Lösung: Qualitätsmanagement

Potenziale, Prämissen, Perspektiven

Potenziale, Prämissen, Perspektiven

Wie sich betriebliches Wissensmanagement dank LLMs neu interpretieren lässt
Vanessa Kuks ORCID Icon, Pius Finkel ORCID Icon, Peter Wurster ORCID Icon
Der demografische Wandel verstärkt den Arbeits- bzw. Fachkräftemangel in der produzierenden Industrie, wodurch das Thema Wissensmanagement für viele Unternehmen an Bedeutung gewinnt. Insbesondere die Erhebung und Konservierung impliziten Wissens stellt eine Herausforderung dar. Die vorliegende Studie beleuchtet, inwieweit Large Language Models (LLMs) im Bereich der Wissenserhebung mit Experteninterviews sinnstiftend unterstützen können. Drei Experten testen und bewerten den entwickelten Chatbot. Die Ergebnisse des Interviews sind vielversprechend, die Zusammenfassung hingegen zeigt Verbesserungspotenziale.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 6 | Seite 48-56 | DOI 10.30844/I4SD.25.6.48
KI-gestützte Workstation für die Qualitätskontrolle

KI-gestützte Workstation für die Qualitätskontrolle

Mehr Effizienz durch Bildverarbeitung, Echtzeitunterstützung und axiomatisches Design
Leonardo Venturoso ORCID Icon, Simone Garbin ORCID Icon, Dieter Steiner ORCID Icon, Dominik T. Matt ORCID Icon
Die traditionelle Qualitätskontrolle stößt in Produktionsumgebungen mit hoher Produktvielfalt und geringen Stückzahlen aufgrund von Variabilität und Komplexität oft an ihre Grenzen. Dieses Projekt stellt eine fortschrittliche Workstation vor, die die industrielle Produktivität und Qualität durch die Verwendung eines axiomatischen Designs steigert, um so eine klare Verbindung zwischen Kundenbedürfnissen, funktionalen Anforderungen und Designlösungen zu gewährleisten. Polarisationskameras, hochauflösender Bildgebung, adaptiver Beleuchtung und Deep-Learning-basierte Bildverarbeitung ermöglichen präziseste Prüfungen von Menge, Qualität und Konformität Über eine intuitive Benutzeroberfläche bietet das digitale Assistenzsystem Echtzeit-Feedback. In kontrollierten Tests konnte es sowohl durch Praxistauglichkeit als auch durch Skalierbarkeit überzeugen.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 128-134 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.128
Fehlermanagement in der Produktion

Fehlermanagement in der Produktion

Aktuelle Gegebenheiten und Herausforderungen in der Industrie
Johannes Prior ORCID Icon, Milan Brisse ORCID Icon, Nikita Govorov, Robert Egel ORCID Icon, Bernd Kuhlenkötter ORCID Icon
Die vorliegende Studie untersucht unter Teilnahme von 23 Unternehmen die Praxis des erfahrungsbasierten Fehlermanagements. Ziel dieser Untersuchung ist es, zentrale Kriterien für ein effektives Fehlermanagement in der Produktion zu identifizieren. Hierzu wurde ein Fragebogen mit 77 Fragen zu acht Themenbereichen entwickelt, darunter Fehlerkultur, Dokumentation, Ursachenforschung und softwaregestütztes Wissensmanagement. In der anschließenden Analyse werden positive und negative Maßnahmen herausgearbeitet, um daraus konkrete Handlungsempfehlungen zur Optimierung des erfahrungsbasierten Fehlermanagements abzuleiten.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 38-45 | DOI 10.30844/I4SD.25.2.38
Datenqualität in der Entwicklung kreislauffähiger Produkte

Datenqualität in der Entwicklung kreislauffähiger Produkte

Entscheidungsunterstützung für die zirkuläre Wertschöpfung durch Datenökosysteme
Iris Gräßler ORCID Icon, Sven Rarbach, Jens Pottebaum ORCID Icon
Im Entwicklungsprozess werden Entscheidungen mit Wirkung auf die Nachhaltigkeit von Produkten getroffen. Mit zunehmendem Entwicklungsfortschritt können auch Aussagen zur Nachhaltigkeit konkretisiert werden. Während zunächst nur Abschätzungen anhand von verwandten Produkten und Prozessen möglich sind, können später etwa Betriebs- und Maschinendaten genutzt werden. Werden Metriken für Kennzahlen verwendet, sollte die Qualität der verwendeten Daten nachvollziehbar sein. Dazu werden relevante Datenqualitätskriterien und -indikatoren ausgewählt und in Bezug gesetzt. Die Verfügbarkeit von Daten kann gesteigert werden, indem die Produktentwicklung auf Partner in Datenökosystemen zurückgreift. Die Grundlage bilden Datenräume wie Gaia-X, Catena-X und Manufacturing-X.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 12-19 | DOI 10.30844/I4SD.25.2.12
Parameteroptimierung für einen Lakeinjektor

Parameteroptimierung für einen Lakeinjektor

Entwicklung einer KI-Pipeline an einem Beispiel aus der Fleischindustrie
Tim Zeiser ORCID Icon, Alexander Prange ORCID Icon, Corinna Köters ORCID Icon, Maik Schürmeyer, Theo Lutz ORCID Icon
Die Herstellung von Kochschinken bringt einige Herausforderungen mit sich. Für die Produktion werden Fleischteile mithilfe von Salzlake in einem mehrstufigen Pökel- und Garprozess verarbeitet. Dabei kann es zu Qualitätsschwankungen kommen, die auf Strukturfehler im Fleisch zurückzuführen sind. Das Resultat: Die Salzlake wird nicht optimal aufgenommen. Ein auf historischen Daten trainiertes KI-Modell soll das Problem lösen.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 40-46 | DOI 10.30844/I4SD.24.6.40
Einrichtung von Montageassistenzsystemen

Einrichtung von Montageassistenzsystemen

System zur effizienten Konfiguration von Montageanweisungen und Assistenzfunktionen
Dennis Keiser, Dario Niermann ORCID Icon, Michael Freitag ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 32-39
Mit generativen Sprachmodellen die Social-Media-Moderation verbessern

Mit generativen Sprachmodellen die Social-Media-Moderation verbessern

Studie zur Erkennung und Korrektur von Desinformation
Anton Schegolev, Maximilian Ambros ORCID Icon
Fake News beherrschen zunehmend die digitale Welt. Es stellt sich die Frage: Können moderne Technologien diesen Trend umkehren? Der Artikel beleuchtet das Potenzial des GPT-4o-Sprachmodells, Fake News in Online-Kommentaren und Nachrichtenartikeln zu identifizieren und falsche Informationen zu korrigieren. Mit einer beeindruckenden Genauigkeit zeigt das Modell, wie Sprachtechnologie Fehlinformationen bekämpfen kann.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 72-79 | DOI 10.30844/I4SD.24.6.72
Bäckerei 4.0

Bäckerei 4.0

IoT-Framework für automatisierte Datenerfassung in Bäckereien
Abderrahim Ait Alla ORCID Icon, Frida Köning, Heiner Alsen, Joshua Coordes, Michael Freitag ORCID Icon
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.
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 3 | Seite 36-40
Interaktiver 8D für die nachhaltige Problemlösung

Interaktiver 8D für die nachhaltige Problemlösung

Eine wissensbasierte IT-Unterstützung für die strukturierte 8D-Problemlösung in der Automobilindustrie
Martin Kempel, Ralph Richter, Jochen Deuse ORCID Icon, Lukas Schulte
Der Erfolg eines Produkts im Markt hängt - bei vorhandener Nachfrage - davon ab, inwieweit die Anforderungen der verschiedenen Anspruchsgruppen mit adäquatem Einsatz von Ressourcen befriedigt werden. Die Automobilindustrie ist geprägt durch umfangreiche Anforderungen an innovative und zuverlässige Produkte. Die Grundlage für das hohe Qualitätsniveau ist der lückenlose Einsatz von Qualitätsmanagementsystemen zur Planung, Lenkung und Verbesserung der Qualität entlang der Wertschöpfungskette nach IATF 16494:2016 und ISO 9001:2015. Im Zuge der Elektrifizierung des Antriebsstanges ist die Automobilindustrie derzeit gezeichnet durch die Entwicklung und den Produktionsstart zahlreicher innovativer Produkte. Trotz der Verwendung weitreichender präventiver Qualitätsmaßnahmen treten insbesondere im Produktionshochlauf vermehrt Nichtkonformitäten auf, die von Produktionsstillständen bis hin zu Lieferproblemen und erheblichen Mehrkosten führen können. Die Behebung dieser ...
Industrie 4.0 Management | 38. Jahrgang | 2022 | Ausgabe 5 | Seite 35-39
Autonome Qualitätsprüfung 4.0

Autonome Qualitätsprüfung 4.0

Reduzierung von Pseudofehlern in der Leiterplattenfertigung durch die Integration von Maschinellem Lernen
Lukas Schulte, Nils Killich, Jochen Deuse ORCID Icon, Florian Meierhofer
Zunehmend werden kundenseitig leistungsfähigere elektronische Bauteile gefordert. Einhergehend mit steigenden Kundenanforderungen sowie einer Globalisierung der Märkte sind Unternehmen gezwungen kontinuierlich eine hohe Qualität zu gewährleisten. Daraus folgt eine hohe Anzahl an Prüftoren mit engen Toleranzgrenzen. Diese, als Prüfschärfe bezeichneten, Grenzen führen zu einer hohen Anzahl an Pseudofehlern. Mittels doppelter Prüfungen durch Prozessexperten können derartige Fehler reduziert werden. Jedoch führt dieses Vorgehen besonders in der Elektronikfertigung zu hohen Kosten. Autonom agierende Prüfsysteme ermöglichen hingegen die Begegnung dieser Herausforderung. Zur Entwicklung derartiger Systeme wurde im Beitrag Maschinelles Lernen in den Lotpasteninspektionsprozess integriert.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 6 | Seite 52-56
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