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Durch die Möglichkeiten des weltweiten Handels und eine zunehmende Sättigung der Märkte stehen viele Unternehmen in einem starken Wettbewerb. Der Wunsch der Kunden nach individualisierten Produkten erfordert eine Produktion, die einen hohen Grad an Flexibilität aufweist und Variantenreichtum beherrscht. Mit einer steigenden Anzahl der Produktanläufe und einer Verkürzung der Produktlebenszyklen wächst auch die Zahl der Produktausläufe. Diese sollten unter Berücksichtigung der Kosten und möglicher Verbesserungspotenziale in der Produktion gesteuert werden. In diesem Beitrag wird ein Prozessmodell zur Unterstützung eines Serienauslaufs vorgestellt. Die Veränderung der Kundenbedürfnisse tritt nicht nur auf Konsumgütermärkten, sondern auch auf Märkten von Investitionsgütern auf. Betrachtungsgegenstand ist deswegen ein Produktauslauf in der Nutzfahrzeugindustrie.

Unternehmenserfolg wird durch eine effiziente Ausgestaltung produktionsnaher Prozesse, ihre zuverlässige Terminierung und damit auch durch eine valide Planung logistischer Prozesse bestimmt [1, 2]. Der kundenindividuelle Anlagenbau, der in der Regel durch eine Unikat- oder Kleinserienfertigung umgesetzt wird [3], kann für die Planung von kundenauftrags- und bauteilspezifischen Projekten nur bedingt Prozesszeiten aus vorherigen Projekten ableiten und diese auf neue Projekte übertragen. Dies ist darin begründet, dass die Prozesszeiten von Einflussparametern abhängen, die im direkten Zusammenhang mit dem jeweiligen Bauteil stehen. Für die Unikat- und Kleinserienfertiger werden im Rahmen eines Forschungsvorhabens diese Einflussparameter auf die Dauer logistischer Prozesse untersucht. In diesem Beitrag werden die Identifizierung der Einflussparameter unter Anwendung einer Delphi-Studie und deren Ergebnisse erläutert.

Erweiterte Realität steht zwar noch am Beginn der Durchsetzung in der Praxis. Aber die gesamte Bandbreite dieser Technologien, die auch unter dem englischen Begriff Augmented Reality (AR) zusammengefasst werden, hat das Potenzial, in den kommenden Jahren und Jahrzehnten sowohl unsere private Umwelt als auch die Arbeitswelt von Grund auf zu verändern. Beispielsweise wird Erweiterte Realität die Art und Weise verändern, wie wir lernen, wie wir Entscheidungen treffen oder mit der physischen Umwelt interagieren. Sie wird - in ihrer Bedeutung verstärkt noch durch die Kombination mit intelligenten, vernetzten Systemen - eine neue Brücke schlagen zwischen der digitalen und der physischen Welt, zwischen Mensch und Maschine.

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.

Tragende Strukturen werden typischerweise in Bezug auf relevante Lastfälle entworfen, wobei statische Formen und vorgegebene Materialeigenschaften angenommen werden, die während des Entwurfs und der Materialauswahl ausgewählt werden. Neue Technologien, die das Design von Strukturen ermöglichen, die lokale Eigenschaften im Betrieb als Reaktion auf Lastwechsel verändern könnten, würden zusätzliche Gewichtsersparnispotenziale schaffen und somit Leichtbau und Nachhaltigkeit unterstützen. Materialien mit solchen Fähigkeiten bestehen aus Netzwerken mit zahlreichen aktiven Zellen, die eine Erfassungs-, Signal- und Datenverarbeitungs-, Kommunikations- und Aktuierungs-/Stimulationsfähigkeit bereitstellen, die adaptronische Strukturen bilden. Ein Beispiel für ein solches Material ist eine spezielle Klasse von Polymeren, die in der Lage sind, ihre Elastizität basierend auf dem Einfluss von optischen, thermischen oder elektrischen Feldern zu ändern. Ein zu lösendes Problem in Bezug ...

In vielen Einsatzbereichen müssen Menschen auf die Sicherheit von Drahtseilen vertrauen, weshalb mögliche Schäden zuverlässig und rechtzeitig erkannt werden müssen. Die hierfür notwendigen Überprüfungen werden von Sachverständigen durchgeführt, was das Risiko nicht erkannter Schäden beinhaltet. Damit diese keine Unfälle verschulden, werden Drahtseile oft verfrüht getauscht, was vermeidbare Kosten erzeugt. Das in diesem Beitrag vorgestellte Projekt MOBISTAR soll Fehler im Prozess der Instandhaltung und Überprüfung weiter reduzieren. Das System nutzt zwei unterschiedliche Messarten, die mit einer selbstlernenden Convolutional Neural Networks (CNN) Auswertungssoftware gekoppelt sind, um so zuverlässiger und genauer die Ablegereife von Seilen beurteilen zu können.

Digitale Assistenzsysteme gewinnen an Relevanz in den Unternehmen. Ihre Anwendung orientiert sich an den individuellen Fähigkeitsprofilen ihrer Benutzer und deren spezifischer Arbeitssituation. Dies schließt Standardlösungen aus. Um die Vielzahl von Assistenzsystemen in einen zweckmäßigen Anwendungskontext einzuordnen, werden im Beitrag ein arbeitswissenschaftliches Klassifikationsschema entwickelt und beispielhafte Einsatzfelder für assistive Technologien erörtert. Ferner werden Anforderungen an eine menschengerechte Systemgestaltung dokumentiert. Der Leser wird in die Lage versetzt, betriebliche Anwendungsfälle assistiver Technologien und deren Nutzenpotenziale bereits im Planungsprozess zu beurteilen.

Die Anforderungen für effiziente Produktionsabläufe steigen im weltweiten Wettbewerb stetig. Durch Digitalisierung und Datenanalyse sollen neben der Effizienz auch die Flexibilität und die Qualität gesteigert werden. Zur Lösung beitragen können hier sogenannte „Cyber-Physische Systeme“, die durch smarte Sensoren und Vernetzung mit den Produktionssystemen eigenständig Prozessschritte erkennen, protokollieren und steuern. Diese können an vielen Arten von Werkzeugen angebracht werden und damit auch manuelle Arbeitsprozesse erfassen. Dieser Beitrag zeigt, wie intelligente Objekte mit Kommunikations- und Ortungsfunktionalität ein zu fertigendes Produkt durch den Produktionsprozess begleiten und wie dabei auch manuelle Schraubprozesse durch smarte Sensoren erfasst und analysiert werden.

Mit der voranschreitenden Digitalisierung ändern sich nicht nur industrielle Wertschöpfungsprozesse - auch die Erwartungen und Ansprüche von Kunden, Mitarbeitern, Lieferanten und Partnern sind heute andere als noch vor zehn Jahren. Für Industrieunternehmen sind diese Veränderungen gleichermaßen mit Chancen und Risiken verbunden: Sie müssen auf weitreichende Entwicklungen reagieren und ihre Produkte und Dienstleistungen anpassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und im digitalen Zeitalter zu überleben. Mithilfe von Service Design und Design Thinking können Unternehmen neue, zukunftsfähige Geschäftsfelder identifizieren - und Produkte und Services entwickeln, die potenziellen Nutzern einen spürbaren Mehrwert liefern. Wir stellen Ihnen Wesen und Wirkung dieser Gestaltungsprozesse vor und zeigen, wie auch Ihr Unternehmen davon profitieren kann.

Komponenten in industriellen Anlagen stehen miteinander in einer Vielzahl von physischen und virtuellen Abhängigkeiten. Wir stellen ein System vor, welches diese Abhängigkeiten - physischer, funktionaler, virtueller und regulativer Natur sowie bezüglich des Laufzeitverhaltens einer Komponente - für Anwender intuitiv sichtbar macht und ihnen ermöglicht, Abfragen zu den Komponenten und ihren Interaktionen und Interdependenzen zu stellen. Die vorgestellte Herangehensweise und unsere Prototypen basieren auf relationalen Informationsmodellen, die diese Informationen für Nutzerschnittstellen aufbereiten und einfach zugänglich machen sowie einer Mixed Reality Schnittstelle, um Abhängigkeiten zwischen Komponenten sowie Abfrageresultate zu visualisieren. Dabei eignet sich unser Ansatz nicht nur für bereits digitalisierte „schlaue“ Komponenten, sondern auch für „dumme“ Gegenstände wie Böden, Ablageplatten und -fächer, ihren Materialien und die bearbeiteten Werkstücke ...