt auf, wie der manuelle Prozessschritt der Typenvertreterbildung während eines Fabrikplanungsprojekts mittels Clustering-Algorithmen automatisiert werden kann. Hierfür werden der Prozess der Typenvertreterbildung systematisch analysiert und die Anforderungen an den Clustering-Algorithmus abgeleitet. Anhand dieser werden verschiedene Algorithmen ausgewählt und in zwei Beispielen angewendet. Durch den Vergleich der Resultate kann ein geeigneter Algorithmus ausgewählt werden. Auf dieser Basis wird der resultierende Gesamtprozess für die Typenvertreterbildung visualisiert.

Technologien zur automatischen Identifikation (Auto-ID) von Objekten dienen im industriellen Kontext zunehmend als Basis für neuartige Services. Sie sind essenzieller Bestandteil von Nachverfolgungsfunktionen, etwa für Produktionsfortschrittskontrollen und Materialflussoptimierungen. Sie identifizieren und lokalisieren Werkstücke, Produkte und/oder Betriebsmittel. Mit Anwendung und Akzeptanz in den Unternehmen steigt auch die Anzahl an Technologien und Anbietern im Markt. Um den Planungsprozess zum Einsatz dieser Technologien zu strukturieren und Planern einen Leitfaden zur Verfügung zu stellen, wurde ein Verfahren zur Auswahl geeigneter Technologien entwickelt.   Technologies for automatic identification (Auto-ID) of objects are increasingly used in industry as a basis for new services. They are essential for tracking functions – for example for production progress monitoring and material flow optimization. They are used for identifying and locating workpieces, products and/or resources. The number of technologies and suppliers in the market increases with application and acceptance in the companies. To structure the planning process for the use of these technologies and provide a guideline for planners, a procedure was developed for selecting suitable technologies.

In this paper the potential of an agile simulation proceeding in start-ups is described. The authors from the Chemnitz University of Technology worked together withHeliatek GmbH on the vision of a large scale organic solar film production. To accomplish the project goals, it was necessary to implement an agile simulation process, so that the right information could be gathered and integrated in the simulation environment. Due to this a high knowledge gain in the company and by the project participants could be reached, but also deficits of actual use of simulation tools in SME became visible. At the