Intelligentes Ladungsträgermanagement

KI-gestützte Überwachung und Reduktion von Verlusten in der Logistik

ZeitschriftIndustry 4.0 Science
Ausgabe41. Jahrgang, 2025, Ausgabe 2, Seite 78-84
Literatur Teilen Zitieren Download

Abstract

Ladungsträger sind in Fertigungsunternehmen unverzichtbar für den Transport produzierter Teile. Meist sind diese trotz ihrer „Einfachheit“ teuer in der Anschaffung, da sie passgenau für den Zweck hergestellt werden. Zur Vermeidung des Verlusts der Ladungsträger können Trackingverfahren wie GPS-Tracking eingesetzt werden, was jedoch mit Überwachungsaufwand einhergeht und den Datenschutz herausfordert, sobald die Arbeitsleistungen der Mitarbeiter in der Intralogistik überwacht werden. Die Zuordnung von Ladungsträgern zu sogenannten Clustern und ihre gemeinsame Kontrolle bietet hierbei eine Lösung – ohne die Möglichkeit von Rückschlüssen auf die Leistung der Mitarbeiter. Und nicht nur das: Künstliche Intelligenz kann diesen Ansatz optimieren und gleichzeitig vor einem Diebstahl der Ladungsträger abschrecken.

Keywords

Artikel

Im globalen Wettbewerb und einem sich schnell verändernden Marktumfeld müssen produzierende Unternehmen ihre Ware in immer kürzeren Zeiträumen entlang der Supply Chain bewegen [1]. Längst hat hier die Digitale Transformation angesetzt, die auch Dinge, wie beispielweise Ladungsträger, digital miteinander vernetzt, was eine intelligente Supply Chain ermöglicht. Mittels GPS oder neuerdings auch Bluetooth-Verbindungen zu Satelliten [2] lassen sich leicht die Positionen von Objekten sowie ihren zurückgelegten Weg tracken. Was für Objekte wünschenswert ist, stellt bei Mitarbeitern jedoch eine Herausforderung dar, da hier Rückschlüsse auf ihre Arbeitsleistungen möglich sind, was in einigen …

Zugang beschränkt

Sie sind zur Zeit nicht angemeldet / noch nicht registriert.

Um diesen Inhalt vollständig lesen zu können, müssen Sie über ein entsprechendes inklusiv-Abonnement verfügen. Alternativ können Sie den Zugang auch durch Zahlung eines Einmalpreises erhalten.

Abo inklusive Einzelkauf
ohne 29,00 €
Digital 27,55 €
Expert 26,10 €
Professional 0,00 €

Lesen für einmalig 29,00 €

Alle Preise enthalten 7% Mehrwertsteuer

Nach Erwerb der Zugangsrechte werden Sie automatisch wieder zu dieser Seite zurückgeleitet.


Potenziale: Innovation Ressourceneffizienz
Lösungen: Logistik Logistik, Technologien Prozessmanagement

Das könnte Sie auch interessieren

Manuelle Abläufe in der Automobilproduktion optimieren

Manuelle Abläufe in der Automobilproduktion optimieren

Bausteinbasierter Ansatz zur effizienten Erstellung von Arbeitssystemsimulationen
Barbara Brockmann, Tobias Jurk, Beate Stoffels, Jochen Deuse ORCID Icon
Im produzierenden Gewerbe gewinnt die Integration digitaler Menschmodelle im Produktentstehungs- und Herstellungsprozess zunehmend an Bedeutung. Besonders in der Montage, die durch einen hohen Anteil manueller Tätigkeiten geprägt ist, ermöglichen Bewegungssimulationen eine realitätsnahe Abbildung menschlicher Arbeit und leisten damit einen wesentlichen Beitrag zur bewegungsökonomischen Bewertung, Prozessabsicherung und Effizienzsteigerung. Der breiten Anwendung in der Produktionsplanung stehen jedoch verschiedene Herausforderungen wie der hohe Initialaufwand zur Erstellung der Humansimulation als auch volatile Planungsbedingungen gegenüber. Dieser Beitrag stellt einen praxisorientierten Lösungsansatz aus der Automobilmontage vor, der eine aufwandsreduzierte Erstellung von Simulationen sowie deren frühzeitige und durchgängige Nutzung im Planungsprozess ermöglicht.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 3 | Seite 48-55
KI-gestützte Beölungsstrategien beim Gewindeformen

KI-gestützte Beölungsstrategien beim Gewindeformen

Adaptive Sprühstrahlsteuerung zur Erhöhung von Prozesssicherheit und Werkzeugstandzeit
Reinhard Schmied, Marco Susic, Christian Donhauser ORCID Icon
Das Gewindeformen erfordert eine präzise Schmierstoffapplikation, da hohe Flächenpressungen und lokale Temperaturspitzen die Werkzeugbelastung erheblich beeinflussen. Aktuelle Sprüh- und Minimalmengenschmierungssysteme (MMS) weisen trotz etablierter Technik häufig Streuverluste, unzureichende Benetzung und instabile Tropfendynamik auf. Diese wissenschaftliche Betrachtung beinhaltet und untersucht einen integrativen Ansatz zur adaptiven Präzisionsbeölung beim Gewindeformen, der auf Computational Fluid Dynamics (CFD)-basierter Strömungsanalyse, experimenteller Validierung und Künstliche Intelligenz (KI)-gestützten Optimierungsverfahren basiert. Im Fokus stehen Tropfengröße, Strahlgeometrie, Düsenposition und Umgebungsströmung sowie deren Einfluss auf die Benetzungsintensität. Erste simulationsgestützteVoruntersuchungen zeigen das Potenzial einer datenbasierten Optimierung zur Reduktion von Benetzungsdefiziten und zur Auslegung künftiger Regelstrategien für eine ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 3 | Seite 76-83
SmartBending: Inline-Messtechnik zur Prozesskorrektur

SmartBending: Inline-Messtechnik zur Prozesskorrektur

Inline-Prozessoptimierung zur Fehlerkorrektur beim Schwenkbiegen
Christian Donhauser ORCID Icon, Reinhard Schmied, Marco Susic
Schwenkbiegen ist ein etabliertes Umformverfahren, bei dem Materialverlust vermieden und Ressourcen effizient genutzt werden. Der Prozess erfordert jedoch aufwändige Optimierungen, die bisher stark vom Fachwissen der Bediener abhängen. Dies führt zu hohem Zeit- und Materialaufwand, da Optimierungsschritte iterativ erfolgen. Angesichts des Fachkräftemangels ist eine technologische Aufrüstung der Anlagen im Sinne von Industrie 4.0 notwendig. Im Rahmen eines Projekts wurden mittels intelligenter Sensorik kritische Einflussfaktoren erfasst, die Korrelationen zwischen Produktfehlern und Anlagenverformungen aufzeigen. Darauf basierend wurde eine Methodik entwickelt, die die Grundlage für eine Inline-Kompensation schafft, bei der die Anlage eigenständig Prozessparameter anpasst, um Produktfehler zu korrigieren und perspektivisch eine fehlerfreie Fertigung ab dem ersten Bauteil zu ermöglichen.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 3 | Seite 134-141
Digitale Fabrikplanung für Start-ups

Digitale Fabrikplanung für Start-ups

Ein simulationsbasierter Ansatz für die Konzeptionierung von Produktionsstrukturen
Herwig Winkler ORCID Icon, Tobias Isau
Mit der zunehmenden Komplexität von Produktions- und Logistiksystemen geraten traditionelle Fabrikplanungsansätze weitgehend an ihre Grenzen. Die digitale Fabrikplanung bietet hier einen vielversprechenden Ansatz, bereits in frühen Planungsphasen fundierte Entscheidungen zu treffen. Insbesondere für Start-ups stellt die optimale Planung einer Produktionsstätte eine Herausforderung dar, da diese oft mit begrenzten finanziellen und infrastrukturellen Ressourcen operieren. Dieser Beitrag präsentiert einen methodischen Ansatz für die digitale Fabrikplanung, bei der die VR-Simulation für die Layoutplanung einer Fabrikhalle eines jungen Unternehmens aus der Solarbranche eingesetzt wird. Der vorgestellte Ansatz zeigt, wie Simulationen zur Gestaltung flexibler Produktionsstrukturen, insbesondere bei Start-ups, beitragen können.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 3 | Seite 68-75
Flächenbewertung für flexible Intralogistik im Brownfield

Flächenbewertung für flexible Intralogistik im Brownfield

Innovative Entscheidungsunterstützung in der Praxis
Jolanda Schierbaum, Carsten Feldmann, Lars Renhof
Flächenplanung in der Intralogistik ist aufgrund des dynamischen Umfelds keine einmalige Aufgabe, sondern ein wiederkehrender Entscheidungsprozess mit vielen Restriktionen bestehender Infrastruktur. Dabei werden Entscheidungen oft auf Basis unsicherer Daten getroffen, so dass das Risiko von Fehlentscheidungen und ineffizienten Flächennutzungen hoch ist. Dieser Beitrag stellt ein praxisorientiertes Vorgehensmodell für die Flächenbewertung im Brownfield vor: Es erhöht die Standardisierung und Konsistenz der Flächenbewertung und fördert Best Practices bei allen Beteiligten. Systematische Entscheidungen unterstützen eine optimierte Planung und Zuweisung von Ressourcen, so dass Risiken und kostspielige Fehler während der Implementierung vermieden werden. Die Demonstration des Vorgehensmodells erfolgt anhand einer Fallstudie bei einem Nutzfahrzeughersteller.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 3 | Seite 124-133
Digitale Zwillinge in Produktion und Logistik erleben

Digitale Zwillinge in Produktion und Logistik erleben

Die fischertechnik® Lernfabrik 4.0 als Entwicklungsplattform für mögliche Ausbaustufen
Jan Schickram, Tareq Albeesh, Deike Gliem ORCID Icon, Sigrid Wenzel ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 30-37 | DOI 10.30844/I4SD.26.2.30