Steigerung der Logistikleistung durch Process Mining

Lässt sich die Gültigkeit und Glaubwürdigkeit von Simulationsmodellen und Daten für die Simulation in Produktion und Logistik mit Künstlicher Intelligenz (KI) ermitteln? Welche Anforderungen müssen KI-Assistenzen erfüllen, damit sie Experten bei der Verifikation und Validierung unterstützen und diese gleichzeitig ihre Kompetenz sichern können? Zu ihren Erwartungen und Wünschen werden Simulationsexperten befragt, um die tatsächlichen Anforderungen der Community an KI-Assistenzen im Kontext des Einsatzes der ereignisdiskreten Simulation zu identifizieren und ihre Umsetzung voranzutreiben.

Die Nutzung von Erfahrungswissen ist für Unternehmen ein zentraler Erfolgsfaktor. Der vorliegende Beitrag analysiert anhand von vier betrieblichen Fallstudien die technischen, organisatorischen und personellen Herausforderungen beim Einsatz von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Systemen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Erfolg solcher Systeme maßgeblich von der strategischen Entwicklung und Pflege der Wissensbasis sowie von der Einbindung der Beschäftigten abhängt.

Die Gestaltung inklusiver Arbeitssysteme gewinnt vor dem Hintergrund des demografischen Wandels und der zunehmenden digitalen Durchdringung von Wertschöpfungsprozessen an Bedeutung. Während klassische ergonomische Ansätze primär auf der Perzentillogik basieren und damit nur einen Teil der Nutzerpopulation adressieren, eröffnet die Integration digitaler Technologien neue Möglichkeiten zur dynamischen und individuellen Anpassung von Arbeitssystemen. Der vorliegende Beitrag stellt einen konzeptionellen Handlungsrahmen für inklusive Arbeitssystemgestaltung vor, der die Dimensionen Standardisierung, Automatisierung und Kontextadaptivität integriert. Methodisch basiert der Beitrag auf einer konzeptionellen Analyse bestehender Ansätze aus Ergonomie und Human-Centered Design. Der Beitrag leistet einen theoretischen Beitrag zur Systematisierung inklusiver Arbeitssystemgestaltung und formuliert Gestaltungsbereiche für Forschung und industrielle Praxis.

Die MTM-Methoden sind ein bewährter Standard zur Analyse und Gestaltung menschlicher Arbeitsabläufe. Arbeitsplaner stehen bei der Anwendung jedoch weiterhin vor der Herausforderung, diese Methoden richtig und effizient anzuwenden. Künstliche Intelligenz – insbesondere Large Language Models – hat das Potenzial, hier einen wichtigen Beitrag zu leisten. Beim Einsatz von KI ergeben sich jedoch berechtigte Fragen hinsichtlich der Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. Der vorgestellte Ansatz kombiniert LLMs mit einem regelbasierten Algorithmus, um gezielt wichtige Informationen aus textlichen Prozessbeschreibungen, wie Arbeitsanweisungen, zu extrahieren, die für MTM-Analysen erforderlich sind. Anschließend werden diese entsprechend dem MTM-Regelwerk in Analysen übersetzt. Dieses Vorgehen trägt dazu bei, dass die Ergebnisse für den Anwender nachvollziehbar aus den Eingangsdaten abgeleitet werden.

Industrielle Lieferketten müssen ihre Beschaffungsstrategien als Reaktion auf Störungen immer wieder neu ausrichten, doch Informationen über die Leistungsfähigkeit von Lieferanten sind nach wie vor uneinheitlich und lassen sich nur schwer operativ umsetzen. Bisherige Forschungsarbeiten behandeln Lieferantenauswahl, Simulation und Interoperabilitätsstandards getrennt voneinander und betrachten die Erfassung, Bewertung und Optimierung als voneinander getrennte Schritte, die eine manuelle Datentransformation erfordern. Dieser Beitrag stellt ein Rahmenkonzept für eine datengesteuerte industrielle Plattform vor, die drei Komponenten integriert: Lieferantenprofile auf Basis der Asset Administration Shell, strukturiert durch eine Actor-Service-Ontologie zur semantischen Identifikation von Lieferanten, automatische Generierung von Simulationsmodellen für diskrete Ereignisse (Discrete-Event Simulation) aus Layoutdaten zur Leistungsbewertung sowie KPI-gesteuerte Konfiguration mithilfe von ...