Branche: Manufacturing

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.

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.

Im Vergleich zu traditionellen KI-Systemen führt Generative Künstliche Intelligenz benutzerabhängige Eigenschaften ein, die einzigartige Herausforderungen für die KI-Governance in Organisationen mit sich bringen. Diese Herausforderungen hängen insbesondere mit menschlichen Faktoren zusammen, wie der Einstellung, dem Bewusstsein und den Fähigkeiten der Mitarbeitenden, die von bestehenden Governance-Rahmenwerken oft vernachlässigt werden. Diese qualitative Fallstudie untersucht, wie ein produzierendes Unternehmen Mechanismen der GenAI-Governance implementiert hat, um einen verantwortungsvollen Umgang mit dieser Technologie zu fördern. Die Ergebnisse zeigen, dass Unternehmen einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen sollten, der strukturelle, prozessuale und relationale Mechanismen kombiniert, um Aspekte bezogen auf die Mitarbeitenden der GenAI-Governance zu berücksichtigen. Damit leistet diese Studie einen Beitrag zum wachsenden Forschungsfeld der GenAI-Governance und liefert ...

Dashboards spielen eine Schlüsselrolle für fundierte Unternehmensentscheidungen. Dieser Beitrag zeigt anhand von Erkenntnissen eines Action-Research-Prozesses, wie unternehmensspezifische Lösungen systematisch entwickelt und Fehlinvestitionen vermieden werden können. Als kritisch erweisen sich insbesondere die Bereitstellung von IT-Kapazitäten, die Sicherung des Datenzugriffs, die Ausformulierung von Anforderungen und die Erarbeitung des Datenmodells.

Ein reibungsloser Ablauf der Logistiksteuerung ist elementar für das Überleben von Unternehmen, wird aber durch akteurs- und organisationsbezogene Stolpersteine der Produktionsplanung und -steuerung behindert. Die Berufliche Hochschule Hamburg fördert gezielt jene Zukunftskompetenzen, die der „Wandlungsbefähiger Mensch“ zur Bewältigung von Stolpersteinen in digitalisierten Arbeitsumgebungen benötigt. Dieses Konzept wird im folgenden Beitrag vorgestellt.

Für eine erfolgreiche Implementierung sowie nachhaltige Nutzung und Pflege Digitaler Zwillinge für Produktions- und Logistiksysteme ist es notwendig, relevante Anwendungsfälle zu identifizieren und die damit einhergehenden Herausforderungen zu meistern. Dieser Beitrag analysiert wissenschaftliche Literatur zu gängigen Anwendungen und Herausforderungen bei der Implementierung Digitaler Zwillinge für die Planung und den Betrieb von Produktions- und Logistiksystemen. Um die Praxisrelevanz der Ergebnisse zu bestätigen, sind zudem die Resultate einer empirischen Befragung einbezogen worden. Aus den gewonnenen Erkenntnissen werden wesentliche Handlungsfelder für die erfolgreiche Implementierung und langfristige Nutzung von Digitalen Zwillingen in Produktion und Logistik abgeleitet.

Die Einführung Digitaler Zwillinge (DZ) scheitert oft an hohen Kosten, technischer Komplexität und fehlenden Fachkenntnissen. Diese Studie stellt ein kostengünstiges Modell eines DZ, welches mit Technology Readiness Level (TRL) 5 validiert ist. Es wurde innerhalb von nur zwei Wochen mithilfe von Open-Source-Lösungen und gängigen Unternehmenswerkzeugen entwickelt und integriert sensorbasierte Echtzeitdaten, prädiktive Analysen, Anomalieerkennung und automatisierte Benachrichtigungen, um Effizienz und Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft zu steigern. Das System erreicht eine durchschnittliche relative Abweichung von nur 7,76 % und gibt automatisierte Warnungen in Echtzeit aus. Die Ergebnisse zeigen, wie fortschrittliche digitale Werkzeuge durch die Kombination von Open-Source-Technologien und Standardwerkzeugen zugänglich gemacht werden können: skalierbar, menschenzentriert und erschwinglich im Sinne von Industrie 5.0.