Branche: Manufacturing

Durchführung von Experimenten in hybriden Lernfabriken

Durchführung von Experimenten in hybriden Lernfabriken

Das Beispiel des InTraLab Potsdam
Die industrielle Produktion durchläuft durch Digitalisierung, Automatisierung und cyberphysische Systeme einen raschen Wandel, der neue Kompetenzanforderungen an die Beschäftigten stellt. Lernfabriken bieten Erfahrungsräume zur Entwicklung dieser Kompetenzen. Dieser Artikel stellt das Industrial Transformation Lab (InTraLab) als hybride Lernfabrik vor, die physische Demonstratoren und digitale Simulationen kombiniert.
Lernfabriken für die Zukunft der Fertigung in Brasilien

Lernfabriken für die Zukunft der Fertigung in Brasilien

Förderung der Industrie durch Technologie und Kompetenzentwicklung
Fertigungsunternehmen in Entwicklungsländern stehen vor der Herausforderung, Produktivitätslücken zu schließen und gleichzeitig Industrie-4.0-Technologien einzuführen. Lernfabriken sind ein hilfreicher Ansatz, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Ein Beispiel hierfür ist die Lernfabrik „Fábrica do Futuro“ in São Paulo, Brasilien, die Studierende einbindet, die Kompetenzentwicklung fördert und mit der Industrie in der angewandten Forschung zusammenarbeitet.
Wandel in einer Lernfabrik für die zerspanende Fertigung

Wandel in einer Lernfabrik für die zerspanende Fertigung

Ein Lernmodul zur Kompetenzförderung für eine nachhaltigkeitsorientierte Transformation
Oskay Ozen ORCID Icon, Victoria Breidling ORCID Icon, Stefan Seyfried ORCID Icon, Matthias Weigold ORCID Icon
Nachhaltigkeitsfördernde Transformationsprozesse sind in allen Sektoren notwendig, wenn wir innerhalb der planetarischen Grenzen bleiben wollen. Dies gilt auch für den Industriesektor als bedeutender Emittent von Treibhausgasen. Mitarbeiter benötigen neue Kompetenzen, um diese komplexe Aufgabe der industriellen Transformation zu bewältigen. Diese reichen von der CO2-Äquivalenzbilanzierung bis zur Entwicklung und Bewertung von Transformationsszenarien einschließlich technischer Maßnahmen. Das hier entwickelte Lernmodul greift diese Kompetenzanforderungen auf und zeigt am Beispiel der ETA-Fabrik, wie ein kompetenzorientiertes Lernmodul für die industrielle Transformation aufgebaut sein kann. Es umfasst im Wesentlichen vier Phasen: Datenerhebung und CO2-Äquivalenzbilanzierung, Ursachenanalyse, Maßnahmenentwicklung und Maßnahmenbewertung.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 38-47 | DOI 10.30844/I4SD.26.2.38
Angewandte KI für die menschenzentrierte Montage

Angewandte KI für die menschenzentrierte Montage

Ein ethisch fundierter Ansatz zur Gestaltung von Arbeitsplätzen
Tadele Belay Tuli ORCID Icon, Michael Jonek ORCID Icon, Sascha Niethammer, Henning Vogler, Martin Manns ORCID Icon
Künstliche Intelligenz (KI) kann die Montage verbessern, indem sie menschliche Bewegungen vorhersagt und den Arbeitsplatz entsprechend gestaltet. Mithilfe probabilistischer Modelle wie der Gaußschen Mischmodelle (GMMs) antizipieren KI-Systeme die Bewegungen des Bedieners, um die Koordination mit Robotern zu verbessern. Diese Vorhersagesysteme werfen jedoch ethische Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Fairness und Datenschutz gemäß EU AI Act auf. Dieser Artikel stellt eine Methode vor, die probabilistische Bewegungsmodellierung mit ethischer Bewertung mittels Z-Inspection® integriert. Eine Fallstudie unter Verwendung des Werkerassistenzsystem zeigt, wie multimodale Sensorik (Bewegung, Blick) und interpretierbare Modelle eine vorausschauende Unterstützung ermöglichen. Der Ansatz geht von der ethischen Bewertung zu einer ethisch informierten Arbeitsgestaltung über und liefert übertragbare Prinzipien sowie eine konfigurierbare Bewertungsmatrix.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 60-68 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.60
Regulierung von humanzentrierter KI in Betrieben

Regulierung von humanzentrierter KI in Betrieben

Die HUMAINE Muster-Betriebsvereinbarung
Alexander Ranft, Fabian Hoose ORCID Icon, Claudia Niewerth ORCID Icon, Mathias Preuß, Manfred Wannöffel ORCID Icon
Die Einführung von Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI) in Betrieben stellt neue Anforderungen an Regulierung und Mitbestimmung. Mit dem EU AI Act gelten seit 2025 verbindliche Vorgaben, die national mit dem Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG) verknüpft werden müssen. Das regionale Kompetenzzentrum HUMAINE hat hierzu eine Muster-Betriebsvereinbarung KI (MBV KI) nach § 77 BetrVG entwickelt, die betriebliche Mitbestimmungsrechte stärkt und die europäische Regulierungspraxis praxisnah umsetzt. Flankiert durch Mitbestimmungsdialoge ermöglicht die MBV KI eine betriebsspezifische Anpassung für einen verantwortungsvollen und humanzentrierten KI-Einsatz. Der Beitrag zeigt am Beispiel ausgewählter Teile der MBV KI, wie eine Rahmen-Betriebsvereinbarung KI konkret gestaltet werden kann und diskutiert die Übertragbarkeit auch auf Betriebe ohne Betriebsrat. Die so vorgestellte MBV KI leistet einen Beitrag zur nachhaltigen, sozialpartnerschaftlich abgesicherten Gestaltung der ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 14-21 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.14
Produktionssteuerung im All

Produktionssteuerung im All

Ein KI-gestützter Ansatz für die Industrie im Orbit
Dominik Augenstein, Lara Jovic
Eine Produktion im Weltraum, beispielsweise von Halbleitern, bietet viele Vorteile für Unternehmen. Gleichzeitig sorgen hohe Transportkosten dafür, dass genau abgewogen werden muss, welche Produktionsmaterialien man ins Weltall transportiert. Die Anwendung sogenannter Kalman-Filter ermöglicht dabei eine (Echt-Zeit) Steuerung von der Erde aus und damit eine kosteneffiziente Art der Weltraumproduktion. Mittels Machine Learning kann dieser Ansatz auch bei sehr komplexen Produktionssystemen Anwendung finden.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 6 | Seite 22-29
Individualisierte Organe aus dem Weltall

Individualisierte Organe aus dem Weltall

Wie die Schwerelosigkeit Menschenleben verändern könnte
Der Weltraum bietet enorme Chancen für die Produktion. Denn die Mikrogravitation im erdnahen Orbit verändert die Randbedingungen für biologische Prozesse grundlegend. Im Zusammenspiel mit Stammzelltechnologie und 3D-Bioprinting öffnen sich neue technologische Chancen für die Transplantationsmedizin. Doch wenn Europa im Bereich Space Biotech und Produktion im All nicht nur Nutzer, sondern gestaltender Akteur sein möchte, sind gezielte Maßnahmen erforderlich.
I4S 5/2025: Künstliche Intelligenz und Digitale Assistenz

I4S 5/2025: Künstliche Intelligenz und Digitale Assistenz

Wie wir Arbeit besser unterstützen können
Demografischer Wandel, Fachkräftemangel und stagnierende Produktivität gefährden die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie. Gleichzeitig eröffnen KI und digitale Assistenzsysteme neue Chancen: Sie machen Arbeit effizienter und unterstützen Fachkräfte. Doch während sie im Alltag längst präsent sind, bleibt ihr Potenzial in der Industrie weitgehend ungenutzt – hier setzt die WGAB mit innovativen Konzepten an.
Von der Theorie zur Praxis

Von der Theorie zur Praxis

Weniger Fehler und schnellere Umsetzung von Produktionsprozessen dank Augmented Reality
Jana Gonnermann-Müller ORCID Icon, Philip Wotschack ORCID Icon, Martin Krzywdzinski ORCID Icon, Norbert Gronau ORCID Icon
Die zunehmende Komplexität industrieller Umgebungen erfordert neue Kompetenzen, insbesondere in der Interaktion mit digitalen Systemen. Traditionelle Ausbildungsmethoden reichen für den effektiven Transfer von angewandtem Wissen oft nicht aus. Um diese Lücke zu schließen, wurde ein Experiment durchgeführt, bei dem Augmented Reality (AR) und papierbasierte Anleitungen in einem Produktionsszenario verglichen wurden. Die Ergebnisse zeigen: Teilnehmer, die mit AR lernten, führten den Produktionsprozess deutlich schneller und mit weniger Fehlern durch. Darüber hinaus berichteten die Lernenden, die AR nutzten, von einer höheren Benutzerfreundlichkeit und einer geringeren kognitiven Belastung während des Trainings.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 22-29 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.22
KI-gestützte Workstation für die Qualitätskontrolle

KI-gestützte Workstation für die Qualitätskontrolle

Mehr Effizienz durch Bildverarbeitung, Echtzeitunterstützung und axiomatisches Design
Leonardo Venturoso ORCID Icon, Simone Garbin ORCID Icon, Dieter Steiner ORCID Icon, Dominik T. Matt ORCID Icon
Die traditionelle Qualitätskontrolle stößt in Produktionsumgebungen mit hoher Produktvielfalt und geringen Stückzahlen aufgrund von Variabilität und Komplexität oft an ihre Grenzen. Dieses Projekt stellt eine fortschrittliche Workstation vor, die die industrielle Produktivität und Qualität durch die Verwendung eines axiomatischen Designs steigert, um so eine klare Verbindung zwischen Kundenbedürfnissen, funktionalen Anforderungen und Designlösungen zu gewährleisten. Polarisationskameras, hochauflösender Bildgebung, adaptiver Beleuchtung und Deep-Learning-basierte Bildverarbeitung ermöglichen präziseste Prüfungen von Menge, Qualität und Konformität Über eine intuitive Benutzeroberfläche bietet das digitale Assistenzsystem Echtzeit-Feedback. In kontrollierten Tests konnte es sowohl durch Praxistauglichkeit als auch durch Skalierbarkeit überzeugen.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 128-134 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.128
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