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M.Sc. Fabio Echsler Minguillon

Akad. Mitarbeiter
Bereich: Produktionssysteme
Sprechstunden: Nach Vereinbarung
Raum: 110, Geb. 50.36
Tel.: +49 721 608–44153
Fax: +49 721 608–45005
Fabio EchslerAur6∂kit edu

Campus Süd



M. Sc. Fabio Echsler Minguillon

Forschungs- und Arbeitsgebiete:

  • Produktionsplanung und -steuerung
  • Industrie 4.0

Projekte:

  • BMWi SmartBodySynergy
  • BMBF Effect 360°

Allgemeine Aufgaben:

  • Vorlesungsbetreuung „Integrierte Produktionsplanung“
  • Lernfabrik Skalierbare Automatisierung
  • Vorlesungsbetreuung „Betriebliche Produktionswirtschaft“

Lebenslauf

Seit 11/2015 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionstechnik (wbk) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT)
2009-2015 Studium des Wirtschaftsingenieurwesens

 

Veröffentlichungen

[ 1 ] Greinacher, S.; Echsler Minguillon, F.; Häfner, B.; Stricker, N. & Lanza, G. (2016), „Skalierbare Automatisierung und Industrie 4.0“, wt Werkstattstechnik online, Nr. 9, S. 659-665.
Abstract:
Industrie 4.0 ist ein Enabler für wandlungsfähige Montagesysteme. Am Beispiel der skalierbaren Automatisierung eines Montagesystems für Elektromotoren wird der effektive Einsatz von Industrie 4.0-Konzepten und -Komponenten aufgezeigt. Exemplarisch werden die Applikation einer dezentralen Steuerung sowie ein integriertes Robotiksystem vorgestellt. Erst die Kombination der Industrie 4.0-Elemente erlaubt ein plug&produce-fähiges Montagesystem, das auf veränderte Anforderungen reagieren kann.

[ 2 ] Bürgin, J.; Echsler Minguillon, F.; Wehrle, F.; Häfner, B. & Lanza, G. (2017), „Demonstration of a Concept for Scalable Automation of Assembly Systems in a Learning Factory“. 7th Conference on Learning Factories, CLF 2017, 04.04.2017, Darmstadt, Deutschland, 7th Conference on Learning Factories, CLF 2017, Hrsg. Procedia Manufacturing, S. 111-118.
Abstract:
Companies operating assembly systems in global production networks constantly have to deal with change drivers. For the design of adaptable assembly systems, change drivers can be considered as fluctuating KPIs, such as labor costs, as well as changing KPI targets, such as rising quality requirements. In this paper, a concept for the design of changeable assembly lines with scalable automation is introduced and applied to the Learning Factory Global Production at KIT. The change of the automation level over time is based on an ex ante evaluation and ex post performance assessment of the impact of change drivers.