Branche: Intelligente Objekte

In modernen Produktionsbetrieben verkompliziert oft eine heterogene IT-Landschaft den Arbeitsalltag. Ein vielversprechendes Gegenmittel ist der Einsatz intelligenter Agenten. Diese nutzen generative KI für Routineaufgaben und können so die Effizienz steigern. Ob die Integration dieser intelligenten Systeme in bestehende Netzwerke gelingt, entscheidet darüber, ob der Informationsfluss verbessert und manueller Aufwand reduziert werden kann.

Das stetige Fortschreiten der Digitalisierung konfrontiert Unternehmen mit neuen Herausforderungen und Chancen. Unmittelbare Datenverarbeitung ist mittlerweile allgegenwärtig und die Vorteile sind offensichtlich. Doch in Deutschland herrscht eine lückenhafte Breitbandversorgung, was die Prozessverbesserung erschwert. Mathematische Ansätze und Machine Learning ermöglichen zeitnahe Optimierungen und eine reibungslose Produktion.

In diesem Artikel wird primär das Thema Augmented Reality adressiert. Da es sich dabei jedoch um ein multidisziplinäres Fachgebiet handelt, existieren enge Berührungspunkte zu Themen wie Cybersicherheit, Schutz personenbezogener Daten, Mensch-Maschine-Schnittstelle, Maschinelles Lernen, Digitaler Zwilling und Cloud-Computing, die im Rahmen des Projekts secureAR ebenfalls einer näheren Betrachtung unterzogen wurden.

Interoperable Automatisierung kann Zertifizierungsverfahren für Cybersicherheit, wie sie aus dem EU-Cybersicherheitsgesetz (z. B. EUCS) hervorgehen, zugutekommen, so dass sie für die beteiligten Interessengruppen weniger Aufwand bedeuten. Die Entwicklung von Standardisierungsbemühungen unter Einbeziehung relevanter Akteure (z. B. Regulierungsbehörden) ist erforderlich, um diese Vorteile vollständig zu realisieren. Dennoch ist mehr praktische Erfahrungen erforderlich, damit eine kontinuierliche Zertifizierung mit Automatisierung Realität wird.

Assistenzsysteme sind heutzutage ein fester Bestandteil vieler Produkte und werden unter Einbezug innovativer Aspekte wie Augmented Reality, Virtual Reality und Machine Learning auch im Kontext der Industrie zunehmend eingesetzt. Um solche Systeme und andere digitale Innovationen erfolgreich anzuwenden, müssen Mitarbeiter über bestimmte Kompetenzen verfügen, die Sie im Rahmen von Qualifizierungsmaßnahmen erwerben können.

Maschinelles Lernen hat für den industriellen Bereich ein unschätzbares Potenzial. Durch die Analyse großer Datenmengen können Maschinen Muster und Zusammenhänge erkennen, die für menschliche Experten oft schwer zu identifizieren sind. Dies ermöglicht eine präzisere Vorhersage von Fehlern und Ausfällen in Produktionsanlagen. Die dadurch verbesserte Wartung und höhere Betriebseffizienz senkt Kosten und kann Wettbewerbsvorteile sichern.

Die europäische Alliance for Logistics Innovation through Cooperation in Europe (ALICE) hat das „Physical Internet“als Zielvorgabe einer effizienten und nachhaltigen Logistik bis zum Jahr 2050 festgelegt. Das Konzept umfasst ein standardisiertes, offenes, globales Transportsystem, in dem physische Güter nach dem Muster der Übertragung digitaler Daten ausgetauscht werden. Wird dieses Konzept aktuelle Logistikmodelle ersetzen?

Agilität eines Unternehmens oder eines Produktionssystems ist nicht nur in so turbulenten Zeiten wie während einer Pandemie eine sehr nützliche Eigenschaft. In der Fabrik helfen Modularität, Skalierbarkeit, Universalität und Interoperabilität. Für Informationssysteme und Geschäftsprozesse gibt es noch die Aspekte Autonomie, Redundanz und Wissen. Außerdem ist Diversität von Menschen, Systemen, Ressourcen etc. als Wandlungsbefähiger dazugekommen.

In diesem Heft finden Sie die neuesten Erkenntnisse zu intelligenten Systemen und ihrer vielfältigen Potenziale für die Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung. Gleichzeitig erfahren Sie, weshalb diese zu den technologischen Voraussetzungen der Industrie 4.0 gehören: Entwicklungen im Bereich der intelligenten Systeme, von der Modellierung und Simulation bis zu Anwendungen wie Cobots, Digitale Zwillinge oder Biointelligenz.