- AutorIn
- Martin Barth Institute for Factory Automation and Production Systems (FAPS), Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Erlangen (Germany)
- Benjamin GutwaldInstitute for Factory Automation and Production Systems (FAPS), Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Erlangen (Germany)
- Philipp HerkelInstitute for Factory Automation and Production Systems (FAPS), Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Erlangen (Germany)
- Philipp Enser
- Sebastian Mayr
- Tobias Reichenstein
- Jörg Franke
- Titel
- DCign - Framework for Energy-related Modeling and Simulation of DC-Based Production Systems
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-998091
- Übersetzter Titel (DE)
- DCign – Framework für energiebezogene Modellierung und Simulation gleichstrombasierter Produktionssysteme
- Konferenz
- 21. ASIM-Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik. Dresden, Germany, 24. bis 26. September 2025
- Quellenangabe
- Simulation in Produktion und Logistik 2025
Herausgeber: Sebastian Rank
Herausgeber: Mathias Kühn
Herausgeber: Thorsten Schmidt
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: Technische Universität Dresden, Professur für Technische Logistik
Erscheinungsjahr: 2025
ISBN: 978-3-86780-806-4 - Erstveröffentlichung
- 2025
- DOI
- https://doi.org/10.25368/2025.287
- Abstract (EN)
- This paper presents DCign, a modular simulation framework for energyrelated modeling and planning of DC-based production systems. Addressing the limitations of conventional design approaches, DCign enables the generation of realistic load profiles by integrating production process simulations. The framework combines multiple simulation paradigms—discrete-event, physics-based, and behavioral modeling, within a flexible framework. A centralized Load Administrator ensures standardized handling of time-series load data across domains. Application to a real-world demonstrator validates the approach and highlights its potential for scalable and efficient DC grid planning in future manufacturing environments.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Simulation, Künstliche Intelligenz, Modellierung, Optimierung, DCign, Simulationsframework
- Freie Schlagwörter (EN)
- Simulation, Artificial Intelligence, Modelling, Optimisation, DCign, simulation framework
- Klassifikation (DDC)
- 620
- Klassifikation (RVK)
- ZM 9500
- Publizierende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-998091
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 21.10.2025
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0