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Der Beitrag spezifiziert den Bedarf an Generativer Künstlicher Intelligenz für die industrielle Instandhaltung aus einer soziotechnischen Systemperspektive. Unter Betonung zweier Anforderungen, dem Zugriff auf implizites Bedienerwissen und der Priorisierung komplexer regulatorischer Anforderungen, wird eine mehrschichtige Architektur für ein kontextsensitives KI-basiertes Wartungsassistenzsystem skizziert. Das Hauptziel besteht darin, Wissenslücken mit GenAI zu überbrücken, wenn menschliches Fachwissen und implizites Wissen nicht verfügbar sind, und regulatorische Herausforderungen aufgrund vielfältiger Vorschriften zu bewältigen sind. Das KI-basierte Assistenzsystem erleichtert den Zugang zu technischem Wissen, verteilt Fachwissen und teilt implizites Wissen erfahrener Bediener über verschiedene Ebenen der Informationsverarbeitung hinweg. Der Ansatz geht über die Standardisierung hinaus und hat ein hohes Potenzial zur Verbesserung der organisationalen und individuellen ...

Die Re-Humanisierung industrieller Arbeit hat sich zu einem zentralen Schwerpunkt in der For-schung zu Industrie 4.0/5.0 entwickelt, wobei der Fokus auf der Stärkung menschlicher Arbeits-kräfte inmitten fortschreitender Automatisierung liegt. Ein Paradebeispiel für diesen menschen-zentrierten Ansatz bildet die Unterstützung von ArbeitnehmerInnen mit Beeinträchtigungen durch digitale Werkerassistenzsysteme. Diese Technologien sollen die Produktivität steigern, um so die Integration von Menschen mit Beeinträchtigungen in industrielle Tätigkeiten zu för-dern. Aber können sie die Arbeitserfahrung wirklich verbessern? Diese ethnographische Studie präsentiert Erkenntnisse aus zwei Jahren Entwicklung und Anwendung von Augmented Reality in einer geschützten Holzwerkstatt. In diesem Zeitraum wurden über 30 Technologie-Sessions und Interviews mit ArbeitnehmerInnen mit unterschiedlichen Beeinträchtigungen durchgeführt. Unsere Erfahrungen stellen die Schilderung der industriellen ...

Die zunehmende Komplexität industrieller Umgebungen erfordert neue Kompetenzen, insbesondere in der Interaktion mit digitalen Systemen. Traditionelle Ausbildungsmethoden reichen für den effektiven Transfer von angewandtem Wissen oft nicht aus. Um diese Lücke zu schließen, wurde ein Experiment durchgeführt, bei dem Augmented Reality (AR) und papierbasierte Anleitungen in einem Produktionsszenario verglichen wurden. Die Ergebnisse zeigen: Teilnehmer, die mit AR lernten, führten den Produktionsprozess deutlich schneller und mit weniger Fehlern durch. Darüber hinaus berichteten die Lernenden, die AR nutzten, von einer höheren Benutzerfreundlichkeit und einer geringeren kognitiven Belastung während des Trainings.

Der Engineer-to-Order (ETO)-Produktionsansatz gewinnt durch die steigende Nachfrage nach individualisierten Produkten und kleinen Losgrößen zunehmend an Bedeutung. ETO verringert jedoch die Skaleneffekte der Serienfertigung, da jeder Auftrag maßgeschneiderte Engineering- und Produktionsschritte erfordert. Dieser Effizienzverlust kann durch eine bedarfsgesteuerte und kontextbezogene Informationsbereitstellung während des Produktentwicklungsprozesses reduziert werden. Ein auf semantischer Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning basierendes Empfehlungssystem kann dies unterstützen, indem es i) historische Daten und Vorwissen, z. B. Zeichnungen oder Stücklisten aus früheren Projekten, analysiert und ii) Vorschläge zur Wiederverwendung von Designs oder für Designalternativen macht, und so die genannten Effekte kompensieren.

Trotz ihres Potenzials verläuft die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Industrie häufig verzögert, was vor allem auf empfundene Komplexität, hohe Kosten und fehlendes Fachwissen zurückzuführen ist. Dieser Beitrag präsentiert eine modulare Demonstrator-Referenzarchitektur, die einen praxisnahen und aufwandsarmen Zugang zu industriellen KI-Anwendungen eröffnet. Entwickelt im Rahmen eines Design-Science-Research-Ansatzes, unterstützt sie gezielt das Experimentieren, Lernen und die schrittweise Integration in bestehende Produktionsprozesse. Der Schwerpunkt liegt auf dem Maschinellen Sehen, realisiert mit kosteneffizienter Hardware und Open-Source-Software. Die Anwendbarkeit wird anhand dreier Szenarien aufgezeigt: Qualitätskontrolle, Spanklassifizierung und betriebliche Ausbildung. Erste Evaluationen bestätigen die technische Umsetzbarkeit, didaktische Relevanz und Übertragbarkeit auf verschiedene industrielle Kontexte.

Unterstützungssysteme wie Exoskelette können die Belegschaft an industriellen Arbeitsplätzen entlasten, indem sie die physischen Beanspruchungen gezielt reduzieren. Für die Absicherung der Entwicklung von Exoskeletten wurde eine Simulationspipeline erstellt. Diese nutzt muskuloskelettale Menschmodelle, die mit einem Exoskelettmodell gekoppelt sind. Diese Kopplung ermöglicht detaillierte Analysen der biomechanischen Interaktion zwischen Mensch und Exoskelett. Durch die Implementierung von Exoskelettstrukturen und deren Integration in bestehende muskuloskelettale Modelle soll die Entwicklung von Exoskeletten optimiert und gleichzeitig deren biomechanische Effekte verbessert werden.

Künstliche Intelligenz hält Einzug in alle Unternehmensbereiche. Jedoch fehlt oft die Antwort auf eine zentrale Frage: Wer steuert eigentlich den Einsatz von KI? Zwischen Pilotprojekt und Strategie klafft eine Lücke, wenn Rollen unklar und Strukturen diffus bleiben. Dieser Beitrag zeigt anhand von vier konkreten Modellen, wie Unternehmen KI organisatorisch verankern können. Ohne Organisation bleibt KI Stückwerk, mit der richtigen Struktur kann sie erfolgreich in den Unternehmensalltag integriert werden.

Der Einsatz der ereignisdiskreten Simulation für komplexe Produktions- und Logistiksysteme wird trotz marktgängiger Simulationswerkzeuge immer herausfordernder. Er bedingt umfangreiches Fachwissen, eine hohe Datenqualität und zeitliche sowie finanzielle Ressourcen. Seit vielen Jahren wird daher die methodische und organisatorische Unterstützung der Durchführung von Simulationsstudien gefordert und erforscht. Dieser Beitrag möchte basierend auf einer Analyse einschlägiger Publikationen die bisherigen Forschungen zur Verbesserung des Simulationseinsatzes einordnen, die Frage nach der Notwendigkeit einer Assistenz für die Anwendung der ereignisdiskreten Simulation aufwerfen und Handlungsfelder aufzeigen.

Eine gezielte ergonomische Gestaltung von Arbeitsplätzen und Prozessen kann den Herausforderungen der manuellen Montage entgegenwirken und die Arbeitsbedingungen verbessern. Die derzeit vorherrschende manuelle Ergonomiebewertung durch Experten ist jedoch zeit- und ressourcenintensiv. In diesem Beitrag wird eine automatisierte Bewertungsmethode vorgestellt, die auf dem Rapid Upper Limb Assessment (RULA) basiert. Ergebnisse einer Laborstudie mit einem Montageszenario weisen eine Übereinstimmung mit Expertenbewertungen nach.

In Deutschland sind Industrieunternehmen in einer zunehmend komplexen Welt mit dem demografischen Wandel und stagnierender Produktivität konfrontiert. Die manuelle Montage bleibt bei komplexen Produkten in geringen Stückzahlen unverzichtbar, doch Produktivität und Qualität leiden unter menschlicher Variabilität. Dieser Beitrag stellt ein Konzept für ein empathisches Montageassistenzsystem vor, das einen digitalen menschlichen Zwilling mit einer KI-basierten Schraubdatenanalyse in einer modularen Architektur vereint. Abweichungen im Schraubprozess werden klassifiziert, mit den abgeleiteten Zuständen der Mitarbeiter verknüpft und in Informationen und Handlungsempfehlungen überführt.