Aktualisiert: 2023-06-24
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Montage hybrider Mikrosysteme
Schlüsselwort: Prozessüberwachung
Montage hybrider Mikrosysteme
Verfahren zur Inline-Prozessüberwachung für das Schweißen von Glas mit Ultrakurzpulslasern
Verfahren zur Inline-Prozessüberwachung für das Schweißen von Glas mit Ultrakurzpulslasern
Aktualisiert: 2023-06-22
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Verfahren zur Inline-Prozessüberwachung für das Schweißen von Glas mit Ultrakurzpulslasern
Verfahren zur Inline-Prozessüberwachung für das Schweißen von Glas mit Ultrakurzpulslasern
Aktualisiert: 2023-06-22
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Verfahren zur Inline-Prozessüberwachung für das Schweißen von Glas mit Ultrakurzpulslasern
Verfahren zur Inline-Prozessüberwachung für das Schweißen von Glas mit Ultrakurzpulslasern
Aktualisiert: 2023-06-22
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Autonome Produktionszellen
Statistische Verfahren zur Maschinen- und Prozessqualifikation
Das Buch hat sich als Standardwerk für alle etabliert, die sich mit statistischen Fragestellungen in der industriellen Produktion beschäftigen. Im Vordergrund stehen die Anwendung der statistischen Verfahren bei der Abnahme von Maschinen bzw. Fertigungseinrichtungen, der Prozessqualifikation und der kontinuierlichen Prozessüberwachung und -regelung (SPC Statistical Process Control). Dabei wird großen Wert auf die korrekte Interpretation der errechneten Ergebnisse und deren Visualisierung in unterschiedlichen Darstellungsformen gelegt. Dadurch erhält der Praktiker schnell Einblick in die von ihm zu bewertenden Sachverhalte.
In der 8., aktualisierten Auflage sind die neuesten Entwicklungen im Bereich der Normen (z. B. ISO 22514 ff. – Fähigkeitskennwerte und ISO 7870 ff. – Qualitätsregelkarten) berücksichtigt.
Die im Buch enthaltenen Fallbeispiele sowie die meisten Grafiken und Tabellen können mit Hilfe der qs-STAT® Demo-Version nachvollzogen werden. Diese qs-STAT® Demo-Version können Sie entweder von der Q-DAS® Homepage (www.q-das.com) herunterladen oder direkt bei Q-DAS® anfordern. Die für die Bearbeitung der Fallbeispiele erforderlichen Daten sind in der Demo-Version enthalten.
Aktualisiert: 2023-06-20
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Statistische Verfahren zur Maschinen- und Prozessqualifikation
Das Buch hat sich als Standardwerk für alle etabliert, die sich mit statistischen Fragestellungen in der industriellen Produktion beschäftigen. Im Vordergrund stehen die Anwendung der statistischen Verfahren bei der Abnahme von Maschinen bzw. Fertigungseinrichtungen, der Prozessqualifikation und der kontinuierlichen Prozessüberwachung und -regelung (SPC Statistical Process Control). Dabei wird großen Wert auf die korrekte Interpretation der errechneten Ergebnisse und deren Visualisierung in unterschiedlichen Darstellungsformen gelegt. Dadurch erhält der Praktiker schnell Einblick in die von ihm zu bewertenden Sachverhalte.
In der 8., aktualisierten Auflage sind die neuesten Entwicklungen im Bereich der Normen (z. B. ISO 22514 ff. – Fähigkeitskennwerte und ISO 7870 ff. – Qualitätsregelkarten) berücksichtigt.
Die im Buch enthaltenen Fallbeispiele sowie die meisten Grafiken und Tabellen können mit Hilfe der qs-STAT® Demo-Version nachvollzogen werden. Diese qs-STAT® Demo-Version können Sie entweder von der Q-DAS® Homepage (www.q-das.com) herunterladen oder direkt bei Q-DAS® anfordern. Die für die Bearbeitung der Fallbeispiele erforderlichen Daten sind in der Demo-Version enthalten.
Aktualisiert: 2023-06-20
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Prozessüberwachung beim Laser-Remote-Trennen
Das Laser-Remote-Trennen von Leichtbauwerkstoffen wie hochfesten Stählen oder kohlenstofffaserverstärkten Kunststoffen stellt eine wirtschaftliche Alternative zu etablierten Verfahren dar. Die Arbeit zeigt auf, wie durch die Charakterisierung von Prozessemissionen eine Aussage zum Prozessfortschritt getroffen und somit die Bearbeitungsgeschwindigkeit bzw. die Wirtschaftlichkeit des Verfahrens gesteigert werden kann.
Aktualisiert: 2023-06-13
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Prozessüberwachung beim Laser-Remote-Trennen
Das Laser-Remote-Trennen von Leichtbauwerkstoffen wie hochfesten Stählen oder kohlenstofffaserverstärkten Kunststoffen stellt eine wirtschaftliche Alternative zu etablierten Verfahren dar. Die Arbeit zeigt auf, wie durch die Charakterisierung von Prozessemissionen eine Aussage zum Prozessfortschritt getroffen und somit die Bearbeitungsgeschwindigkeit bzw. die Wirtschaftlichkeit des Verfahrens gesteigert werden kann.
Aktualisiert: 2023-06-12
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Statistische Verfahren zur Maschinen- und Prozessqualifikation
Das Buch hat sich als Standardwerk für alle etabliert, die sich mit statistischen Fragestellungen in der industriellen Produktion beschäftigen. Im Vordergrund stehen die Anwendung der statistischen Verfahren bei der Abnahme von Maschinen bzw. Fertigungseinrichtungen, der Prozessqualifikation und der kontinuierlichen Prozessüberwachung und -regelung (SPC Statistical Process Control). Dabei wird großen Wert auf die korrekte Interpretation der errechneten Ergebnisse und deren Visualisierung in unterschiedlichen Darstellungsformen gelegt. Dadurch erhält der Praktiker schnell Einblick in die von ihm zu bewertenden Sachverhalte.
In der 8., aktualisierten Auflage sind die neuesten Entwicklungen im Bereich der Normen (z. B. ISO 22514 ff. – Fähigkeitskennwerte und ISO 7870 ff. – Qualitätsregelkarten) berücksichtigt.
Die im Buch enthaltenen Fallbeispiele sowie die meisten Grafiken und Tabellen können mit Hilfe der qs-STAT® Demo-Version nachvollzogen werden. Diese qs-STAT® Demo-Version können Sie entweder von der Q-DAS® Homepage (www.q-das.com) herunterladen oder direkt bei Q-DAS® anfordern. Die für die Bearbeitung der Fallbeispiele erforderlichen Daten sind in der Demo-Version enthalten.
Aktualisiert: 2023-06-06
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Ein Verfahren zur automatischen Erzeugung intelligenter Prozessüberwachungssysteme.
Eine Voraussetzung für die Automatisierung von Produktionsprozessen ist die Existenz zuverlässiger Prozessüberwachungssysteme. Solche Systeme erfassen Sensordaten aus dem zu überwachenden Prozess und leiten daraus den aktuellen Prozesszustand ab. In dieser Arbeit wird ein Verfahren für die automatische Erzeugung von Prozessüberwachungssystemen für beliebige zyklische Fertigungsprozesse vorgestellt. Die erzeugten Systeme verwenden dabei Methoden aus dem Gebiet des maschinellen Lernens.Für die Umsetzung der automatischen Erzeugung wurde ein generisches Prozessüberwachungssystem implementiert, das mithilfe eines Optimierungsverfahrens an den zu überwachenden Fertigungsprozess angepasst werden kann. Für die Optimierung wird dabei ein eigens erweiterter Artificial-Bee-Colony-Algorithmus eingesetzt.
Aktualisiert: 2023-06-01
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Prozessmanagement für Dummies
Geschäftsprozessmanagement als Managementmethode ist in aller Munde. Wollen auch Sie Ihre Abläufe richtig auf Vordermann bringen und so jede Menge Zeit und Geld sparen?
Thilo Knuppertz vom Kompetenzzentrum für Geschäftsprozessmanagement spannt in diesem Buch den Bogen von einer ersten Analyse Ihrer Prozesse zur Ermittlung von Effizienzchancen bis hin zur Einführung von neuen Prozessen.
Doch er zeigt auch, dass die Einführung neuer Abläufe und die Verteilung der Verantwortlichkeiten gut geplant sein müssen, damit die Etablierung und Umsetzung gelingen. Dabei vertritt er einen ganzheitlichen Ansatz: Eine Verbesserung kann nicht einfach nur von oben aufgestülpt werden, sondern alle Mitarbeiter müssen mit ins Boot geholt werden. Geschäftsprozessmanagement ist damit ein langfristiges Instrument, mit dem die Arbeitsorganisation insgesamt angesprochen wird.
Aktualisiert: 2023-05-26
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Entwicklung eines Vorgehens zur Bewertung der lokalen Erstarrungsbedingungen mittels Hochgeschwindigkeitskamera für das Pulverbettschmelzen mit Laserstrahl
Additive Fertigungsverfahren werden branchenübergreifend in der Kleinserienfertigung genutzt, wobei das laserbasierte Pulverbettschmelzen metallischer Werkstoffe im Fokus der industriellen Anwendung steht. Während die Qualität sicherheitskritischer Bauteile derzeit durch zeit- und kostenintensive Prüfverfahren sichergestellt werden, bietet der schichtweise Aufbau der Bauteile, kombiniert mit prozessparallelen Überwachungssystemen das Potential der direkten Qualitätsbewertung. Die Bewertung der Schmelzbaderstarrung als maßgebliche Ursache für die resultierende Mikrostruktur stellt aktuell eine Forschungslücke dar.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein Prozessüberwachungskonzept zu entwickeln, das die lokale Bewertung der Erstarrung und folgend eine Abschätzung der Mikrostruktur ermöglicht. Hierfür wird eine Hochgeschwindigkeitskamera genutzt, welche die Prozesszone um das Schemelzbad detektiert. Basierend auf charakteristischen Intensitätswerten, welche die Phasenübergänge fest-flüssig und flüssig-gasförmig beschreiben, wird die Erstarrungslänge ermittelt. Durch die bekannten Temperaturen der Phasenübergänge wird zudem der Tempera-turgradient bestimmt. Die Einflüsse von Prozessparametern, der Position auf der Bauplattform sowie der Scanvektorrichtung werden in die Auswertung einbezogen. Abschließend wird ein lineares Regressionsmodell, mit den Er-starrungsbedingungen als Eingangsgrößen, zur Abschätzung des mittleren Korndurchmessers entlang der Schmelzbahn entwickelt.
Das entwickelte Vorgehen eröffnet neue Möglichkeiten in der Bewertung von Erstarrungsbedingungen und der lokalen Mikrostruktureigenschaften, welche die industriellen Herausforderungen in der Qualitätssicherung durch prozessparallele Überwachungssysteme und der Prozesszertifizierung adressieren.
Aktualisiert: 2023-05-16
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Entwicklung eines Vorgehens zur Bewertung der lokalen Erstarrungsbedingungen mittels Hochgeschwindigkeitskamera für das Pulverbettschmelzen mit Laserstrahl
Additive Fertigungsverfahren werden branchenübergreifend in der Kleinserienfertigung genutzt, wobei das laserbasierte Pulverbettschmelzen metallischer Werkstoffe im Fokus der industriellen Anwendung steht. Während die Qualität sicherheitskritischer Bauteile derzeit durch zeit- und kostenintensive Prüfverfahren sichergestellt werden, bietet der schichtweise Aufbau der Bauteile, kombiniert mit prozessparallelen Überwachungssystemen das Potential der direkten Qualitätsbewertung. Die Bewertung der Schmelzbaderstarrung als maßgebliche Ursache für die resultierende Mikrostruktur stellt aktuell eine Forschungslücke dar.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein Prozessüberwachungskonzept zu entwickeln, das die lokale Bewertung der Erstarrung und folgend eine Abschätzung der Mikrostruktur ermöglicht. Hierfür wird eine Hochgeschwindigkeitskamera genutzt, welche die Prozesszone um das Schemelzbad detektiert. Basierend auf charakteristischen Intensitätswerten, welche die Phasenübergänge fest-flüssig und flüssig-gasförmig beschreiben, wird die Erstarrungslänge ermittelt. Durch die bekannten Temperaturen der Phasenübergänge wird zudem der Tempera-turgradient bestimmt. Die Einflüsse von Prozessparametern, der Position auf der Bauplattform sowie der Scanvektorrichtung werden in die Auswertung einbezogen. Abschließend wird ein lineares Regressionsmodell, mit den Er-starrungsbedingungen als Eingangsgrößen, zur Abschätzung des mittleren Korndurchmessers entlang der Schmelzbahn entwickelt.
Das entwickelte Vorgehen eröffnet neue Möglichkeiten in der Bewertung von Erstarrungsbedingungen und der lokalen Mikrostruktureigenschaften, welche die industriellen Herausforderungen in der Qualitätssicherung durch prozessparallele Überwachungssysteme und der Prozesszertifizierung adressieren.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Inline-Qualitätsprüfung im Presswerk durch intelligente Nachfolgewerkzeuge
Im Zuge von Industrie 4.0, die auch als vierte Industrierevolution bezeichnet wird, ist der Begriff "Digital Shadow" bekannt geworden. Gemeint ist dabei der "Digitale Schatten" von Produktionsmaschinen und -prozessen. Sämtliche relevanten Daten, beginnend mit der Uhrzeit bis hin zu lokalen Bauteiltemperaturen oder spezifischen Betriebsdaten, müssen dafür durch Sensoren aufgezeichnet werden. Ziel ist es, eine umfangreiche Aufnahme und Analyse von Produktionsinformationen zu ermöglichen. Im Bereich der Umformtechnik fehlt es trotz zahlreicher wissenschaftlicher Arbeiten in der Vergangenheit heute noch an solchen Sensorsystemen. Sie müssen sowohl relevante Prozessinformationen generieren als auch die notwendige Robustheit für die raue Pressenumgebung aufweisen. An diesem Punkt setzt die vorliegende Arbeit an. Ziel ist es, neue, robuste Messkonzepte für komplexe Karosserieteile im Presswerk zu entwickeln. Ein wesentliches Alleinstellungsmerkmal dieser Konzepte ist die Entscheidung, diese in die Nachfolgewerkzeuge zu integrieren. Dort sind sie einfacher einzubauen, leichter zu warten - folglich besonders für den Einsatz im Presswerk geeignet.
Aktualisiert: 2023-05-12
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Entwicklung eines Vorgehens zur Bewertung der lokalen Erstarrungsbedingungen mittels Hochgeschwindigkeitskamera für das Pulverbettschmelzen mit Laserstrahl
Additive Fertigungsverfahren werden branchenübergreifend in der Kleinserienfertigung genutzt, wobei das laserbasierte Pulverbettschmelzen metallischer Werkstoffe im Fokus der industriellen Anwendung steht. Während die Qualität sicherheitskritischer Bauteile derzeit durch zeit- und kostenintensive Prüfverfahren sichergestellt werden, bietet der schichtweise Aufbau der Bauteile, kombiniert mit prozessparallelen Überwachungssystemen das Potential der direkten Qualitätsbewertung. Die Bewertung der Schmelzbaderstarrung als maßgebliche Ursache für die resultierende Mikrostruktur stellt aktuell eine Forschungslücke dar.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein Prozessüberwachungskonzept zu entwickeln, das die lokale Bewertung der Erstarrung und folgend eine Abschätzung der Mikrostruktur ermöglicht. Hierfür wird eine Hochgeschwindigkeitskamera genutzt, welche die Prozesszone um das Schemelzbad detektiert. Basierend auf charakteristischen Intensitätswerten, welche die Phasenübergänge fest-flüssig und flüssig-gasförmig beschreiben, wird die Erstarrungslänge ermittelt. Durch die bekannten Temperaturen der Phasenübergänge wird zudem der Tempera-turgradient bestimmt. Die Einflüsse von Prozessparametern, der Position auf der Bauplattform sowie der Scanvektorrichtung werden in die Auswertung einbezogen. Abschließend wird ein lineares Regressionsmodell, mit den Er-starrungsbedingungen als Eingangsgrößen, zur Abschätzung des mittleren Korndurchmessers entlang der Schmelzbahn entwickelt.
Das entwickelte Vorgehen eröffnet neue Möglichkeiten in der Bewertung von Erstarrungsbedingungen und der lokalen Mikrostruktureigenschaften, welche die industriellen Herausforderungen in der Qualitätssicherung durch prozessparallele Überwachungssysteme und der Prozesszertifizierung adressieren.
Aktualisiert: 2023-05-10
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Entwicklung eines Vorgehens zur Bewertung der lokalen Erstarrungsbedingungen mittels Hochgeschwindigkeitskamera für das Pulverbettschmelzen mit Laserstrahl
Additive Fertigungsverfahren werden branchenübergreifend in der Kleinserienfertigung genutzt, wobei das laserbasierte Pulverbettschmelzen metallischer Werkstoffe im Fokus der industriellen Anwendung steht. Während die Qualität sicherheitskritischer Bauteile derzeit durch zeit- und kostenintensive Prüfverfahren sichergestellt werden, bietet der schichtweise Aufbau der Bauteile, kombiniert mit prozessparallelen Überwachungssystemen das Potential der direkten Qualitätsbewertung. Die Bewertung der Schmelzbaderstarrung als maßgebliche Ursache für die resultierende Mikrostruktur stellt aktuell eine Forschungslücke dar.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein Prozessüberwachungskonzept zu entwickeln, das die lokale Bewertung der Erstarrung und folgend eine Abschätzung der Mikrostruktur ermöglicht. Hierfür wird eine Hochgeschwindigkeitskamera genutzt, welche die Prozesszone um das Schemelzbad detektiert. Basierend auf charakteristischen Intensitätswerten, welche die Phasenübergänge fest-flüssig und flüssig-gasförmig beschreiben, wird die Erstarrungslänge ermittelt. Durch die bekannten Temperaturen der Phasenübergänge wird zudem der Tempera-turgradient bestimmt. Die Einflüsse von Prozessparametern, der Position auf der Bauplattform sowie der Scanvektorrichtung werden in die Auswertung einbezogen. Abschließend wird ein lineares Regressionsmodell, mit den Er-starrungsbedingungen als Eingangsgrößen, zur Abschätzung des mittleren Korndurchmessers entlang der Schmelzbahn entwickelt.
Das entwickelte Vorgehen eröffnet neue Möglichkeiten in der Bewertung von Erstarrungsbedingungen und der lokalen Mikrostruktureigenschaften, welche die industriellen Herausforderungen in der Qualitätssicherung durch prozessparallele Überwachungssysteme und der Prozesszertifizierung adressieren.
Aktualisiert: 2023-05-04
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Intelligente Anomalieerkennung für hochflexible Produktionsmaschinen
Unter dem Begriff "Industrie 4.0" wurden im letzten Jahrzehnt Ansätze der Dateninfrastruktur in Produktionen entwickelt und in großem Umfang angewendet. Dennoch kann das volle Potenzial datengetriebener Analysen kaum ausgeschöpft werden, da viele Produktionsanlagen durch eine hohe Komplexität und Prozessvielfalt gekennzeichnet sind. Zudem ist die Datenmenge in der Praxis meist zu gering, um selbstlernende Methoden anzuwenden. Die Integration von Anwenderwissen in datengetriebenen Methoden ist bisher nicht ganzheitlich erforscht. In dieser Dissertation werden Ansätze zur Anomalieerkennung in verschiedenen hochflexiblen Produktionsmaschinen und die Integration von Domänenwissen eines Anwenders vorgestellt. Während sich bestehende Methoden auf das Modelltraining von sich wiederholenden gleichen Prozessen konzentrieren, besteht der neuartige Ansatz dieser Arbeit darin, ein Konzept zur Fehlererkennung mit einer sehr geringen Datenmenge zu entwickeln. Eingriffsgrenzen sind variabel und lassen sich durch selbstlernende Algorithmen im Falle einer Prozess- oder Produktänderung anpassen. Die Prozessdifferenzierung basiert auf einer Prozesssegmentierung mit Methoden der Mustererkennung. Nach der Segmentierung historischer Datenströme und der Bestimmung repräsentativer Muster werden die Segmente in Online-Signalen wiedererkannt. Nachdem ein ähnliches Segment erkannt wurde, wird eine unüberwachte Anomalieerkennung durchgeführt. Eine Anomalie-Klassifikation mit Hilfe selbstlernender Methoden und des formalisierten Domänenwissens ermöglicht die Ausgabe von Handlungsempfehlungen für den Benutzer oder Maschinenbediener. Alle entwickelten Methoden werden an drei ausgewählten industriell relevanten Anwendungsbeispielen validiert. Die Methoden werden in einer App implementiert.
Aktualisiert: 2023-04-05
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Untersuchung von Methoden zur Datenanalyse für die Prozessüberwachung beim Halbhohlstanznieten
Die aktuelle Methode zur Qualitätsbewertung des Halbhohlstanznietens (HHSN) konzentriert sich auf eine Prozessüberwachung basierend auf einer statischen Hüllkurve. Aus einer Analyse der eingesetzten Hüllkurven Prozessüberwachung resultiert, dass die Einstellungen nicht die gesamte Prozessstreuung zuverlässig abbilden und in falsch-positiven Prozessfehlern resultieren, die eine manuelle Nacharbeit verursachen. Im Rahmen dieser Arbeit wird daher eine neue Methode der Fehlererkennung entwickelt. Dazu wird eine experimentelle Parameteranalyse durchgeführt und die Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zwischen den auftretenden Fehlern und Prozessparametern ermittelt. Die typischen Fehler des HHSN-Prozesses werden identifiziert und die Fehlererkennung anhand der Charakteristik des Fügekraft-Stempelweg-Verlaufs bewertet. Ein großes Potential zur weiteren Verbesserung der Fehlererkennung liegt in den noch ungenutzten Prozessdaten aus der seriellen Karosseriefertigung. Diese Daten bestehen aus zahlreichen technischen und statistischen Merkmalen, die aus dem Fügekraft-Stempelweg-Verlauf extrahiert wurden. Basierend auf diesen Merkmalen wird ein Random-Forest-Modell trainiert, das die resultierende Bewertungsmethode ergänzt. Dabei wird die Nietkopfendlage (NKE) jeder Fügeverbindung als i.O. (in Ordnung) oder kritisch (auffälliger Fügekraft-Stempelweg-Verlauf) eingestuft. Die resultierende Klassifikationsgenauigkeit beträgt bis zu 84,4%. Die entwickelte Methode ermöglicht eine Prozessüberwachung mit einer robusten Vorhersage der Verbindungsqualität, wodurch eine effiziente Nacharbeit möglich wird.
Aktualisiert: 2023-04-27
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Bücher zum Thema Prozessüberwachung
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- Prozessüberwachungsstrategien
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- Prozessunfähigkeit
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