TU Berlin

Fachgebiet Handhabungs- und MontagetechnikFranz Dietrich

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Prof. Dr.-Ing. Franz Dietrich

Lupe

Raum: PTZ 303
Tel.: +49 (0)30/314-22014
Fax: +49 (0)30/314-22759
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Wissenschaftlicher Werdegang

2018 Professor und Leiter des Fachgebiets Montage- und Handhabungstechnik (Nachfolge em. Prof. Günther Seliger), TU Berlin

2017 TU Berlin: Ruf an die TU Berlin

2013 Abteilungsleiter "Montage und Fertigungsautomatisierung", Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik, TU Braunschweig, mit aktivem Beitrag am Forschungscampus OpenHybrid LabFactory, Wolfsburg und am Forschungszentrum BatteryLabFactory Braunschweig

2013 Promotion zum Dr.-Ing. mit dem Thema "Nonlinear Modelling of Hydraulically Actuated Production Machines Using Optimized Experiments", TU Braunschweig

2005 Diplom Maschinenbau (Mechatronik & Mikrosystemtechnik), Karlsruhe Institute of Technology KIT (damals Universität Karlsruhe (TH)), mit Studienaufenthalten in England und an der Universität Bremen

  • Chairman und Organisator der 7th International CIRPe Web Conference 2019
  • Research Affiliate der Internationalen Akademie für Produktionstechnik (CIRP)
  • Preisträger des Wissenschaftspreises der Heribert-Nasch-Stiftung
  • Gastvorlesungen an der Tongji-Universität, Shanghai, und Singapore Institute of Manufacturing Technology (SIMTECH), Singapur
  • Wissenschaftlicher Beirat im EXIST-Projekt FormHand (inzwischen FormHand GmbH, Braunschweig)
  • Beteiligt an über 70 wissenschaftlichen Veröffentlichungen und mehreren in Umsetzung befindlichen Patenten

Für einen detaillierten CV kontaktieren Sie mich gerne.

Wissenschaftliche Interessen

  • Dynamisierte Produktion mit z.B. nutzerzentrierten Eingriffsmöglichkeiten und Adaption von Design Thinking Modellen
  • Handhabungstechnik, Robotik, Systemtechnik und Steuerungstechnik für die automatisierte Produktion

    • Mensch-Roboter-Kollaboration
    • Steuerungstechnik für Roboter, Prozessautomatisierung und Leitebene
    • Modellierung, Regelung, Trajektorieerzeugung
    • Robotergeführte additive Fertigung
    • Maschinenkonzepte, multifunktionale Greifer und Endeffektoren
    • Mikromontage, Präzisionsmontage, Hochgeschwindigkeitsmontage
    • Laborautomatisierung und Verpackungstechnik (Pharmazie und Biotechnologie)

  • Prozessautomatisierung, Verkettung und Stapeltechnik für Batterien und Brennstoffzellen
  • Automatisierung für Produktionsprozessketten im Leichtbau / Multimaterial-Bauteile / in der additiven Fertigung
  • Handhabungstechnik für flexiblen Transfer, Intralogistik und Kommissionierung
  • Handhabungstechnik, Montage und Demontage im Kontext Nachhaltigkeit und Energieeffizienz
  • Neue Formen der Ingenieursausbildung, bspw. mit Augmented Reality und Maker-Spaces
  • Augmented Reality zur Qualifikation und Produktivitätssteigerung in der Montage und Logistik
  • Automatisierung und Rationalisierung von Handhabungsvorgängen außerhalb der Produktion (bspw. Warenströme, Dienstleistungen, Baugewerbe, Service)
  • Gezielte Nutzung und Führung von Wärme in der automatisierten Produktion

Publikationen

Dynamic Distribution of Robot Control Components under Hard Realtime Constraints - Modelling, Experimental Results and Practical Considerations
Zitatschlüssel DietrichMaassSteinerEtAl2013
Autor Dietrich, Franz and Maaß, Jochen and Steiner, Jens and Hagner, Matthias and Goltz, Ursula and Raatz, Annika
Seiten 0-0
Jahr 2013
ISBN 10.1016/j.sysarc.2012.12.001
Journal Journal of Systems Architecture
Notiz online 22.02.2013
Zusammenfassung It can be seen in numerous applications that embedded systems take advantage of distributed execution of tasks. Such distribution is studied in the present article, which investigates the deployment of robot control architectures across multiple computers. Besides the patterns for deployment across multiple hosts, this article proposes to introduce aspects of self-management into robot control architectures. It is proposed to use graph partitioning algorithms to determine the distribution pattern (mapping of control tasks to CPU resources while minimizing bus communication load). The underlying model and the respective analysis guarantee that, after adaption of the distribution pattern, real-time properties are preserved and load is balanced. In this way, poor a-priori assumptions about worst-case execution times are detected and corrected continuously during runtime. This is a considerable improvement in comparison to using only offline analysis of worst-case execution times.
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