Produktionsplanung

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Rechnereinsatz in industriellen Geschäftsprozessen

Rechnereinsatz in industriellen Geschäftsprozessen

Eine systematische Literaturübersicht der letzten 40 Jahre
Norbert Gronau ORCID Icon
Die wichtigsten wertschöpfenden industriellen Geschäftsprozesse sind die Produktentstehung und die Auftragsabwicklung. Seit nunmehr 40 Jahren begleiten Industry 4.0 Science und ihre Vorgängertitel die Entwicklung und Nutzung von Software entlang dieser industriellen Geschäftsprozesse. Angesichts des 40. Jahrgangs dieses Mediums wird ein Vergleich mit früheren Untersuchungen vorgenommen, um Trends und Moden zu identifizieren, die heute im Gegensatz zu früher keine Rolle mehr spielen. Die Untersuchung ergab einige überraschende Erkenntnisse, welche Themen seit 40 Jahren eine wichtige Rolle spielen – und welche auch in Zukunft aktuell bleiben.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 8-14 | DOI 10.30844/I4SD.25.1.8
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
Large Language Models (LLM) im Produktionsumfeld

Large Language Models (LLM) im Produktionsumfeld

Eine Potenzialanalyse zur Transformation von Produktionsabläufen in modernen Fabriken
Pius Finkel ORCID Icon, Peter Wurster ORCID Icon, Robin Radler
Die rasante Entwicklung von generativer Künstlicher Intelligenz weist der produzierenden Industrie neue Wege inmitten des Fachkräftemangels. Mit Large Language Models lassen sich Produktionsabläufe in mittelständischen Unternehmen potenziell effizienter machen. Doch woran bemisst sich diese Stärke genau? Zentrale Einsatzfelder wie Kommunikation, Weiterbildung und Wissensmanagement zeigen, warum auch hier viel von der Akzeptanz der Mitarbeitenden abhängt.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 48-55 | DOI 10.30844/I4SD.24.6.48
Intelligente Shopfloor-Assistenten dank KI

Intelligente Shopfloor-Assistenten dank KI

Produktivitätssteigerung durch den Einsatz generativer KI
Eckart Uhlmann ORCID Icon, Julian Polte ORCID Icon, Christopher Mühlich ORCID Icon, Yassin Elsir
In modernen Produktionsbetrieben verkompliziert oft eine heterogene IT-Landschaft den Arbeitsalltag. Ein vielversprechendes Gegenmittel ist der Einsatz intelligenter Agenten. Diese nutzen generative KI für Routineaufgaben und können so die Effizienz steigern. Ob die Integration dieser intelligenten Systeme in bestehende Netzwerke gelingt, entscheidet darüber, ob der Informationsfluss verbessert und manueller Aufwand reduziert werden kann.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 64-71
Einrichtung von Montageassistenzsystemen

Einrichtung von Montageassistenzsystemen

System zur effizienten Konfiguration von Montageanweisungen und Assistenzfunktionen
Dennis Keiser, Dario Niermann ORCID Icon, Michael Freitag ORCID Icon
In der industriellen Montage arbeitet der Mensch dank Werkerassistenz immer enger mit Maschinen zusammen. Doch trotz ihres großen Potenzials ist die Implementierung digitaler Systeme zeitaufwendig, was hohe Schulungsanforderungen mit sich bringt. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen stoßen hier an Grenzen. Ein neu entwickeltes Einrichtungssystem soll die Einführung und Nutzung solcher Montageassistenzsysteme erleichtern und ihre Akzeptanz erhöhen.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 32-39
Einführung von Machine Learning in die Produktion

Einführung von Machine Learning in die Produktion

Ein KMU-spezifischer, holistischer Leitfaden
Manuel Savadogo, Malte Stonis ORCID Icon, Peter Nyhuis ORCID Icon
Machine Learning bietet insbesondere im Produktionsumfeld eine Vielzahl an Potenzialen und gewinnt somit immer mehr an Bedeutung. Jedoch fehlte kleinen und mittleren Unternehmen ein Leitfaden, der spezifisch auf ihre individuellen Herausforderungen ausgelegt ist und sie Schritt für Schritt durch die Einführung leitet. Im Zusammenspiel mit einer Potenzialanalyse, der Ermittlung relevanter Voraussetzungen sowie einer Reifegraduntersuchung kann dieser Leitfaden Abhilfe leisten.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 88-95
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
KI-unterstützte Fertigungsplanung

KI-unterstützte Fertigungsplanung

Extraktion von Expertenwissen aus historischen Daten für optimierte Effizienz und Fehlervermeidung
Jochen Deuse ORCID Icon, Ralph Hensel-Unger
Der globale Wettbewerbsdruck zwingt Unternehmen insbesondere in Hochlohnländern zu einer effizienten Ressourcennutzung. Dies wird durchden Markt- und Gesetzgebungsdruck auf nachhaltige Produkte und Prozesse noch verstärkt. Angesichts des digitalen und ökologischen Wandels sindganzheitliche Ansätze zur Optimierung manueller Arbeitsprozesse unerlässlich. Ein KI-gestütztes Assistenzsystem zur Arbeitsplanerstellung soll Abhilfe schaffenund so eine effizientere Prozessgestaltung ermöglichen.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 74-80 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.74
Bäckerei 4.0

Bäckerei 4.0

IoT-Framework für automatisierte Datenerfassung in Bäckereien
Abderrahim Ait Alla ORCID Icon, Frida Köning, Heiner Alsen, Joshua Coordes, Michael Freitag ORCID Icon
Backwaren werden weltweit von allen Altersgruppen geschätzt, doch das Bäckerhandwerk profitiert bisher kaum von der Digitalisierung. Viele Prozesse sind manuell, Maschinen erfassen keine Prozessdaten automatisch. Vorgestellt wird eine IoT-Lösung „Bäckerei 4.0“ mit IoT-Device, Edge-Gateway und simulationsbasierter Software zur Prozessoptimierung.
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 3 | Seite 36-40
Systeminhärente Puffer für langfristige Ziele nutzen

Systeminhärente Puffer für langfristige Ziele nutzen

Multikriterielle Personaleinsatzplanung unter Berücksichtigung der Robustheit des Fertigungssystems
Berend Denkena, Marc-André Dittrich, Gina Vibora Münch
Die Personaleinsatzplanung gewinnt unter dem herrschenden Fachkräftemangel und demographischen Wandel sowie der zunehmend geforderten Flexibilität an Bedeutung. Es reicht nicht mehr aus, einfach den am höchsten qualifizierten Mitarbeitenden einer Arbeitsaufgabe zuzuordnen. Damit Unternehmen die am Markt geforderte Flexibilität erreichen und als attraktiver Arbeitgeber wahrgenommen werden, müssen zukünftig Planungsmethoden die Einbindung von Zielen verschiedener Interessengruppen ermöglichen. Dabei gilt es stets das kurzfristige Leistungsziel, vorgegeben durch den Fertigungsplan und damit den Auftragseingang durch die Kundschaft, zu erfüllen. Robustheit als messbare Größe kann genau dieses ermöglichen, indem ungenutzte systeminheränte zeitliche Puffer identifiziert und verplant werden. Einen Ansatz hierfür stellt der folgende Beitrag vor.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 4 | Seite 59-62
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