The papers collected in this book represent the ideas exchanged during the 1st Conference of the Automation and Robotics Network Tunisia (ARNT2021) held from October 29 to October 31 in Sousse, Tunisia. The papers fall into four categories: 1. Models: These papers present new model constructions and the rehabilitation of old in-house installations for teaching purposes. The propositions were selected with a view to the limited financial resources of the ISETs. Consequently, the papers provide a multitude of interesting impulses for low-cost implementation of teaching high-tech subjects. 2. Didactics: In this category the papers expose a flurry of learning approaches applied on automation and robotic subjects. The presented didactic methods are deduced from real teaching experiences. 3. Visions: These contributions introduce futuristic student projects which will need more than one iteration to be realized. 4. Study plan: In this session, the authors demonstrate the efficiency of their innovative ideas and discuss their integration on study plans.

Machines in processing plants are frequently generating failures that must be manually fixed by the operators. Machines often lack advanced assistance systems for to address these failure cases. While some new developments try to use only machine data, in many applications, the human knowledge of the operators can be very useful. In this paper, we propose a new assistance system used to merge machine data with the operator’s knowledge. This system is tested with an industry partner. The test results are used to create design considerations, compare different reasoning algorithms, and check the influence on the machine downtime.

In the context of the Internet of Things (IoT), there is the need to manage huge amounts of time series sensor data, if high frequency device monitoring and predictive analytics are targeted for improving the overall process quality in production or supervision of quality management. The key challenge here is to be able to collect, transport, store and retrieve such high frequency data from multiple sensors with minimum resource usage, as this allows to scale such systems with low costs. For evaluating the performance impact of such an IoT scenario, we produce 1000 datasets per second for five sensors. We send them to three different types of popular database management systems (i.e., MariaDB, MongoDB and InfluxDB) and measure the resource impacts of the writing and reading operations over the whole processing pipeline. These measurements are CPU usage, network usage, disk performance and usage, and memory usage results plus a comparison of the difficulty for the developers to engineer such a processing pipeline. In the end, we have a recommendation depending on the needs, which database management system is best suited for processing high frequency sensor data in an IoT context.

Dieses kompakte Lehrbuch zeigt an konkreten, in Java ausprogrammierten Beispielen, wie Information zwischen Systemen über ein Netzwerk ausgetauscht werden kann. Dabei werden übliche Datenaustauschformate und Datenaustauschprotokolle erklärt. Der im Buch behandelte Stoff deckt damit den gesamten Bereich technischer Kommunikation von Datenformaten über Protokolle bis hin zum Versenden von Netzwerktelegrammen ab. Durch diese breite Themenauswahl erlangt der Leser ein Verständnis der typischen Probleme in der Anwendung der Netzwerktechnik, von der Repräsentation der Daten in einem Dateiformat über den Austausch der Daten über Standardprotokolle bis hin zur Definition einfacher, eigener Protokolle auf der Basis von TCP/IP. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Anwendung von Netzwerken.

Das Buch schafft auf engem Raum einen Überblick über die Automatisierungstechnik. Dabei wird die technische Basis knapp dargestellt und konsequent in den Anwendungskontext einer arbeitsteiligen Wirtschaft gestellt. Damit ist es besonders Interessant für Personen mit einer Schnittstellenfunktion wie Vertriebsingenieure oder Projektleiter, die Anforderungen so aufbereiten, dass sie im Unternehmen in eine technische Lösung umgesetzt werden können.

We use an application scenario that collects, transports and stores sensor data in a database. The data is gathered with a high frequency of 1000 datasets per second. In the context of this scenario, we analyze the performance of multiple popular database systems. The benchmark results include the load on the system writing the data and the system running the database.

In our previous work, we proposed a system which makes complex production machines more user-friendly by giving the recommendations to the operator. So, we assist the user working with a complex production machine. The recommen- dations are presented like: ”In the last 10 occurrences of this event the operators performed the following keystrokes”. While working on the project, we had problems with retrieving the correct recommendations from our knowledge base. Meanwhile, we gathered more data from our project partners. Now, we dive deeper into this data in order to improve our solutions. This work describes methods to preprocess the data. This preprocessing should help us building up the knowledge base. To achieve this automatically, we do not want to know much about the machine and the production process itself.

Im Rahmen des Projektes der Forschungsstelle Car Infotainment und Man-Machine-Interface der Hochschule Hof wird ein Assistenzsystem für komplexe Produktionsmaschinen der Hans Weber Maschinenfabrik GmbH in Kronach entwickelt. Dieses System unterstützt den Bediener, indem es passend zur aktuellen Prozesssituation Bedieneingriffe vorschlägt. Das für die Benutzerführung nötige Wissen wird dabei automatisch aus der von der Maschine aufgezeichneten Bedienhistorie generiert. Eine Fehlermeldung wird so beispielsweise um die Empfehlung „bei dieser Störung hat in 90% der Fälle folgender Bedieneingriff geholfen“ ergänzt. Die dafür nötige Software ist weitgehend maschinenunabhängig und kann somit über mehrere unterschiedliche Maschinentypen, die jeweils in kleinen Serien laufen, refinanziert werden.

Der folgende Abschnitt „Was ist INDUSTRIE 4.0?“ stellt zwei Visionen vor, die sehr ehrgeizige Bilder aus einer eher fernen Zukunft zeichnen. Der Abschnitt „Die Einzelaspekte von“ zeigt die einzelnen technischen Aspekte der Gesamtaufgabe. Die Herausforderungen der Aufgaben werden im Abschnitt „Potenziale und Risiken der einzelnen Aspekte“ beleuchtet. Der Abschnitt „Fallstudien“ zeigt anhand konkreter Beispiele unterschiedliche Umsetzungen von Industrie 4.0. Neben sehr komplexen und vollständigen Anwendungen werden im Abschnitt „Down to Earth“ auch eher einfache, aber dennoch viel versprechende Ansätze vorgestellt. Abschließend werden die Risiken dargestellt und zusammengefasst.

This paper proposes to make complex production machines more user-friendly. Improved machines help the operator in case of an error message or a process event by displaying recommendations, such as “at the last 10 occurrences of this event the operators performed the following keystrokes”. The messages are generated from statistical data on former user- interaction and previous process-events. The data represents the knowledge of all the machine operators. The data is gathered by logging user-interaction and process-events during regular operation of the production machine. This approach allows to store the operators’ expert knowledge in the production machine without human intervention.

We propose a system to make complex production machines more user-friendly by giving the operator recommendations, such as "in the last 10 occurrences of this event the operators performed the following keystrokes". We describe algorithms to generate the recommendations based on data on former user-interaction and process values and to store them in a knowledge base. We also propose algorithms to retrieve recommendations suited to the current process state. We evaluate their performance on simulated data and data gathered from real production machines.

Erfahren Sie mit diesem Buch alles über die angewandte Netzwerktechnik
Im privaten Bereich spielt Netzwerktechnik eine eher untergeordnete Rolle. Dabei sorgt sie erst dafür, dass die Kommunikation via Internet funktioniert. Der industrielle Sektor hat die Vorteile des Datenaustauschs mit Hilfe von Netzwerken allmählich erkannt. Doch erst im Rahmen der „Industrie 4.0“ wird laut Valentin Plenk die Datenübertragung in Echtzeit mehr Bedeutung gewinnen. Mit Blick auf diese Entwicklung stellt er in seinem Buch im Sinne der angewandten Netzwerktechnik speziell die höheren Schichten der Netzwerktechnik in den Fokus.
Dieses kompakte Lehrbuch zeigt Ihnen anhand von konkreten, in Java ausprogrammierten Beispielen, wie Informationen zwischen Systemen über ein Netzwerk ausgetauscht werden können. Pro Kapitel behandelt dieses Netzwerktechnik-Buch ein bestimmtes Thema. Nach der Einführung in die Grundlagen der Kommunikation geht der Autor zunächst auf Java-Streams, Zeichencodierung sowie die Netzwerkanalyse mit Wireshark ein. Anschließend schenkt Plenk speziell folgenden Datenaustauschformaten sowie Protokollen besonderes Augenmerk:
• JSON• HTML• HTTP• OPC UA• TCP/IP• UDP/IP
Konkrete Beispiele und Übungen geben Ihnen Praxiseinblicke
Auf diese Weise deckt dieses Buch über die angewandte Netzwerktechnik den gesamten Bereich technischer Kommunikation ab, von den Netzwerkprotokollen bis hin zum Versenden von Netzwerktelegrammen. Durch diese breite Themenauswahl bekommen Sie als Leser ein tieferes Verständnis für die typischen Problemstellungen in der Anwendung der Netzwerktechnik. Sie erfahren mehr über die Darstellung von Daten in einem bestimmten Dateiformat und wie Sie Daten mittels Standardprotokollen austauschen können. Zudem lernen Sie, wie Sie eigene, einfache Protokolle auf der Basis von TCP/IP erstellen können. Schwerpunkt des Buches bildet dabei immer die Anwendung von Netzwerken.
Mit Hilfe zahlreicher Übungsaufgaben (inklusive Lösungsvorschlägen) sowie Anwendungsbeispielen können Sie Ihren persönlichen Kenntnisstand überprüfen und das Gelernte vertiefen. So sind Sie ideal auf die Praxis vorbereitet. Die zweite Auflage des Buchs „Angewandte Netzwerktechnik kompakt“ wurde um den Themenbereich Webservices ergänzt. Im Abschnitt zu UDP/IP finden Sie jetzt außerdem hilfreiche Codebeispiele für Broadcast und Multicast.
Quelle: Verlag

This paper proposes to make complex production machines more user-friendly. Improved machines help the operator in case of an error message or a process event by displaying recommendations, such as “in the last 10 occurences of this event the operators performed the following keystrokes”. The messages are generated from statistical data on former user- interaction and previous process-events. The data represents the knowledge of all the machine operators. The data is gathered by logging user-interaction and process-events during regular operation of the production machine. This approach allows to store the operators’ expert knowledge in the production machine without human intervention.

Due to the rising energy prices energy efficient heating systems become more and more attractive. Next to the energy consumption the comfort is a very
important criterion. Conditioned by these requirements the number of panel heating systems will increase in the future. To comply with the customer request
infrared (IR) radiation is suitable, because of the reduced dust emergence and noise emission in comparison to standard heaters. Infrared heating systems are
beneficial to health and create a “feel-good” climate. Based on these aspects a ZIM-supported project was initiated to develop an innovative textile heating
system using carbon nanotubes (CNT), which emit infrared radiation

In children’s playrooms and in secondary school projects programmable toys and entry level programming courses use visual programming languages instead of the (standard) textual source codes seen in Logo, BASIC, Java. Higher ed- ucation and research also propose visual programming or even (graphical) model based design to steepen the learning curve1 . Industry however appears unfazed with this approach. Textual source code is still the main means of representing software. Based on experience gained in laboratory exercises con- ducted with students of an undergraduate course in mecha- tronics this paper adresses the feasibility and efficiency of this approach.

A series of interviews conducted with companies in the field identified two hot spots in special-purpose machine software processes: scheduling and reuse. Two benchmark criteria are proposed to measure the quality of the processes with respect to reuse and scheduling in a specific company with respect to other companies. The significance of the criteria is shown by way of actual industry projects. An application is proposed where the criteria can be used to estimate efforts and schedules.