Branche: Manufacturing

Fehlermanagement in der Produktion

Fehlermanagement in der Produktion

Aktuelle Gegebenheiten und Herausforderungen in der Industrie
Johannes Prior ORCID Icon, Milan Brisse ORCID Icon, Nikita Govorov, Robert Egel ORCID Icon, Bernd Kuhlenkötter ORCID Icon
Die vorliegende Studie untersucht unter Teilnahme von 23 Unternehmen die Praxis des erfahrungsbasierten Fehlermanagements. Ziel dieser Untersuchung ist es, zentrale Kriterien für ein effektives Fehlermanagement in der Produktion zu identifizieren. Hierzu wurde ein Fragebogen mit 77 Fragen zu acht Themenbereichen entwickelt, darunter Fehlerkultur, Dokumentation, Ursachenforschung und softwaregestütztes Wissensmanagement. In der anschließenden Analyse werden positive und negative Maßnahmen herausgearbeitet, um daraus konkrete Handlungsempfehlungen zur Optimierung des erfahrungsbasierten Fehlermanagements abzuleiten.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 38-45 | DOI 10.30844/I4SD.25.2.38
Mehr Wettbewerbsfähigkeit für die Kleinserienproduktion

Mehr Wettbewerbsfähigkeit für die Kleinserienproduktion

Skalierbare und flexible Rohkarosserie-Fertigungslinie mit kollaborativen mobilen Robotern
Walid Elleuch, Tadele Belay Tuli ORCID Icon, Martin Manns ORCID Icon
Durch den höheren Bedarf für eine Anpassung von Produkten an Kundengruppen und -bedürfnisse sind Body-In-White produzierende Unternehmen mit einer höheren Variantenmontage in den späteren Phasen der Produktionslinie konfrontiert, wodurch die Produktionskosten pro Einheit steigen. Flexible Produktionsprozesse mit flexiblen Materialflüssen und Fertigungsabläufen sowie der automatischen Rekonfiguration von Werkzeugen sind die Säulen eines resilienten Produktionssystems. In diesem Artikel wird eine konzeptionelle Lösung für die flexible Karosserierohbau-Blechfertigung mit autonomen kollaborativen Robotersystemen vorgestellt, um die Produktkosten für einen höheren Wettbewerbsvorteil zu senken.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 60-67
Die Lernfabrik „InTraLab“

Die Lernfabrik „InTraLab“

Digital transformierte Arbeit erfahren und lernen
Norbert Gronau ORCID Icon, Malte Teichmann ORCID Icon
Lernfabriken bieten eine praxisnahe Umgebung zur Simulation von Produktionsprozessen, in der Lernende Kompetenzen durch direkte Anwendung neuer Technologien erwerben können. Das Industrial Transformation Lab (InTraLab) simuliert hybride Produktionsprozesse und integriert reale Demonstratoren sowie virtuelle Simulationen. Dies ermöglicht Lernenden den Erwerb von Handlungskompetenzen und Fähigkeiten, die für die digital transformierte Arbeitswelt entscheidend sind.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 46-51
I4S 2/2025: Die Zukunft der Produktion mit KI, Cobots und virtuellen Welten

I4S 2/2025: Die Zukunft der Produktion mit KI, Cobots und virtuellen Welten

Technologie braucht innovative, wertschöpfende Geschäftsmodelle
Künstliche Intelligenz, Cobots und virtuelle Welten wie das Metaverse beflügeln Visionen für neue Formen der industriellen Wertschöpfung. Doch Innovation allein genügt nicht – erst durch intelligente Geschäftsmodelle entfalten Technologien ihr volles Potenzial. Wie können Unternehmen die neuen Lösungen effizient in ihre Prozesse integrieren? Und mit welchen Strategien lassen sich daraus nachhaltige Wettbewerbsvorteile generieren?
Verteilte Anwendungsintegration in Industriebetrieben

Verteilte Anwendungsintegration in Industriebetrieben

Einsatz von Microservices zur Enterprise Application Integration
Jan-Peer Rudolph ORCID Icon
Im Rahmen der Digitalen Transformation steigt die Anzahl der Softwareanwendungen in Unternehmen kontinuierlich an. Dies betrifft speziell Industriebetriebe, die aufgrund ihrer oft komplexen Geschäftsprozesse vor besonderen Herausforderungen stehen. Eine ganzheitliche und nachhaltige Integration dieser Geschäftsprozesse erfordert eine enge Verknüpfung der eingesetzten Informationssysteme. In diesem Kontext gewinnt die Anwendungsintegration, auch bekannt als Enterprise Application Integration (EAI), zunehmend an Bedeutung. Moderne Ansätze wie die Verwendung von Microservices bieten dabei eine besonders flexible und effiziente Lösung, um unterschiedliche Anwendungen nahtlos miteinander zu verbinden und so die Agilität und Skalierbarkeit der IT-Landschaft zu fördern.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 74-80
Rechnereinsatz in industriellen Geschäftsprozessen

Rechnereinsatz in industriellen Geschäftsprozessen

Eine systematische Literaturübersicht der letzten 40 Jahre
Norbert Gronau ORCID Icon
Die wichtigsten wertschöpfenden industriellen Geschäftsprozesse sind die Produktentstehung und die Auftragsabwicklung. Seit nunmehr 40 Jahren begleiten Industry 4.0 Science und ihre Vorgängertitel die Entwicklung und Nutzung von Software entlang dieser industriellen Geschäftsprozesse. Angesichts des 40. Jahrgangs dieses Mediums wird ein Vergleich mit früheren Untersuchungen vorgenommen, um Trends und Moden zu identifizieren, die heute im Gegensatz zu früher keine Rolle mehr spielen. Die Untersuchung ergab einige überraschende Erkenntnisse, welche Themen seit 40 Jahren eine wichtige Rolle spielen – und welche auch in Zukunft aktuell bleiben.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 8-14 | DOI 10.30844/I4SD.25.1.8
I4S 1/2025: 40 Jahre Digitale Transformation der Industrie

I4S 1/2025: 40 Jahre Digitale Transformation der Industrie

Zentrale Forschungsfragen der Produktion und Logistik von morgen
Die Digitale Transformation ist seit Jahren ein zentraler Fokus wissenschaftlicher Diskussionen. Fragen zu datengetriebenen Entscheidungen, Künstlicher Intelligenz und resilienten Lieferketten stehen im Mittelpunkt aktueller Forschung. Die Beiträge dieser Ausgabe erläutern zentrale Trends und präsentieren wissenschaftliche Erkenntnisse sowie praxisnahe Lösungen – von der Automatisierung über die Kreislaufwirtschaft bis hin zu Cloud Computing.
Einrichtung von Montageassistenzsystemen

Einrichtung von Montageassistenzsystemen

System zur effizienten Konfiguration von Montageanweisungen und Assistenzfunktionen
Dennis Keiser, Dario Niermann ORCID Icon, Michael Freitag ORCID Icon
In der industriellen Montage arbeitet der Mensch dank Werkerassistenz immer enger mit Maschinen zusammen. Doch trotz ihres großen Potenzials ist die Implementierung digitaler Systeme zeitaufwendig, was hohe Schulungsanforderungen mit sich bringt. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen stoßen hier an Grenzen. Ein neu entwickeltes Einrichtungssystem soll die Einführung und Nutzung solcher Montageassistenzsysteme erleichtern und ihre Akzeptanz erhöhen.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 32-39
Digitalisierung von Raster-Zeichnungen mit Deep Learning

Digitalisierung von Raster-Zeichnungen mit Deep Learning

Wie ein Framework OCR-Software bei der Extraktion von Daten übertrifft
Xiao Zhao, Marko Weber, Jan Schöffmann, Daniela Oelke ORCID Icon
Ein neuer Blick in die Tiefe technischer Zeichnungen: Ein Deep-Learning-Framework liest CAD-Grafiken so genau wie nie zuvor – erkennt Formtoleranzen, Maße und jedes Detail. Was früher mühsam von Hand geschah, übernimmt nun eine KI, die sich in die Besonderheiten jeder Linie und Beschriftung einfühlt. Diese vielversprechende Technologie steigert nicht nur die Genauigkeit, sondern beschleunigt auch die Verarbeitung von Zeichnungen erheblich. So eröffnet das System neue Wege für Präzision in der Produktion.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 10-17
Doppelte Transformation im Maschinen- und Anlagenbau

Doppelte Transformation im Maschinen- und Anlagenbau

Digitalisierung und Nachhaltigkeit bei Unikat- und Kleinserienfertigern
Sigrid Wenzel ORCID Icon, Deike Gliem ORCID Icon, Christoph Laroque ORCID Icon
Ein entscheidender Wettbewerbsfaktor für mittelständische Unikat- und Kleinserienfertiger liegt in der termingerechten Fertigstellung, Lieferung und Inbetriebnahme ihrer Produkte. Eine präzise Planung der Logistik ist dabei ebenso wichtig wie die Steuerung der Produktion. Allerdings sind die Prozesse oft von Unsicherheiten geprägt, etwa durch lokale Bedingungen beim Kunden oder die Zusammenarbeit mit Zulieferern. Digitale Schatten zur Datenauswertung in Echtzeit bieten da einen überzeugenden Lösungsansatz.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 10-17 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.10
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