3D-Printing mit der PolyJet-Technologie von Objet

Objet Geometries Ltd entwickelt und produziert Rapid Prototyping Systeme und Materialien auf Basis der Polyjet-Technologie und bietet diese im internationalen Markt an. Objet ist der „Pionier“ in der Entwicklung der Polyjet-Technologie zur schnellen Erstellung von hochwertigen Modellen aus den 3D-Daten der Design- und CAx-Systeme. Die Oberflächenqualität, die schnelle Reinigung des Supportmaterials mit Hilfe eines Wasserstrahls, die Bauteilqualität hinsichtlich der Genauigkeit sowie die einfache Bedienung der Systeme zu einem hervorragenden Preis/Leistungsverhältnis zeichnen Objet als Marktführer dieser Technologie aus. Die Systeme von Objet sind insbesondere für den Anwender in Design und Engineering konzipiert und können in einer Büroumgebung betrieben werden. Die verwendeten Materialien sind für den Anwender ohne jegliche Gefahr einsetzbar und sind von einem deutschen Institut mit entsprechenden Zertifikaten dokumentiert. Die Produktlinie von Objet ermöglicht im Design und Engineering die Zeiten in der Produktentwicklung erheblich zu reduzieren. Kunden von Objet sind in Nordamerika, Europa, Asien und Australien zu finden, viele von ihnen sind bedeutende Unternehmen aus den Märkten Automobilindustrie, Elektronik/Elektrotechnik, Spielwaren, Medizin, Konsumerprodukte, Schuhindustrie, Schmuckindustrie und vielen anderen Branchen. Objet wurde 1998 gegründet und befindet sich im privaten Besitz. Das Unternehmen wird von Investoren wie der Scitex Corporation sowie von weiteren privaten Investoren, Unternehmer-Kapitalfonden and Kooperationen in USA, Japan, Europa und Israel unterstützt. Aus Wettbewerbsgründen werden Unternehmenszahlen derzeit nicht öffentlich zur Verfügung gestellt. Das Unternehmen beschäftigt zur Zeit weltweit ca. 75 Mitarbeiter und verfügt über eigene Vertriebs- und Servicecenter in den USA und Europa, sowie Vertriebspartnern in der ganzen Welt. Seit Mitte 2001 wurden über 170 Systeme weltweit vermarktet und installiert. Der Vortrag anlässlich der RapidTech wird diese noch recht „junge“ Technologie, deren Vorteile für den Anwender sowie die möglichen Applikationen an Hand von konkreten Beispielen im Detail erläutern.

RFID-Technologie : Bindeglied zwischen Informationsfluss und Materialfluss. Wie zuverlässig sind die Identifikationsvorgänge?

Mit der zunehmenden Komplexität der Logistikketten ist auch der Anspruch an die Informationstransparenz gestiegen. Hier ergibt sich durch den Einsatz intelligenter RFID -Technologie eine weitere Möglichkeit zur Op-timierung und Steuerung der eingesetzten Kapazitäten, denn so ist eine Identifikation und Verfolgung von Waren und Gütern entlang der gesamten Supply Chain möglich. Jedes Produkt ist zu jeder Zeit genau lokalisierbar und kann eine Fülle an aktuellen und historischen Daten liefern. Durch den Einsatz der RFID-Technologie kann das Zusammenspiel von Materialfluss und Informationsfluss zwischen den einzelnen Prozessschritten optimiert werden. Damit ist gewährleistet, dass alle erforderlichen Daten zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort sind. Die dezentrale Bereitstellung und Veränderung von Daten ermöglicht eine flexible, dezentrale Steuerung logistischer Systeme. Weitere Vorteile der RFID - Komponenten sind beispielsweise, dass sie individuell beschreibbar sind und ihre Identifikation selbst über begrenzte Entfernungen und ohne Sichtkontakt zwischen Tag und Lesegerät möglich ist. Durch den Einsatz von RFID-Transpondern eröffnen sich Potentiale in Richtung Prozesssicherheit, Reduzierung der Logistikkosten oder auch Verfügbarkeit der Produkte. Diese Vorteile hängen jedoch nicht zuletzt von der Zuverlässigkeit der Identifikationsvorgänge ab. Die unbestrittenen Potentiale, die durch Einsatz von RFID-Elementen erschlossen werden können, sind nur dann nutzbar, wenn die nun dezentral an den Waren oder Ladeeinheiten zugeordneten Informationen an den benötigten Stellen zuverlässig abgerufen werden können. Die Kommunikation zwischen Transponder und Lese- /Schreibeinrichtung wird durch unterschiedliche Materialen, wie z.B. Metall, die die Funkverbindung beeinflussen erschwert. Die Zuverlässigkeit dieser Kommunikation wird anhand von Versuchen, mit unterschiedlichen Füllmaterialien und unterschiedlichen Anordnungen der Transponder an den Ladeeinheiten, ermittelt.

Von der Idee bis zum fertigen Produkt - 3D-Drucken mit der PolyJetTM -Technologie von OBJECT

Um mit den immer kürzer werdenden Produkteinführungszeiten Schritt halten zu können, die der harte Wettbewerb heute vorgibt, setzt die produzierende Industrie mehr und mehr auf das 3D-Drucken von Prototypen. Mit dieser Produktionsmethode lassen sich technische Probleme schon in der frühen Entwicklungsphase lösen. Dies spart Kosten und beschleunigt die Entwicklungsschritte. Die innovative PolyJetTM-Technologie von Objet setzt neue Maßstäbe im 3D-Drucken. 
Die Besonderheit: Modelle aus hauchdünnen Materialschichten. So können mit der 
PolyJetTM-Technologie detailgetreue Modelle extrem schnell, einfach und sauber realisiert werden – und das mit hervorragender Oberflächenqualität

Dynamic Optimization of SLA-Based Services Scaling Rules

Current advanced cloud infrastructure management solutions allow scheduling actions for dynamically changing the number of running virtual machines (VMs). This approach, however, does not guarantee that the scheduled number of VMs will properly handle the actual user generated workload, especially if the user utilization patterns will change. We propose using a dynamically generated scaling model for the VMs containing the services of the distributed applications, which is able to react to the variations in the number of application users. We answer the following question: How to dynamically decide how many services of each type are needed in order to handle a larger workload within the same time constraints? We describe a mechanism for dynamically composing the SLAs for controlling the scaling of distributed services by combining data analysis mechanisms with application benchmarking using multiple VM configurations. Based on processing of multiple application benchmarks generated data sets we discover a set of service monitoring metrics able to predict critical Service Level Agreement (SLA) parameters. By combining this set of predictor metrics with a heuristic for selecting the appropriate scaling-out paths for the services of distributed applications, we show how SLA scaling rules can be inferred and then used for controlling the runtime scale-in and scale-out of distributed services. We validate our architecture and models by performing scaling experiments with a distributed application representative for the enterprise class of information systems. We show how dynamically generated SLAs can be successfully used for controlling the management of distributed services scaling.

Improving Management of Distributed Services Using Correlations and Predictions in SLA-Driven Cloud Computing Systems

Recent advancements in cloud computing have enabled the proliferation of distributed applications, which require management and control of multiple services. However, without an efficient mechanism for scaling services in response to changing environmental conditions and number of users, application performance might suffer, leading to Service Level Agreement (SLA) violations and inefficient use of hardware resources. We introduce a system for controlling the complexity of scaling applications composed of multiple services using mechanisms based on fulfillment of SLAs. We present how service monitoring information can be used in conjunction with service level objectives, predictions, and correlations between performance indicators for optimizing the allocation of services belonging to distributed applications. We validate our models using experiments and simulations involving a distributed enterprise information system. We show how discovering correlations between application performance indicators can be used as a basis for creating refined service level objectives, which can then be used for scaling the application and improving the overall application's performance under similar conditions.

SLA-driven predictive orchestration for distributed cloud-based mobile services

We describe a system for performing SLA-driven management and orchestration of distributed infrastructures composed of services supporting mobile computing use cases. In particular, we focus on a Follow-Me Cloud scenario in which we consider mobile users accessing cloud-enable services. We combine a SLA-driven approach to infrastructure optimization, with forecast-based performance degradation preventive actions and pattern detection for supporting mobile cloud infrastructure management. We present our system's information model and architecture including the algorithmic support and the proposed scenarios for system evaluation.

Dynamic SLA management with forecasting using multi-objective optimization

Cost-efficient operation while satisfying performance and availability guarantees in Service Level Agreements (SLAs) is a challenge for Cloud Computing, as these are potentially conflicting objectives. We present a framework for SLA management based on multi-objective optimization. The framework features a forecasting model for determining the best virtual machine-to-host allocation given the need to minimize SLA violations, energy consumption and resource wasting. A comprehensive SLA management solution is proposed that uses event processing for monitoring and enables dynamic provisioning of virtual machines onto the physical infrastructure. We validated our implementation against serveral standard heuristics and were able to show that our approach is significantly better.

SLA-Driven Simulation of Multi-Tenant Scalable Cloud-Distributed Enterprise Information Systems

Cloud Computing is an enabler for delivering large-scale, distributed enterprise applications with strict requirements in terms of performance. It is often the case that such applications have complex scaling and Service Level Agreement (SLA) management requirements. In this paper we present a simulation approach for validating and comparing SLA-aware scaling policies using the CloudSim simulator, using data from an actual Distributed Enterprise Information System (dEIS). We extend CloudSim with concurrent and multi-tenant task simulation capabilities. We then show how different scaling policies can be used for simulating multiple dEIS applications. We present multiple experiments depicting the impact of VM scaling on both datacenter energy consumption and dEIS performance indicators.