Lösung: Produktionsplanung

In modernen Produktionsbetrieben verkompliziert oft eine heterogene IT-Landschaft den Arbeitsalltag. Ein vielversprechendes Gegenmittel ist der Einsatz intelligenter Agenten. Diese nutzen generative KI für Routineaufgaben und können so die Effizienz steigern. Ob die Integration dieser intelligenten Systeme in bestehende Netzwerke gelingt, entscheidet darüber, ob der Informationsfluss verbessert und manueller Aufwand reduziert werden kann.

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.

Ein neuer Blick in die Tiefe technischer Zeichnungen: Ein Deep-Learning-Framework liest CAD-Grafiken so genau wie nie zuvor – erkennt Formtoleranzen, Maße und jedes Detail. Was früher mühsam von Hand geschah, übernimmt nun eine KI, die sich in die Besonderheiten jeder Linie und Beschriftung einfühlt. Diese vielversprechende Technologie steigert nicht nur die Genauigkeit, sondern beschleunigt auch die Verarbeitung von Zeichnungen erheblich. So eröffnet das System neue Wege für Präzision in der Produktion.

Backwaren werden weltweit von allen Altersgruppen geschätzt, doch das Bäckerhandwerk profitiert bisher kaum von der Digitalisierung. Viele Prozesse sind manuell, Maschinen erfassen keine Prozessdaten automatisch. Vorgestellt wird eine IoT-Lösung „Bäckerei 4.0“ mit IoT-Device, Edge-Gateway und simulationsbasierter Software zur Prozessoptimierung.

Die Personaleinsatzplanung gewinnt unter dem herrschenden Fachkräftemangel und demographischen Wandel sowie der zunehmend geforderten Flexibilität an Bedeutung. Es reicht nicht mehr aus, einfach den am höchsten qualifizierten Mitarbeitenden einer Arbeitsaufgabe zuzuordnen. Damit Unternehmen die am Markt geforderte Flexibilität erreichen und als attraktiver Arbeitgeber wahrgenommen werden, müssen zukünftig Planungsmethoden die Einbindung von Zielen verschiedener Interessengruppen ermöglichen. Dabei gilt es stets das kurzfristige Leistungsziel, vorgegeben durch den Fertigungsplan und damit den Auftragseingang durch die Kundschaft, zu erfüllen. Robustheit als messbare Größe kann genau dieses ermöglichen, indem ungenutzte systeminheränte zeitliche Puffer identifiziert und verplant werden. Einen Ansatz hierfür stellt der folgende Beitrag vor.

Produktiv und ergonomisch gestaltete Arbeit spielt eine zentrale Rolle für die Wettbewerbsfähigkeit industrieller Unternehmen. Mit MTM-HWD® existiert eine Methode, die eine integrierte Analyse produktiver und ergonomischer Gesichtspunkte erlaubt. Obwohl sie beide Aspekte in einem Schritt betrachtet, erfordert die Methode dennoch einen nicht unerheblichen Aufwand [1]. Eine Möglichkeit zur Aufwandsreduktion ist die Auswertung digitalisierter menschlicher Bewegungsdaten aus Humansimulationen.