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Die Vorteile des Microservice

Die Vorteile des Microservice

Eine Untersuchung aktueller Literatur zur seiner Anwendung in Unternehmen
Korvin Lemke ORCID Icon, Ralph Riedel ORCID Icon
Welche Vorteile ergeben sich, wenn Microservice-Architekturen zum Einsatz kommen? Nachdem die Serviceorientierten Architekturansätze eher enttäuschende Ergebnisse erbrachten, sollte bei Microservices umso mehr der Fokus auf eine gründliche Analyse der Vorteilhaftigkeit liegen. Dieser Artikel möchte einen Beitrag hierzu leisten. Bislang sind einige Vorteile, welche in der untersuchten Literatur benannt werden, nicht weiter erläutert oder definiert. Daher bleiben Microservices als Forschungsgebiet erhalten. Ebenso fehlen Kennzahlen, um den Erfolg tatsächlich zu messen.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 50-59
Digitalisierung als Katalysator der Kreislaufwirtschaft

Digitalisierung als Katalysator der Kreislaufwirtschaft

Digitale Vernetzung im Beschaffungswesen produzierender Unternehmen
Pius Finkel ORCID Icon, Peter Wurster ORCID Icon, David Pfister
Gegenwärtige Entwicklungen der Digitalisierung und Datenökonomie, insbesondere multilateraler Plattformen zum Datenaustausch, bieten das Potenzial für eine beschleunigte Umsetzung von Kreislaufwirtschaftspraktiken in der produzierenden Industrie. Der Beitrag untersucht systematisch und anhand originärer Forschung, inwieweit die Digitalisierung als Katalysator der Kreislaufwirtschaft im Beschaffungswesen solcher Unternehmen dienen könnte. Dafür wurden acht Experten aus fünf weltweit führenden Herstellern und Zulieferern der Automobil- und Luftfahrtbranche interviewt. Es werden praxisnahe Hypothesen für die nachhaltige Gestaltung von Lieferketten entwickelt und zwei spezifische Use Cases für Kreislaufwirtschaftspraktiken vorgeschlagen, die dem Ressourceneinsatz proaktiv entgegenwirken können.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 26-33 | DOI 10.30844/I4SD.25.1.26
Hybride Entscheidungsunterstützung in der Produktentstehung

Hybride Entscheidungsunterstützung in der Produktentstehung

Mit Data Science und Künstlicher Intelligenz die Leistungsfähigkeit erhöhen
Iris Gräßler ORCID Icon, Jens Pottebaum ORCID Icon, Peter Nyhuis ORCID Icon, Rainer Stark ORCID Icon, Klaus-Dieter Thoben ORCID Icon, Petra Wiederkehr ORCID Icon
Technische Systeme sind durch eine zunehmende Interdisziplinarität, Komplexität und eine immer stärkere Vernetzung gekennzeichnet. Produkt und Produktionssystem erfordern eine disziplinübergreifende Mehrzieloptimierung. Durch den Anspruch auf Nachhaltigkeit und Kreislauffähigkeit steigt die Komplexität nochmals. Die Leistungsfähigkeit bislang etablierter Verfahren der Ingenieurwissenschaften stößt an ihre Grenzen – die sich wiederum nur durch die systematische Einbeziehung von Daten überwinden lassen. Das ist Ziel einer „Hybriden Entscheidungsunterstützung“: Data Science und Künstliche Intelligenz sollen zur Ergänzung der menschlichen Fähigkeiten in Verbindung mit bisherigen Heuristiken, Methoden, Modellbildung und Simulation genutzt werden können, um die Leistungsfähigkeit der Produktentstehung zu erhöhen.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 18-25 | DOI 10.30844/I4SD.25.1.18
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.
Auf dem Weg zur grünen Künstlichen Intelligenz (KI)

Auf dem Weg zur grünen Künstlichen Intelligenz (KI)

KI-Energieeffizienz und die Minimierung des CO2-Fußabdrucks von KI-basierten Systemen
Marcus Grum ORCID Icon, Maximilian Ambros ORCID Icon, Marcel Rojahn ORCID Icon
Die Reduzierung von CO2-Emissionen ist eine der dringendsten Aufgaben unserer Zeit. Gleichzeitig schreitet die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz schnell voran. Doch KI bringt oft eine erhebliche CO2-Belastung mit sich. Eine experimentelle Erprobung grüner KI-Strategien ist daher entscheidend für ihren langfristigen Erfolg. Ein Management-Tool kann diesen Prozess unterstützen, damit sowohl Anwender als auch Führungskräfte KI als Werkzeug optimal nutzen können.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 18-30
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
Künstliche Intelligenz (KI) als Enabler für die Industrie 4.0?

Künstliche Intelligenz (KI) als Enabler für die Industrie 4.0?

Auswirkungen auf den Reifegrad von Industrie 4.0-Technologien
Dennis Richter, Mildred Doe, Steffen Kinkel ORCID Icon
Künstliche Intelligenz wird oft in einem Atemzug mit der Industrie 4.0 genannt, doch die genaue Rolle von KI ist dabei unklar. Ist KI nur eine weitere I4.0-Technologie oder ein essenzieller „Befähiger“ für andere I4.0-Technologien? Sechs Expertinnen und Experten haben bewertet, wie stark sich KI auf 41 I4.0-Technologien auswirkt. KI könnte in der Tat ein eintscheidender Faktor sein, um das volle Potenzial der Industrie 4.0 zu entfalten.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 80-87 | DOI 10.30844/I4SD.24.6.80
Einführung von Machine Learning in die Produktion

Einführung von Machine Learning in die Produktion

Ein KMU-spezifischer, holistischer Leitfaden
Manuel Savadogo, Malte Stonis ORCID Icon, Peter Nyhuis ORCID Icon
Machine Learning bietet insbesondere im Produktionsumfeld eine Vielzahl an Potenzialen und gewinnt somit immer mehr an Bedeutung. Jedoch fehlte kleinen und mittleren Unternehmen ein Leitfaden, der spezifisch auf ihre individuellen Herausforderungen ausgelegt ist und sie Schritt für Schritt durch die Einführung leitet. Im Zusammenspiel mit einer Potenzialanalyse, der Ermittlung relevanter Voraussetzungen sowie einer Reifegraduntersuchung kann dieser Leitfaden Abhilfe leisten.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 88-95
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
Mit generativen Sprachmodellen die Social-Media-Moderation verbessern

Mit generativen Sprachmodellen die Social-Media-Moderation verbessern

Studie zur Erkennung und Korrektur von Desinformation
Anton Schegolev, Maximilian Ambros ORCID Icon
Fake News beherrschen zunehmend die digitale Welt. Es stellt sich die Frage: Können moderne Technologien diesen Trend umkehren? Der Artikel beleuchtet das Potenzial des GPT-4o-Sprachmodells, Fake News in Online-Kommentaren und Nachrichtenartikeln zu identifizieren und falsche Informationen zu korrigieren. Mit einer beeindruckenden Genauigkeit zeigt das Modell, wie Sprachtechnologie Fehlinformationen bekämpfen kann.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 72-79 | DOI 10.30844/I4SD.24.6.72
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