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Mithilfe eines intelligenten Assistenzsystems kann die Nachhaltigkeit und Digitalisierung des tideunabhängigen Bremer Industriehafens erhöht werden. Um die Hafensicherheit zu gewährleisten, ist ein konstanter Pegelstand des abgeschleusten Hafens unerlässlich. Es ergibt sich ein großes Potential zur Energieeffizienzsteigerung, wenn das Hafenbecken statt per Pumpe bei Hochwasser natürlich durch die Schleuse bewässert wird. Der Beitrag zeigt, wie mit Hilfe Künstlicher Intelligenz und innovativen Softwaresystemen ein Assistenzsystem entwickelt wurde, um bestehende Verfahrensweisen zu verbessern ohne umfassende Änderungen der existierenden Hafeninfrastruktur vornehmen zu müssen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits heute ein wichtiger Bestandteil der Geschäftsmodelle und Prozesse vieler Unternehmen. In naher Zukunft werden KI-Systeme unsere Arbeitswelt tiefgreifend verändern. KI-Systeme können dabei für Unternehmen der unterschiedlichsten Branchen und Domänen - insbesondere in der Industrie - völlig neue Potenziale entfalten. Bestehende Geschäftsmodelle können entlang der Wertschöpfungskette optimiert werden, indem Produktionsabläufe und Prozesse optimiert oder mit vorausschauender Wartung Stillstände in der Produktion vermieden werden (2). Gleichzeitig können KI-Systeme völlig neue Geschäftsmodelle ermöglichen und damit bestehende Marktstrukturen durch neue Akteure radikal verändern. Die KI-Wirtschaft von morgen wird individueller, präziser und nachhaltiger sein: Eine wettbewerbsfähige Wertschöpfung ohne KI wird in vielen Bereichen der Industrie nicht möglich sein (1).

Um Marktanforderungen zu erfüllen, müssen Unternehmen ihre Flexibilität steigern und hohe Produktvielfalt anbieten. In der Montage erfordert dies eine große Anzahl von Spezialmaschinen, was zu hohem Investitions- und Platzbedarf führt. Dieser Beitrag stellt ein Konzept für eine modulare, rekonfigurierbare Montagestation, die um Module mit unterschiedlichen Fähigkeiten erweitert werden kann, vor. Es wird gezeigt, wie ein derartiges System im RAMI4.0-Modell zu verorten ist und welche Anforderungen an die Veränderbarkeit auf verschiedenen Produktionsebenen zu erfüllen sind.

Dass Krisen und Probleme „auch nur dornige Chancen“ sind, wusste der heutige Bundesfinanzminister Christian Lindner schon 1997. Was damals eher als rhetorisch-blumige Kampfansage eines forschen Jungunternehmers daherkam, ist im Kern jedoch auch heute noch eine belastbare, psychologische Tatsache. Erschütternde Schicksalsschläge oder andere einschneidende Erlebnisse reißen Menschen oft sprichwörtlich den Boden unter den Füßen weg - und verändern dabei den Blickwinkel auf das eigene Leben. Dieser erzwungene Perspektivwechsel kann aber durchaus auch eine echte Chance auf Veränderungen zum Guten hin sein, wenn man gelernt hat, mit Krisen umzugehen und die darin verborgenen Chancen zu erkennen und zu ergreifen.

Die additive Fertigung hat sich als Produktionsverfahren etabliert und auch Einzug in die Modeindustrie gefunden, in der individualisierte Schuhe im 3D-Druckverfahren hergestellt werden. Die Herstellung von solchen Einzelstücken stellt jedoch hohe Herausforderungen an eine automatisierte Qualitätskontrolle, da durch die vergleichsweise geringen Stückzahlen auch wenig Informationen über mögliche Defekte erzeugt werden. In diesem Beitrag wird ein Vorgehen zur Qualitätskontrolle durch Nutzung eines Autoencoders vorgestellt, welcher mittels Bildern von defektfreien Testobjekten so trainiert wird, dass auftretende Anomalien erkannt werden können. Mit einem ROC AUC score von 0,87 zeigen erste Tests vielversprechende Ergebnisse und belegen, dass durch diese Methode Defekte an den verwendeten Schuhmodellen erkannt werden können.

Dieser Beitrag zielt darauf ab, auf Basis der Darstellung des State-of-the-Art ein Modell zur Akzeptanz von RPA-Technologien zu erarbeiten. Dieses Modell dient dabei als Grundlage einer empirischen Studie zur Akzeptanz von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) bei einem weltweit agierenden Technologieunternehmen. Die Ergebnisse dieser Studie werden in einer korrespondierenden Veröffentlichung „Eine empirische Analyse zur Technikakzeptanz von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) (Teil 2)“ dargestellt.

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sind insbesondere im internationalen Markt einer turbulenten Umgebung ausgesetzt. Um KMUs einen Weg aufzuzeigen und Veränderungen frühzeitig zu identifizieren wird das interaktive Lagebild eingesetzt. Dies wurde während der Corona-Krise am Fraunhofer IPK entwickelt, um Unternehmen eine individuell strukturierte Übersicht zu ihrer Auftragslage, Performanz sowie zu ihrem Unternehmensumfeld zu geben. Der Bereich zum Unternehmensumfeld wird aktuell um die unternehmensindividuelle Komponente der automatischen Erkennung von kontextbezogenen Daten erweitert, um relevante Informationen automatisiert einem Unternehmen bereitzustellen. Hierfür wird ein Machine Learning-Modell entwickelt und mittels unternehmensspezifischen Datensätzen trainiert. Dazu ist es zunächst erforderlich, Trainingsdatensätze mittels Topic Modeling zu generieren. Hierbei werden Umfeldinformationen entsprechend ihrer Relevanz bewertet und beschriftet. In diesem Beitrag wird die ...

Eine wesentliche Herausforderung für die deutsche Industrie besteht in der Entwicklung und dem erfolgreichen Angebot digital vernetzter Geschäftsmodelle. Durch die Vernetzung verschiedener Akteure und Leistungsbündel können neue Werte für Kunden geschaffen werden. Diese Vernetzung führt jedoch zu einer erhöhten Komplexität, die es insbesondere für traditionelle Industrieunternehmen erschwert, diese Möglichkeiten zu überblicken und sinnvoll zu nutzen. Aus diesem Grund wird eine Systematik vorgestellt, welche durch Modellbildung Komplexität reduziert und es ermöglicht, frühzeitig Aufwand und Nutzen von Geschäftsmodellideen gegenüberzustellen.

Robuste und resiliente Lieferketten (engl. Supply Chain) bilden mehr denn je einen kritischen Erfolgsfaktor für die Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen. Höhere Komplexitäten und steigende Dynamiken in Folge von Megatrends wie der Globalisierung, Nachhaltigkeit und Individualisierung sowie sich häufende Disruptionen stellen heutige Lieferketten dabei auf die Bewährungsprobe. Insbesondere die mittelständisch geprägte Branche der Antriebstechnik im Maschinen- und Anlagenbau mit ihren globalen Lieferket- ten und hohen Kundenanforderungen steht vor diesen Herausforderungen. Zielgerichtete Digitalisierungsinitiativen sind dabei entscheidend für ihre langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Der vorliegende Beitrag analysiert daher die gegenwärtigen Digitalisierungsvorhaben der Branche der Antriebstechnik, um relevante Trends und Anwendungsfelder zu identifizieren. Hierzu werden aus dem Zielbild der Branche für höhere Resilienz/Flexibilisierung, höhere Transparenz und mehr ...

Welche Technologien werden durch die IG-Metall als disruptiv betrachtet? Disruptiv ist Technik, wenn sie zu grundlegend neuen Geschäftsmodellen, Produkten und Produktionskonzepten führt. Dabei kommt es nicht allein auf die Technik an. Disruption entsteht erst, wenn neue Technik im Rahmen eines neuen Geschäftsmodells oder in grundlegend gewandelten Prozessen genutzt wird. Disruptiv nutzbar sind Cyber-Physische Systeme. Zu den aktuell wichtigsten disruptiven Schlüsseltechnologien zählen wir die Künstliche Intelligenz. Sie revolutioniert aktuell beispielsweise die Produkte der Fahrzeugindustrie. Von großer Bedeutung sind aber auch die viel diskutierten Technologien für eine klimaneutrale Mobilität und Energiegewinnung. Sie führen zu einem grundlegenden Wandel ganzer 
Branchen. Welche Rolle spielen Betriebsräte bei der Einführung dieser disruptiven Technologien? Die Aufgaben der Betriebsräte sind sehr vielfältig. Es liegt in ihrem Interesse, dass Betriebe von den ...