I4S+ Exklusiv für Abonnenten

Die additive Fertigungstechnologie hat sich in den letzten Jahren kontinuierlich weiterentwickelt und rückt verstärkt mehr denn je in das Interesse der Industrie [1, 2]. Individualisierte Produkte lassen sich in kleinen Losgrößen bei höchster Bauteilflexibilität herstellen [3, 4]. In dem breiten Angebot an leistungsfähigen Anlagen, der Vielfalt gut entwickelter Verfahren und dem zunehmenden Spektrum an nutzbaren Materialien liegen große technologische und wirtschaftliche Potenziale. Damit tragen 3D-Druck-Prozesse auch maßgeblich zur Veränderung zukünftiger Wertschöpfungsmuster bei [4].

Anlagen- und Maschinenbauer müssen per se großen Aufwand betreiben, um ihre hochkomplexen und meist tonnenschweren Produkte zu präsentieren. Schließlich können Vertriebsmitarbeiter sie in der Regel nicht mit zu einem Kundentermin nehmen. Anlagen und Maschinen auf Messen für ein fachkundiges Publikum auszustellen, hat sich in den vergangenen Jahrzehnten bewährt. Doch mit der Corona-Pandemie ist dieser Vertriebskanal von heute auf morgen weggebrochen. Darum braucht es digitale Alternativen wie einen virtuellen Showroom, der Vertriebler bei der Präsentation und dem Verkauf von Anlagen unterstützt. Dabei stellt eine API-Management-Plattform den reibungslosen Datenfluss zwischen verschiedenen Quellsystemen und der Virtual Showroom App sicher.

One of the success factors for the realization of digital platforms for the exchange of production capacities is the speed at which offers can be generated. In addition, access to and use of the platforms should be as simple as possible. On the other hand, detailed information at machining process level is required for the generation of corresponding production plans on the platform in order to enable an efficient matching of requests and offers. In the present article, we propose to analyze technical drawings of the requested part using an artificial neural network to derive the machining processes. A major challenge here is multi-label image classification, since a technical drawing usually contains several machining processes. Furthermore, the occurring problem of the unbalanced dataset and the resulting improvement of the dataset via image augmentation is discussed. Finally, the performance of the developed model on the test data is demonstrated and a recursive method for improving ...

Die digitale Transformation, insbesondere die der Instandhaltung zur Smart Maintenance, bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Dabei nimmt das Management von Daten eine bedeutende Rolle ein [1]. Die Verwendung von Sensorik und Geräten zur mobilen Datenerfassung bietet hierbei eine Vielzahl an Möglichkeiten, schnell große Datenmengen auch in Echtzeit zu erfassen. In diesem Zuge besteht allerdings auch ein Bedarf an Werkzeugen, die einen effizienten Datenaustausch und gleichzeitig auch eine strukturierte Ablagemöglichkeit für große Datenmengen ermöglichen. Eines dieser Werkzeuge stellt die digitale Lebenslaufakte dar, die durch ihre besonderen Eigenschaften ein enormes Potenzial für datengetriebene Services mit sich bringt.

In den letzten Jahren hat sich das Potenzial von Produktionsplattformen im B2B-Bereich durch die zunehmende Nutzung neuer Technologien stark weiterentwickelt. Die Beteiligung als Anbieter oder Nachfrager an Plattformmärkten stellt produzierende Unternehmen vor neue Möglichkeiten und Herausforderungen. Für die digitale Transformation dieser Unternehmen ist die strukturierte Analyse von entsprechenden Plattformkonzepten daher von essenzieller Bedeutung. Dabei kann im ersten Schritt ein Framework unterstützen, welches grundlegende Erkenntnisse und Rahmenbedingungen für den Aufbau von dynamischen Produktionsplattformen für den Produktionssektor analysiert. Ein entsprechendes Framework wird in diesem Beitrag entwickelt und vorgestellt.

Bei einer Weltbevölkerung von zehn Milliarden Menschen zur Mitte des 21. Jahrhunderts muss mit natürlichen Ressourcen sparsam und nachhaltig umgegangen werden, um Umweltkatastrophen und Kriege zu verhindern. Obwohl traditionelle Konzepte wie Recycling viel zur Problembewältigung beigetragen haben, müssen wir darüber hinaus in Stoffkreisläufen denken und die traditionelle Produktionswirtschaft in eine Kreislaufwirtschaft verwandeln. Hierzu muss eine enge Verzahnung zwischen Produktion und Recycling geschaffen werden, die kaum ohne Digitalisierung vorstellbar ist. In diesem Beitrag sollen ausgehend von der Industrialisierung die Etappen zu mehr Nachhaltigkeit nachgezeichnet werden. Schließlich soll dargelegt werden, dass die Verwirklichung einer Kreislaufwirtschaft mit der Digitalen Transformation eng gekoppelt sein muss.

Um künstliche Intelligenz nutzen zu können, braucht ein Unternehmen nicht zwingend einen ausgewiesenen Fachmann. Die Fraunhofer-Studie »Cloudbasierte KI-Plattformen - Chancen und Grenzen von Diensten für Machine Learning as a Service« zeigt, wie kleine und mittlere Unternehmen stattdessen vorgehen können. Dieser Beitrag fasst Argumente und Ergebnisse der Studie zusammen, Zitate daraus sind daher nicht entsprechend markiert.

Der intensive globale Wettbewerb, kürzer werdende Produktlebenszyklen und eine zunehmende Variantenvielfalt erfordern flexible und wandlungsfähige, aber zugleich wirtschaftliche Produktions- und Logistiksysteme. Insbesondere in der Kontraktlogistikbranche werden aufgrund der kurzen Vertragslaufzeiten (ca. zwei bis drei Jahre) häufig Logistiksysteme bzw. Fabrikabschnitte neu geplant. Das Wissen über die kundenspezifischen Prozesse sowie die kundenindividuelle Konfiguration der Logistiksysteme liegt implizit bei den Planer*innen. Durch den Einsatz eines KI-basierten Assistenzsystems soll dieses Wissen erfasst und aufbereitet werden, sodass der Planungsprozess beschleunigt wird und gleichzeitig die Planungsqualität weniger individuellen Schwankungen unterliegt. In diesem Beitrag wird beschrieben an welchen Stellen des Planungsprozesses ein Bedarf für eine Unterstützung durch ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Assistenzsystem besteht und wie die digitale Plattform ...

Es vergeht kaum ein Tag, an dem nicht in vielen Medien das Thema Digitalisierung und Industrie 4.0 sowie deren Notwendigkeit adressiert werden. Auch die Risiken durch Mängel in der IT-Sicherheit sind ein aktuelles Thema. Viele Entscheider in Unternehmen stehen vor der Frage, wo steht mein Unternehmen bezüglich IT-Sicherheit? Wie kann ich Licht in den Dschungel der Begrifflichkeiten bringen? Der vorliegende Beitrag entstand aus Forschungsaktivitäten an der Technischen Hochschule Mittelhessen. Er soll dabei helfen, anhand eines Reifegradmodells eine Einordnung des aktuellen Stands der IT-Sicherheit für ein Unternehmen mittels sechs Merkmalen mit jeweils fünf Ausprägungsmöglichkeiten vorzunehmen. Aus dem Einsatz können sich Defizite identifizieren lassen und Ansatzpunkte für Verbesserungsmöglichkeiten ergeben. (Im Text wird zur besseren Lesbarkeit die männliche Ausdrucksform verwendet. Sie steht stellvertretend für beide Geschlechter.)

Die Möglichkeiten, die sich uns durch den Einsatz der Additiven Fertigung erschließen sind beinahe unbeschränkt. Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit der Herstellung nachgiebiger, individualisierter Interieurkomponenten für Fahrzeuge mittels Additiver Fertigungsmethoden bei Verwendung sogenannter Thermoplastischer Elastomere auf Urethanbasis oder kurz TPU [1, 2]. Eine Einsatzmöglichkeit sind hochpreisige Fahrzeuge bei denen ein hoher Individualisierungsgrad gefordert wird und die Herstellung einer Form zum Aufschäumen dieser individualisierten Interieur-Kunststoffteile, aufgrund der niedrigen Stückzahlen, mit hohen Kosten verbunden ist [3-5].