Autor: Abderrahim Ait Alla

Backwaren werden weltweit von allen Altersgruppen geschätzt, doch das Bäckerhandwerk profitiert bisher kaum von der Digitalisierung. Viele Prozesse sind manuell, Maschinen erfassen keine Prozessdaten automatisch. Vorgestellt wird eine IoT-Lösung „Bäckerei 4.0“ mit IoT-Device, Edge-Gateway und simulationsbasierter Software zur Prozessoptimierung.

Neuartige Produktionstechnologien haben ein inhärentes Einsatzrisiko, aber auch etablierte Produktionstechnologien lassen sich nicht immer problemlos auf neue Produkte bzw. Bauteile übertragen. Entsprechend müssen diese technischen Risiken bei der Planung von Produktionssystemen berücksichtigt werden. In diesem Beitrag wird ein Ansatz für die optimierte Allokation von Entwicklungsressourcen hinsichtlich der Einsatzrisiken von Produktionstechnologien und -prozessen vorgestellt. Zunächst wird das Produktionsszenario mittels GRAMOSA modelliert und simuliert. Nachfolgend werden die Simulationsergebnisse für die optimierte Zuordnung des Entwicklungsbudgets mittels mathematischer Optimierung genutzt.

Optische Messsysteme sind eine populäre Wahl für die Qualitätsprüfung, da sie nicht nur kontaktfrei funktionieren, sondern auch präzise und vergleichsweise schnell sind. Vor allem in Fällen, in denen eine 100 %-Qualitätsprüfung angestrebt wird, ist eine geringe Mess- und Auswertezeit von essentieller Bedeutung. Bei hohen Taktzahlen von mehreren Teilen pro Sekunde, wie bspw. beim Mikrokaltumformen, wird die Auswertung dabei von Algorithmen übernommen. Um eine schnelle und präzise Defekterkennung zu ermöglichen, werden solche Algorithmen üblicherweise auf die Erkennung einer beschränkten Anzahl vordefinierter Defektklassen zugeschnitten. Der Nachteil gegenüber der manuellen Prüfung ist dabei jedoch, dass unbekannte bzw. unerwartet auftretende Defektarten eventuell nicht erkannt werden. Bei neu entwickelten Verfahren und/oder einer hohen Anzahl von Einflussfaktoren ist es daher wichtig, dass die Auswertealgorithmen solche Anomalien zuverlässig und schnell erkennen.

Die allumfassende Digitalisierung der Arbeitswelt schafft große Herausforderungen im Umgang mit neuen Medien im Hinblick auf eine erweiterte Mensch-Technik-Interaktion. Dabei hat sich die Instandhaltung als ein wesentliches Anwendungsfeld für diese Form von Industrie 4.0 herauskristallisiert. Trotz hoher Prozessanforderungen aufgrund von kurzfristigen Störungen, teilweise rauen Umgebungsbedingungen und engen Zeitkorridoren muss die korrekte Prozessdurchführung und auch -dokumentation sichergestellt werden. Diese Anforderungen sowie die zunehmende Digitalisierung begünstigen die Anwendung von Augmented Reality-Lösungen in diesem Bereich. Mit Schwerpunkt der Windenergie widmet sich dieser Beitrag dem Stand der Technik mit Bezug auf aktuelle Lösungsansätze sowie Entwicklungsbedarfen im Hinblick auf den prozessnahen Einsatz von Augmented Reality. Hierzu werden neben bestehenden, auf dem Markt befindlichen Lösungen auch Ergebnisse aus dem Verbundprojekt „AR Maintenance System“ ...

Die Windenergie hat sich zu einer etablierten Technologie für die Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien entwickelt. Allerdings sind in Deutschland geeignete Flächen für die Installation von Onshore-Windenergieanlagen beschränkt bzw. häufig schon bebaut. Folglich werden Offshore-Windenergieparks in Zukunft eine Schlüsselrolle für die Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien darstellen, auch in Hinblick auf eine erfolgreiche Umsetzung der Energiewende. Die Installation eines Offshore-Windparks ist aufgrund der rauen Wetterbedingungen und der begrenzten Verfügbarkeit von Ressourcen jedoch anspruchsvoll und kostenintensiv. Dementsprechend gilt es, neue Konzepte für die Errichtung von Offshore-Windparks zu entwickeln und zu evaluieren, wobei hier die klassischen Werkzeuge zur Bewertung an ihre Grenzen stoßen. Diese Lücke lässt sich mittels einer Ablaufsimulation schließen.

Die Bedeutung von Data Science für Produktion und Logistik nimmt stetig zu, da durch Industrie 4.0-Technologien zunehmend mehr Daten anfallen und für Prozess- und Systemoptimierungen genutzt werden können. Darüber hinaus erlauben verbesserte Methoden und Werkzeuge der Datenanalyse eine einfachere Bearbeitung anwendungsspezifischer Fragestellungen, als es bislang mit vornehmlich wissenschaftlichen Softwareapplikationen möglich war. Dieser Beitrag ist der zweite Teil zum Thema Data Science in Produktion und Logistik. Während sich der erste Teil mit der Begriffsdefinition, den allgemeinen Potenzialen der Datenanalyse und aktuellen Trends in diesem Bereich auseinandergesetzt hat, widmet sich dieser zweite Teil der Anwendung von Data Science in Produktion und Logistik. Im Folgenden werden typische Vorgehensweisen präsentiert und es wird durch mehrere Anwendungsbeispiele ein Einblick in die aktuellen Möglichkeiten von Data Science gegeben.

In den letzten zehn Jahren hat es im IT-Bereich rasante Entwicklungen gegeben, um immer größere Datenmengen speichern und performant verarbeiten zu können. Dadurch wurde eine wesentliche Voraussetzung für die Umsetzung der vernetzten Produktion im Sinne von Industrie 4.0 geschaffen. Die vernetzte Produktion verfolgt die Idee, dass mittels des Internet der Dinge eine Kommunikation zwischen Maschinen, Transportmitteln und Werkstücken stattfindet, um gemeinsam mit dem Menschen bislang unerschlossene Effizienzpotenziale im Hinblick auf Materialbereitstellungs-, Instandhaltungs- und Fertigungskonzepte auszuschöpfen. Zur Umsetzung dieser Konzepte bedarf es in Analogie zur Business Intelligence eines neuartigen Verständnisses der Datenverarbeitung für den Produktionsbereich. Mit Verweis auf das übergeordnete Rahmenkonzept der Data Science ist hierzu ein integrierter Ansatz bestehend aus mathematischer Modellierung, performanter Softwareimplementierung und spezifischem ...

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit der Absatzprognose von einsaisonalen Produkten am Beispiel der Bekleidungsindustrie. Aufgrund der sich ergebenden Unzulänglichkeiten konventioneller Methoden, insbesondere statistischer Verfahren, wird die Verbesserung der Absatzprognose mittels eines community-basierten Ansatzes vorgeschlagen. Eine Plattform zur Nutzung durch eine professionelle Community kann durch Cloud-Computing-Werkzeuge erstellt werden.