Produktionssystem

In der Prozesstechnik denkt man in Produktionsoperationen, die von Sensoren und Aktoren gesteuert bzw. geregelt werden. Und jede Realisierung von Stoffumwandlung basiert auf einem physischen Substrat, was in gleicher Weise für lebende Systeme und ihr Verhalten gilt. Unterschieden werden in dem Beitrag drei Systemebenen: die Funktionsebene, das Interface zur Umwelt und die kognitive Ebene . Mithilfe dieser drei Ebenen lässt sich der Lernzyklus bzw. der bisherige sehr gut veranschaulichen. Vergleicht man in dieser Unterscheidungsweise intelligentes Verhalten von Menschen mit den technischen Entwicklungsstufen Maschinisierung, Automatisierung, Regelung und Deep Learning, dann wird das in der kybernetisch-soziologische Systemtheorie gängige Merkmal „“ verständlich. Daraus wird der Schluss gezogen, dass wir im Rahmen einer digitalisierten Kultur von Produktion und Organisation mit einem auf Silizium-Basis (SI) rechnen sollten. Um diese Analogie hervorzuheben, bezeichnen wir das vom ...

Kollaborierende Roboter (sog. Cobots) gelten als Zukunftstechnologie für produzierende Unternehmen. Sie zeichnen sich durch die Fähigkeit aus, eine sichere Hand-in-Hand-Zusammenarbeit mit Menschen ohne physische Trennung zu ermöglichen. In der Praxis finden sich zwar erste Anwendungsfälle, in denen Menschen mit Cobots interagieren, nur selten handelt es sich dabei allerdings um Kollaboration im engeren Sinne. Entsprechend stellt sich die Frage, welche Rolle die Kollaborationsfähigkeit von Cobots in der unternehmerischen Praxis spielt und wodurch der Mangel an kollaborierenden Anwendungsfällen begründet ist. Antworten darauf lieferten qualitative empirische Untersuchungen bei vier kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) im Rahmen des BMBF-Verbundprojekts ProBot.

Störungen in Produktionssystemen können zu massiven Verlusten für Unternehmen führen. Die Beherrschung der Auswirkungen auftretender Störungen sowie die Störungsprävention sind daher seit langem von hoher Relevanz für produzierende Unternehmen unterschiedlicher Branchen. Eine Umfrage unter produzierenden Industrieunternehmen zeichnet ein aktuelles Bild des Störungsmanagements und identifiziert relevante Herausforderungen im Umgang mit Störungen in der Produktion.

Großprojekte der Bauindustrie, steigende Komplexitäten von Maschinenbau- und Produktionsanlagen, die Fertigung hochkomplexer Konstrukte sowie unzählige Projektbeteiligte: Alles unter einen Hut zu bekommen, erfordert bereits in der Planung hohe Genauigkeit. Digitale Mittel helfen dabei, Transparenz zu schaffen, den Überblick über anfallende Daten zu behalten und Fehlerquoten zu minimieren. Die Phase der realen Projektumsetzung prägt jedoch eine digitale Lücke. Digitale Daten, gespeichert und verarbeitet in Termin- und Ablaufplänen, Diagrammen oder CAD-Tools, finden ausgedruckt zurück ins Analoge. Involvierte Personen erfassen und dokumentieren Informationen während der Umsetzung nur auf Papier und nicht digital. Wenn doch, verbleiben Daten isoliert in Systemen. Innovative Projektmanagement-Software sorgt für Datenaustausch in Echtzeit und schließt damit die digitale Lücke.

Die wachsende Menge verfügbarer Daten aufgrund der Digitalisierung der Wertschöpfung beschleunigt den Wandel produzierender Industrien zu Anbietern kundenorientierter Dienstleistungen. Smart Services als digitale Dienstleistungsangebote stehen exemplarisch dafür. Die Analyse von Experteninterviews als auch von Anwendungsfällen aus der Unternehmenspraxis zeigt jedoch, dass das Wissen, wie solche Smart Services entwickelt werden können, immer noch rudimentär ist. In diesem Beitrag wird ein Rahmenkonzept für ein Smart Service Lifecycle Management vorgestellt, das die systematische Entwicklung von Smart Services unter Berücksichtigung von Geschäftsmodellen und des Wertschöpfungsnetzwerks unterstützt. Das Rahmenkonzept wird anhand eines Anwendungsbeispiels aus der Textilindustrie exemplarisch implementiert und validiert.