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Optimierung ist eine wesentliche Fragestellung in vielen Kontexten. Sei es Ressourcen-, Zeit-, Personal- oder nicht zuletzt auch Kosteneffizienz, regelhaft müssen Prozesse, Einstellungen, Zusammensetzungen - die Liste ließe sich beliebig fortsetzen − optimiert werden. Um das Optimierungsproblem zu lösen, gibt es viele unterschiedliche Techniken. Eine besondere Klasse stellen die evolutionären Algorithmen dar, sie zählen zu den populationsbasierten, heuristischen Verfahren. Sie erlauben auch die Optimierung von Problemen mit vielen lokalen Optima oder stark durch Nebenbedingungen eingeschränkten Suchräumen. Gleichzeitig sind sie in der Lage, im Rahmen eines einzelnen Optimierungslaufs mehrere Lösungsmöglichkeiten vorzuschlagen. Ein besonderer Aspekt bei der Verwendung von evolutionären Algorithmen ist die Wahl der korrekten Kodierung oder die wohldefinierte Spezifikation einer Kodierung. Insbesondere bei der Optimierung eines Prozesses, der aus sich wiederholenden ...

Die Lagerhaltung ist in vielen Unternehmen sehr arbeits- und kosten­intensiv. Die Digitalisierung und Automatisierung von manuellen Lagerprozessen können die Effizienz steigern, Kosten senken und Mitarbeitende entlasten. Dabei finden kollaborative Roboter, die sich Arbeitsaufgaben mit Mitarbeitenden teilen, zunehmend Anwendung in Lagerhäusern. Der unreflektierte Einsatz solcher Roboter kann jedoch die Akzeptanz der Mensch-Roboter-Kollaboration negativ beeinflussen. Verschiedene Einflüsse wie Angst vor Arbeitsplatzverlust, höherer kognitiver Stress, erwarteter Mehraufwand oder die Sorge vor Verletzungen können die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter behindern und sich negativ auf den wirtschaftlichen Nutzen auswirken. Dieser Beitrag stellt mögliche Barrieren für die Akzeptanz der kollaborativen Robotik in Lagerhäusern vor und diskutiert Handlungsempfehlungen für eine menschzentrierte, nachhaltige Mensch-Roboter-Kollaboration.

Laut acatech [1] gewinnt Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung für den Erfolg produzierender Unternehmen. Die entstehenden datengetriebenen Lösungen im Bereich der Produktion sind gekennzeichnet durch ihre Vielfalt. Sowohl die Prozesse, in denen die Lösungen eingesetzt werden, als auch der Standort (verschiedene Fabriken, Fabrikteilbereiche, etc.) der Lösungen unterscheiden sich. Häufig werden die Lösungen zudem kaum über die Pilotgrenzen hinaus skaliert. Am Ende eines KI-Projekts sind die Ziele eines Anwendungsfalls erfüllt, für die IT-Systemlandschaft kommt jedoch oft eine weitere Insellösung hinzu. Die entstehenden Daten werden nicht weiter verwertet, eine aufwändige Wartung macht die gewonnenen Effizienzen zunichte.

Im Fabrikbetrieb kommen häufig Messmittel zum Einsatz, bei denen noch keine automatische Abspeicherung oder Weiterverarbeitung des gemessenen Werts erfolgt. Mitarbeiter müssen in diesem Fall den Messwert manuell erfassen und weiterverarbeiten. Folgend wird ein Ansatz zur optischen Erfassung und Digitalisierung von Messwerten mithilfe Maschineller Lernverfahren vorgestellt. Dies soll zur Entlastung der Mitarbeiter beitragen, Ablesefehler reduzieren sowie eine automatisierte Dokumentation ermöglichen.

Beim selektiven Laserschmelzen wird Metallpulver schichtweise aufgeschmolzen und mit dem bereits gefertigten Bauteil verschmolzen. Innerhalb dieses Prozesses entstehen vermeidbare fehlerhafte Schichten. Derartige Fehler sind erst durch verschiedene Druck- und Zugfestigkeitsexperimente nach dem Druck feststellbar. Dieses Vorgehen ist kostenintensiv und ineffizient.

Der Blockchain werden große Potenziale zugesprochen um den Informationsaustausch in den Lieferketten effizienter, transparenter und sicherer zu gestalten. Ein wichtiges Anwendungsgebiet stellt dabei die maritime Logistik dar, da durch die Blockchain Dokumente digitalisiert und Prozesse effizienter gestaltet werden können. Im Rahmen dieses Beitrags stellen wir am Beispiel temperaturgeführter Containertransporte einerseits die Potenziale für den Einsatz der Blockchain und andererseits die zu berücksichtigenden Anforderungen aus dem technologischen und organisatorischen Umfeld vor.