Autor: Markus Trapp

Die additive Fertigung hat sich als Produktionsverfahren etabliert und auch Einzug in die Modeindustrie gefunden, in der individualisierte Schuhe im 3D-Druckverfahren hergestellt werden. Die Herstellung von solchen Einzelstücken stellt jedoch hohe Herausforderungen an eine automatisierte Qualitätskontrolle, da durch die vergleichsweise geringen Stückzahlen auch wenig Informationen über mögliche Defekte erzeugt werden. In diesem Beitrag wird ein Vorgehen zur Qualitätskontrolle durch Nutzung eines Autoencoders vorgestellt, welcher mittels Bildern von defektfreien Testobjekten so trainiert wird, dass auftretende Anomalien erkannt werden können. Mit einem ROC AUC score von 0,87 zeigen erste Tests vielversprechende Ergebnisse und belegen, dass durch diese Methode Defekte an den verwendeten Schuhmodellen erkannt werden können.

Die fortschreitende Digitalisierung der Arbeitswelt setzt eine entsprechende Infrastruktur in Produktions- und Logistikunternehmen voraus. Neben der bloßen Unterstützung der Geschäftsprozesse kann eine digitalisierte Infrastruktur auch selbst als Gegenstand der Implementierung von intelligentem Verhalten herangezogen werden. Der vorliegende Beitrag liefert einen Überblick über Potenziale und Schwierigkeiten am Beispiel einer intelligenten Beleuchtungssteuerung in der Hafenlogistik. Hierzu wird zunächst beleuchtet wie Infrastrukturen in Häfen aufgebaut sind und wie technischen Lösungen gefunden werden können, um intelligente Steuerungsmethoden implementieren zu können. Schließlich wird aufgezeigt welche Potenziale sich aus einer solchen Steuerung ergeben. In dem betrachteten Anwendungsfall konnten mittels Modellierung und Prozesssimulationen Energieeinsparungen von bis zu 35 % ermittelt werden.

In vielen Einsatzbereichen müssen Menschen auf die Sicherheit von Drahtseilen vertrauen, weshalb mögliche Schäden zuverlässig und rechtzeitig erkannt werden müssen. Die hierfür notwendigen Überprüfungen werden von Sachverständigen durchgeführt, was das Risiko nicht erkannter Schäden beinhaltet. Damit diese keine Unfälle verschulden, werden Drahtseile oft verfrüht getauscht, was vermeidbare Kosten erzeugt. Das in diesem Beitrag vorgestellte Projekt MOBISTAR soll Fehler im Prozess der Instandhaltung und Überprüfung weiter reduzieren. Das System nutzt zwei unterschiedliche Messarten, die mit einer selbstlernenden Convolutional Neural Networks (CNN) Auswertungssoftware gekoppelt sind, um so zuverlässiger und genauer die Ablegereife von Seilen beurteilen zu können.

Der Online-Lebensmittelhandel sieht sich gerade in Deutschland großen Herausforderungen gegenüber, um die anspruchsvolle Kundschaft nachhaltig zu binden. Neben Artikeln des täglichen Gebrauchs gilt es, wahlweise auch frische, gekühlte oder tiefgekühlte Lebensmittel schnell und sicher zum Kunden zu bringen. Dabei erfreuen sich Tiefkühlprodukte schon seit Jahren eines stetigen Wachstums. Im Hinblick auf das Versandgeschäft eignen sich Tiefkühlprodukte besonders gut, da sie im Vergleich zu frischen Lebensmitteln industriell gehandhabt und relativ lange gelagert werden können. Zudem sorgen verbesserte Herstellungs- und Gefrierverfahren für eine zunehmend größere Produktqualität, die mittlerweile auch höheren Ansprüchen gerecht wird. Der sichere Versand von Tiefkühlprodukten erfordert neben der Erfüllung hygienischer Standards im Besonderen die Einhaltung der Kühlkette. Neben dem stationären Handel werden Tiefkühlprodukte schon seit Jahrzehnten mittels spezieller ...