Moving Average Additive Modell

Schritte zur Auswahl eines Prognosemodells Ihr Prognosemodell sollte Merkmale beinhalten, die alle wichtigen qualitativen Eigenschaften der Daten erfassen: Muster der Veränderung von Niveau und Trend, Effekte von Inflation und Saisonalität, Korrelationen zwischen Variablen etc. Darüber hinaus werden die Annahmen, Gewählten Modell sollte mit Ihrer Intuition darüber übereinstimmen, wie sich die Serie wahrscheinlich in der Zukunft verhalten wird. Wenn Sie ein Prognosemodell anpassen, haben Sie einige der folgenden Optionen: Diese Optionen werden im Folgenden kurz beschrieben. Sehen Sie dazu die zugehörige Prognose-Flussdiagramm für eine bildliche Ansicht des Modellspezifikationsprozesses und verweisen Sie zurück auf das Statgraphics Model Specification-Bedienfeld, um zu sehen, wie die Modelleigenschaften in der Software ausgewählt sind. Deflation Wenn die Serie inflationäres Wachstum zeigt, wird die Deflation dazu beitragen, das Wachstumsmuster zu berücksichtigen und die Heterosedastizität in den Resten zu reduzieren. Sie können entweder (i) die bisherigen Daten deflationieren und die langfristigen Prognosen mit einer konstanten angenommenen Rate wieder auflösen oder (ii) die vergangenen Daten durch einen Preisindex, wie beispielsweise den CPI, deflationieren und dann die langfristigen Prognosen mithilfe von " Eine Prognose des Preisindex. Option (i) ist die einfachste. In Excel können Sie einfach eine Spalte mit Formeln erstellen, um die ursprünglichen Werte durch die entsprechenden Faktoren zu teilen. Zum Beispiel, wenn die Daten monatlich sind und Sie mit einer Rate von 5 pro 12 Monate deflationieren möchten, würden Sie durch einen Faktor von (1.05) (k12) teilen, wobei k der Zeilenindex (Beobachtungsnummer) ist. RegressIt und Statgraphics haben eingebaute Werkzeuge, die dies automatisch für Sie tun. Wenn Sie diesen Weg zu gehen, ist es in der Regel am besten, um die angenommene Inflationsrate gleich Ihrem besten Schätzung der aktuellen Rate festgelegt, vor allem, wenn Sie gehen zu prognostizieren mehr als einen Zeitraum vor. Wenn Sie stattdessen die Option (ii) wählen, müssen Sie zuerst die deflationierten Prognosen und Vertrauensgrenzen in Ihre Datenkalkulation ablegen, eine Prognose für den Preisindex generieren und speichern und schließlich die entsprechenden Spalten miteinander multiplizieren. (Rückkehr nach oben.) Logarithmus-Transformation Wenn die Reihe zusammenhängendes Wachstum und ein multiplikatives saisonales Muster darstellt, kann eine Logarithmus-Transformation zusätzlich zu oder anstelle von Deflation hilfreich sein. Das Protokollieren der Daten wird ein inflationäres Wachstumsmuster nicht abflachen, sondern es wird es gerade ausrichten, so dass es durch ein lineares Modell (z. B. ein Zufallsweg oder ein ARIMA-Modell mit konstantem Wachstum oder ein lineares exponentielles Glättungsmodell) angebracht werden kann. Außerdem wird das Protokollieren multiplikative saisonale Muster zu additiven Mustern umwandeln, so dass, wenn Sie saisonale Anpassung nach der Protokollierung durchführen, sollten Sie den additive Typ verwenden. Protokollierung befasst sich mit Inflation implizit, wenn Sie möchten, dass die Inflation explizit modelliert wird - d. H. Wenn Sie möchten, dass die Inflationsrate ein sichtbarer Parameter des Modells ist oder wenn Sie Plots von deflationierten Daten anzeigen möchten - dann sollten Sie eher deflate als log. Eine weitere wichtige Verwendung für die Protokolltransformation ist die Linearisierung von Beziehungen zwischen Variablen in einem Regressionsmodus l. Wenn z. B. die abhängige Variable eine multiplikative und nicht additive Funktion der unabhängigen Variablen ist oder wenn die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen in Form von prozentualen Änderungen und nicht absoluten Änderungen linear ist, dann wird eine Protokolltransformation auf eine oder mehrere Variablen angewendet Kann angemessen sein, wie im Bier Verkaufsbeispiel. (Rückkehr nach oben.) Saisonale Anpassung Wenn die Serie ein starkes saisonales Muster aufweist, von dem angenommen wird, dass es von Jahr zu Jahr konstant ist, kann die saisonale Anpassung ein geeigneter Weg sein, um das Muster abzuschätzen und zu extrapolieren. Der Vorteil der saisonalen Anpassung ist, dass es das saisonale Muster explizit modelliert, so dass Sie die Möglichkeit haben, die Saisonindizes und die saisonbereinigten Daten zu studieren. Der Nachteil ist, dass es die Schätzung einer großen Anzahl zusätzlicher Parameter erfordert (insbesondere für monatliche Daten), und es liefert keine theoretische Begründung für die Berechnung der Konfidenzintervalle. Eine Out-of-Sample-Validierung ist besonders wichtig, um das Risiko einer Überalterung der vergangenen Daten durch saisonale Anpassung zu reduzieren. Wenn die Daten stark saisonal sind, aber Sie keine saisonale Anpassung wählen, besteht die Alternative darin, (i) ein saisonales ARIMA-Modell zu verwenden. Die implizit das saisonale Muster mit saisonalen Verzögerungen und Unterschieden prognostizieren, oder (ii) das Winters saisonale exponentielle Glättungsmodell verwenden, das zeitabhängige saisonale Indizes schätzt. (Rückkehr nach oben.) QuotIndependentquot-Variablen Wenn es andere Zeitreihen gibt, die Sie glauben, Erklärungskraft in Bezug auf Ihre Interessensreihe zu haben (zB führende ökonomische Indikatoren oder politische Variablen wie Preis, Werbung, Promotions usw.) Können Sie Regression als Modelltyp betrachten. Unabhängig davon, ob Sie Regression wählen oder nicht, müssen Sie die oben erwähnten Möglichkeiten berücksichtigen, um Ihre Variablen zu verändern (Deflation, Protokoll, saisonale Anpassung - und vielleicht auch differenzierend), um die Zeitdimension auszunutzen und die Beziehungen zu linearisieren. Selbst wenn Sie die Regression an dieser Stelle nicht wählen, können Sie erwägen, Regressoren später in ein Zeitreihenmodell (z. B. ein ARIMA-Modell) aufzunehmen, wenn die Residuen signifikante Kreuzkorrelationen mit anderen Variablen aufweisen. (Zum Seitenanfang zurückkehren.) Glättung, Mittelwertbildung oder Zufallswiedergabe Wenn Sie sich für eine saisonale Anpassung der Daten entschieden haben - oder wenn die Daten nicht saisonal beginnen -, dann möchten Sie vielleicht ein Mittelungs - oder Glättungsmodell verwenden Passen Sie die nicht-saisonale Muster, die in den Daten an dieser Stelle bleibt. Ein einfaches gleitendes Mittel oder ein einfaches exponentielles Glättungsmodell berechnet lediglich einen lokalen Datenmittelwert am Ende der Reihe, unter der Annahme, daß dies die beste Abschätzung des aktuellen Mittelwertes ist, um den sich die Daten fluktuieren. (Diese Modelle gehen davon aus, dass der Mittelwert der Serie langsam und zufällig ohne anhaltende Trends variiert.) Eine einfache exponentielle Glättung wird normalerweise einem einfachen gleitenden Durchschnitt bevorzugt, weil ihr exponentiell gewichteter Durchschnitt eine sinnvollere Aufgabe macht, die älteren Daten zu diskontieren, weil ihre Glättungsparameter (alpha) kontinuierlich ist und leicht optimiert werden kann und weil er eine theoretische Basis für die Berechnung von Konfidenzintervallen hat. Wenn Glättung oder Mittelwertbildung nicht hilfreich zu sein scheint - d. h. Wenn der beste Prädiktor des nächsten Wertes der Zeitreihe einfach der vorherige Wert ist - dann wird ein Zufallswegmodell angezeigt. Dies ist beispielsweise dann der Fall, wenn die optimale Anzahl von Termen im einfachen gleitenden Mittelwert 1 ist oder wenn der optimale Wert von alpha bei einfacher exponentieller Glättung 0,9999 beträgt. Browns lineare exponentielle Glättung kann verwendet werden, um eine Serie mit langsam zeitabhängigen linearen Trends passen, aber vorsichtig sein, solche Trends sehr weit in die Zukunft zu extrapolieren. (Die schnell wachsenden Konfidenzintervalle für dieses Modell belegen ihre Ungewissheit über die ferne Zukunft.) Holts Linearglättung schätzt auch zeitabhängige Trends ein, verwendet jedoch separate Parameter zur Glättung von Pegel und Trend, was in der Regel eine bessere Anpassung an die Daten ermöglicht Als Brown8217s Modell. Q uadratische Exponentialglättung versucht, zeitvariable quadratische Trends abzuschätzen und sollte praktisch nie verwendet werden. Eine lineare exponentielle Glättung mit gedämpfter Tendenz (d. h. ein Trend, der in entfernten Horizonten abflacht) wird oft in Situationen empfohlen, in denen die Zukunft sehr unsicher ist. (Dies würde einem ARIMA-Modell mit drei Ordnungen von nicht seasonalen Differenzen entsprechen. Die verschiedenen exponentiellen Glättungsmodelle sind Sonderfälle von ARIMA-Modellen (siehe unten) und können mit der ARIMA-Software ausgerüstet werden. Insbesondere ist das einfache exponentielle Glättungsmodell ein ARIMA (0,1,1) - Modell, wobei das Holt8217s lineare Glättungsmodell ein ARIMA (0,2,2) - Modell ist und das gedämpfte Trendmodell ein ARIMA (1,1,2 ) - Modell. Eine gute Zusammenfassung der Gleichungen der verschiedenen exponentiellen Glättungsmodelle finden Sie auf dieser Seite auf der SAS-Website. (Die SAS-Menüs zur Spezifizierung von Zeitreihenmodellen werden auch dort gezeigt, wo sie denen von Statgraphics ähnlich sind.) Lineare, quadratische oder exponentielle Trendlinienmodelle sind weitere Optionen, um eine entsalzte Serie zu extrapolieren, sie übertreffen jedoch selten zufällig, glätten oder ARIMA-Modelle auf Geschäftsdaten. (Zurück nach oben.) Winters Saisonale Exponentialglättung Winters Saisonale Glättung ist eine Erweiterung der exponentiellen Glättung, die zeitgleiche Zeit-, Trend - und Saisonfaktoren unter Verwendung rekursiver Gleichungen schätzt. (Wenn Sie dieses Modell verwenden, würden Sie die Daten nicht saisonal anpassen.) Die Winters-Saisonfaktoren können entweder multiplikativ oder additiv sein: Normalerweise sollten Sie die multiplikative Option auswählen, sofern Sie die Daten nicht protokolliert haben. Obwohl das Winters-Modell clever und einigermaßen intuitiv ist, kann es schwierig sein, in der Praxis anzuwenden: Es hat drei Glättungsparameter - Alpha, Beta und Gamma - zur getrennten Glättung der Pegel-, Trend - und Saisonfaktoren, die geschätzt werden müssen gleichzeitig. Die Bestimmung der Ausgangswerte für die saisonalen Indizes kann durch Anwendung der Verhältnis-zu-gleitenden Durchschnittsmethode der Saisonanpassung auf einen Teil oder die Gesamtheit der Reihe und oder durch Rückprognose erfolgen. Der Schätzalgorithmus, den Statgraphics für diese Parameter verwendet, kann manchmal nicht konvergieren und liefert Werte, die bizarr aussehende Prognosen und Konfidenzintervalle ergeben, so dass ich vorsichtig sein würde, wenn ich dieses Modell verwende. (Zurück nach oben.) ARIMA Wenn Sie keine saisonale Anpassung wählen (oder wenn die Daten nicht saisonal sind), können Sie das ARIMA-Modell-Framework verwenden. ARIMA Modelle sind eine sehr allgemeine Klasse von Modellen, die zufällige gehen, zufällige Trend, exponentielle Glättung und autoregressive Modelle als Sonderfälle. Die herkömmliche Weisheit ist, dass eine Reihe ein guter Kandidat für ein ARIMA-Modell ist, wenn (i) sie durch eine Kombination aus differenzierenden und anderen mathematischen Transformationen wie dem Protokollieren stationarisiert werden kann, und (ii) Sie über eine beträchtliche Menge an Daten verfügen müssen : Mindestens 4 volle Jahreszeiten bei saisonalen Daten. (Wenn die Serie nicht durch Differencing adäquat stationarisiert werden kann - zB wenn sie sehr unregelmäßig ist oder ihr Verhalten im Laufe der Zeit qualitativ verändert - oder wenn Sie weniger als 4 Datenperioden haben, dann können Sie mit einem Modell besser abschneiden Dass saisonale Anpassung und eine Art einfache Mittelung oder Glättung.) ARIMA-Modelle haben eine spezielle Namenskonvention eingeführt von Box und Jenkins. Ein nicht-saisonales ARIMA-Modell wird als ARIMA-Modell (p, d, q) klassifiziert, wobei d die Anzahl der nicht-saisonalen Unterschiede ist, p die Anzahl der autoregressiven Terme (Verzögerungen der differenzierten Serien) und q die Anzahl der beweglichen - (Verzögerungen der Prognosefehler) in der Vorhersagegleichung. Ein saisonales ARIMA-Modell wird als ARIMA (p, d, q) x (P, D, Q) klassifiziert. Wobei D, P und Q die Anzahl saisonaler Unterschiede, saisonale autoregressive Terme (Verzögerungen der differenzierten Reihen bei Mehrfachen der saisonalen Periode) und saisonale gleitende Durchschnittsterme sind (Verzögerungen der prognostizierten Fehler bei Vielfachen der saisonalen) Periode). Der erste Schritt bei der Montage eines ARIMA-Modells ist die Bestimmung der geeigneten Reihenfolge der Differenzierung benötigt, um die Stationarisierung der Serie und entfernen Sie die Brutto-Merkmale der Saisonalität. Dies ist gleichbedeutend mit der Bestimmung, welches quotnaivequot random-walk oder random-trend Modell den besten Ausgangspunkt liefert. Versuchen Sie nicht, mehr als 2 Gesamtaufträge von differencing (nicht saisonal und saisonal kombiniert) zu verwenden, und verwenden Sie nicht mehr als 1 Saisonunterschied. Der zweite Schritt ist, um festzustellen, ob ein konstanter Begriff in das Modell enthalten: in der Regel enthalten Sie einen konstanten Begriff, wenn die gesamte Reihenfolge der Differenzierung 1 oder weniger ist, andernfalls nicht. In einem Modell mit einer Ordnung der Differenzierung repräsentiert der konstante Term den durchschnittlichen Trend in den Prognosen. In einem Modell mit zwei Abweichungsordnungen wird der Trend in den Prognosen durch den am Ende der Zeitreihe beobachteten lokalen Trend bestimmt und der konstante Term repräsentiert den Trend-in-the-Trend, dh die Krümmung des Langzeit - Langfristige Prognosen. Normalerweise ist es gefährlich, Trends-in-Trends zu extrapolieren, so dass Sie unterdrücken den Kontinent in diesem Fall. Der dritte Schritt besteht darin, die Anzahl autoregressiver und gleitender Durchschnittsparameter (p, d, q, P, D, Q) zu wählen, die erforderlich sind, um jegliche Autokorrelation zu beseitigen, die in den Resten des naiven Modells verbleibt Bloße Differenzierung). Diese Zahlen bestimmen die Anzahl der Verzögerungen der differenzierten Serien und / oder Verzögerungen der Prognosefehler, die in der Prognosegleichung enthalten sind. Wenn es zu diesem Zeitpunkt keine signifikante Autokorrelation in den Resten gibt, dann STOP, wird das getan: das beste Modell ist ein naives Modell Wenn bei den Verzögerungen 1 oder 2 eine signifikante Autokorrelation vorliegt, sollten Sie die Einstellung q1 versuchen, wenn eine der folgenden Bedingungen zutrifft: I) es gibt einen nicht saisonalen Unterschied im Modell, (ii) die Lag-1-Autokorrelation ist negativ. Und (iii) das Rest-Autokorrelationsdiagramm ist sauberer aussehende (weniger isolierte Spikes) als das verbleibende partielle Autokorrelationsdiagramm. Wenn es keinen nicht-saisonalen Unterschied im Modell gibt unddie Verzögerung 1 Autokorrelation positiv ist unddas restliche partielle Autokorrelationsdiagramm sauberer aussieht, dann versuchen Sie p1. (Manchmal sind diese Regeln für die Wahl zwischen p1 und q1 in Konflikt mit einander, in welchem ​​Fall es wahrscheinlich nicht viel Unterschied machen, die Sie verwenden. Test sie beide und vergleichen.) Wenn es Autokorrelation bei lag 2, die nicht durch die Einstellung p1 entfernt wird Oder q1, können Sie dann versuchen, p2 oder q2, oder gelegentlich p1 und q1. Seltener kann es Situationen geben, in denen p2 oder 3 und q1 oder umgekehrt die besten Ergebnisse liefern. Es wird dringend empfohlen, dass Sie pgt1 und qgt1 nicht im selben Modell verwenden. Im Allgemeinen sollten Sie bei der Anpassung von ARIMA-Modellen eine Erhöhung der Modellkomplexität vermeiden, um nur geringe Verbesserungen der Fehlerstatistik oder des Erscheinungsbildes der ACF - und PACF-Diagramme zu erzielen. Auch in einem Modell mit sowohl pgt1 als auch qgt1 gibt es eine gute Möglichkeit der Redundanz und Nicht-Eindeutigkeit zwischen der AR - und der MA-Seite des Modells, wie in den Anmerkungen zur mathematischen Struktur des ARIMA-Modells s erläutert. Es ist in der Regel besser, in einer vorwärts schrittweise vorgehen, anstatt rückwärts schrittweise, wenn tweaking die Modell-Spezifikationen: Start mit einfacheren Modellen und nur mehr Begriffe, wenn es eine klare Notwendigkeit. Die gleichen Regeln gelten für die Anzahl der saisonalen autoregressiven Terme (P) und die Anzahl der saisonal gleitenden Durchschnittsterme (Q) in Bezug auf die Autokorrelation bei der Saisonzeit (z. B. Verzögerung 12 für monatliche Daten). Versuchen Sie Q1, wenn es bereits einen saisonalen Unterschied im Modell gibt unddie saisonale Autokorrelation negativ ist unddas restliche Autokorrelationsdiagramm in der Nähe der saisonalen Verzögerung sauberer aussieht, sonst versuchen Sie P1. (Wenn es logisch ist, dass die Serie eine starke Saisonalität aufweist, dann müssen Sie einen saisonalen Unterschied verwenden, sonst wird das saisonale Muster bei Langzeitprognosen ausblenden.) Gelegentlich können Sie P2 und Q0 oder vice v ersa ausprobieren, Oder PQ1. Es wird jedoch dringend empfohlen, dass PQ nie größer als 2 sein sollte. Saisonale Muster haben selten die Art der perfekten Regelmäßigkeit über eine ausreichend große Anzahl von Jahreszeiten, die es ermöglichen würde, zuverlässig zu identifizieren und zu schätzen, dass viele Parameter. Auch der Rückprognosealgorithmus, der bei der Parameterschätzung verwendet wird, führt wahrscheinlich zu unzuverlässigen (oder sogar verrückten) Ergebnissen, wenn die Anzahl der Jahreszeiten von Daten nicht signifikant größer als PDQ ist. Ich würde nicht weniger als PDQ2 volle Jahreszeiten empfehlen, und mehr ist besser. Auch bei der Montage von ARIMA-Modellen sollten Sie darauf achten, die Daten nicht zu überladen, trotz der Tatsache, dass es eine Menge Spaß machen kann, sobald Sie den Hang davon bekommen. Wichtige Sonderfälle: Wie oben erwähnt, ist ein ARIMA (0,1,1) - Modell ohne Konstante identisch mit einem einfachen exponentiellen Glättungsmodell, und es nimmt einen Floating-Level an (d. H. Keine mittlere Reversion), aber mit null langfristigem Trend. Ein Modell mit konstantem ARIMA-Modell (0,1,1) ist ein einfaches exponentielles Glättungsmodell mit einem ungleichen linearen Trendbegriff. Ein ARIMA (0,2,1) oder (0,2,2) Modell ohne Konstante ist ein lineares exponentielles Glättungsmodell, das einen zeitlichen Trend ermöglicht. Ein ARIMA-Modell (1,1,2) ohne Konstante ist ein lineares exponentielles Glättungsmodell mit gedämpftem Trend, d. h. ein Trend, der schließlich in längerfristigen Prognosen abflacht. Die häufigsten saisonalen ARIMA Modelle sind das ARIMA (0,1,1) x (0,1,1) Modell ohne Konstante und das ARIMA (1,0,1) x (0,1,1) Modell mit Konstante. Das erstere dieser Modelle verwendet prinzipiell eine exponentielle Glättung sowohl der nicht saisonalen als auch der saisonalen Komponenten des Musters in den Daten, während es einen zeitlich variierenden Trend zulßt, und das letztere Modell ist etwas ähnlich, nimmt jedoch einen konstanten linearen Trend und daher ein wenig länger an - term Vorhersagbarkeit. Sie sollten immer diese beiden Modelle unter Ihren Lineup von Verdächtigen bei der Montage von Daten mit konsistenten saisonalen Muster. Einer von ihnen (vielleicht mit einer geringfügigen Veränderung wie zunehmende p oder q um 1 undeiner Einstellung P1 sowie Q1) ist oft die beste. (Rückkehr nach oben.) Fabrik der Zukunft Neue Wege der Herstellung lvaro Friera Favila Roces Hugo-Legierung Todayrsquos Luft-und Raumfahrt Fabrik ist nichts wie die hektische, laute Produktionsstätte der Vergangenheit. Modernste Technik, Design und Ausstattung sorgen dafür, dass die moderne Fertigung hocheffizient, organisiert und strukturiert ist. Und was von morgen Erforschen Sie ein neues Flugzeug in der virtuellen Realität und nutzen Sie fortschrittliche digitale Technologien in den Produktionslinien, in denen computergestütztes Personal und Roboter Seite an Seite arbeiten 3D-Drucker, die Prototypen und Serienkomponenten herstellen ndash Airbus macht riesige Einbrüche in diesem Bereich, Ideen verwirklichen. Fließbandautomation 039Plug - und play039-Roboter Die Automatisierung von Fließbandprozessen gehört zu den wesentlichen Veränderungen im Werk der Zukunft. Ein Teil dieses Trends ist die fortschreitende Einführung von intelligenten Robotern, um wiederkehrende Aufgaben durchzuführen, Mitarbeiter freizugeben, um Funktionen zu übernehmen, die eine größere Geschicklichkeit oder mehr Aufgaben erfordern. Sowohl Airbus - als auch Airbus-Hubschrauber nutzen zunehmend computergestützte Mitarbeiter, die in der Lage sind, sicher zusammen mit ihren Kollegen zu arbeiten. Redefining 039teammates039 Airbus hat bis 2020 7 Produktionslinien identifiziert, um sein industrielles System zu optimieren. Ein wichtiger Bereich ist der verstärkte Einsatz automatisierter Techniken, die in den traditionellen Prozessen zur Erkennung und Diagnose von Störungen, Problemen oder Mängeln der Flugzeugproduktion bereits Zeit sparen Linie. Und Airbus geht noch einen Schritt weiter, indem er ab 2015 jedes Jahr Roboteranwendungen schrittweise freigibt. Dazu gehören leichte Roboter und kleine Bearbeitungssysteme, die für bestimmte Aufgaben geeignet sind. Ab 2015 wird Airbus Roboteranwendungen jedes Jahr oder so ldquoFirst wir eingeführt sichere, leichte Roboter mit einem einzelnen Arm einsetzen, der fähig ist, autonom sich innerhalb des Flugzeugs zu bewegen, um Installation der Klammern im Rumpf zu rationalisieren, rdquo erklärt Bernard Duprieu von Airbus Forschung amp Technologie. Airbus plant, kollaborative Einheiten mit höherem Freiraum zu installieren, komplexere Anwendungen in schwer zugänglichen Bereichen zu lösen und an Montageplätzen ohne Veränderung der Infrastruktur zu arbeiten. Roboter werden keine Arbeiter ersetzen. We039re Blick auf Automatisierungssysteme für hohe Volumen repetitive Aktivitäten, wo unsere Mitarbeiter bringen keinen Mehrwert. Die meisten Prozesse werden noch von Menschen durchgeführt. Exoskeletts für die Montage Als Teil seiner Zukunftsvision will Airbus auch die Fähigkeiten von Mitarbeitern nutzen, um schwere Lasten zu heben oder in schwierigen Räumen zu arbeiten. "Wir entwickeln ein tragbares Robotergerät oder Exoskelett", sagt Duprieu. "Dafür wird ein heller und weicher Rahmen verwendet, der auf dem Steadicam-Kabelbaum von Kameramännern basiert und dem Träger helfen kann, bestimmte Elemente zu manipulieren, indem er die ergonomischen Bedingungen verbessert." Airbus Helicopters hat bereits ein mechanisches Exoskelett der ersten Generation im Werk Marignane eingesetzt und untersucht Die Anwendung von anspruchsvolleren elektronischen Exoskeletten. Beschichten und Prüfen von Rümpfen Die Einführung von Robotern bei Airbus Helicopters wird durch technologische Verbesserungen beschleunigt. Neue Einheiten werden so programmiert, dass sie sich während des gesamten Workshops unabhängig bewegen können, ohne ihre Mitarbeiter zu zerstören oder zu schädigen. Das Forschungsprogramm der Divisionrsquos Aeronautical Factory of the Future untersucht die Anwendung von kollaborativen Robotern, um Abdichtungsversuche an Rumpf, Türen und Fenstern durchzuführen, um einen sorgfältigen Prozess durchzuführen, der auf den menschlichen Körper besteuert. Der Roboter würde den gesamten Umfang des Teils, Zentimeter nach Zentimeter, aufzeichnen und auf Geräusche hören, die auf ein Leck oder ein Loch in der Zelle hinweisen würden. Ein weiteres Gebiet, das für mehr Automatisierung erforscht wird, ist die Herstellung von Helikopterbladesrsquo-Haut. Die Haut erfordert höchste Präzision, und die Division testet einen Roboter-Prototypen, um diese Aufgabe durchzuführen. Airbus Helicopters plant auch Roboter, komplexe Dekorationen und Markierungen auf Helikoptern zu malen und Beschichtungen auf Primärteile wie die Rotornabe aufzubringen. QuotWith Roboter, optimieren wir die Finishing Malerei Workflow ndash von der grünen Oberfläche Vorbereitung zur Härtung der endgültigen Decklack ndash mit geringem Energieverbrauch. Dies wird uns helfen, die Gewichts - und Zykluseinsparungen zu optimieren, sagt Georges-Eric Moufle, der die 39Aeronautische Fabrik des Future39-Projekts bei Airbus Helicopters leitet. "Roboter imitieren, was sie sehen Eine neue Generation von humanoiden Robotern Heute sind digitale Mock-Ups, Laserprojektionen über Flugzeugkörper und komplexe 3D-Umgebungen vollständig in die Luft - und Raumfahrtindustrie integriert. Jenseits der virtuellen Realrsquos Einsatz während der Design-und Entwicklungsphasen, Arbeiter über Airbus beweisen ihre Vorteile in den Produktionsprozessen, sei es durch das Tragen von speziellen Schutzbrillen, Helm-Anzeigen oder sogar als künstliche Avatare in einer virtuellen Umgebung. Neue Dimension mit dem A350 XWB Papier Skizzen sind eine Sache der Vergangenheit ndash today39s Flugzeuge sind völlig in der digitalen Welt entworfen. So repräsentiert beispielsweise ein 3D-Geometriedatenmodell das Flugzeug in einem digitalen Mock-up, das der Master für den Produktionsprozess des Flugzeugs ist. Das Management des A350 XWB-Lebenszyklus umfasst beispielsweise die Schaffung einer virtuellen Umgebung mit einer Größe und Komplexität, die in der Branche nie zuvor gesehen wurde. Dieses Umfeld hat 30.000 registrierte Benutzer und rund 10.000 Menschen ndash einschließlich Ingenieure aus Airbus und der Lieferkette ndash nutzen es auf einer täglichen Basis, um detaillierte, aktuelle Informationen über das Programm zugreifen. Im Rahmen des Entwurfs und der Entwicklung dieses Flugzeugs nutzte Airbus auch das RHEA-Werkzeug (Realistic Human Ergonomic Analysis). Dies ermöglichte den Betreibern lsquoenterrsquo und interagieren mit einem digitalen 3D-Modell der A350 XWB. Airbus Helicopters erforscht auch das Potenzial der virtuellen Realität mit RHEA, um Wartungs - und Testaufgaben durchzuführen, die für den menschlichen Körper schmerzhaft sind, um zu beurteilen, ob ein Job machbar ist und um Arbeiter zu bilden. MiRA Mixed Reality Anwendung: Zeitsparende Navigation MiRA war der logische nächste Schritt bei Airbus. Es ist ein intelligentes und einfach zu bedienendes Werkzeug, das das digitale Mock-up in die Produktionsumgebung integriert, indem es den Menschen, die direkt mit dem Flugzeug arbeiten, Zugang zum 3D-Modell bietet. Das Gerät ist eine Kreuzung zwischen einem Tablet-PC und einem speziell entwickelten Sensorpack mit Software. Das Paket erkennt die Bedienerbewegungen und Ströme und erfasst Video aus der realen Umgebung. Auf diese Weise gestattet es MiRA dem Anwender, aus einer beliebigen Perspektive auf das 3D-Modell des Flugzeugs zuzugreifen, aus seinem gewählten Winkel zu navigieren, indem er eine mit der Ebene verbundene Geo-Location-Vorrichtung verwendet und zusätzliche Systeminformationen liefert, um die Produktionsarbeit zu erleichtern. Benutzer-Feedback ist auch in der digitalen Flugzeug-Mock-up integriert und kann von den Engineering-Teams zugegriffen werden. MiRA verbindet ein reales Objekt mit seinem digitalen Genom und verwandelt die Realität in eine interaktive Welt, in die direkt auf Informationen über das Objekt zugegriffen werden kann Nicolas Chevassus Leiter industrieller Prozesse bei Airbus Innovations MiRA wird nun auf den A380- und A350 XWB-Produktionslinien eingesetzt Sekundäre strukturelle Halterungen, die Systeme wie Hydraulik und Rohre an Ort und Stelle halten. Es reduziert auch späte Entdeckungen von beschädigten, falsch positionierten oder fehlenden Klammern. Mit dem Einsatz von MiRA ist die Inspektionszeit für die 60.000-80.000 Klammern im A380-Rumpf von 3 Wochen auf nur 3 Tage gesunken. Gleichzeitig experimentiert Airbus Helicopters mit lsquointelligentrsquo-Geräten, die MiRA nutzen. Ein Beispiel für ein Tool, dass die Division Pilot ist ähnlich wie eine industrielle Version von Google Glass, die Integration der MiRA-Technologie, die Arbeitnehmer mehr Informationen und bessere Anweisungen gibt. Dieses Tool wird voraussichtlich im Jahr 2015 in Dienst gestellt. Smart-Produktion Die Verwendung von Smartphones ist nicht alltäglich in Airbus Montagelinien, aber in der Fabrik der Zukunft wird die digitale Technologie überall eingeführt werden. Das Divisionrsquos lsquosmart workshoprsquo-Konzept nutzt intelligente Produktions-Tools, um schnell Daten zu erfassen und zu protokollieren und mögliche Fehler zu vermeiden. Die Forschung Fertigungsteam entwickelt Bausteine ​​wie Datenformat, Kommunikation Austausch-Technologie und ein lsquotechno storersquo ndash eine Software-und Hardware-Bibliothek, um diese Werkzeuge in den Anlagen zu verteilen. Das Team geht auch darüber nach, wie man Prozesse im Smart Workshop rationalisieren kann. Mit Funktionen wie Finger - oder Augenverfolgung, Sprachsteuerung und Projektion von Arbeitsanweisungsbildern in 3D über eine Struktur können die Mitarbeiter effizient arbeiten, ohne belastet zu werden. Das Konzept 039techno store039 ist inspiriert durch die Art und Weise, wie Smartphones mit Apps und Hardware angepasst werden können. Es sollte es Labors und Unternehmen ermöglichen, Hardware und Anwendungen direkt mit unseren Werkstatt-Anwendungen zu entwickeln, genau wie Apple und Google mit den weltweiten Entwicklern, die ihre Läden füttern, tun. Bernard Duprieu Manufacturing Engineering, RampT-Team bei Airbus Das digitale Workroom Airbus Helicopters hat Stellte auch sein lsquodigitales factoryrsquo Konzept für neue Programme wie das bevorstehende X4 vor. Die Abteilung hat eine Lösung geschaffen, die die Sequenzierung der Teilemontage optimiert, indem sie den Prozess für einen bestimmten Teil in einem Workflow simuliert, der vollständig mit dem Designbüro synchronisiert ist: Das Designbüro schickt das Digital Mock-Up (DMU) an die Die dann mit Hilfe der digitalen Fabriktechnologie sequenziert wird. Eine weitere jüngste Entwicklung bei Airbus Helicopters ist das elektronische Jigbo. Bei der Arbeit an einem Prototyp in der Vergangenheit, mussten die Betreiber die Daten aus der DMU zu extrahieren, drucken Sie die Prototyp Jigbo und dann haben elektrische Arbeiter manuell installieren Drähte auf dem Mock-up. Heute wird dank neuer Software anstelle des Druckens des Prototyp-Jigbots eine digitale Version auf einen Bildschirm projiziert. Arbeiter benutzen dann ein iPad, um den Kabelbaum zusammenzubauen und hob den komplizierten Weg hervor, den die Drähte auf Schirm nehmen müssen. Gemeinsam mit diesen neuen Initiativen hat Airbus Helicopters bereits große Fortschritte bei der Optimierung des Lackierprozesses durch Digitalisierung gemacht. So werden heute Tarn - und NH90-Helikopter von der DMU auf den Rumpf mit Lasern projiziert, während Arbeiter innerhalb der Kabine das Design in Echtzeit malen. In der Vergangenheit wurden diese Formen auf den Flugzeugkörper gezogen und von Hand bemalt. Die Einführung von Lasern spart Zeit und Ergebnisse in eine bessere Qualität, denn die Künstler sind sich der genauen Lage und Form der Entwürfe sicher. Wir wollen die Fertigung von Teilen wie Klingen und Rotoren mit robusten, effizienten Prozessen automatisieren, die alle Abweichungen aufnehmen, die bei der Produktion auftreten. Wir werden uns auf digitale Werkzeuge verlassen, um alle Elemente des Produktionsprozesses zu verfolgen und alle Abweichungen in Echtzeit zu sehen und zu korrigieren. Georges-Eric Moufle Führer der 039Aeronautischen Fabrik des Future039 Projektes bei Airbus Helicopters 3D-Druck Gebäude von innen über den Airbus , Beschleunigen zahlreiche Projekte die Entwicklung des 3D-Drucks, um Prototypen und Serienkomponenten herzustellen, die möglicherweise billigere und leichtere Teile liefern. Und 3D-Druck kann auch eine große Hilfe in Montagelinien, um herausragende Arbeit zu vermeiden und eine höhere Effizienz in der Produktion. 3D-Druck ist der Traum eines jeden Ingenieurs. Sie haben eine Idee, Sie drucken über Nacht und am nächsten Morgen haben Sie einen neuen Teil in Ihren Händen. Rainer Rauh Global Innovation Manager bei Airbus039 Corporate Technical Office Was ist 3D-Druck Der 3D-Druckprozess, auch Additive Layer Manufacturing (ALM) genannt, bietet einen Völlig neuen Produktionsansatz. Anstatt ein Teil durch Abschneiden eines festen Materialblocks zu erhalten, arbeitet es von innen nach außen, wobei das Teil schichtweise aufgebaut wird. Das Verfahren druckt sehr oft sehr dünne Materialschichten aufeinander, bis die Schichten einen festen Gegenstand bilden, in Materialien, die von hochwertigen Titanlegierungen bis hin zu Glas und Beton reichen. 3D-Druck macht es einfacher, sehr komplexe Formen zu produzieren: ein Elektron oder Laserstrahl wird verwendet, um das gewünschte Material nach einem computergenerierten Design zu modellieren. Daher können Teile, die für ALM entworfen und hergestellt wurden, eine natürliche und topologisch optimierte Form aufweisen, was bei Herstellung aus einem massiven Materialblock unmöglich wäre. Solche Teile sind leichter, schneller zu produzieren und letztlich viel weniger teuer als herkömmliche. Nur 5 Abfallmaterialien werden von ALM in durchschnittlichen 3D-bedruckten Teilen in Flugzeugen, Satelliten und UAVs produziert. Airbus hat mit ALM für Werkzeugbau, Prototyping, Teile für Testflüge und auch für Teile, die auf kommerziellen Flugzeugen fliegen, begonnen. Komponenten, die mit dieser Methode hergestellt werden, beginnen auf einer Reihe des Companyrsquos-Flugzeugs zu erscheinen, von der nächsten Generation der A350 XWB bis hin zu In-Service-Jetlinern, die den Eckpfeiler der A300A310-Familie bilden. Das erste Flug-qualifizierte ALM-Teil ndash ein Titanlegierungbügel ndash von Airbus Verteidigung und Raum fliegt an Bord des Atlantik Vogels 7 Telekommunikationssatelliten, während das Unbemannte Luftfahrzeug Atlante einen 3D-bedruckten Lufteinlass an Bord hat. ALM in der Linie: print and go Über den Einsatz von bereits fliegenden Teilen hinaus schaut Airbus auf ALM-Technologie, um herausragende Arbeit während des Fertigungsprozesses zu vermeiden. LdquoEach Zeit haben wir einen fehlenden Teil auf Montage Ebene verursacht es eine erhebliche Störung und kostet Geld für uns zu erholen. ALM kann verwendet werden, um fehlende und nicht-Standardteile schnell in den niedrigen Quantitäten herzustellen, rdquo sagt Airbusrsquo Bernard Duprieu. Sein Projektteam entwickelt eine Werkstatt, die kundenspezifische Teile in weniger als 24 Stunden fertigen kann. Das Duprieursquos Team produziert derzeit mehrere fliegende Kunststoffteile und fertigt bis Ende 2015 zertifizierte Titanteile. Danach erwartet das Team die Produktion von ALM-Aluminium - und Superlegierungsteilen. Unterdessen ist Duprieursquos Kollege bei Airbus Innovations, Rainer Rauh, einer der Koordinatoren eines trans-divisionalen Teams, dessen oberstes Ziel eine hocheffiziente Produktion ist. Diese Gruppe von Experten erforscht Titan-Pulver, Aluminium-Legierungen, Nickel und Kunststoff als Rohstoffe für ALM. Das Ziel ist es, ein sehr billiges Pulver zu erhalten, um als Rohstoff für die Konstruktion mehr und mehr Teile dienen. ALM ist eine bevorstehende Veränderung ähnlich der Umstellung von handgeschriebenen auf gedruckte Bücher Jrg Sander Spezialist für ALM für elektronische Geräte bei Airbus Verteidigung und Raumfahrt Integrierte Produktion Ein ganzheitlicher Ansatz für das industrielle System Das Ziel, Produkte sofort zu erstehen, bedeutet, Teile zu liefern, die makellos sind Von Anfang an und schlankere Prozesse auf der Grundlage einer End-to-End-Ansatz für das industrielle System. Während für kommerzielle Flugzeuge die Reife der neuen Fertigungstechnologien, die in der Serienproduktion eingeführt werden, entscheidend ist, für Militärflugzeuge und Hubschrauber gibt es einen zusätzlichen Bedarf an Flexibilität und Modularität in der Linie. Umgang mit steigender Nachfrage Fortschritte in der Fertigung sind von entscheidender Bedeutung, um mit der Rekordproduktion Schritt zu halten: Allein im Jahr 2013 lieferte Airbus 626 Flugzeuge. Ein integrierter ganzheitlicher Ansatz für die industriellen Systeme ist bereits heute der Schlüssel zur Bewältigung steigender Fertigungsraten. Ldquo Mit solchen hohen Produktionsniveaus benötigen wir die rechte Reife, zum der Störungen später zu vermeiden, rdquo, sagt Lionel Picouet, Leiter der industriellen RampT bei Airbus. Beispielsweise wurde im A320neo-Programm ndash, dessen erster Flug für Ende 2014 ndash geplant ist, die Robustheit des Systems überprüft, bevor die Produktion gestartet wurde. LdquoWe39re auch die Einrichtung einer Pre-Production-Linie, wo wir integrieren können neue Technologien und ihre Fähigkeiten zu bewerten, bevor wir sie in Produktion, rdquo fügt Picouet. Im Gegensatz zu den serialisierten Prozessen bei Airbus, für das militärische Flugzeugsegment von Airbus Defence and Space, basiert das industrielle System auf der Herstellung von Kleinserienentwicklungen. Die Produktion umfasst verschiedene Versionen des gleichen Flugzeugs, die letztlich eine größere Anpassung, die ein Gleichgewicht zwischen Flexibilität und Automatisierung schlägt erfordert. Mit einer Produktionsrate von rund 20 kleinen und mittleren Transportflugzeugen ndash die monatlichen C295 und C235 ndash, konzentrieren sich die Teams, die an dieser Lösung arbeiten, ihre Bemühungen in mehreren verschiedenen Projekten: Collaborative Engineering und industrielle digitale Mock-ups Neue Technologien für die Montage Laser-projiziert Anleitung in 3D für Werkstattbetreiber Entwicklung von Bodenprüfsystemen für zukünftige Produkte und störende Technologien Die neue Messerfabrik in Paris-Le Bourget wird so modular wie möglich sein. Die Einrichtungen werden ein Maßstab in der Branche und ein Modell für die Art und Weise, wie wir Hubschrauber in Zukunft produzieren wollen Pierre Brunet Manquat Paris-Le Bourget Transfer Projektleiter bei Airbus Helicopters Modulare und flexible Anlagen für den Bau zukünftiger Rotorblätter Ein optimiertes industrielles System beginnt von Für Airbus Helicopters, beginnt er im Layout seiner Produktionsanlagen. In La Courneuve fertigt die Division derzeit die Hauptschaufeln der meisten ihrer Flugzeugpalette. Die Komplexität der Arbeit unterscheidet sich erheblich von den Klingen der Ecureuil AStar ndash ziemlich einfach zu produzieren aufgrund ihrer langen Geschichte ndash zu den modernsten und größeren für die EC225 und NH90, die mehr Zeit benötigen. Bis Ende 2015 wird das Verfahren viel schlanker werden, wenn die meisten Fertigungsmittel von La Courneuve auf neue Anlagen in Paris-Le Bourget übertragen werden. 2.000 Hauptklingen pro Jahr werden von den Teams von Airbus Helicopters039 La Courneve produziert. Heute werden die verschiedenen Schritte des Klingenherstellungsprozesses in verschiedenen Gebäuden in La Courneve durchgeführt, was zu einer Menge Zeitverschwendung und einem größeren Risiko führt Von Teilen, die während des Transports gebrochen oder beschädigt werden. Die Fabrik in Paris-Le Bourget wird eine Linie Prozess, mit eigenen Slots für verschiedene Schritte. Darüber hinaus wird die Website haben ein flexibles Layout, das sich leicht an die Prozesse der Zukunft anpassen können. Basierend auf einem großen offenen Raum mit nur einer Wand, die das Gebäude schneidet, kann das Layout modifiziert werden, falls erforderlich, um sich an eine andere Zusammensetzung der Linie anzupassen. Ldquo Die Umsetzung neuer Fertigungsprozesse ist direkt mit den Entwürfen neuer Hubschrauber verbunden. Wir benötigen ein flexibles Design, das uns erlaubt, neue Ideen vom Labor zur Serienproduktion zu holen, rdquo, sagt Pierre Brunet Manquat, Paris-Le Bourget Transferprojektleiter. Ökoeffiziente Fertigung Minimierung unserer Umweltbilanz: Airbus macht seine Fertigungsprozesse ökoeffizienter. Die Zukunft der E-Flugzeuge Elektrizität ist in der Luft Neue Mittel zur Schaffung von Schub wird radikal ändern Flugzeug-Design. Airbus setzt nun auf einen stillen, CO2-freien, all-elektrischen Flug. Der Himmel ist nicht die Grenze Drucken Sie die Zukunft Wussten Sie, dass die A350XWB über 1.000 gedruckte Teile enthält Sein 53 Verbundkörper macht den Jetliner 25 effizienter als seine Aluminium-Langstrecken-Konkurrenten. Entdecken Sie die A350XWB Teile diese Seite