Design

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
Echtzeit-Reaktionen für fahrerlose Transportsysteme (FTS)

Echtzeit-Reaktionen für fahrerlose Transportsysteme (FTS)

Überwachung und Steuerung bei großen Latenzzeiten
Dominik Augenstein, Lea Basler
Das stetige Fortschreiten der Digitalisierung konfrontiert Unternehmen mit neuen Herausforderungen und Chancen. Unmittelbare Datenverarbeitung ist mittlerweile allgegenwärtig und die Vorteile sind offensichtlich. Doch in Deutschland herrscht eine lückenhafte Breitbandversorgung, was die Prozessverbesserung erschwert. Mathematische Ansätze und Machine Learning ermöglichen zeitnahe Optimierungen und eine reibungslose Produktion.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 56-62
I4S 6/2024: Machine Learning

I4S 6/2024: Machine Learning

Eine Technologie mit Optimierungspotenzialen bei Effizienz, Transparenz und Nachhaltigkeit
Machine Learning hebt die Automatisierung auf ein neues Level. Doch was bedeutet das für die Rolle des Menschen? Die Entwicklung energieeffizienter und fairer Algorithmen sowie die Optimierung der Datenqualität sind entscheidend für die Zukunftsfähigkeit von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Die Beiträge in dieser Ausgabe untersuchen die entscheidenden Potenziale und Anwendungsgebiete der Technologie.
Analyse von Arbeitsabläufen mit Motion-Capture-Systemen

Analyse von Arbeitsabläufen mit Motion-Capture-Systemen

Lösungs- und Implementierungsprinzipien
Hermann Lödding ORCID Icon, Silas Pöttker ORCID Icon, Tim Jansen ORCID Icon
In Betrieben mit einem hohen Anteil manueller Tätigkeiten können ineffiziente Arbeitsabläufe zu Gesundheitsproblemen bei Mitarbeitern führen. Studien zufolge machen diese ein Fünftel aller Erkrankungen in der Fertigungsindustrie aus. Die Optimierung von Arbeitsabläufen ist daher entscheidend. War diese bisher jedoch meist aufwendig, stehen dank neuer Lösungsprinzipien und Motion-Capture-Systemen Ansätze zur Verfügung, mit denen sich passende Digitale Assistenzsysteme einfacher konzipieren lassen.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 43-49 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.43
Weiterbildung in der Industrie 4.0 mit KI-Tutoring-Systemen

Weiterbildung in der Industrie 4.0 mit KI-Tutoring-Systemen

Stand der Technik
Norbert Gronau ORCID Icon, Georg David Ritterbusch ORCID Icon
Die Kommerzialisierung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) durch Systeme wie ChatGPT hat eine neue Ära in der Industrie 4.0 eingeleitet. Die automatische Erstellung neuer Inhalte dank generativer KI ist besonders für die Entwicklung von KI-basierten Tutoring-Systemen (AITS) von Bedeutung, die das digitale Lernen im Rahmen von Bildung 4.0 fördern. Zunächst aber müssen KI-Tutoring-Systeme einer Kategorisierung unterzogen werden, etwa nach Lernmethoden, Anwendungsbereiche und ihren jeweiligen Technologien.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 50-57 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.50
Wege zum verantwortungsvollen Einsatz von KI am Arbeitsplatz

Wege zum verantwortungsvollen Einsatz von KI am Arbeitsplatz

Eine Perspektive des organisatorischen Wandels
Valentin Langholf ORCID Icon, Uta Wilkens ORCID Icon, Daniel Lupp ORCID Icon, Niklas Obermann ORCID Icon
Die Integration von KI in die Industrie 4.0 nimmt stetig zu. Zu den Anwendungen gehören sowohl Single Purpose Anwendungen als auch generative KI-Systeme für die betriebliche Praxis sowie in Lernanwendungen. Neben dem Umgang mit den technischen Herausforderungen, die diese Systeme mit sich bringen, müssen Unternehmen die mit der Technologieintegration verbundenen organisatorischen Veränderungen bewerten, planen und Unterstützungsangebote bereithalten.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 58-66 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.58
Transformieren unter Druck

Transformieren unter Druck

Eine Analyse der Bewältigungsstrategien entlang der Wertschöpfungskette in der Landwirtschaft
Saskia Hohagen ORCID Icon, Niklas Obermann ORCID Icon, Uta Wilkens ORCID Icon
Der Wandel in der Produktion bietet die Chance zur Neugestaltung bestehender Wertschöpfungsketten. Besonders die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen ökologischen, sozialen und staatlichen Akteuren wird als Schlüssel für eine nachhaltige Entwicklung angesehen. Wie Unternehmen die dabei entstehenden Interdependenzen am besten meistern, ist jedoch wenig erforscht. Am Beispiel der Landwirtschaft wird untersucht, wie landwirtschaftliche Betriebe Ressourcen entlang der Wertschöpfungskette aktivieren können.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 99-106 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.99
Führung im Wandel

Führung im Wandel

Transformationale und geteilte Führung im Kontext virtueller Zusammenarbeit
Christina Mayer ORCID Icon, Susanne Mütze-Niewöhner, Verena Nitsch ORCID Icon
Fortschritte in der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) eröffnen neue Möglichkeiten für die virtuelle Zusammenarbeit. Bei der Bewältigung der Herausforderungen in den Bereichen Kommunikation, Wissensaustausch und Unternehmensloyalität gilt Shared Leadership als ein modernes, vielversprechendes Konzept. Aus empirischen Befunden zu Shared Leadership in virtuellen Teams lassen sich Empfehlungen dafür ableiten, wie gelungene Führung die Virtualisierung der Teamarbeit unterstützen kann.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 107-113 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.107
Digitale Transformation und Serious Gaming

Digitale Transformation und Serious Gaming

Erfolgsfaktoren für intelligente Fabriken
Maria Freese ORCID Icon, Melanie Kessler ORCID Icon, Julia Arlinghaus ORCID Icon, Eike Maaß
Digitale Technologien sind entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationsfähigkeit der Industrie. Während die Industrie 4.0 durch eine intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen und Informationssystemen nach mehr Effizienz strebt, konzentriert sich das Konzept der Industrie 5.0 auf den Menschen – und erklärt sein Wohlbefinden sowie seine Identifikationsfähigkeit als entscheidend für den Erfolg der Digitalisierung. Eine Analyse ihrer Erfolgsfaktoren ebnet den Weg zur Implementierung.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 114-121 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.114
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