Design

KI-gestützte Personaleinsatzplanung in der Instandhaltung

KI-gestützte Personaleinsatzplanung in der Instandhaltung

Nutzerzentrierte Entwicklung und Einführung in einem Pilotprojekt
Philipp Hein ORCID Icon, Katharina Simon ORCID Icon, Alexander Kögel, Angelika C. Bullinger-Hoffmann ORCID Icon, Thomas Löffler ORCID Icon
Die Personaleinsatzplanung in der industriellen Instandhaltung stellt eine komplexe Herausforderung dar, da Disponenten oft unvollständige Kundenaufträge mit den passenden Mitarbeiterkompetenzen verknüpfen müssen. Ein KI-basiertes Assistenzsystem kann hierbei unterstützen, indem es relevante Daten automatisch analysiert und fundierte Vorschläge zur Mitarbeiterauswahl liefert. Dieser Beitrag beschreibt die nutzerzentrierte Entwicklung und Einführung eines solchen Systems im Rahmen eines Pilotprojekts bei einem mittelständischen Dienstleister. Die nutzerzentrierte Gestaltung stellt sicher, dass die Handlungsautonomie der Disponenten gewahrt bleibt. Durch die Einbeziehung der Mitarbeiter von Beginn an wird Akzeptanz geschaffen und ein vertieftes Verständnis für die Vorteile des Systems gefördert.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 14-20 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.14
Produktivitätssteigerung in der Engineer-to-Order-Produktion

Produktivitätssteigerung in der Engineer-to-Order-Produktion

Digitale Assistenz an der Schnittstelle zwischen Konstruktion und Produktion im Schiffbau
Jan Sender ORCID Icon, David Jericho ORCID Icon, Konrad Jagusch ORCID Icon
In Engineer-to-Order-Produktionssystemen werden Konstruktions- und Produktionsprozesse häufig parallelisiert, um kürzere Durchlaufzeiten zu realisieren. Der Schiffbau ist ein typisches Beispiel für diese Vorgehensweise. In der Praxis führt dies neben der Zeitersparnis jedoch zu Effizienzverlusten in der parallelen Arbeit von Konstruktion und Produktion. Dieser Artikel analysiert die Ursachen für diese Ineffizienzen. Basierend auf der Analyse erfolgt die Entwicklung digitaler Assistenzsysteme in der schiffbaulichen Prozesskette, um den Effizienzverlusten entgegenzuwirken. Grundlage der digitalen Assistenzsysteme ist ein digitaler Schatten des Schiffbauprozesses.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 78-85 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.78
Automatisierung der Produktionsplanung und -steuerung

Automatisierung der Produktionsplanung und -steuerung

Ein Einblick in die Produktionssteuerung mit intelligenten Agenten
Jonas Schneider ORCID Icon, Peter Nyhuis ORCID Icon, Matthias Schmidt ORCID Icon
Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) automatisieren? Im vorliegenden Artikel wird untersucht, inwiefern KI einen Beitrag zur Automatisierung der PPS leisten kann, indem die Potenziale zur Steigerung der Effizienz in modernen Produktionsumgebungen erforscht werden. Der Fokus liegt auf der Implementierung einer robusten Dateninfrastruktur, die Echtzeit-, historische und kontextbezogene Daten integriert. Konkret wird die Anwendung von Reinforcement Learning (RL) betrachtet und eine Roadmap für die Umsetzung vorgestellt, die sich auf die praktische Anwendung fokussiert.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 86-93 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.86
Entwicklung von Datenstandards in der Batteriezellfertigung

Entwicklung von Datenstandards in der Batteriezellfertigung

Von der Anforderungsanalyse zum Standardentwicklungsverfahren
David Roth, Tom Hülsmann, Felix Tidde
Die wachsende Nachfrage nach Batteriezellen bietet erhebliches Potenzial für den Einsatz digitaler Lösungen in der Batteriezellfertigung und schafft Möglichkeiten zur Wertschöpfung durch adaptive und flexible Produktionssysteme. Eine wichtige Voraussetzung dafür ist ein interoperabler Datenaustausch auf der Basis formalisierter Datenbeschreibungen. Bestehende Ontologien und Informationsmodelle sind jedoch zu abstrakt für eine direkte Umsetzung. In diesem Beitrag wird eine Anforderungsanalyse von Datenstandards in der Batteriezellfertigung vorgestellt. Basierend auf den Ergebnissen wird eine Vorgehensweise zur Entwicklung von domänenspezifischen Standards auf Basis von OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) abgeleitet.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 4 | Seite 96-103
Fachbereich trifft Code

Fachbereich trifft Code

Mit KI zur besseren Zusammenarbeit bei der Softwareentwicklung
Andreas Groche, Dominik Augenstein
Softwareentwicklung ist ein grundlegender Schritt in der Digitalen Transformation und bedingt eine gute Datengrundlage für die Entwickler, damit sie die Software passgenau auf die Bedürfnisse des beauftragenden Fachbereichs zuschneiden können. Leider sind die dafür notwendigen Datenmodelle unvollständig, oftmals einseitig vom Entwicklungsbereich erstellt und nicht im Business-Kontext eingebettet. Dies macht es weder für Entwickler noch für KI einfach, die passgenauen Algorithmen zu finden. Der vorliegende Ansatz erhöht das Verständnis und den Austausch zwischen Fach- und Entwicklungsbereich und bietet eine digitale Assistenz bei der Datenmodellierung als Grundlage für die Softwareentwicklung. Ferner können auch hier Ansätze mit KI helfen, die Qualität und Vollständigkeit der Daten zu erhöhen.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 4 | Seite 104-110
Erhöhung der Resilienz in der Logistik durch den Einsatz von IT

Erhöhung der Resilienz in der Logistik durch den Einsatz von IT

Am Beispiel von Supply-Chain-Risikomanagementinformationssystemen
Alexander Baur, Jasmin Hauser, Dieter Uckelmann ORCID Icon
Die Blockade des Suezkanals durch die Havarie des Containerschiffs Ever-Given im Jahr 2021 verdeutlicht exemplarisch die Notwendigkeit, globale Lieferketten so zu gestalten, dass sie schnell auf Störungen reagieren können. In der volatilen, unsicheren, komplexen und mehrdeutigen (VUCA) Umgebung stoßen konventionelle, auf Effizienz ausgerichtete Logistikprozesse und speziell Supply-Chain-Management-Methoden zunehmend an ihre Grenzen. Resilienz, die durch die Kombination von Robustheit und Agilität erreicht wird, ist essenziell, um diese Reaktionsfähigkeit sicherzustellen. Der vorliegende Artikel analysiert, wie Risikomanagementinformationssysteme (RMIS) die Resilienz erhöhen können. Die Analyse umfasst die Datenverfügbarkeit, die Datentransparenz, die Modellierung und Simulation von Risikoszenarien und die Erarbeitung von entsprechenden Notfallaktionsplänen. Die genannten Maßnahmen können, trotz der bestehenden Herausforderungen bei der Gestaltung der IT-Infrastruktur, ...
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 4 | Seite 36-42
Maschinelles Lernen zur Förderung von Nachhaltigkeit

Maschinelles Lernen zur Förderung von Nachhaltigkeit

Unternehmensanalyse auf Basis von Experteninterviews
Niklas Bode ORCID Icon, Lukas Nagel ORCID Icon, Oskay Ozen ORCID Icon, Matthias Weigold ORCID Icon
In diesem Beitrag werden die Ergebnisse von zehn Experteninterviews über den Einsatz von Maschinellem Lernen zur Förderung der unternehmerischen Nachhaltigkeit skizziert und der Literatur gegenübergestellt. Die Untersuchung zeigt, dass wirtschaftliche Faktoren den Einsatz von Maschinellem Lernen (ML) antreiben. Die Einführung der Technologie wird sowohl durch das Top-Management als auch durch die Fachabteilungen initiiert. Fundierte Strategien zur Umsetzung von ML-Anwendungsfällen sind selten vorhanden. Dabei basieren Anwendungsfälle häufig auf überwachtem Lernen. Die ökologischen Auswirkungen überwiegen gegenüber den sozialen Auswirkungen. Häufig können Emissionsreduktionen realisiert werden, wobei Quantifizierungen schwerfallen. Jedoch behindert der Mangel an Vertrauen, Fachwissen und Kommunikation die Einführung von Maschinellem Lernen, während einige technischen Herausforderungen bezüglich der Datenanforderungen auch Probleme für Maschinelles Lernen bereiten.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 4 | Seite 44-51 | DOI 10.30844/I4SD.25.4.44
Smarte Geschäftsmodelle in der Intralogistik

Smarte Geschäftsmodelle in der Intralogistik

Mit höherer Serviceorientierung zu maßgeschneiderten Logistiklösungen
Anja Wiebusch, Niklas Wilkowski
Mit Equipment-as-a-Service (EaaS) können Unternehmen in der Logistik ihren Kunden maßgeschneiderte Lösungen anbieten, um auch in schwierigen Zeiten flexibel zu bleiben sowie Kosten und Risiken zu reduzieren. Hierbei bezahlen die Kunden nicht mehr für das Objekt an sich, sondern nur noch für die erbrachte Leistung, wie zum Beispiel für die Nutzungszeit eines Gabelstaplers. Sie können sich so auf ihre Kernkompetenzen fokussieren und hohe Investitionskosten in flexiblere Betriebskosten wandeln [1]. Eine hohe Kapitalbindung und das Risiko der Unterauslastung von Maschinen können so vermieden und an den Logistikanbieter übertragen werden. Welche Anpassungen seitens des Logistikanbieters mit diesem Geschäftsmodell einhergehen müssen und welche Use Cases möglich sind, ist Gegenstand dieses Beitrags.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 4 | Seite 30-35
Materialtransport zwischen Automatisierung und Tradition

Materialtransport zwischen Automatisierung und Tradition

Warum manuelle Routenzugsysteme weiterhin in der Intralogistik eingesetzt werden
Christoph S. Zoller, Wladimir Rempel, Justus Langer, Bonita Grzechca
Die fortschreitende Automatisierung in der Produktionslogistik durch den Einsatz fahrerloser Transportsysteme (FTS) kann die Effizienz und Qualität von Transportprozessen erheblich steigern. Trotz dieser Vorteile existieren zahlreiche Szenarien, in welchen sich Unternehmen für den Einsatz manueller Routenzugsysteme zur Materialversorgung entscheiden. Aufschluss über die Gründe dieser Entscheidungen geben semistrukturierte Interviews mit Fachexperten aus der Praxis. Ein besonderes Interesse gilt den Entscheidungsfaktoren, die über eine reine Wirtschaftlichkeitsbetrachtung hinausgehen. Die Ergebnisse zeigen, dass besonders die mangelnde Flexibilität von fahrerlosen Transportsystemen, sowie der Implementierungs-aufwand, ausschlaggebend für die Wahl eines manuellen Transportmittels in der Intralogistik sind.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 4 | Seite 60-66
Nachhaltigkeitsinformationen entlang der Lieferkette

Nachhaltigkeitsinformationen entlang der Lieferkette

Strukturierte Anforderungsanalyse an die Nutzung von Nachhaltigkeitsdaten in Netzwerken
Lina Keefer, David Koch ORCID Icon, Ann-Kathrin Briem, Shaoran Geng
Wie können Nachhaltigkeitsinformationen entlang der Wertschöpfungskette bereitgestellt und verarbeitet werden? Wie können sie effektiv genutzt werden? Wie können Nachhaltigkeitsaspekte vom Produktdesign über die Produktion bis zur kreislaufwirtschaftlichen Wiederverwertung konsequent mitgedacht und multikriteriell optimiert werden? Mit diesen und mehr Fragen beschäftigt sich der vorliegende Artikel. Mit Fokus auf die Automobilindustrie soll ein Framework für die effiziente Generierung und Bereitstellung von belastbaren Nachhaltigkeitsinformationen sowohl für effektives EcoDesign als auch für nachhaltige Produktionsnetzwerke entwickelt werden.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 4 | Seite 52-58
1 8 9 10 52