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Der positive Nutzen dezentraler Entscheidungsstrukturen in Produktionssystemen wurde bereits in den 1990ern diskutiert. Aber erst in den letzten Jahren haben die für die Realisierung notwendigen Technologien eine ausreichende Marktreife erlangt, um entsprechende Konzepte effizient umsetzen zu können. So können die beteiligten Einheiten mittels autonomer Technologien zu einer „intelligenten“ Prozessbeteiligung befähigt werden. Einer wichtigen Bedeutung kommt dabei die Frage nach den aktiv an der dezentralen Entscheidungsfindung und -ausführung beteiligen Akteuren sowie der konkreten Ausgestaltung der dezentralen Produktionsstrukturen zu. Dieser Beitrag stellt die Bedeutung von Autonomie für die dezentrale Produktionssteuerung dar und zeigt auf, welche an dem Prozess beteiligten Akteure über die notwendigen Fähigkeiten verfügen, um autonom agieren zu können.

The following contribution characterizes autonomous behavior from a specific AI (artificial intelligence perspective). Which AI requirements are necessary to development autonomous systems? Which limitations do exist? What is the specific criterion for intuitive intelligence? The article gives a short introduction and tries to motivate the reader to deal with this interesting topic from different perspectives. Starting from Digitalization, Technological Singularity, Autonomous Driving and Big Data Developments, the article focusses on the future integration of AI to optimize complex processes within the Internet of Things (IoT). Several examples and trends are characterized. We cite the relevant literature and mention explicitly the seven criteria of Wahlster. Besides of the great technological impact, also the ethical dimension and future perspectives are indicated and discussed. The potential of the Internet of Things is closely connected with the successful development and ...

Unbemannte Systeme erfuhren in den vergangenen Jahren einen signifikanten Anstieg in der technischen Entwicklung bei gleichzeitig stetem Rückgang der Anschaffungspreise. Diese Entwicklung führte dazu, dass sowohl die Industrie, als auch kleine und mittelständische Unternehmen Drohnen als Einsatzmittel verschiedener Dienstleistungen wahrgenommen haben und damit beginnen, erste operative Erfahrungen zu sammeln. Dieser Beitrag beschreibt erste Schritte, mit welchen sich auf Hafenseite dem Thema akademisch und operativ bereits angenähert wurde. Vorgestellt wird eine qualitative Analyse mittels einleitender Frameworks um das Thema und seinen praktischen Nutzen vorzustellen. Der Beitrag gliedert sich in eine allgemeine und rechtliche Einleitung gefolgt von der Vorstellung von Einsatzmöglichkeiten in den Bereichen Safety und Security und wird abgeschlossen durch die Nennung operativer Barrieren beim geplanten Einsatz unbemannter Systeme. Die Ergebnisse sind dabei nicht notwendigerweise ...

Nachrichten über neue Einsatzmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) erreichen uns fast täglich. Während China angesetzt hat, die Vormachtstellung der USamerikanischen IT-Konzerne bis 2030 auf allen Gebieten der KI zu brechen, rechnet sich Deutschland Vorteile im Kontext von Industrie 4.0 aus. Die heutigen Erfolge der KI beruhen auf riesigen Datenmengen, die zentral gesammelt und analysiert werden. Zwar fallen auch in der Industrie große Datenmengen an, aber beschränkte Bandbreite, Kommunikationskosten, schnelle Reaktionszeiten, Datenschutz oder Betriebsgeheimnisse verbieten eine solche Datenzentralisierung oftmals.

Der vorliegende Beitrag stellt ein Vorgehensmodell vor, mit dem der Anwender befähigt wird, unternehmensspezifische Einführungsreihenfolgen für Indus-trie 4.0-Methoden abzuleiten. Das Vorgehensmodell reduziert die Unsicherheit für Unternehmen hinsichtlich Industrie 4.0 und schafft eine Möglichkeit, Industrie 4.0-Methoden erfolgreich einzuführen. Das Vorgehensmodell berücksichtigt individuelle Ausgangssituationen und Technologie-Präferenzen. Dies ermöglicht eine realistische Simulation und bezieht die resultierende Einführungsreihenfolge der Industrie 4.0-Methoden spezifisch auf das anwendende Unternehmen.

Die Zunahme der Transportmengen, die Konsolidierung der Entladehäfen und der Einfluss der Schiffsgrößenentwicklung stellen insbesondere die landseitigen Logistikprozesse und Technologien vor große Herausforderungen. Zudem ist der Fachkräftemangel ein treibender Faktor für die Suche nach automatisierten Containertransportsystemen (ACTS), die die Häfen und ihre umgebende Infrastruktur entlasten und Lagerkapazitäten erweitern. Die technologiespezifische Bewertung der Beeinträchtigung der zu überquerenden Infrastrukturen durch ACTS, ist Gegenstand dieses Beitrags.

Die Komplexität logistischer Netzwerke und Systeme wächst in der globalisierten Welt von heute. Die Unternehmen sehen zunehmend den Bedarf an Digitalisierung, um sich Wettbewerbsvorteile zu erschließen. Dieser Beitrag stellt politische Instrumente vor, die zur Erhöhung der Nachfrage nach Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) im Logistiksektor geeignet sind. Zu dem Thema wurden Experten und Stakeholder auf internationaler Ebene konsultiert und eine EU-weite Umfrage durchgeführt. Die Konsultationen weisen auf Barrieren für die Implementierung relevanter Technologien hin und zeigen bestimmte nachfragesteigernde politische Maßnahmen zur Überwindung dieser Barrieren auf. Das Ergebnis sind Empfehlungen an politische Entscheidungsträger über mögliche Instrumente zur Förderung der Digitalisierung in Transport und Logistik.

Die steigenden Herausforderungen beim Horizontaltransport auf Container Terminals und bei Transporten zwischen Umschlagspunkten im Hafen erfordern eine kontinuierliche Verbesserung der Prozesse und Strategien, um den Anforderungen der Kunden und der Gesellschaft gerecht zu werden. Eine risikoarme Methode, mögliche Verbesserungen zu überprüfen, ist die ereignisorientierte diskrete Simulation. In diesem Beitrag werden der Horizontaltransport auf Container Terminals und Umfuhren zwischen verschiedenen Akteuren im Hafen vorgestellt. Anschließend werden Gemeinsamkeiten und Unterschiede gegenübergestellt und so ein möglicher Wissenstransfer zwischen den beiden Einsatzgebieten untersucht.

Angesichts sich verändernder Kundenanforderungen und eines verstärkten internationalen Wettbewerbs gilt Flexibilität als Schlüsselkompetenz von Unternehmensnetzwerken. Die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung stellen neue Anforderungen an die Erreichung der erforderlichen netzwerkweiten Flexibilität. Dieser Beitrag stellt ein praxis- und anwendungsorientiertes Instrument zur Beurteilung der Industrie 4.0-Readiness am Beispiel eines Automobilnetzwerks vor. Dabei erfolgt zunächst eine qualitative Analyse mithilfe des Industrie 4.0-Readiness-Kompasses, anschließend wird in einer kennzahlengestützten, quantitativen Analyse die Industrie 4.0-Readiness des Automobilnetzwerks berechnet und mit Benchmark-Netzwerken verglichen. Aus den dabei identifizierten Defiziten werden Handlungsempfehlungen für das Automobilnetzwerk abgeleitet.

Die Digitalisierung in der Logistik schreitet voran. Cyber-Physische Logistiksysteme entstehen und eröffnen neue Möglichkeiten in der bedarfsgerechten Steuerung der Materialversorgungsprozesse in Produktion und Logistik. Mobile Mensch Software Schnittstellen verbessern die Datenqualität und stellen relevante Informationen über den aktuellen Stand des Logistikprozesses benutzerfreundlich bereit. Die damit verbundenen Potenziale für eine fehlerfreie und effiziente Logistik sind enorm, erschließen sich aber trotz anfänglicher Quick Wins in wichtigen Key Performance Indikatoren (KPI’s) nicht automatisch. Mehr denn je spielen die Führungskräfte eine Schlüsselrolle auf dem Weg zu einer exzellenten Logistikperformance. So müssen vor allem die Vorarbeiter*innen und Schichtleiter*innen in Produktion und Logistik lernen, in einer zunehmend vernetzten Arbeitsumgebung proaktiv zu steuern. Welche neuen Möglichkeiten die zunehmende Digitalisierung für diesen schwierigen ...