Design

Dieser Beitrag beschreibt eine Analyse- und Gestaltungsmethode für ein Mensch und Maschine integrierendes Wissensmanagement im Zeitalter von Industrie 4.0.

Die Einführung neuer Technologien im Zuge von Industrie 4.0 verspricht umfangreiche Effizienz- und Qualitätssteigerungen. Jedoch verändert die Einführung neuer Technologien auch die Arbeitsumgebung für die Beschäftigten. Wird dies vernachlässigt, kann es zu nicht antizipierten negativen Auswirkungen auf das Gesamtsystem kommen. Eine ganzheitliche Sicht auf das soziotechnische System ist notwendig, um diese Effekte bereits bei der Planung zu erkennen und negativen Effekten vorzubeugen. Hierzu wird in diesem Beitrag ein Vorgehensmodell zur Analyse der sich bei der Einführung einer neuen Technologie ergebenden Effekte vorgestellt. Mit der dargestellten Vorgehensweise ist es möglich, strukturiert den Analyseprozess zu durchlaufen und individuell Maßnahmen abzuleiten, um das soziotechnische Gesamtsystem aktiv zu gestalten.

Dieser Beitrag beschreibt eine Herangehensweise für eine Predictive Maintenance-Lösung, bei der die Bauteilabnutzung technischer Systeme mithilfe eines Sensorik-Toolkits erfasst und mittels eines Prognosetools überwacht wird. Die Sensorik als auch das Prognosetool müssen flexibel ausgelegt sein, damit sie zielführend an unterschiedlichen technischen Systemen einsetzbar sind. Die Zustandsbestimmung der Bauteile erfolgt dabei nicht kontinuierlich, sondern basierend auf zeitdiskreten Messungen. Anhand der aufgenommenen Daten wird über ein Prognosemodell die wahrscheinliche Restnutzungsdauer der Bauteile prognostiziert. Für die Erstellung der Prognose dient ein Machine Learning Tool, welches mit historischen Abnutzungsverläufen trainiert wird. Die Trainingsdaten werden durch statistische Versuche erfasst, in denen die Einflussgrößen und charakteristische Verläufe verschiedener Abnutzungsarten identifiziert werden. Als Grundlage für diesen Beitrag dienen Untersuchungen an einem ...

Reinforcement Learning (RL) konnte bereits publikumswirksam in Video- und Strategiespielen beeindruckende Erfolge erzielen [1]. Diese Grundlagenforschung schafft die Grundlagen, dass RL für reale Entscheidungsprobleme in der Produktion nutzbar wird. Beispiele hierfür sind: Wie erhält ein Roboter mehr Intelligenz, um Aufgaben selbstständiger und ohne aufwendige Programmierung durchzuführen? In welcher Reihenfolge müssen Aufträge in einer Produktion abgearbeitet werden, um eine optimale Termintreue zu erhalten? Der Beitrag gibt eine Einführung in die Arbeitsweise des RL, sowie dessen bevorzugte Einsatzgebiete und beschreibt Anwendungsbeispiele aus dem produzierenden Alltag. Das präsentierte Überblickswissen über die aktuelle Forschung soll diesen Teilbereich der Künstlichen Intelligenz einem breiteren Interessentenkreis zugänglich machen. Übergeordnetes Ziel der beschriebenen Methoden ist, die Wertschöpfung am Wirtschaftsstandort Deutschland kontinuierlich zu steigern.

Ca. 10% der in Umlauf gebrachten Arzneimittel in Ländern mit geringem bis mittleren Einkommen waren 2017 gefälscht [1]. Diesem hohen Fälschungsumfang beugt das securPharm-System in Deutschland vor. Es ermöglicht, Fälschungen entlang der Lieferkette zu identifizieren und deren Abgabe zu stoppen. Die Überprüfung erfolgt EU-weit über Ländergrenzen hinweg durch ein Datenspeicher- und abrufsystem. Aufgrund einiger systembezogener Schwierigkeiten ist das System in Apotheken dennoch nicht gänzlich akzeptiert. Eine zusätzliche Problematik bildet der Onlinehandel, der nicht in gleichem Maße abgesichert werden kann wie der stationäre Handel. Ein abschließender tabellarischer Vergleich mit dem US-amerikanischen System zeigt, dass es dem europäischen in nahezu allen Punkten gleicht.

Das SARS-CoV-2-Virus stellt die Weltwirtschaft vor ungeahnte Herausforderungen. Nie zuvor geriet das Wirtschaftsgeschehen so schnell, so stark und von so vielen Seiten gleichzeitig unter Druck. Die Nachfrage nach Gütern brach ein, weil sich Konsumenten - teils gezwungenermaßen - zurückhielten, und das Angebot ging zurück, weil den Unternehmen plötzlich Mitarbeiter oder Vorprodukte fehlten. Infolgedessen drehten sämtliche Konjunkturindikatoren abrupt ins Negative. Die Unsicherheit über die weitere Entwicklung erreichte dagegen Rekordhöhen. Inzwischen scheint die wirtschaftliche Talsohle zwar durchschritten, doch die Unsicherheit bleibt hoch. Dies hängt nicht zuletzt mit der Bedeutung globaler Wertschöpfungsketten zusammen. Deren Störung trug maßgeblich zu den genannten Verwerfungen auf der Angebotsseite bei; für die lokale Produktion sind sie jedoch bis heute zentral. Der Beitrag diskutiert die skizzierten Entwicklungen und zeigt Möglichkeiten für eine Reduktion der ...

Werden Anpassungen von Produktionssystemen geplant, beispielsweise der Bau einer neuen Anlage, werden häufig Simulationen für die Prognose der damit verbundenen Auswirkungen genutzt. So wird die Basis für eine betriebswirtschaftliche Bewertung geschaffen. Für die Erstellung der Modelle werden Entscheidungsprozesse der Produktionsplanung und -steuerung in der Simulation dargestellt, beispielsweise die Reihenfolgenplanung einer Anlage. Diese Übertragung der Entscheidungsprozesse in die Simulation führt zu einem hohen Aufwand für die Erstellung von Simulationsmodellen. Dieser Aufwand kann durch die Nutzung iterativer optimierungsbasierter Simulationen verringert werden, da hier auf bereits existierende Prozesse zurückgegriffen wird. Statt Entscheidungsprozesse in der Simulation neu zu modellieren und lösen, wird die Simulation mit Optimierungsverfahren gekoppelt, die auch im realen System zur Entscheidungsfindung genutzt werden. Dieses Konzept wird bei einem Stahlhersteller ...

[1] Bemmann, M.: Entwicklung und Validierung eines stochastischen Simulationsmodells für die Prognose von Unternehmensinsolvenzen, Dissertation, Technische Universität Dresden 2007. [2] Gleißner, W.; Bemmann, M.: Die Rating-Qualität verbessern. In: die bank 9 (2008), S. 51-55. [3] Gleißner, W.; Romeike, F.: Kreditrisikomanagement im Kontext einer wert- und risikoorientierten Unternehmensführung. In: Risiko Manager Sonderheft Credit Management, Special II (2008), S. 4-12. [4] Gleißner, W.; Grundmann, T.: Risiko-Benchmark-Werte für das Risikocontrolling deutscher Unternehmen. In: ZfCM Zeitschrift für Controlling & Management, 5/2008, S. 314 – 319 [5] Hock,T.;Gleißner,W.;Kamarás, E.: Wertorientiertes Credit Management: Zusammenfassung von Rating, Marge und Umsatzentwicklung, in: Bundesverband Credit Management e.V. (BvCM) (Hrsg.): Das Credit Management als Erfolgsfaktor in der Unternehmenspraxis (Tagungsband zum Bundeskongress BvCM 2012). [6] Gleißner, W.; ...