Janek Bender (M.Sc.)
Stellv. Abteilungsleiter
Werdegang
Janek Bender studierte zwischen 2009 und 2016 in Osnabrück, Clausthal und Zagreb Wirtschaftsinformatik. Nach einem zweijährigen Ausflug in die freie Wirtschaft widmet er sich seit 2018 wieder der Forschung als wissenschaftlicher Mitarbeiter am FZI in der Abteilung Process and Data Management in Engineering.
Seine Forschungsinteressen liegen in der Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Bereich Produktion, Prozesssimulation und -optimierung, sowie in Fragestellungen rund um den Themenbereich Industrie 4.0.
Projekte
- Clou – Closed Loop Engineering für effiziente Umplanungen im Anlagen- und Maschinenbau
- Mittelstand 4.0
- SEAMLESS - Simulationsgestützte, assistenzsystem-basierende Engineering- und Maintenance-Dienstleistungen für Lean Aftersales-Services
- Alto - Algorithmisch-gestützte Optimierung der termingerechten Auftragssteuerung für die Organisationsabläufe der Einzelfertigung
- Delfine - Dynamisches Demand-Response-System für eine nachhaltige Fertigung durch informationstechnische Vernetzung zur effizienten Energienutzung, -vermarktung und -erzeugung
Publikationen
Zeitungs- oder Zeitschriftenartikel (1)
- Prototyping Machine-Learning-Supported Lead Time Prediction Using AutoMLInfoDetails
Bender, Janek and Ovtcharova, Jivka, 2021
Many Small and Medium Enterprises in the domain of Make-To-Order- and Small-Series-Production struggle with accurately predicting lead times of highly customisable orders. This paper investigates an approach using AutoML integrated into existing enterprise systems in order to enable Lead Time Prediction based on Machine Learning models. This prediction is based on both order data from an ERP system as well as real-time factory state informed by an IIoT platform. We used simulation data to feed the AutoML model generation and developed a lightweight web-based microservice around it to infer lead times of incoming orders during live production. Using industry standards, this microservice can be seamlessly integrated into existing system landscapes. The simplicity of AutoML systems allows for swift (re)training and benchmarking of models but potentially comes at the cost of overall lower model quality.
Konferenzbeitrag (3)
- Closed-Loop-Engineering – Enabler for Swift Reconfiguration in Plant EngineeringInfoDetails
Janek Bender, Jana Deckers, Simon Fritz, Jivka Ovtcharova, 2019
Manufacturing industries face increasingly complex customer demands in terms of product customisation and delivery times. At the same time, batch sizes decline and production needs to adapt to flexible demands and highly configurable products. These circumstances pose significant challenges for both plant engineers and process planners. In this work, we explore a novel approach in order to establish a Closed Loop Engineering process chain for the Digital Factory by combining state of the art technologies from the fields of Production and Process Automation, Virtual Reality (VR), and Internet of Things (IoT). As a proof of concept, we developed a VR-demonstrator using the CONTACT Elements for IoT platform in conjunction with a web-based production process planner and Manufacturing Execution System (MES) written by the FZI in Java as well as the Unity game engine for real-time simulation in VR.
- VR-gestütztes Closed-Loop-Engineering für schnelle Rekonfigurationsprozesse im AnlagenbauInfoDetails
Janek Bender, Jana Deckers, Lucas Kirsch, Jivka Ovtcharova, 2019
In dieser Veröffentlichung wird ein Closed-Loop-Engineering Ansatz für die schnelle Rekonfiguration von Produktionsanlagen unter Zuhilfenahme von Virtual Reality vorgestellt (VR). Dabei wird auf Technologien aus den Bereichen IoT, Digitaler Zwilling, Produktionsplanung und -steuerung sowie VR zurückgegriffen. Anhand des Beispiels einer Abfüllanlage mit eigenem Digitalem Zwilling wird gezeigt, wie Fabriklayouts, sowie Maschinenkonfigurationen und –positionen in VR angepasst und mithilfe einer holistischen Prozesssimulation virtuell in Betrieb genommen werden können. Dafür wird die in Unity umgesetzte VR-Simulation mit einem selbstgeschriebenen Manufacturing Execution System (MES) und einer kommerziellen IoT-Plattform gekoppelt. Zusätzlich können reale Maschinen über Ihre Digitalen Zwillinge in das System eingebunden werden. Mithilfe der simulierten und realen Sensordaten lassen sich Analysen auf Fehler und Ineffizi-enzen durchführen. Lösungen für so identifizierte Probleme können durch Rekon-figuration und erneute Simulation in VR zeitnah validiert werden. Diese Kopplung von leichtgewichtiger Prozesssimulation in VR mit einem MES und einer kom-merziellen IoT-Plattform birgt große Potentiale im Anlagenbau.
- A Comparison of Agent-Based Coordination Architecture Variants for Automotive Product Change ManagementInfoDetails
Janek Bender, Stefan Kehl, Jörg P. Müller, Springer, Cham, 2015
Automotive companies tend to apply modular approaches in their product development processes in order to save costs and meet increasingly diversified customer demands. In largely decentralized environments with cross-branded development projects over multiple departments in different sites this modular approach leads to very complex and large data structures. Maintaining consistency and transparency, as well as coordinating information flows in such an environment is a major task which is often accomplished manually. Based on a real world case study, this paper analyzes a key development process: the connection of geometric geometries and logistical data parts. During this time consuming process information carriers geometries and parts with independent lifecycles that are maintained by different stakeholders designer and purchaser of different departments and in this scenario even within multiple brands are linked as these carriers themselves are mutually dependent. This paper then proceeds to model five agent-based architecture variants to support this process. In addition, an algorithm to map geometric and logistical data which aims to relieve the actors involved regarding the organizational overhead is outlined.The paper concludes with a comparison of the different agent architecture variants and emphasizes the most promising variants to partly automate the connection of geometric and logistical data.
Thesis (1)
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