Yearbook Jahrbuch 2020 - Bauhaus Luftfahrt
←
→
Transkription von Seiteninhalten
Wenn Ihr Browser die Seite nicht korrekt rendert, bitte, lesen Sie den Inhalt der Seite unten
1 Yearbook 1 Jahrbuch 2020 BLINDTEXT
3
2
BLINDTEXT YEARBOOK 2020 · JAHRBUCH 2020
3
3
BLINDTEXT
4
5
Ladies
and Gentlemen
A viation is one of the industries that show the highest global
crosslinking. How sensitive our system is, with respect to
external influences, becomes obvious in the current pandemic
Sehr geehrte Damen und Herren
Die Luftfahrt ist einer der am stärksten global vernetzten Wirt-
situation. After a long period of growth, the aviation industry is schaftsbereiche. Wie sensibel unser System für äußere Störun-
currently confronted with exceptional economic challenges. At gen ist, führt uns die aktuelle Pandemie sehr deutlich vor Augen.
the same time, we have to reshape our whole sector for a suc- Nach einer langen Wachstumsphase steht die Luftfahrtindustrie
cessful future. This is way beyond coping with the global dimen- nun vor besonderen unternehmerischen Herausforderungen.
sions of the pandemic event. Main drivers of change are also Zugleich gilt es, unsere gesamte Branche auch in dieser Zeit für
the strengthening of societal values and the enhanced consid- eine erfolgreiche Zukunft vorzubereiten. Dabei geht es nicht nur
eration of responsibility towards protecting the climate. Techno- um die Reaktion auf pandemische Ereignisse globaler Dimen-
logical game changers and completely new business models sion. Maßgebliche Treiber von Veränderung sind auch die Stär-
may in addition sustainably influence a well-working system. kung gesellschaftlicher Werte und das Wahrnehmen von Verant-
For this reason, the partners of Bauhaus Luftfahrt put emphasis wortung beim Schutz des Klimas. Zudem können technologische
on building a research institution in the sense of a think tank. In Gamechanger und vollständig neue Geschäftsmodelle ein gut
order to detect and understand “weak signals” in all these areas funktionierendes System nachhaltig beeinflussen. Aus diesem
for potential significant changes ahead. Due to its pre-competi- Grund war es den Partnern des Bauhaus Luftfahrt wichtig, eine
tive role, it enables the national aviation industry to follow new Forschungseinrichtung im Sinne eines Thinktanks zu etablieren.
technological pathways early enough to derive options for a In all diesen Bereichen kann sie bereits frühzeitig „schwache
robust development perspective. Bauhaus Luftfahrt is perform- Signale“ für potenziell grundlegende Veränderungen erkennen
ing that role now for more than 15 years in the regional, national, und bewerten. Durch ihre vorwettbewerbliche Funktion wird es
and international context. With DLR joining in as a funding mem- der gesamten deutschen Luftfahrtbranche möglich, neue tech-
ber in the last year, another important step has been taken for a nologische Richtungen rechtzeitig genug einzuschlagen, um
stronger national interconnection of the research activities in Handlungsoptionen für eine robuste Entwicklungsperspektive
aviation. abzuleiten. Das Bauhaus Luftfahrt nimmt diese wichtige Rolle
seit über 15 Jahren im regionalen, nationalen und internationa-
The Yearbook 2020 provides you, dear reader, with a small len Kontext sehr erfolgreich wahr. Mit dem Beitritt des DLR als
glimpse into the broad spectrum of topics covered by our think förderndes Mitglied im vergangenen Jahr wurde ein weiterer
tank for aviation. Schritt hin zu einer stärkeren nationalen Vernetzung der For-
schungsaktivitäten getan.
Lars Wagner Your
Chairman of the Board Lars Wagner Das vorliegende Jahrbuch gibt Ihnen, liebe Leserin, lieber Leser,
Beiratsvorsitzender einen kleinen Einblick in das breite Themenspektrum unseres
Thinktanks für die Luftfahrt.
Ihr
Lars Wagner
FOREWORD
6
7
Dear Aviation
Enthusiasts
T he aviation sector is currently faced with huge challenges.
While aviation fights against the consequences of the pan-
demic, the air transport system has to be reshaped in order to
Liebe Luftfahrtbegeisterte
Die Luftfahrt steht aktuell vor sehr großen Herausforderungen.
provide society with a means of transport over extended dis- Während der Luftfahrtsektor mit den Konsequenzen der Pande-
tances, which in the next decades will become climate-neutral mie kämpft, gilt es, den Luftverkehr so umzubauen, dass wir der
and at the same time stay economically sustainable. During this Gesellschaft langfristig klimaneutral und gleichzeitig wirtschaft-
phase, we might need to tackle substantial technological chang- lich nachhaltig ein effizientes Transportmittel über lange Strecken
es as well as new business models. But how to back the “right zur Verfügung stellen können. Hierbei haben wir es mit teilweise
horse” early enough to be well prepared? Bauhaus Luftfahrt has grundlegenden Veränderungen bei den Technologien, aber auch
engaged this question as a think tank for aviation since its foun- den Geschäftsmodellen zu tun. Nur wie kann man frühzeitig
dation more than 15 years ago and bases its findings on three genug auf das „richtige Pferd“ setzen? Das Bauhaus Luftfahrt
main characteristics: high interdisciplinarity, solid scientific beschäftigt sich als Thinktank für die Luftfahrt schon seit über
understanding of the relevant fields, and an increased willing- 15 Jahren mit dieser Frage und greift dabei auf drei wesentliche
ness to also think beyond borders. Only in the interplay of these Merkmale zurück: hohe Interdisziplinarität, gutes wissenschaft-
three elements is it possible to identify new approaches and to liches Verständnis in relevanten Themenfeldern und hohe
assess their potential in the wider context of the aviation sys- Bereitschaft, auch radikale Gedanken zuzulassen. Erst im
tem. To cope with this, task-specific competence domains crys- Wechselspiel dieser drei Elemente ist es möglich, neue Ansätze
tallised, which have to provide a sufficient scientific foundation. zu identifizieren und sie im Gesamtkontext auf ihr Potenzial zu
In these competence domains, there are currently around 40 bewerten. Um dieser Aufgabe gerecht zu werden, haben sich
researchers from 14 disciplines engaged, among those approx. am Bauhaus Luftfahrt konkrete Kompetenzbereiche herauskris-
half of them as postdocs with proven expertise in their individu- tallisiert, die eine ausreichende wissenschaftliche Basis mitbrin-
al field. The new structure of this Yearbook takes reference to gen müssen. In diesen Kompetenzbereichen sind aktuell ca.
the intensive interdisciplinary basic idea and uses the novel 40 Forscher*innen aus 14 Fachrichtungen engagiert, davon ca.
“Navigator” to highlight the competence domains, which main- die Hälfte mit abgeschlossener Promotion und ausgewiesener
ly contributed to the topic at hand. Fachexpertise in ihrem jeweiligen Feld. Die neue Struktur dieses
Jahrbuches wird der intensiven interdisziplinären Grundidee
I wish you, dear reader, fun and excitement diving into the mul- gerecht und identifiziert über den neuen „Navigator“ die Kom-
tiple facets of the future of aviation. petenzbereiche, die zur Erarbeitung des jeweiligen Themenbe-
reichs beigetragen haben.
Your Prof. Dr. Mirko Hornung
Prof. Dr. Mirko Hornung Ich wünsche Ihnen, liebe Leserin, lieber Leser, viel Freude an Executive Director Research and Technology
den zahlreichen Facetten der Zukunft der Luftfahrt. Vorstand Wissenschaft und Technik
Ihr
Prof. Dr. Mirko Hornung
FOREWORD
8
9
Navigator
Navigator
YEARBOOK 2020 · JAHRBUCH 2020
Propulsion Sustainable
System Development &
Design Policies
Airframe & Energy &
Systems Fuels
Design
Passenger & Network,
Market Fleet, and
Development Operations
The “Navigator” will provide you with guidance Der „Navigator“ gibt Ihnen eine Orientierung
on the perspectives and also the expertise über die Perspektiven und auch die Expertise,
engaged in the different topics presented in the die sich mit den verschiedenen Themen des Jahr-
Yearbook. The more segments are highlighted, buches beschäftigten. Je mehr Segmente hervor-
the more interdisciplinary research has been per- gehoben sind, desto intensiver wurde interdiszipli-
formed to arrive at relevant answers. Besides the när geforscht, um zu relevanten Antworten zu
Navigator, you will find a horizon bar on the right gelangen. Neben dem Navigator finden Sie auf
side of each page, which provides an indication of jeder Seite rechts einen künstlichen Horizont, der
whether a topic is rather competence-focussed, Ihnen einen Hinweis darauf gibt, ob ein Thema
like single technologies, or sketching a bigger eher kompetenzfokussiert ist, wie einzelne
BLINDTEXT
picture, as signified by the term “context”. Technologien, oder ein größeres Bild skizziert, wie
es der Begriff „Kontext“ suggeriert.
10
11
Explanation
Erklärung
Sustainable Development & Policies Energy & Fuels Network, Fleet, and Operations Passenger & Market Development Airframe & Systems Design Propulsion System Design
A sustainable air transport system unites cli- The competence domain “Energy & Fuels” This competence domain applies methods of To create user-centric mobility and to identify The potential assessment of radical technolo- Ultra-efficient propulsion systems are key dri-
mate neutrality, widespread access to global assesses various energy technologies with operations research such as modelling, simula- changing market structures, it is of utmost gies with the complex interactions inherent to vers for sustainable aviation. This domain con-
mobility, and industrial prosperity. The compe- respect to their potential contribution to achieve tion, and optimisation of intermodal travel importance to gain a detailed insight into long- integrated aircraft design requires versatile and centrates the competences around advanced
tence domain “Sustainable Development & the climate targets of the aviation industry. The chains, airline networks, as well as aircraft term supply and demand developments for the agile skills, which are provided by the “Airframe motive power technologies, thermodynamics,
Policies” explores this area of tension by evalu- individual supply chains are analysed from the utilisation and fleet planning. The aim is to better transport sector in general and aviation in parti- & Systems Design” competence domain. In performance calculation, and multidisciplinary
ating the climate impact of different sustainable production of the primary energy carrier to the anticipate new air vehicle market segments cular. This competence domain facilitates the order to accommodate fast analyses providing conceptual design integration. The technical
solutions. Further, policy analyses, supported by use phase in the aircraft. Important competen- interacting with ground transportation modes, analysis of passenger behaviour, new travel results on overall aircraft level, Bauhaus Luft- knowledge covered includes advanced gas tur-
econometric studies, give recommendations ces include the quantification of production possible operational efficiency improvements, profiles, and novel business opportunities by fahrt employs methods with various solution- bine and revolutionary heat engines, hybrid-
for a reasonable regulative framework. Finally, potentials, techno-economic and life-cycle as well as future air vehicle design and techno- applying scenario studies, strategy frameworks, oriented levels of detail. Integrated in flexible electric power systems and electrochemical key
scenario simulations reveal holistic and cost- assessment, as well as the analysis of future logy requirements. meta-analyses, surveys, or data analytics frameworks, these methods enable multidiscip- components, hydrogen, and Boundary Layer
efficient pathways towards climate neutrality. energy technologies for aviation. linary optimisation and analysis. Ingesting propulsion integration.
Dieser Kompetenzbereich umfasst Methoden Um nutzerzentrierte Mobilität zu ermöglichen
Ein nachhaltiges Luftfahrtsystem vereint Kli- Der Kompetenzbereich „Energy & Fuels“ des Operations Research wie Modellierung, und veränderte Marktstrukturen zu erkennen, Die Potenzialbewertung radikaler Technologien Ultraeffiziente Antriebssysteme sind Schlüssel-
maneutralität, umfassenden Zugang zu globaler bewertet verschiedene Energietechnologien Simulation und Optimierung von intermodalen ist ein detaillierter Einblick in die langfristigen mit den komplexen Wechselwirkungen des faktoren für eine nachhaltige Luftfahrt. Dieser
Mobilität und industrielle Wertschöpfung. Der im Hinblick auf deren möglichen Beitrag zum Reiseketten, Airline-Netzwerken sowie Flug- Angebots- und Nachfrageentwicklungen für integrierten Flugzeugentwurfes erfordert viel- Kompetenzbereich bündelt die Fähigkeiten zu
Kompetenzbereich „Sustainable Development Erreichen der Klimaziele im Luftverkehr. Dazu zeugeinsatz- und Flottenplanung. Damit wird den Verkehrssektor im Allgemeinen und den seitige und agile Fähigkeiten, die durch den fortschrittlichen Antriebstechnologien, Thermo-
& Policies“ erforscht dieses Spannungsfeld werden die jeweiligen Bereitstellungsketten das Ziel verfolgt, zukünftige Einsatzbereiche von Luftverkehr im Besonderen notwendig. Dieser Kompetenzbereich „Airframe & Systems dynamik, Leistungsrechnung und multidiszipli-
durch die Bewertung der Klimawirksamkeit von der primären Energieerzeugung bis zu Fluggeräten im Zusammenspiel mit dem Kompetenzbereich fokussiert sich auf die Design“ bereitgestellt werden. Um schnelle närer Systemkonzeption. Die technische Exper-
verschiedener nachhaltiger Lösungen. Zudem deren Nutzung im Fluggerät untersucht. Bodentransport, mögliche Effizienzpotenziale Analyse des Passagierverhaltens, neuer Analysen mit Ergebnissen auf Flugzeugebene tise umfasst fortschrittliche Gasturbinen und
liefern Policy-Analysen, unterstützt durch öko- Wichtige Kompetenzen sind die Quantifizierung im Betrieb als auch zukünftige Entwurfs- und Reiseprofile und neuartiger Geschäftsmöglich- zu ermöglichen, setzt das Bauhaus Luftfahrt revolutionäre Wärmekraftmaschinen, hybrid-
nometrische Studien, Empfehlungen für einen der jeweiligen Produktionspotenziale, die Kos- Technologieanforderungen von Fluggeräten keiten unter Anwendung von Szenariostudien, Methoden mit unterschiedlichem, jeweils an elektrische Antriebssysteme und elektrochemi-
EXPLANATION
sinnvollen regulativen Rahmen. Mit Szenariosi- ten- und Lebenszyklusanalyse sowie die Tech- besser antizipieren zu können. Strategieframeworks, Umfragen, Meta- oder der Fragestellung orientiertem Detaillierungs- sche Schlüsselkomponenten, Wasserstoff und
mulationen werden schließlich ganzheitliche nologieanalyse zukünftiger Energieoptionen für Datenanalysen. grad ein. Inte-griert in flexible Entwicklungsum- Grenzschicht-einsaugende Antriebsintegration.
und kosteneffiziente Pfade in Richtung Kli- den Luftverkehr. gebungen werden so multidisziplinäre Optimie-
maneutralität aufgezeigt. rungen und Analysen möglich.
Contents
12
13
Inhalt
Foreword Chairman of the Board 5 Future Aviation Fuels 54
Vorwort Beiratsvorsitzender
Foreword Executive Director 6 Geographical production costs of solar thermo-
Vorwort Vorstand chemical fuels 56
Navigator 9 Geographische Produktionskosten solar-thermochemischer
Navigator Kraftstoffe
Explanation 10 From sewage sludge to sustainable aviation fuel via the
Erklärung HTL process 60
Vom Klärschlamm zum nachhaltigen Luftfahrtkraftstoff
durch den HTL-Prozess
Technology Radar 14 Modelling of fuel production via hydrothermal liquefaction 64
Modellierung der Kraftstofferzeugung durch hydrothermale
Lifetime extension through Fatigue Damage Index 16 Verflüssigung
Lebenszeitverlängerung mittels Fatigue Damage Index
Progress and potential of intelligent robotics for aviation 20
Fortschritt und Potenzial der intelligenten Robotik für Hydrogen Aviation 66
die Luftfahrt
Potentials of object detection for additive manufacturing Synergetic technology combination for H2-fuelled aircraft
in aviation 24 propulsion 68
Potenziale der Objekterkennung für die Fertigung in Eine vorteilhafte Technologiekombination für H2-Flugantriebe
der Luftfahrt
(Hybrid-)Electric Aviation 72
Trend Monitor 28
Optimisation of a Thermal Management System for (hybrid-)
The future of intermodal travel in 2035 30 electric aircraft 74
Die Zukunft des intermodalen Reisens im Jahr 2035 Optimierung eines Thermalmanagementsystems für hybrid-
How is COVID-19 changing the aviation sector? 36 elektrische Flugzeuge
Wie verändert COVID-19 den Luftfahrtsektor? Electrically assisted turboshaft engines for a regional aircraft 76
Hybrid-elektrische Wellenleistungstriebwerke für ein Regional-
flugzeug
Meeting Climate Goals 38 Proof of concept for fuselage Boundary Layer Ingesting
propulsion 78
The future of aviation: directions and recommendations for Machbarkeitsnachweis für Antriebe mit Rumpfgrenzschicht-
a course of action 40 einsaugung
Zukunft der Luftfahrt: Denkanstöße und Handlungsemp- Integrated preliminary design of hybrid-electric propulsion
fehlungen systems 80
Towards fossil-free and environmentally friendly aviation 42 Integrierte Vorauslegung von hybrid-elektrischen Antriebs-
Auf dem Weg zu einer fossilfreien und umweltfreundlichen systemen
Luftfahrt
Which pathway may lead aviation to CO2 neutrality by 2050? 44
Welcher Pfad kann die Luftfahrt bis 2050 zur CO2-Neutralität Facts & Figures 84
führen?
Increased environmental awareness among passengers Imprint 97
and actions for aviation 48 Impressum
Steigendes Umweltbewusstsein der Passagiere und
Maßnahmen für die Luftfahrt
Roadmap for the transition to alternative aviation fuels 52
Fahrplan für eine Umstellung auf erneuerbare Kraftstoffe
CONTENTS
für die Luftfahrt
14
15
Technology
Radar
YEARBOOK 2020 · JAHRBUCH 2020
The early detection of disruptive technologies and of Die Früherkennung von disruptiven Technologien und
their ultimate physical performance capability is the key deren physikalischer Leitplanken ist der Schlüssel zu
to long-term, sustainable innovations in aviation. The langfristigen, nachhaltigen Innovationen in der Luftfahrt.
Technology Radar of Bauhaus Luftfahrt acts as an anten- Das Technologieradar des Bauhaus Luftfahrt fungiert als
na for step-change technological advancements and Antenne für Technologiesprünge und designtreibende Ent-
design-driving developments in the domains of energy, wicklungen in den Domänen Energie, Materialien, Photonik,
materials, photonics, sensors, and information. In order Sensorik und Information. Um Zukunftstechnologien quantita-
to quantitatively analyse and assess future technologies, tiv zu analysieren und zu bewerten, wird eine eigens
a specially developed methodology based on scientific entwickelte, auf naturwissenschaftliche Prinzipien gestützte
principles is used. As guidance to the future development Methodik angewandt. Als Leitlinie für die zukünftige
of sound overall concepts, performance potentials are Entwicklung stimmiger Gesamtkonzepte werden Leistungs-
determined in the aeronautical context at various levels potenziale im Luftfahrtkontext auf unterschiedlichen
of complexity. Komplexitätsebenen untersucht.
TECHNOLOGY RADAR
16
Lebenszeitverlängerung mittels Fatigue Damage Index
17
Flugzeugstrukturen sind während ihrer gesamten Lebensdauer
vielfältigen Belastungen ausgesetzt, die zu Ermüdung führen.
Um dadurch hervorgerufenes Strukturversagen während des
Betriebes zu vermeiden, wird mittels konservativer Annahmen
bereits zum Zeitpunkt der Indienststellung die maximal zulässi-
ge Anzahl von Flugzyklen und Flugstunden bestimmt.
Lifetime extension
Da jedoch jeder Flug das Flugzeug anders belastet, sind nicht Relation between load collectives Zusammenhang zwischen Lastkol
alle Flugzeugzellen zum Zeitpunkt der Ausmusterung entspre- and fatigue damage from full-scale lektiven und Ermüdungsschäden aus
chend dieser Annahmen beansprucht worden. Eine Verlänge- fatigue tests Großstrukturversuchen
through Fatigue rung der Strukturlebensdauer erfordert aktuell zusätzliche, kos-
tenintensive Großstrukturversuche und selektive Modifikationen
Unacceptable structural fatigue is avoided
using the Fatigue Damage Index by com-
Unzulässige Strukturermüdung wird mit
dem Fatigue Damage Index vermieden,
Damage Index
an der Flugzeugzelle. paring actual experienced loads to the load indem tatsächlich erfahrene Lasten mit
spectra assumed during certification that den bei der Zulassung angenommenen
Daher wurde ein neues Ausmusterungskriterium basierend auf have been verified with large structure und in Großstrukturversuchen überprüften
dem Fatigue Damage Index (FDI) vorgeschlagen und untersucht. tests, rather than limiting flight cycles and Lastspektren verglichen werden, anstatt
Das Kriterium berücksichtigt die tatsächliche Beanspruchung flight hours. Flugzyklen und Flugstunden zu begrenzen.
der Flugzeuge und ermöglicht so ihre individuelle Stilllegung bei
Einhaltung der Sicherheitsanforderungen. Es basiert auf der
A ircraft structures are subjected to a variety of loads
throughout their service life, leading to fatigue. To avoid
structural failure during operation, conservative assumptions
kontinuierlichen Erfassung ermüdungstreibender Betriebspara-
meter während der gesamten Flugzeuglebensdauer.
are made at the time of entry into service to determine the Stichprobendaten, die 95 % der weltweiten Airbus-A320-Flug- Using full-scale fatigue tests to
maximum permissible number of flight cycles and flight hours. bewegungen über zwei Jahre enthalten, legen nahe, dass ein determine retirement of aircraft
erweitertes Stilllegungskriterium eine deutliche Verlängerung der
However, since each flight stresses the aircraft differently, not durchschnittlichen Lebensdauer des Flugzeuges ermöglicht. Die
Derive maximum number of flight cycles and flight
all airframes have been stressed according to these assump- Auswirkung auf einzelne Flugzeuge innerhalb der Flotte variiert, Fatigue Test Monitoring
hours without occurrence of fatigue damage
tions at the time of retirement. Extending structural life current- abhängig von den überwachten Betriebsparametern. Usage of information today:
ly requires additional, costly large-scale structural testing and flight loading actual loads during flight Design Service Goal
selective modifications to the airframe. Diese Ergebnisse verdeutlichen das Potenzial, die Lebensdauer Limit usage of aircraft to
Assumed Aircraft Usage
von Flugzeugen durch Einführung eines Belastungsmonitorings flight investigated flight cycles and
Therefore, a new retirement criterion based on the Fatigue mittels FDI zu steigern, ohne deren Sicherheit zu verringern. mean flight hours
once per flight
Damage Index (FDI) was proposed and investigated. The crite-
mean-to-mean peak-to-peak
rion takes into account the actual stress on the aircraft, thus Pfingstl, S., Steinweg, D., Zimmermann, M., & Hornung, M. (2020). On the
GAG cycle GAG cycle Proposition:
Potential of Extending Aircraft Service Time Using a Fatigue Damage Index.
enabling their individual retirement while complying with safe- Fatigue Damage Index
Electrical Engineering and Systems Science, Manuscript submitted for publi-
ty requirements. It is based on the continuous recording of cation. Continuously compare experien-
fatigue-driving operational parameters throughout the aircraft ced loads to design loads to
lifetime. ground ground ground
determine actual state of fatigue.
loading mean loading
Usage-based retirement Limit life at maximum fatigue
Sample data containing 95 % of Airbus A320 worldwide flight criteria have great poten- experienced in test
movements over two years suggest that an extended decom- tial for additional air- one flight
missioning criterion allows a significant extension of the aver- frame operating hours.
age aircraft life. The impact on individual aircraft within the fleet Nutzungsorientierte Aus-
varies, depending on the operational parameters monitored. musterungskriterien ber-
gen großes Potenzial für
These results highlight the potential to increase aircraft service zusätzliche Betriebsstun-
life by introducing stress monitoring with an FDI while not den der Flugzeugzellen.
reducing their safety.
Das zugrunde liegende Vorhaben wurde mit Mitteln des
Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie unter
TECHNOLOGY RADAR
dem Förderkennzeichen 20X1737B gefördert.
18
19
Increase of flown flight cycles and flight hours using
Fatigue Damage Index of fuselage at retirement [%]
100
100 AC 1 ●
Fatigue Damage Index
●
●
Taking into account the experienced passenger load Additional flights ● ● ●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●●
●●●●●●
possible without ●
● ● ●●
●● ●● ● ●
●
●
factors, cruise altitudes, and taxiing times with a Fatigue
●●
●●●● ●● ● ●● ●
● ●
● ●●
●
●
●●
●●
● ●● ● ● ● ●● ●● ●
●● ● ●
●●●●● ●●
●
●
●● ● ●●● ●
modifications
●
75
● ●●
75
●● ●● ●●● ●●● ●● ●
● ●●
● ●● ● ●●●● ●●●
●
●
●●●
●●●
●
●
●●
●
● ●
●●
●●
●●●
●●●
● ●●●●● ●●
● ●
Damage Index using the Airbus A320 fleet as an example,
● ● ● ● ● ●● ●
●●●
● ●
● ●●●●●
●
●● ●● ●●
●● ● ●●
● ●
●●
●●●●●●
●●
●
●●●●●●
●● ●● ●●●●●
●●●
●●●●
●
●
●
●● ●
●●
●
●
●
●
● ●●●
●
●
●●
●
●
●
●●
● ●
●●●● ●●
●
●●
●●
●
●●
●●
●●●
●
●
●●●
●●
●
●
●
●●●●
●
●
●
●
●●
●●
●●
●
●● ● ●●●● ●
●●●●●
● ●
●●
● ● ●
●
●●●
●
●●●
●●
●●
●
●●
●
●●
●●●● ●
●●● ● ●
● ● ● ●
●●
●
●●● ●●●
●●●
●●●
●●●
● ●
●
● ●
FDI of Fuselage [%]
● ● ● ●
● ● ●
●● ● ● ● ●
significantly longer service lives can be achieved at the
●● ●●●●●●●●
●
●●
●
●●
●
●
●●
●●●●●
●●
●
●●●
●
●
●●
●●
●●●
●
●
●●
●
●●●
●
● ●
●●
●
●●
●●
●
●
●
●●●
●●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●●●
●●●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●●
●
●●
●●●
●
●●●
●
●●● ●● ●●
●● ●● ● ● ●●●
●
●
●●
●
●●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●●
●
●
●●
●●
●
●
●●
●
●●
●
●
●
●●
●
●●
●
●
●●
●
●●
●
●●●
●
●
●●
●
●●
●
●●
●
●
●
●●●
●●●
●●●
●●
●
●● ● ●●●●●
● ●●●
●●●
●●
●●●
●
●●
●●
●
●●
●●
●●
●●
●
●●
●●
●●
●
●●
●
●●
●
●
●
●●
●●●●●
● ● ●●
● ●● ●
●
●
●
●
●
●●●●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●●
●●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●●
●
●●
●
●●
●●
●
●
●
●
●
●●
●●
●
●●●●●●
●●● ●
●
●
● ● ●
●
●●
● ●
●●
●
●●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●●
●
●
●
●●
●●
●
●
●●
●
●
●●
●
●●
●
●
●
●●
●
●●
●
●
●
●●
●●●
●
●●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●●
●●● ●●
● ●●●
● ● ●
●●● ●●●
●●●●● ● ● ●● ●●
AC 1
● ● ●● ●●●
●●
●●
●●
●●
●●● ●●●●●●●●●●
●●●
●● ●
time of retirement.
●●●
● ● ●
●
●●
●●●
●
●●
●●
●
●●
●
●
●●
●
●
●
● ●
●●
●
●
●
●●
●
●●
●
●
●
●●
●●●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●●
●●
●
●●●
●●●
●
●
●●
●
●●
●●
●●
●●
● ●
● ●●● ●
●
●● ●
●●
●
●●
●●
●
●
●
●●
●
●●
●
●●
●
●●
●
●●
●
●
●●
●●
●
●
●
●●
●
●
●●
●
●
●●
●●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●●
●
●
●●
●
●●
●●●
●
●
●●●
●●
●●
● ●● ● ●
●●
● ● ● ● ● ●
● ●●●
●
●●
●●
●
●
● ●
●
●●●
●● ●
●● ●●
●
●●●
● ●●●●●
●● ●●●
● ●● ●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●●●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●●
●
● ● ●
●
●●●
●
●
●
●
●●●●
● ●●
● ●●
●
●
● ●●
●●
●
●●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●● ●
●
●
●●
●
●
●●
●
●
●
●●●
● ●●●
●
●
●●●
● ● ●
●
●● ●●●●
●●●
●●
●
●●
●
●
●●●
●●
●●● ●●
●
●●●●●
●
● ●● ● ● ● ●
50
●●●●●●●
●●
● ●
●●
●●
●●
●●
●
●●
●
●
●●
●
●
●
●●●
●
●●
●●●
●
●●
●●●
●●
●●●
●●●
●●
● ●● ● ●
50
● ● ●
●●
●●●
●●●●
●●●
●
●●
●
●●●●
●●●●
●●
●● ●
●●● ●● ●
● ●● ● ●
●
●●
●●●
●
●●
●
●●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●●●
●
●
●
●
●●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●●● ●●
●●
●●
●
●●● ●●●
●● ●
● ● ●●●●●●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●●
●
●
● ●●
●
●●●● ●●●●● ● ● ●●
●● ●
●
●
●●
●
●●
●
●
●●
●
●
●
●●
●
●
●●●
●
●
●
●●
●
●
●●
●●
●●
●
●
●●
●
●●
●
●
●●
●●●
●
●
●
●
●●
●●
●
●
●
●●
●
●
●●
●
●
●●
●
●
●●
●
●●●●●● ●●● ●●
●●
● ●●●
●●
●●
●
●
●
●
●●●●
●●●●
●●
●●
●
●●
● ●
●●
●●
●●
●
●
●●
●●●
●● ●●● ●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●●●
● ●●
● ●● ● ●
●
●●●●
●● ●
●●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●●
●
●●
●●
●
●●●●●●● ● ● ●
● ●
Steigerung der geflogenen Flugzyklen und
●
● ●●●●●●
●●●
●
●●
●●
● ●
●●
●●
●●
●
●
●●
●
●
●●
●●●●
●●●
●●●
●
●● ● ● ●
●● ●●● ● ●
● ●●●●●●●
● ●
●●
●●
●●
●●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●●●
●●
●
●
●
●●
●●
●
●●
●
●
●
●
●●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●● ●
● ●
● ●●
●
●
●
●
●●
●
●
●●
●●
●
●
●●
●
●●
●
●
●●
●
●●
●
●●
●
●●●
●●
●●
●●
●●
●●
●
●●
●●
●
●●
●
●●
●●●
●● ●
●● ● ●● ●
●● ●●
● ●
● ●●
●● ● ●
●●●●
●
● ●●
●●
●●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●●●●
●●●●
●●
●
●
●
●
●●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●●
●
●●
●
●
●
● ●● ●
●
● ●
●●●● ●
●●
●●
●
●●
●●
●
●●
●●
●
●●
●●
●●● ●
●●●● ●
●
●●●
●
●●
●
● ●● ●●●●● ● ●
●●●●
●
●●●
●
●
●
● ●
●● ●
●● ● ●●● ●
●● ●●●●● ● ●
●● ●
●● ●●●●● ●
Flugstunden mittels Fatigue Damage Index
● ●●
●●
●● ● ● ●●
● ●● ●●
●
● ●● ●
●●●
●
●
● ●●
●
●●●
● ●
●●
●
●●●
●●
●
●
●●
● ●●
● ●●● ●
●
●
● ●●● ●●● ●●
●●
●● ●
●● ● ● ●●
●
●●
●
●●●
● ●●
●● ●● ●
●●
● ●●
●●●●● ●●● ●● ● ●●
● ● ●● ●
●●●
●●●
● ●●
Retirement
●●
●● ● ● ●
● ● ●
● ●● ● ●
● ●
● ● ●
● ● ●●
● ● ● ●● ● ●●
Die Berücksichtigung der erfahrenen Auslastungsfaktoren,
●
● ●● ● ● ●●
●
●
●●● ● ●
25 ● ● ● ●
25 Criterion
●
●● ●●●
● ● ●●
●
●●
●
●
●●
●
●
● ●
Reiseflughöhen und Rollzeiten mittels Fatigue Damage
● ●
●
● ● DSG
Index am Beispiel der Airbus-A320-Flotte ermöglicht FI−DSG
Tolerable fatigue predominantly not
signifikant längere Nutzungsdauern zum Zeitpunkt der
0 reached at Design Service Goal
Ausmusterung.
00 25
25 50
50 75
75 100
100
FDI of Wing [%]
Fatigue Damage Index of wing at retirement [%]
Retirement Criterion
Design Service Goal
(48,000 FC | 60,000 FH |
Fatigue not specified)
Fatigue Damage Index
(FC not specified | FH not specified |
Fatigue max. 100 %)
TECHNOLOGY RADAR20
Fortschritt und Potenzial der intelligenten Robotik für die Shopfloor layout and collaborative „Shopfloor“-Layout und kollaborative
21
Luftfahrt intelligent robots intelligente Roboter
In the next decade, intelligent robots Im nächsten Jahrzehnt werden intelligen-
Intelligente Robotik verspricht erhöhte Effizienz, Effektivität, will, thanks to advanced sensors and te Roboter dank fortschrittlicher Sensoren
Flexibilität und Qualität in Produktion und Wartung vor dem controls, perform increasingly complex und Steuerungen immer komplexere
Hintergrund zunehmender Produktvielfalt und Volatilität der tasks autonomously and collaboratively Aufgaben autonom und kollaborativ in
Chargengröße sowie der Wettbewerbsfähigkeit bei kleinen across process steps in dynamic manu- dynamischen Fertigungs- und Wartungs-
Losgrößen. Dies wird durch den Paradigmenwechsel von einem facturing and maintenance stations. stationen über Prozessschritte ausführen.
prozessorientierten Linear- zu einem produktorientierten Matrix-
Progress and
modell ermöglicht. In diesem Modell kann derselbe Roboter in
einer Fertigungs- oder Wartungsstation Aufgaben in verschiede-
nen Prozessschritten autonom bzw. kooperativ in dynamischen
potential of Umgebungen ausführen.
Matrix Floor Layout Concepts
intelligent robotics
In der Luftfahrtindustrie sind Einsatzinitiativen von kollaborati-
ven intelligenten Robotern in matrixartigen „Shopfloors“ zwar
bereits unterwegs. Laut einer Potenzialanalyse des Bauhaus
for aviation
Warehouse
Luftfahrt ist aber im nächsten Jahrzehnt eine Beschleunigung
der Anwendung solcher Lösungen in Gebieten wie Material-
verarbeitung, Werkstückmanipulation, additive Fertigung, Int-
ralogistik, Inspektion und Reparatur zu erwarten. Die Kombina-
tion von autonomem Transport, Umgebungswahrnehmung und
Morphismus wird Präzision und Autonomie der Roboter bei
I ntelligent robotics promises increased efficiency, effective-
ness, flexibility, and quality in production and maintenance
against the backdrop of increasing product diversity and batch
Fortbewegung im und um das Flugzeug und seine Komponen-
ten sowie bei Manipulationshandlungen erhöhen.
Matrix floors Workstations in matrix
size volatility as well as of competitiveness in small batch sizes.
Weiterhin erkennt die Potenzialanalyse, dass der fundierte
This is enabled by a paradigm shift from a process-oriented
Vergleich von Industrierobotern bei Entwurf eines Matrixmo-
linear model to a product-oriented matrix model. In this model,
dells stets eine wichtige Rolle spielen wird. Traditionell wird
the same robot in a manufacturing or maintenance station can
die Effektivität intelligenter Robotik mittels Grad an Aufgabener-
perform tasks in different process steps autonomously or co- Orchestration
füllung und benötigter Zeit gemessen. Die intelligente Industrie- Source
operatively in dynamic environments.
robotik erhöht die (Kosten-)Effizienz und Benutzerfreundlichkeit
In the aviation industry, deployment initiatives of collaborative solcher neuen Funktionen. In Zukunft wird die Standardisierung
intelligent robots in matrix-like shopfloors are already underway. von Eigenschaften und Metriken unterschiedlicher Roboter an
Fuselage assemblies in matrix Transportation orchestrations in matrix
However, according to a potential analysis of Bauhaus Luftfahrt, Bedeutung gewinnen, um die Trade-offs unter den Fähigkeits-,
the next decade will see an acceleration in the application of Komplexitäts- und Umgebungsstrukturierungsniveaus zu beherr-
these solutions in areas such as material processing, work piece schen.
Collaborative Intelligent Robotic Production, Inspection, and Repair
manipulation, additive manufacturing, intralogistics, inspection,
and repair. The combination of autonomous transportation, envi- Intelligent robotics opti-
ronmental perception, and morphism will increase the precision mises time, space, and
and the autonomy of robots during locomotion in and around resources even beyond
the aircraft and its components as well as during manipulation the vision of Industry
actions. 4.0. Intelligente Robotik
optimiert Zeit, Raum und
Furthermore, the potential analysis recognises that the well- Ressourcen selbst über
founded comparison of industrial robots will increasingly play an die Vision von Industrie
important role in designing a matrix model. Traditionally, the 4.0 hinaus.
Fuselage joining cobots Inspection cobots, continuum morphing robots, drones
effectiveness of intelligent robotics is measured by the degree
of task completion and by completion time. Intelligent industrial
robotics increases the (cost) efficiency and usability of such new Collaborative Intelligent Robotic Transportation
features. In the future, the standardisation of properties and
metrics of different robots will gain importance in order to man-
TECHNOLOGY RADAR
age the trade-offs among levels of capability, complexity, and
environment structuring.
Fuselage transportation cobots Aircraft transportation multi-robot systems22
23
Complexity
Level
Multi-Robot
Co-ordinate Explain
System
Replicate Imitate
Cobot
Predict Learn Decide
Reason Believe Intend
Plan
Intelligent Monitor Execution
Navigate Discover Affordances
Robot
Relation between complexity and capabilities of robots Manipulate Interpret Scene Unstructured*
Standard properties and metrics help clarify the trade-offs: Environment
Identify Object
Simpler robots perform tasks well in structured environments, Detect Affordances Structured°
while unstructured environments require more capable and Recognise Object Environment
Communicate
therefore more complex robots. Move & Hold
Robot Grip or Grasp
Relation von Komplexität und Fähigkeiten von Robotern Move Hold
Standardeigenschaften und -metriken helfen, die Trade-offs zu Touch Object
verdeutlichen: Einfachere Roboter führen Aufgaben in struktu-
Embedded
rierten Umgebungen gut aus, während unstrukturierte Umge- System Sense Signal
bungen fähigere und deshalb komplexere Roboter erfordern.
System Low-Level High-Level Cognitive Complete Co-operation Capability
Capabilities Capabilities Capabilities Autonomy Level
Legend Actuation-based capabilities Sensing-based capabilities * or Complex or Unkonwn or Unsafe
Signalling-based capabilities Generic or cross-capabilities ° or Simple or Known or Safe
For brevity, capabilities indicated as imperative verbs not as names (Manipulate, not Manipulation etc.)
TECHNOLOGY RADAR24
25
Potentials of Potenziale der Objekterkennung für die Fertigung in der
Luftfahrt
Manufacturing defects in the powder bed
(a) The powder bed is exposed by a laser before it is recoated.
Unregelmäßigkeiten im Pulverbett
(a) Das Pulverbett wird von einem Laser belichtet und danach
object detection Die additive Fertigung wird in der Luftfahrt zunehmend für
(b) Manufacturing defects can occur in the powder bed, e.g.
spatters (c, e) or wave patterns and defects from the powder
neu aufgetragen. (b) Im Pulverbett können Fertigungsabwei-
chungen auftreten, z. B. Spratzer (c, e) oder Wellenmuster und
for additive
komplexe Bauteile mit hohem Qualitätsanspruch angewandt. slide (d, e). Defekte (d, e) vom Pulverschieber.
Dies erfordert ein hohes Maß an Prozessbeherrschung in der
Produktion, um Fehlstellenbildung vorzubeugen, sowie die
manufacturing Entwicklung höchst zuverlässiger, wirtschaftlicher und damit
automatisierter Prüfmaßnahmen für die Qualitätssicherung, um
in aviation
defektinduziertes Bauteilversagen zu vermeiden. Das Bauhaus
Luftfahrt untersuchte in Zusammenarbeit mit einem Flugzeug-
teilehersteller das Potenzial von bildbasierter Fehlererkennung (a) (b)
(c)(c)
mit Methoden aus dem maschinellen Lernen.
Beim selektiven Laserschmelzen kann von der jeweils aktuellen
(d)(d)
Pulverschicht ein Bild aufgenommen und ex-situ von Experten
A dditive manufacturing is increasingly used in the aviation
industry to build complex components with high quality
requirements. However, this demands for a high degree of pro-
auf Fehlstellen hin untersucht werden. Neue Methoden aus der
Bilderkennung auf Grundlage von neuronalen Netzen bergen
das Potenzial einer automatisierten Auswertung. Gegenüber
(e)(e)
cess control in production to prevent defect formation as well as klassischer Bildverarbeitung bieten diese den Vorteil, auch für
the development of highly reliable, economical and thus auto- wechselnde Produktionsumgebungen und selbst mit wenigen adapted from Irizar Amuchastegui, Bachelor Thesis (2020)
mated inspection measures for quality assurance to avoid Trainingsdaten eine gute Fehlererkennungsrate zu erreichen.
defect-induced component failure. Bauhaus Luftfahrt, in collab-
oration with an aircraft parts manufacturer, investigated the Um dies nachzuweisen, hat das Bauhaus Luftfahrt in Zusam-
potential of image-based defect detection using machine learn- menarbeit mit dem Projektpartner in einem Demonstrator mit
ing methods. Hilfe von wenigen Dutzend bis Hundert Trainingsbildern eine
Objekterkennung für mehrere Fehlerklassen trainiert – unter Training and recognition of defect classes Anlernen und Erkennen von Fehlerklassen
In selective laser melting, one method for defect detection is Einsatz einer passenden Netzwerkarchitektur und teilweise (1) Faulty sections on test images are marked and labelled. (1) Fehlerstellen aus Testdurchläufen werden markiert und klas-
given by taking photographic images of each powder layer that vortrainierten Netzen. Die Erkennungsleistung wird durch stan- (2) The neural network is trained for object recognition using sifiziert. (2) Das neuronale Netz wird auf Objekterkennung mit-
are examined by experts ex-situ. New methods from image dardisierte Metriken quantifiziert und verdeutlicht das Potenzial a suitable network architecture. (3) Evaluation with common tels einer geeigneten Netzarchitektur trainiert. (3) Evaluierung
recognition based on neural networks hold the potential for einer automatisierten Fehlererkennung. Damit wird auch für recognition metrics: The percentage of correct predictions mit gängigen Erkennungsmetriken: Der Anteil richtiger Vorher-
automated evaluation and fault detection. Compared to classical spezialisierte Hersteller in Umgebungen mit hohen Anforderun- of the detector is 50–95 %, depending on the error class. sagen liegt bei 50–95 %, je nach Fehlerklasse.
image processing, these methods offer the advantage of gen und geringer Losgröße eine flexible In-situ-Überwachung mit
achieving a good defect detection rate even for changing pro- Echtzeiterkennung von Fehlstellen ermöglicht.
duction environments and with little training data.
(1) (2) (3)
To investigate this effect, Bauhaus Luftfahrt, in co-operation Selective laser melting
with the project partner, has trained object recognition for sev- can benefit from intelli-
eral defect classes in a demonstrator with the help of a few gent image recognition
3
Loss avarage
dozen to a hundred training images, using a suitable network techniques in small and Recoater Class 1
hopping 2
architecture and partially pre-trained networks. The detection changing batch produc-
Loss
Class 2 1
performance is quantified by standardised metrics and illus- tion. Das selektive
Loss
0
trates the potential of automated defect detection. This enables Laserschmelzen kann in Class 3 0 5 10 15 20
Avarage AP/AR
flexible in-situ monitoring with real-time defect recognition for der Kleinserie von intelli- Epochs
Spatter
specialised manufacturers in environments with high require- genten Bilderkennungs-
ments and small batch sizes. verfahren profitieren.
Metric: mAP Average Precision per defect class
mean Avg. Precision 1 2 3 5 6 7
mAP@IoU=0.5 70.3 % 94.6 % 50.7 % 70.3 % 82.5 % 83.9 % 92.1 %
adapted from Irizar Amuchastegui, Bachelor Thesis (2020)
TECHNOLOGY RADAR26
27
Additive manufacturing offers unprecedented opportunities
for directly producing weight- and performance-optimised,
functionally integrated components with complex geometry.
To revolutionise the way aircraft are designed, built, and
repaired, manufacturing defects previously detected only after
printing pose a major hurdle. Machine learning allows for
ensuring highest part quality during the manufacturing process
through real-time monitoring and simultaneous control.
This opens up future-oriented perspectives for industrial
breakthrough and for exploiting the potential for fuel savings,
advanced maintenance, and supply chain flexibility.
Die additive Fertigung bietet nie dagewesene Möglichkeiten
zur direkten Herstellung von gewichts- und leistungsoptimier-
ten, funktionsintegrierten Bauteilen mit komplexer Geometrie.
Um die Art zu revolutionieren, wie Flugzeuge entworfen,
gebaut und repariert werden, stellen bisher erst nach dem
Druck erkannte Fertigungsmängel eine wesentliche Hürde dar.
Maschinelles Lernen ermöglicht, durch Echtzeitüberwachung
und gleichzeitige -steuerung bereits während des Fertigungs-
prozesses höchste Bauteilqualität zu sichern. Dies eröffnet
zukunftsweisende Perspektiven für den industriellen Durch-
bruch und die Erschließung des Potenzials zur Treibstoffeinspa-
rung, fortschrittlichen Wartung und Lieferkettenflexibilität.
TECHNOLOGY RADAR28
29
Trend
Monitor
YEARBOOK 2020 · JAHRBUCH 2020
The air transport environment is constantly changing, Das Luftverkehrsumfeld wandelt sich stetig und sieht sich
facing a multitude of challenges, uncertainties, and oppor- vielen Herausforderungen, Unsicherheiten und Chancen
tunities. Within the scope of the Bauhaus Luftfahrt Trend gegenüber. Im Rahmen des Bauhaus-Luftfahrt-Trendmonitors
Monitor, manifold social, technological, economic, envi- werden gesellschaftliche, technologische, ökonomische,
ronmental, or political developments are captured, ana- ökologische oder politische Entwicklungen erfasst, analysiert
lysed, and evaluated in terms of implications for various und hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf verschiedene
stakeholders in aviation and overall mobility. Enabling an Stakeholder im Luftverkehrs- und Mobilitätsbereich bewertet.
early and comprehensive detection mechanism and the Das frühzeitige und umfassende Erkennen und die Bewertung
consecutive assessment provides insights for the aviation dieser liefern Erkenntnisse für den Luftverkehrssektor und
community and beyond in regard to emerging and long- andere Bereiche bezüglich langfristiger Entwicklungen, ein-
term developments, including the future of passenger schließlich des zukünftigen Passagierverkehrs, möglicher
travel, potential business applications and partnerships, Geschäftsmodelle und Kooperationen sowie strategischer
or strategic developments. Entwicklungen.
TREND MONITOR30
Die Zukunft des intermodalen Reisens im Jahr 2035
31
Kontakt- und nahtloses intermodales Reisen gewinnt eine neue
Dynamik, sowohl für Passagiere als auch für die Luftfahrtindus-
trie. Doch wie könnte der intermodale Luftverkehr der Zukunft
von Tür zu Tür aussehen? Was sind die treibenden Trends für den
europäischen Markt? Diesen Fragen wurde in einer zukunftsori-
entierten und Delphi-basierten Szenariostudie des Bauhaus
Luftfahrt und der WHU – Otto Beisheim School of Management
nachgegangen. Der Fokus lag auf intermodalen Reiseketten, die
The future of einen Langstreckenflug beinhalten. Im Rahmen der Studie
wurden verschiedene Stakeholder entlang dieser Reisekette
befragt. Das Panel setzte sich u. a. aus Experten aus der Wis-
Three future scenarios are the main results of the
Delphi study
Based on the results of this multi-stakeholder Delphi study,
intermodal travel senschaft, von Flughäfen und Fluggesellschaften, aber auch aus
Vertretern der öffentlichen Verkehrsbetriebe und der Automobil-
three scenarios are anticipated to shape the future of inter-
modal travel with a focus on the European market in 2035.
in 2035 industrie zusammen. Basierend auf den Ergebnissen einer
Clusteranalyse wurden dann drei mögliche Zukunftsszenarien
für das Jahr 2035 erarbeitet: (1) personalisiertes Reisen, (2) Drei zukünftige Szenarien sind die wichtigsten
integriertes Reisen und (3) der Gamechanger. Über alle Szena- Ergebnisse der Delphi-Studie
rien hinweg prognostizierten die Studienergebnisse, dass Digi- Basierend auf den Ergebnissen dieser Multi-Stakeholder-
talisierung und Personalisierung bedeutende Schlüsselfaktoren Delphi-Studie werden drei Szenarien prognostiziert, die die
C ontactless and seamless intermodal travel is gaining new
momentum, for both passengers and the aviation industry.
How might the intermodal air travel from door to door (D2D) of
werden. Es wird daher immer wichtiger, multimodale Trans-
portangebote und Reiseprodukte anzubieten, die von preiswert
(standardisiert) bis Premium (individualisiert) reichen. Künftige
Zukunft des intermodalen Reisens prägen. Diese möglichen
Entwicklungen konzentrieren sich auf den europäischen
Markt im Jahr 2035.
the future look like? What are the driving trends for the Euro- Passagiere möchten ihre Reisezeit höchstwahrscheinlich in
pean market? These questions were explored in a future-orient- einer wertsteigernden Weise verbringen. Differenzierte Passa-
ed, Delphi-based scenario study conducted by Bauhaus Luft- gierbedürfnisse können dabei neue Geschäftsmöglichkeiten
fahrt and the WHU – Otto Beisheim School of Management. The eröffnen, die von der Branche noch nicht abgedeckt sind. Bei-
focus was on intermodal travel chains that include a long-haul spiele sind Leistungen am Flughafen, wie spezielle Arbeitsbe- 1. Personalised travel
flight. Various stakeholders along this type of travel chain were reiche, Spielbereiche für Kinder und Familien oder Sport- und 1. » Digital-controlled travel for increasing passengers’
interviewed as part of the study. The panel consisted of experts Spa-Angebote. experience
from academia, airports, and airlines as well as representatives » High personalisation focusing on customer needs,
from public transportation and the automotive industry. Based Kluge, U., Ringbeck, J., & Spinler, S. (2020). Door-to-door travel in 2035 – while also creating comfort and convenience
A Delphi study. Technological Forecasting and Social Change, 157, p. 14.
on the results of a cluster analysis, three possible future scenar- doi:10.1016/j.techfore.2020.120096
ios for the year 2035 were developed: (1) personalised travel, (2) 2. Integrated travel
integrated travel, and (3) the game changer. Across all scenarios, » Collaboration between providers aiming to offer
the study results predicted that digitisation and personalisation The Delphi technique Possible integrated, intermodal, and seamless transport
might become significant key drivers. Thus, it is becoming structures the communi- scenarios services
increasingly important to offer multimodal transportation and cation between different 3. 2. » Creating valuable travel time for passengers
travel products that range from low-cost (standardised) to pre- subject matter experts, » Focusing less on differentiated products from
mium (individualised). Future passengers might most likely e.g. to evaluate current individual mobility providers
want to spend their travel time in a way that creates personal trends or future scenarios.
value for them. In this context, differentiated passenger needs Die Delphi-Methode 3. Game changer
can open up new business opportunities, which are not yet strukturiert die Kommu- » Monetisation of the aircraft cabin by technology
covered by the industry. Examples include services at the air- nikation zwischen ver- companies (e.g. in-flight entertainment, catering,
port, such as dedicated working areas, play areas for children schiedenen Fachexper- in-flight shopping)
and families, as well as sports and spa offerings. ten, z.B. zur Bewertung » Disrupting the supply side and changing revenue
aktueller Trends oder streams for established mobility companies, which
zukünftiger Szenarien. become pure transport providers from A to B
This project has received funding from the European
Union’s Horizon 2020 research and innovation programme
under grant agreement No. 769606. https://h2020
TREND MONITOR
camera.eu/32
33
In 2035, internet-enabled mobility In 2035, providers along a D2D travel chain,
Confirmed hypotheses by the Delphi expert panel
services will be the personal such as public transport, airports, airlines,
The hypotheses vary in terms of their predicted impacts
travel planner of passengers and and travel platforms, will increasingly
completely control each aspect of collaborate to offer integrated mobility and probabilities of occurrence. The hypothesis belonging
their D2D journeys. products and services. to the game changer scenario has the lowest probability
of occurrence and the lowest impact on future intermodal
travel.
Very strong
In 2035,
In 2035, passengers will passengers will Bestätigte Hypothesen durch das Delphi-Experten-Panel
increasingly demand not increasingly Die Hypothesen variieren hinsichtlich ihrer vorhergesagten
just transportation demand to use Auswirkungen und Eintrittswahrscheinlichkeiten. Die
services, but comfort travel time along Hypothese des Gamechanger-Szenarios hat die niedrigste
and convenience along their D2D journey
their D2D journey. Eintrittswahrscheinlichkeit und die geringste Auswirkung
as value-adding
Impact
Neutral
auf zukünftiges intermodales Reisen.
time.
In 2035, novel wor-
In 2035, airlines, public transport, king environments
In 2035,
and airports will mainly focus on will influence require
passengers will
providing transport services. ments of business
increasingly
Tech companies will take over travellers on the D2D
demand
Very weak
additional services offered to travel chain.
personalised
passengers.
D2D journeys.
Not probable Neutral Very probable
Probability
TREND MONITOR34
35
Aviation is experiencing an unprecedented crisis since the
start of the pandemic. Some changes that have become
necessary in the short term, such as the steep increase in
virtual exchanges as a substitute for business travel, will
remain and continue to influence the demand for and design
of air travel in the longer term. With regard to this and further
restructuring measures, the air transport industry needs to
realign existing business models as well as to understand
changing passenger requirements in detail. These are essential
building blocks for ensuring future resilience in the sector.
Der Luftverkehr befindet sich seit Beginn der Pandemie in
einer nie zuvor dagewesenen Krise. Einige kurzfristig notwen-
dig gewordene Veränderungen, wie der stark gestiegene virtu-
elle Austausch als Ersatz für Geschäftsreisen, werden bleiben
und die Nachfrage nach und die Gestaltung von Flugreisen
auch längerfristig beeinflussen. Die Lufttransportbranche ist
hinsichtlich dieser und weiterer Umstrukturierungen gefordert,
bisher bestehende Geschäftsmodelle neu auszurichten sowie
veränderte Passagierbedürfnisse entsprechend detailliert zu
verstehen. Dies sind essenzielle Bausteine für den Ausbau
zukünftiger Resilienz des Sektors.
TREND MONITOR36
Wie verändert COVID-19 den Luftfahrtsektor? Long-term impact of the pandemic on various aviation
37
fields
Die Luftfahrt hat 2020 einen historischen Einbruch der Passa- Air transport will have changed in a post-pandemic world:
gierzahlen erlebt. Aktuelle Szenarien gehen von einer Erholung Network and fleet level restructuring, a potential push for
des Sektors auf Vor-Pandemie-Niveau in etwa drei bis fünf Jah- new co-operation and business innovations, or operational
ren aus [1]. Akteure sehen sich einer Vielzahl neuer Herausfor- procedures that meet changing standards and requirements.
derungen und Chancen gegenüber, wie der kurzfristigen
Implementierung von Hygienemaßnahmen oder der Anpassung Langfristige Auswirkungen der Pandemie auf verschiedene
an internationale Reiseregelungen. Somit rücken die Flugzeug- Luftverkehrsbereiche
kabine und Gesundheitsrisiken für Passagiere verstärkt in den Der Luftverkehr wird sich nach der Pandemie verändern:
Fokus. Fluggesellschaften haben Maßnahmen wie Masken- Umstrukturierungen auf Netzwerk- und Flottenebene, neue
How is COVID-19 pflicht, weitere Reduzierung der Bordverpflegung, freie Mittel-
sitze sowie Schnelltests und Temperaturmessung realisiert. Für
Kooperationen und Geschäftsinnovationen oder operationelle
Abläufe, die veränderten Standards und Anforderungen ent-
changing the das Boarding gibt es festgelegte Reihenfolgen, Handgepäckres-
triktionen und Mindestabstände zwischen Passagieren. Diese
Maßnahmen verlängern den Turnaround um ca. 15 Minuten [2].
sprechen.
aviation sector? Ein neues, detaillierteres Passagier-Bewegungsmodell der
Boardingsimulation PAXelerate ermöglicht die Bewertung sol-
cher Maßnahmen auf den Einsteigevorgang. Angewandt auf New regulations and post-pandemic market developments
einen Airbus A320 sorgt ein Sicherheitsabstand für 67 % länge- foster airline fleet renewal and affect the current structure Air
transport
res Boarding; freie Mittelsitze gleichen diesen Zeitverlust auf in terms of re-thinking decentralised vs. centralised network system,
Kosten des Ladefaktors wieder aus [3]. Längerfristige Verände- operations. Network
A viation has experienced a historic downturn in passenger
numbers in 2020. Current scenarios predict a recovery of
this sector to pre-pandemic levels in about three to five years
rungen im Luftfahrtsektor bezüglich heutiger Geschäftsmodelle
oder Flottenstrukturen von Airlines sind ebenfalls bereits zu
erkennen. Gerade im Hinblick auf diese Aspekte wird Resilienz
New partnerships, services, and products can enable increased
resilience of the air transport sector, including,for example, Strategy, Novel
business models
[1]. Stakeholders face a variety of new challenges and oppor- in Zukunft eine größere Rolle spielen. Der derzeitige virtuelle bundled, end-to-end services and products.
tunities, such as implementing hygiene measures in the short geschäftliche Austausch birgt z. B. das Potenzial, die Art und
term or adapting to international travel regulations. Thus, a high- Häufigkeit von Geschäftsreisen in Zukunft signifikant zu beein- The aviation sector, especially the airport and airline industry,
er focus is shifting towards the aircraft cabin and health risks for flussen. Die Analyse dieser system- und strukturverändernden has to make major adjustments to its processes in order to Operations
passengers. Airlines have implemented measures such as man- Auswirkungen auf die Luftfahrt sind Teil aktueller Forschung am integrate e.g. new hygiene measures, impacting boarding pro-
datory masks, further removal of in-flight catering, vacant mid- Bauhaus Luftfahrt. cesses and cabin design, for example.
dle seats, and quick tests and body temperature screenings.
Regarding the boarding, there are fixed sequences, carry-on [1] https://www.iata.org/en/pressroom/pr/2020-07-28-02/
[2] Airport Research Center. (2020). Impact assessment of COVID-19 measu-
baggage restrictions, and an increased distance between pas- res on airport performance. Brussels: EUROCONTROL. Retrieved from
sengers. These measures prolong the turnaround time by about https://www.eurocontrol.int/archive_download/all/node/12384
15 minutes [2]. A new, more detailed passenger movement [3] Engelmann, M., Kleinheinz, T., & Hornung, M. (2020). Advanced Passen-
ger Movement Model Depending On the Aircraft Cabin Geometry. Aero-
model of the boarding simulation PAXelerate allows the evalua- space, 7(12), p. 22. doi:10.3390/aerospace7120182
tion of different measures on the boarding process. Applied to
an Airbus A320, an increased safety distance leads to a 67 %
longer boarding time; free middle seats compensate this time The COVID-19 pandemic Comparison of the different PAXelerate simulation results Scenario Average boarding Delta [%]
loss at the expense of the load factor [3]. Longer-term changes is changing the way we for an Airbus A320 time [min] (* insignificant)
in the aviation sector with regard to current business models or travel, today and in the The new movement model for PAXelerate demonstrates both Reference 16:26 –
fleet structures of airlines are also already apparent. Especially future. Reacting in a flex- time savings for extended aisles and delays, which result from
with regard to these aspects, resilience will play a greater role ible way will be a major various COVID-19 measures. Aisle width +25 % 16:08 -1.8*
in the future. The move towards current virtual business challenge. Die COVID- Aisle width +50 % 15:55 -3.1
exchanges, for example, holds the potential to impact the 19-Pandemie verändert Vergleich verschiedener Simulationsergebnisse aus
Safe distance 27:30 +67.4
nature and frequency of business travel significantly also in the die Art und Weise, wie PAXelerate für einen Airbus A320
future. The impact on aviation of changes in the system is being wir reisen, heute und in Das neue Bewegungsmodell für PAXelerate demonstriert Safe distance +
analysed as part of the current research at Bauhaus Luftfahrt. Zukunft. Flexibel auf Ver- sowohl Zeiteinsparungen für verbreiterte Gänge als auch Ver- Vacant middle seat 16:23 -0.2*
änderungen zu reagieren, zögerungen, die durch verschiedene COVID-19-Maßnahmen
wird eine der großen entstehen.
Herausforderungen.
TREND MONITORSie können auch lesen
