KMU

Die zunehmende Heterogenität und Komplexität industrieller Anlagenkomponenten verschiedener Hersteller erschwert die einheitliche Handhabung technischer Dokumentationen. Zusätzlich stellt die geforderte Flexibilität bei Systemänderungen eine Herausforderung für die langfristige Nutzbarkeit und rechtssichere Gestaltung dieser Dokumentationen über den gesamten Lebenszyklus cyber-physischer Produktionssysteme dar. Dieser Beitrag eröffnet eine Diskussion zur Technischen Dokumentation 4.0, indem er bestehende Vorgaben und Ansätze systematisch charakterisiert und daraus ein Konzept für ein ganzheitliches Dokumentationsschema ableitet.

Obwohl KMU nicht direkt von den gesetzlichen Berichtspflichten zur CO₂-Bilanzierung betroffen sind, stehen sie als Zulieferer in der Pflicht, den Anforderungen der Nachhaltigkeitsberichterstattung gerecht zu werden. Hierfür ist neben einer ganzheitlichen Lebenszyklusanalyse eine qualitativ hochwertige Datenbasis innerhalb der Produktion erforderlich, um den spezifischen CO₂-Fußabdruck zu bestimmen. Ein zentrales Element ist dabei die Implementierung eines Machine Carbon Footprint (MCF). Die Entwicklung und Implementierung eines MCF unter dem Fokus der Anwendbarkeit für kleine und mittelständische Unternehmen soll Ziel dieses Beitrags sein. Hierfür werden Daten an einer Werkzeugmaschine in Echtzeit erfasst und visualisiert. Die Messdaten werden dann mithilfe von Open-Source Low-Code-Plattformen verarbeitet, gespeichert und visualisiert. Diese Echtzeitdaten bilden die Grundlage für die genaue Bestimmung des produktionsspezifischen CO₂-Fußabdrucks sowie in Verbindung mit ...

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.

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.