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2 Tages-Event bei der VLN auf dem Nürburgring

Zwei Motorsport-Tage für Sie, ihre Mitarbeiter und/oder ihre Kunden könnten wie folgt aussehen:

Der Ablauf an den zwei Tagen kann von Ihnen zum größten Teil mitbestimmt werden.

Teilnehmerzahl :  ca. 25 Personen


Freitag:

10.00 – 10.30 Uhr:

Begrüßung der Teilnehmer

Ausgabe der Anzüge + Helme

Vorstellung Team / Fahrzeuge

11:00 – 14.00 Uhr:

Stressfreie Mitfahrmöglichkeiten in den Rennwagen

Auf der Nürburgring GP Strecke (ca. 4 – 5 Runden pro Teilnehmer)

Fotodokumentation der Fahrten , Bilder mit unseren Grid Girls

14:00 – 15.00 Uhr:

Mittagsimbiss

Zur freien Verfügung (Möglichkeit, Fahrerlager und Boxen auf eigene Faust zu

Erkunden).

15:00 – 16.00 Uhr:

Vortrag Detlef Wormstall oder Nicole Paul (Mentalcoaching)

16:30 – 18:00 Uhr:

Nürburgring Backstage Tour + Highlight Taxifahrt Nordschleife

18:30 – 21:30 Uhr:

BBQ Party inkl. Meet & Greet mit unseren Fahrern

INKLUDIERTE ÜBERNACHTUNG IM RWE CONGRESS CENTER WANDERRATH INKL. FRÜHSTÜCK

Samstag:

10:00 Uhr:

Begrüßung an der Strecke

10:45 – 11:20 Uhr:

Gridwalk – Gang durch die Startaufstellung mit den Gästen

11:20 – 11:50 Uhr:

Gang auf die Haupttribüne

12:00 – 12:45 Uhr:

Rennstart der 3 Startgruppen

13:00 – 14:00 Uhr:

Mittagessen + Boxenstop HAUTNAH

14:0 0 – 16:00 Uhr:

Shuttle zu den Streckenabschnitten „Brünnchen“ + „Pflanzgarten“ oder Besuch der Erlebniswelt Nürburgring

16:00 – 18:00 Uhr:

Rennende im Bereich Fahrerlager & GP Tribünen oder bereits vorzeitige Abreise

Den Preis pro Person inkl. Übernachtung erfragen Sie bitte, da eine genaue Angabe auf Grund von individuellen Abläufen hier nicht möglich ist.

Wir würden uns sehr freuen wenn wir Ihr Interesse geweckt hätten und sie als unsere Gäste begrüßen zu dürfen.

Der Ablaufplan für diese Veranstaltung könnte wie folgt aussehen:


10.00 – 10.30 Uhr:

Begrüßung der Teilnehmer

Ausgabe der Renn-Overalls + Helme

Vorstellung Team / Fahrzeuge


11:00 – 14.00 Uhr:

Gruppe 1: Stressfreie Mitfahrmöglichkeiten in den Rennwagen auf der Nürburgring GP Strecke (ca. 4 – 5 Runden pro Teilnehmer)

Fotodokumentation der Fahrten

Gruppe 2: Nürburgring Backstage Tour

Die Gruppen werden ca. 12:30 gewechselt


14:00 – 15.00 Uhr:

Mittagsimbiss

Zur freien Verfügung (Fahrerlager und Boxen auf eigene Faust zu Erkunden) Es wird auch für Kaffe und Kuchen etc. gesorgt sein, so das für jeden etwas dabei ist

 

Wir würden uns sehr freuen wenn wir Ihr Interesse geweckt hätten und sie als unsere Gäste begrüßen zu dürfen.

bdf PCC: Automatisierung durch künstliche Intelligenz

PCC Lab: Predictive Maintenance – Praxis Check

Düsseldorf, den 25. November 2017 – Das international tätige IT-Beratungsunternehmen bdf consultants GmbH stellt durch seine vollständig in SAP ERP integrierte Add-On-Lösung Process Control Center (PCC) leistungsfähige Funktionalität für die Instandhaltung komplexer Anlagen und Produkte zur Verfügung. Der Innovative Ansatz KI – Machine Learning bietet in der Theorie viele Möglichkeiten. Um einen Vergleich mit der Praxis zu haben, hat bdf einen Laborbetrieb aufgebaut. Im Rahmen einer hochdynamischen Testumgebung können erst Verschleißparameter aus der Vergangenheit analysiert werden und dann im Rahmen eines vierstündigen Testlaufes eines Rennwagen mit der dann eingetretenen Realität verglichen werden. Anwendungsunternehmen können so prüfen, welche praktische Qualität eine entsprechende Industrie 4.0 Lösung hat.

Um die Instandhaltung aller Geräte, Maschinen, Bauelemente oder allgemein gesagt technischen Geräten sicherzustellen, wurde bislang auf regelmäßige Wartung und Inspektionen gesetzt. Im Zeitalter der Industrie 4.0 werden diese Vorkehrungsmaßnahmen ergänzt und wesentlich erweitert durch: Predictive Maintenance (predictive = prädiktiv , prophetisch, voraussagend). Das Thema vorbeugende Instandhaltung z.B. auf der Basis von Wartungsplänen ist natürlich schon lange bekannt.

Mögliche Vorteile von Predictive Maintenance könnten sein:

  • Es besteht keine Notwendigkeit mehr Wartungspläne für die „traditionelle“ vorbeugende Instandhaltung aufzustellen bzw. die zu pflegen (permanente Aktualisierung), wenn in der betrieblichen Praxis starke Abweichungen auftreten.
  • Wartungsintervalle können dynamisch für jedes Bauteile bzw. jede Bauteilkombination optimal ausgenutzt werden.
  • Während „traditionelle“ Wartungspläne einen festem Zyklus ohne Informationen über den aktuellen Bauteilzustand haben, geht die moderne Predictive Maintenance – der vorausschauenden Wartung – verbindet, gleicht einem Paradigmenwechsel: Anstatt auf einen Ausfall oder Störungen nur im Nachhinein reagieren zu können, befähigt Predictive Maintenance Unternehmen mögliche Defekte zu erkennen, bevor sie tatsächlich eintreten.

Dazu werden immer mehr Produktionsanlagen, Maschinenparks, Kraftfahrzeuge und andere Betriebsmittel mit Sensoren ausgestattet. Mit unterschiedlichen Messtechnologien und Sensoren wie etwa Ultraschall werden Informationen von Maschinen bzw. einzelnen Bauteilen und Baugruppen erfasst.

Dieser Ansatz ist eigentlich auch noch zu aufwendig, der er jeweils auf den Einzelfall zugeschnittene Einfachsensoren oder multiple Sensoren benötigt (z.B. Temperatur und/oder Schwingung). Zudem müssen dann jeweils einzelne Analyseprogamme, die auf den jeweiligen Sensor bzw. dessen Adaption zu einem Bauteil erstellt werden. Der hier vorgestellte Ansatz geht noch einen Schritt weiter. Auf der Basis großer Datenmengen, die während intensiver Belastungsphasen erhoben werden, soll per Selbstlernenden Algorithmus (Machine Learning) ermittelt werden, wie der Verschleißzustand der Bauteile nach einer Belastungsphase ist. Dies wird an einem mobilem komplexen technischer Apparat (in diesem Fall ein Personenkraftwagen), der mit einer entsprechenden Datenerfassung ausgestattet ist erprobt. Ziel dieses Vorhaben ist es entsprechende Technologien einem Praxistest zu unterziehen. Ein potentieller Anwender von Predictive Maintenance auf der Basis von Selbstlernenden Algorithmen kann hier die Software auf einer definierten Datenmenge testen. Anschließend findet ein mehrstündiger definierter realer physischer Belastungstest statt. Dadurch kann die intelligente maschinelle Prognose mit der Praxis vergleichen werden. Dies ist ein wirkungsvoller Praxistest für eine Software, die in der industriellen Anwendung Produktionsausfälle und hohe Folgekosten vermeiden soll. Die o. a. Abbildung zeigt den generellen Ablauf einer KI-Anwendung in sechs vereinfach dargestellten Schritten.

In der Gesamtbetrachtung spielen hier folgende Technologien eine Rolle:

  • Digitales Erfassen der Daten: Mit dem „Internet der Dinge“ (engl: Internet of things, IoT) oder „Allesnetz“ wird die Vernetzung von Gegenständen mit dem Internet verstanden, so dass diese Gegenstände über das Internet selbstständig kommunizieren und einen Material- oder Produktionsfluss festlegen. Die Verbindung der am Produktionsfluss beteiligten Systeme mit softwaretechnischen Komponenten wird als „cyber-physische Systeme“ bezeichnet. In dem nachfolgendem Versuchsaufbau spielt das Internet jedoch keine Rolle, das es hier ausschließlich im die Prognosefähigkeit der Software geht.
  • Bewertung und Analyse der Daten: Mit „Big Data“ werden große Mengen an Daten bezeichnet, die u.a. aus Bereichen wie Internet und Mobilfunk, Finanzindustrie, Energiewirtschaft, Gesundheitswesen und Verkehr und aus Quellen wie intelligenten Agenten, sozialen Medien, Kredit- und Kundenkarten, Smart-Metering-Systemen, Assistenzgeräten, Überwachungskameras sowie Flug- und Fahrzeugen stammen und die mit speziellen Lösungen gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden.
  • Künstlichen Intelligenz: Das Vorhersagen der wahrscheinlichen Ereignisse Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern.

Spannend ist für die praktische Nutzung einer Lösung, die auf maschinellem Lernen basiert ist eine Prüfung der Eigenschaften bzw. Funktionen der eingesetzten Software. Fragestellungen aus der täglichen Praxis, wie

  • aufwendig ist die Modellierung und das Anlernen und die Validierung und
  • kann ein erstelltes Modell überhaupt mit der Realität verglichen werden

können nur sehr schwer beantwortet und geprüft werden. Um hier Abhilfe zu schaffen dient der o.a. Versuchsaufbau. Der Versuchsträger ist in diesem Fall ein Personenkraftwagen. Um die Zeit für die operative Versuchsdurchführung zu minimieren, wird er unter extremen Bedingungen eingesetzt. Die o. a. Abbildung zeigt, wie hier vorgegangen werden könnte.

  1. Das Datenaufzeichnungsgerät liefert umfangreiche Messwerte für die Analyse des Gesamtsystems des Versuchsträgers. Diese stehen digital und als historische Stände für die zu testende Software bereit.
  2. Die Modellierung des künstlichen neuronalen Netzes erfolgt mit der Modellierungsumgebung der zu testenden Software.
  3. Die Validierung kann auf der bereit gestellten Datenbasis erfolgen.
  4. Für den theoretischen Modelltest und den Abschluss der Lernphase stehen Experten bereit, um die Prognosen zu
    verifizieren. Abschließend wird eine Prognose für den Praxistest erstellt.
  5. Mit dem Versuchsträger wird der vier stündige Praxistest durchgeführt.
  6. Die Prognose der zu testenden Software wird durch eine routinemäßige Zerlegung und physische Prüfung der
    Bauteile kontrolliert.

Der o. a. Versuchsablauf kann an folgenden Terminen durchgeführt werden:

24.03.2018 Nordschleife VLN1: 63. ADAC W estfalenfahrt

07.04.2018 Nordschleife VLN2: 42. DMV 4-Stunden-Rennen

23.06.2018 Nordschleife VLN3: 59. ADAC ACAS H&R-Cup

14.07.2018 Nordschleife VLN4: 48. Adenauer ADAC Rundstrecken-Trophy

18.08.2018 Nordschleife VLN5: ROWE 6 Stunden ADAC Ruhr-Pokal-Rennen

01.09.2018 Nordschleife VLN6: 40. RCM DMV Grenzlandrennen

22.09.2018 Nordschleife VLN7: ADAC Reinoldus-Langstreckenrennen

06.10.2018 Nordschleife VLN8: 49. ADAC Barbarossapreis

21.10.2018 Nordschleife VLN9: 42. DMV Münsterlandpokal

Diese Termine werden organisiert von der CU Technologiemarketing & -event GmbH (info@cu-marketing.de).


Die Abbildung enthält Informationen über den Versuchsträger.

Volkswagen Golf GTI VI CUP Edition

Farbe: weiß

Motor: 2 Liter – Turbo

Leistung : ca. 330 PS

Kraft: ca. 500 NM

Gewicht: 1200 KG

Beschleunigung: 0-100 km/h ca. 4,2 sec

TOP-Speed: ca. 260 km/h

Schaltung: DSG mit Drexler Limited Sperr-Differential

Bremsen: AP Racing  Rennbremsanlage

Fahrwerk: Bilstein / Clubsport

Reifen: Hankook 240/640 x18 (slick or wet)


Firmenprofil bdf consultants GmbH

Das international tätige IT Beratungsunternehmen bdf consultants GmbH ist spezialisiert auf die Planung, Einführung und Optimierung von SAP-Lösungen und – Komponenten für das Supply Chain Management (SCM), das Product Lifecycle Management (PLM), den Customer Service (CS) und für Finance-Prozesse. bdf consultants hat in diesen Bereichen langjährige Branchen-, Prozess- und Beratungserfahrung und unterstützt als zuverlässiger Partner Unternehmen aller Größen effizient bei der Umsetzung ihrer IT-Strategien und IT-Projekte und bei der Verbesserung und Wertsteigerung der Geschäftsprozesse. So profitieren Kunden von IT- Lösungen, die betriebliche Abläufe nachhaltig optimieren und wirtschaftlicher machen und eine vorausschauende Unternehmenssteuerung erlauben. Einen wichtigen Beitrag dazu leisten die von bdf consultants entwickelten und vollständig in SAP ERP integrierten Add-On-Lösungen Document Control Center (DCC) und Cash- Cockpit, die für eine reibungslose Dokumentenlogistik und ein durchgängig transparentes Cash-Management sorgen. Der 2001 gegründete IT-Dienstleister mit Hauptsitz in Düsseldorf und Niederlassung in Hallbergmoos bei München.


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