Echtzeit-Reaktionen für fahrerlose Transportsysteme (FTS)

Die fischertechnik® Lernfabrik 4.0 hat sich als geeignete Experimentierumgebung zur Erprobung Digitaler Zwillinge erwiesen. Abhängig vom angestrebten Reifegrad reichen die Funktionen eines Digitalen Zwillings von der reinen Zustandsüberwachung über Prognosen bis hin zur operativen Steuerung von Produktions- und Logistiksystemen. Zur systematischen Einordnung dieser Funktionen wird in diesem Beitrag ein Reifegradmodell vorgestellt, das als Orientierungsrahmen für den Aufbau eines Digitalen Zwillings dient. Darauf aufbauend werden ausgewählte Anwendungsfälle in einer Test- und Entwicklungsumgebung umgesetzt, die auf einer Systemarchitektur mit mehrstufiger Schichtlogik basiert. Anhand erster Umsetzungen werden Einsatzzwecke, relevante Methoden sowie typische Herausforderungen und Potenziale für den Transfer in reale Fabrikumgebungen aufgezeigt.

Im Zuge der rasanten Verbreitung assistiver KI-Tools wie ChatGPT, Gemini oder Copilot sind Unternehmen gefordert, sich mit den Chancen und Herausforderungen von künstlicher Intelligenz zu beschäftigen. Der Beitrag gibt auf Basis von zwei Praxisbeispielen einen Einblick, wie Unternehmen mithilfe betriebsspezifischer Risiko- und Potenzialanalysen bei der Entwicklung von Leitlinien für einen fairen und verantwortungsvollen KI-Einsatz vorgehen können.

Der Einsatz der ereignisdiskreten Simulation für komplexe Produktions- und Logistiksysteme wird trotz marktgängiger Simulationswerkzeuge immer herausfordernder. Er bedingt umfangreiches Fachwissen, eine hohe Datenqualität und zeitliche sowie finanzielle Ressourcen. Seit vielen Jahren wird daher die methodische und organisatorische Unterstützung der Durchführung von Simulationsstudien gefordert und erforscht. Dieser Beitrag möchte basierend auf einer Analyse einschlägiger Publikationen die bisherigen Forschungen zur Verbesserung des Simulationseinsatzes einordnen, die Frage nach der Notwendigkeit einer Assistenz für die Anwendung der ereignisdiskreten Simulation aufwerfen und Handlungsfelder aufzeigen.

Die manuelle Kommissionierung ist aufgrund der hohen Anschaffungskosten von Unterstützungssystemen nach wie vor weit verbreitet. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über bestehende Technologien, stellt einen auf Bildverarbeitung basierenden Prototyp vor und untersucht anhand der Literatur, wie die Kombination von Objekterkennung mit Sprachsystemen manuelle Arbeitsabläufe verbessern könnte. Die Ergebnisse deuten auf eine vielversprechende, kostengünstige Richtung für die Unterstützung von Mitarbeitern in der Logistik hin.