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Die Werkstattführung im Rahmen des sogenannten Shopfloor Managements (SFM) greift zunehmend auf digital erfasste Daten zurück. Die im Rahmen des SFM erkannten Abweichungen führen im besten Fall zu einer systematischen und nachhaltigen Lösung der zugrundeliegenden Probleme. Besonders wertvoll ist dabei das in Form von Freitext dokumentierte Wissen der Beschäftigten in der Ursachenforschung und Maßnahmendefinition. Im Transferprojekt TexPrax werden daher Ansätze aus dem Natural Language Processing (NLP) auf diese Textdaten angewendet, um Assistenzfunktionen im SFM zu realisieren. Dieser Beitrag stellt verschiedene, erprobte Assistenzsysteme im digitalen SFM (dSFM) vor und zeigt situationsspezifische Umsetzungsstrategien für Unternehmen auf.

Obgleich die Umsetzungsgeschwindigkeit und das Wissen zu Industrie 4.0 in den vergangenen Jahren merklich zugenommen haben, stehen viele Entscheidungsträger weiterhin vor wesentlichen Herausforderungen bei der Implementierung von Industrie 4.0-Technologien. Hohe Investitionen stehen unklaren Performance-Steigerungen gegenüber, es gibt noch immer kein allgemeingültiges Verständnis des Begriffs Industrie 4.0 und in vielen Fällen ist die Umsetzung nicht über ein initiales „Industrie 4.0-Leuchtturmprojekt“ in dem jeweiligen Unternehmen hinausgegangen [1]. Inmitten dieser Transformation veröffentlichte die Europäische Kommission im Januar 2021 ein Whitepaper mit dem Titel „Industry 5.0 - Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry” [2]. Kündigt sich hier somit bereits die nächste industrielle Revolution an? Dieser Beitrag erläutert den Begriff „Industrie 5.0“ in Bezug auf den Beitrag der Europäischen Kommission, die Verbindung mit aktuellen ...

Die Komplexität manueller Tätigkeiten in unterschiedlichen Unternehmensbereichen steigt durch verkleinerte Losgrößen, höhere Produktvarianzen und kürzere Produktlebenszyklen. Besonders sind davon die manuell geprägten Bereiche in der Montage und Logistik betroffen. Das Anlernen von neuen Mitarbeitenden oder das Qualifizieren von vorhandenen Mitarbeitenden wird deshalb deutlich aufwendiger. Bei der Auslegung solcher Systeme ist jedoch nicht nur die zu nutzende Technik entscheidend, zur erfolgreichen Implementierung muss eine soziotechnische Systemgestaltung zur Anwendung kommen. Das im vorliegenden Beitrag vorzustellende System bietet in diesem Rahmen neuartige Möglichkeiten, indem das individuelle Lernverhalten über Lernkurventheorien abgebildet wird und die Art der Informationsbereitstellung steuert.

Der digitale Zwilling dringt immer weiter in den Fokus von Produktionsunternehmen vor und wurde von Gartner als wichtige Schlüsseltechnologie identifiziert [1]. Volkswagen setzt die Technologie in der Cloud ein, um zukünftig die Produktion an allen Standorten digital zu planen, zu steuern und zu optimieren [2]. Dennoch ist diese Technologie im Mittelstand bisher kaum vertreten. Dieser Beitrag beschreibt ein flexibles Referenzmodell für die Planung und Optimierung der Produktion durch den digitalen Zwilling. Der Fokus liegt zum einen auf der Optimierung statischer Layouts und Materialflüsse und zum anderen auf der Optimierung der dynamischen Materialflüsse und der zeitlichen Organisation von Prozessen.

Die fortschreitende Verbreitung von vernetzten, intelligenten Produkten und Produktionsgütern im Rahmen von Industrie 4.0 verändert nicht nur die Produktion, sondern bewirkt auch die Entstehung von neuen Formen der Wertschöpfung und neuartigen Geschäftsmodellen. Unternehmen bietet dies die Möglichkeit zugehörige Dienstleistungen zu entwickeln und zu vermarkten. Dieser Trend hin zum Angebot von integrierten Produkten und Dienstleistungen wird als hybride Wertschöpfung bezeichnet und zielt darauf ab, dem Kunden ganzheitliche und individuelle Lösungen anzubieten. Die Entwicklung eines zugehörigen Geschäftsmodells hybrider Wertschöpfung erfordert eine multikriterielle Machbarkeitsüberprüfung. Dieser Beitrag befasst sich mit den Besonderheiten der Machbarkeitsstudie von Geschäftsmodellen hybrider Wertschöpfung.

Bei Lean-Management-Umsetzungen sollen Prozesse verbessert und Problemursachen nachhaltig beseitigt werden. In Bereichen mit vielen Daten, wie beispielsweise der Logistik, wird die Ursachenanalyse am Shopfloor jedoch unübersichtlich und kompliziert. Unterstützende Anwendungssysteme können bei der Analyse und dem „Führen am Ort der Wertschöpfung“ helfen. Am Beispiel der Versorgungslogistik der Automobilindustrie wird eine einfache digitale Lösung aufgezeigt, die Transparenz schafft, Zeit spart und zu einer nachhaltigen Problemlösung beiträgt.

Die Digitalisierung verändert Fertigung und Produktion nachhaltig. Dabei ist die konkrete Ausgestaltung von Benutzungsschnittstellen im digitalisierten Produktionsumfeld von zentraler Bedeutung für eine erfolgreiche Transformation. In diesem Beitrag werden Einsatzpotenzial und Kombinationsmöglichkeiten von Ansätzen der Mensch-Maschine-Interaktion aufgezeigt sowie Anwendungsbeispiele vorgestellt. Dabei bieten multimodale Benutzungsschnittstellen einen hohen Grad an Immersion. Im Ergebnis werden Ansätze VR-, gesten- und sprachbasierter Interaktionsformen mithilfe der Grundsätze der Dialoggestaltung verglichen und deren Eignung im Einsatz als Arbeits- und Lernunterstützung für die Mitarbeiter dargestellt.

Bei der Auswahl eines neuen Kühlschranks ist die Energieeffizienz heutzutage ein selbstverständliches Auswahlkriterium. In der strategischen und taktischen Planung von Wertschöpfungsnetzwerken ist dies noch nicht der Fall. Mit der im Forschungsprojekt E²-Design entwickelten Toolbox wird eine Berücksichtigung von Energieeffizienz neben den klassischen Leistungs- und Kostengrößen frühzeitig im Planungsprozess von Produktions- und Logistiknetzwerken ermöglicht. Im vorliegenden Beitrag werden die zugrundeliegenden Energiedaten und die entwickelten Planungswerkzeuge vorgestellt sowie der Nutzen aus Anwenderperspektive abgeleitet. Auf Basis des vorgestellten methodisch unterstützten Ansatzes ist es möglich, die grundlegenden Supply Chain Design (SCD)-Entscheidungen frühzeitig unter Berücksichtigung der Energieeffizienz zu treffen, um aus dem Gesamtpotenzial zu schöpfen.

Das Remanufacturing, bisher geprägt durch manuelle und kostenintensive Prozesse, ist ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu einer ressourcenschonenden Kreislaufwirtschaft. Industrie und Forschung sind sich einig, dass der Einzug von Industrie-4.0-Technologien den Schlüssel zu einer Entwicklung automatisierter und wirtschaftlicher Remanufacturing-Systeme darstellt. Basierend auf einer systematischen Literaturrecherche widmet sich dieser Beitrag der Analyse vielversprechender Industrie-4.0-Ansätze mit dem Fokus auf den übergeordneten Gesamtprozess sowie den Teilprozessen der Demontage und der Inspektion. Die Ergebnisse legen nahe, dass es an zusätzlichem Wissen, Erfahrung und Forschung bei der Entwicklung und realen Demonstration der Ansätze und deren Übertragbarkeit auf breitere Anwendungsfelder bedarf.

Die Bedeutung der Bauteiltrocknung wächst mit steigenden Qualitätsanforderungen im metallverarbeitenden Gewerbe. Damit wächst das Erfordernis, den Energiebedarf von Trocknungsprozessen zu reduzieren. Im Forschungsprojekt LoTuS wird mit verschiedenen Ansätzen die Gestaltung einer Durchlaufreinigungsanlage mit energieeffizientem Trocknungsprozess angestrebt. Neben dem Einsatz alternativer Trocknungstechnologien soll eine Prozessdigitalisierung für einen bauteilspezifischen Prozess Transparenz bieten. Hier kommen, neben umfassender Sensorik, auch Methoden der künstlichen Intelligenz zum Einsatz, um eine praxistaugliche Prozessüberwachung zu entwickeln. Mithilfe eines intelligenten Lastmanagements sollen Lastspitzen der gesamten Anlage weiter gesenkt werden.