Lösung: Prozessmanagement

Ladungsträger sind in Fertigungsunternehmen unverzichtbar für den Transport produzierter Teile. Meist sind diese trotz ihrer „Einfachheit“ teuer in der Anschaffung, da sie passgenau für den Zweck hergestellt werden. Zur Vermeidung des Verlusts der Ladungsträger können Trackingverfahren wie GPS-Tracking eingesetzt werden, was jedoch mit Überwachungsaufwand einhergeht und den Datenschutz herausfordert, sobald die Arbeitsleistungen der Mitarbeiter in der Intralogistik überwacht werden. Die Zuordnung von Ladungsträgern zu sogenannten Clustern und ihre gemeinsame Kontrolle bietet hierbei eine Lösung – ohne die Möglichkeit von Rückschlüssen auf die Leistung der Mitarbeiter. Und nicht nur das: Künstliche Intelligenz kann diesen Ansatz optimieren und gleichzeitig vor einem Diebstahl der Ladungsträger abschrecken.

Im Rahmen der Digitalen Transformation steigt die Anzahl der Softwareanwendungen in Unternehmen kontinuierlich an. Dies betrifft speziell Industriebetriebe, die aufgrund ihrer oft komplexen Geschäftsprozesse vor besonderen Herausforderungen stehen. Eine ganzheitliche und nachhaltige Integration dieser Geschäftsprozesse erfordert eine enge Verknüpfung der eingesetzten Informationssysteme. In diesem Kontext gewinnt die Anwendungsintegration, auch bekannt als Enterprise Application Integration (EAI), zunehmend an Bedeutung. Moderne Ansätze wie die Verwendung von Microservices bieten dabei eine besonders flexible und effiziente Lösung, um unterschiedliche Anwendungen nahtlos miteinander zu verbinden und so die Agilität und Skalierbarkeit der IT-Landschaft zu fördern.

Die Kreislaufführung hat sich seit Jahrzehnten als eine bedeutende Strategie zur Bewältigung der Herausforderungen im Bereich der Nachhaltigkeit etabliert. Ihr holistischer Ansatz zielt darauf ab, Ressourcen effizient zu nutzen und Abfälle zu minimieren. Einer erfolgreichen Umsetzung und Ausweitung dieses Konzepts stehen jedoch zahlreiche Herausforderungen entgegen. In diesem Beitrag werden die wichtigsten Hindernisse für die Kreislaufwirtschaft identifiziert und diskutiert. Dabei werden ökonomische, technologische, soziale und politische Aspekte beleuchtet, um einen umfassenden Einblick in die Komplexität dieser nachhaltigen Strategie zu geben. Es wird betont, dass eine erfolgreiche Kreislaufwirtschaft nur durch die koordinierte Zusammenarbeit verschiedener Akteure und die Entwicklung innovativer Lösungen für die identifizierten Herausforderungen erreicht werden kann.

Die Reduzierung von CO2-Emissionen ist eine der dringendsten Aufgaben unserer Zeit. Gleichzeitig schreitet die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz schnell voran. Doch KI bringt oft eine erhebliche CO2-Belastung mit sich. Eine experimentelle Erprobung grüner KI-Strategien ist daher entscheidend für ihren langfristigen Erfolg. Ein Management-Tool kann diesen Prozess unterstützen, damit sowohl Anwender als auch Führungskräfte KI als Werkzeug optimal nutzen können.

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.

Das stetige Fortschreiten der Digitalisierung konfrontiert Unternehmen mit neuen Herausforderungen und Chancen. Unmittelbare Datenverarbeitung ist mittlerweile allgegenwärtig und die Vorteile sind offensichtlich. Doch in Deutschland herrscht eine lückenhafte Breitbandversorgung, was die Prozessverbesserung erschwert. Mathematische Ansätze und Machine Learning ermöglichen zeitnahe Optimierungen und eine reibungslose Produktion.