Autor: Joachim Metternich

Assistenzsysteme durch Natural Language Processing

Assistenzsysteme durch Natural Language Processing

Umsetzungsstrategien für den Shopfloor
Marvin Müller, Joachim Metternich
Die Werkstattführung im Rahmen des sogenannten Shopfloor Managements (SFM) greift zunehmend auf digital erfasste Daten zurück. Die im Rahmen des SFM erkannten Abweichungen führen im besten Fall zu einer systematischen und nachhaltigen Lösung der zugrundeliegenden Probleme. Besonders wertvoll ist dabei das in Form von Freitext dokumentierte Wissen der Beschäftigten in der Ursachenforschung und Maßnahmendefinition. Im Transferprojekt TexPrax werden daher Ansätze aus dem Natural Language Processing (NLP) auf diese Textdaten angewendet, um Assistenzfunktionen im SFM zu realisieren. Dieser Beitrag stellt verschiedene, erprobte Assistenzsysteme im digitalen SFM (dSFM) vor und zeigt situationsspezifische Umsetzungsstrategien für Unternehmen auf.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 6 | Seite 11-14 | DOI 10.30844/I40M_21-6_S11-14
Manufacturing Analytics für reaktive Qualitätsprozesse

Manufacturing Analytics für reaktive Qualitätsprozesse

Literaturanalyse und Beispiele aus der Praxis
Maximilian Meister, Lukas Hartmann, Markus Wünsch, Joachim Metternich, Amir Cviko, Tobias Böing
Der Beitrag beschreibt die Anwendung von Manufacturing Analytics im Rahmen des reaktiven Qualitätsmanagements. Dazu wird zuerst eine allgemeine Definition des Begriffs Manufacturing Analytics gegeben. Anhand einer Literaturanalyse und der Auswertung bestehender Anwendungsfälle werden Erkenntnisse bezüglich der Potenziale für reaktive Qualitätsprozesse abgeleitet. Dabei zeigt sich, dass Manufacturing Analytics besonders in der Ursachenanalyse, der Fehlererkennung und -vermeidung erfolgsversprechend ist und eingesetzt wird. Abschließend werden praktische Einblicke in die Anwendung von Manufacturing Analytics gegeben.
Industrie 4.0 Management | 35. Jahrgang | 2019 | Ausgabe 2 | Seite 43-48
Strategischer Ansatz zur Umsetzung der Losgröße 1

Strategischer Ansatz zur Umsetzung der Losgröße 1

Stufenweises Vorgehen zur Implementierung dezentraler Steuerungssysteme in Kombination mit additiven Fertigungsverfahren
Patrick Stanula, Joachim Metternich, Thimo Keller, Thomas Glockseisen
Das Projekt „CrimpProd-S“ untersucht die Integration dezentraler, selbstlernender Produktionssteuerungssysteme im Kontext der Industrie 4.0 unter Einbeziehung additiver Fertigungsverfahren. Das Ziel ist die wirtschaftliche Umsetzung kleiner Losgrößen hin zur kundenindividuellen Stückzahl 1 bei bestehenden Produktionsstrukturen. Der Fokus ist hierbei die stufenweise, evolutionäre Transformation der bestehenden Produktion. Durch die Entwicklung einer allgemeingültigen und übertragbaren Methode kann für verschiedene Produktionssysteme der Nutzen der Losgröße 1 identifiziert werden. Dabei wird im Einklang mit der strategischen Ausrichtung eine angepasste, mitarbeitergerechte und risikoarme Integration der Technologien angestrebt.
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 1 | Seite 31-35
Lernerfolgsmessung in Lernfabriken

Lernerfolgsmessung in Lernfabriken

Kompetenzorientierte Weiterentwicklung praxisnaher Schulungen
Michael Tisch, Christian Hertle, Joachim Metternich, Eberhard Abele
Lernfabriken werden in den letzten Jahren vermehrt zur Entwicklung von Mitarbeiterkompetenzen eingesetzt. Den Teilnehmern sollen hierbei nicht träges Wissen oder Verhaltensweisen für bekannte Situationen vermittelt werden, vielmehr soll die Fähigkeit zur kreativen, selbstorganisierten Handlung entwickelt werden. Um dieses Ziel zu erreichen, ist eine Überprüfung der tatsächlichen Wirkungen von Schulungen notwendig. Bisher gibt es keine Methode, den Lernerfolg in Lernfabriken kompetenzorientiert zu erfassen. Im vorliegenden Beitrag wird ein Vorgehen zur ergebnisorientierten Evaluation mithilfe von Handlungsaufgaben vorgestellt. Somit können Schwachstellen aktueller Programme identifiziert und Schulungen kontinuierlich verbessert werden.
Industrie Management | 30. Jahrgang | 2014 | Ausgabe 3 | Seite 20-24