Open-Access-Beiträge

Durch Megatrends wie Mass Customization verkürzen sich die Produktlebenszyklen immer weiter, während die Variantenvielfalt stark ansteigt. Dadurch entstehen neue Herausforderungen für die Produktion, insbesondere in der Montage. Zur Lösung dieser Problemstellungen kann die Automatisierung der Montage ein wichtiges Hilfsmittel sein. Dieser Beitrag gibt Einblick in eine Studie, in der Experten aus mittelständischen Unternehmen zur genannten Thematik befragt wurden. Er zeigt die bestehenden Hemmnisse sowie Treiber der Automatisierung auf und leitet Handlungsmaßnahmen für KMU ab, wie diese eine zukunftsfähige Produktion in Deutschland aufrechterhalten können.

Globale Liefer- und Wertschöpfungsketten sind komplex und hochgradig vernetzt. Ein temporärer Ausfall eines einzelnen Lieferanten aufgrund von Naturkatastrophen, politischen Konflikten oder Pandemien kann weitreichende Folgen für Wertschöpfungsprozesse an vielen anderen Standorten haben. Der Beitrag skizziert strategische Optionen für Unternehmen, um die Resilienz ihrer Wertschöpfungsketten zu verbessern. Mögliche Optionen sind die Ausweitung lokaler oder globaler Lieferketten, die regionale Konzentration oder globale Diversifizierung der eigenen Produktionskapazitäten von Unternehmen sowie das Insourcing oder Outsourcing von Wertschöpfungsaktivitäten. Anhand der Daten von 314 deutschen Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes wird der Zusammenhang des Einsatzes verschiedener digitaler Technologien und Organisationskonzepte mit der Umsetzung der verschiedenen Wertschöpfungsoptionen untersucht.

Jüngst zeigte die Corona-Pandemie zum Teil erhebliche Defizite in den Wertschöpfungsnetzwerken der Gesundheitsindustrie auf, da Bedarfe nicht schnell genug erfasst und Produktionssysteme sowie -prozesse nicht zeitnah adaptiert werden konnten. Märkte und Lieferketten brachen zusammen, sodass spontane Engpässe entstanden, die insbesondere im medizinischen Bereich fatale Auswirkungen hatten. Dem damit offengelegten Resilienzbedarf der Unternehmen muss adäquat begegnet werden, um diese auf weitere krisenbedingte Störungen vorzubereiten und deren Folgen abzumildern. Der Beitrag stellt daher ein Konzept vor, das auf die Steigerung der Resilienz von Unternehmen der Gesundheitsindustrie und deren Wertschöpfungsnetzwerk abzielt.

Die Weltwirtschaft steht unter Spannung. Schon seit Jahren stockt die Globalisierung, Handel, Produktions- und Kapitalverflechtungen entwickelten sich bestenfalls seitwärts. In jüngster Zeit sorgten mit der Pandemie, den zunehmenden geopolitischen Spannungen - vor allem, aber nicht nur - zwischen den USA und China sowie dem Ukraine-Krieg gleich drei Entwicklungen für zusätzliche Verwerfungen. Lieferketten brachen, Vorprodukte fehlten, Produktion fiel aus. Entsprechend groß ist nun der Wunsch nach Unabhängigkeit. Den Weg dahin sollen vielerorts Subventionen bereiten. In einigen Bereichen ist diesbezüglich ein regelrechter Wettbewerb entbrannt. Wie dieser Wettbewerb aussieht, welche Vor- und Nachteile mit Subventionen einhergehen und wie der eingeschlagene Weg aus ökonomischer Sicht zu bewerten ist, ist Gegenstand dieses Beitrags.

Wegen der immer stärker fortschreitenden Durchdringung von KI in Unternehmen [1] scheint ein Ordnungsrahmen für Begrifflichkeiten und Betrachtungsaspekte der Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Industrie 4.0-Kontext wünschenswert. Methoden der Künstlichen Intelligenz lassen sich nach verschiedenen Aspekten strukturieren. Auch Anwendungen innerhalb von Industrie 4.0 können mithilfe des RAMI-Frameworks oder mithilfe des ISA95-Standards in Ebenen und Prozessgruppen eingeordnet werden. Allerdings fehlt eine Taxonomie, welche die Klassifikation der Anwendungsbereiche mit den durch Machine-Learning-Methoden verbesserten Prozessen in Beziehung setzt, sie verortet und bewertet. Ein solcher Ordnungsrahmen hilft, neue Prozesse und Lösungen einzuordnen und unterstützt im Finden passender Machine-Learning-Verfahren für konkrete Problemstellungen im Industrie 4.0-Kontext.

Mit der zunehmenden Vernetzung steigt die Heterogenität der Plattformen in einem IoT-System. Endpunkte verschiedener Leistungsklassen haben unterschiedliche Arten von Betriebssystemen und Prozessoren, während das Gesamtsystem zusätzlich noch zentrale Server oder die Cloud umfasst. Edge-Geräte werden heute zusätzlich noch integriert, um den steigenden Leistungsanforderungen gerecht zu werden und hohe Durchsätze und niedrige Latenzen zu erreichen. Die sichere und portierbare Programmierung dieser Geräte für anspruchsvolle Aufgaben im industriellen Umfeld, wie zum Beispiel Computer Vision, ist eine Herausforderung. Bytecode-basierte Virtuelle Maschinen haben diese beiden Eigenschaften und sind mit Java seit längerer Zeit vertreten. Seit einigen Jahren strebt WebAssembly auf, das aus beliebigen Programmiersprachen übersetzt werden kann, und findet zunehmend Verbreitung über den Browser hinaus. Dieser Beitrag beschreibt die technischen Grundlagen und zeigt Möglichkeiten auf, wie ...

Aufgrund der stark gestiegenen Energiepreise rückt im Rahmen des Energiemanagements die Druckluft, bzw. die Kompressorleistung und dessen Stromverbrauch wieder in den Vordergrund. Aufgrund der Tatsache, dass Druckluft gerne und oft über Leckagen entweicht und diese schwer zu lokalisieren bzw. zu messen sind, wird hier ein Nischenthema wieder sehr aktuell. Eine automatisierte Leckagenerkennung kann den Bedarf für die Reparatur ermitteln und dabei helfen die Energieeffizienz zu erhöhen. Dabei ist es wichtig, dass nicht nur Leckagen erkannt werden, sondern auch das Ausmaß der Leckagen quantifiziert werden kann. Eine kostengünstige Methode, um Leckagen zu erkennen, ist das Energiemonitoring des Druckluftkompressors. Durch eine kontinuierliche Überwachung und Auswertung der Energiedaten kann schnell reagiert werden.

Die anhaltende politische und gesellschaftliche Forderung nach umweltverträglichen Produkten setzt Unternehmen zunehmend unter Druck. Insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen müssen nun schnell Lösungen für diese Anforderungen finden oder entwickeln. In diesem Beitrag wird daher ein methodischer Ansatz vorgestellt, der die bewährten Strategien agiler Produktentwicklungsmethoden mit den etablierten spezifischen Aktivitäten des sogenannten Ökodesigns (engl. „Ecodesign“) verbindet. Die Methodik wird zunächst theoretisch erörtert und dann anhand einer Fallstudie eines Handwerkszeugs in einem realen Unternehmenskontext experimentell evaluiert und diskutiert.

Die additive Fertigung ist eine zunehmend an Bedeutung gewinnende Fertigungstechnologie mit einem großen wirtschaftlichen Potenzial. Ihre Beliebtheit geht jedoch mit hohen Material- und Zeitverlusten einher, da fehlerbehaftete Werkstücke in vielen Fällen erst sehr spät im Fertigungsprozess erkannt werden. Ein Lösungsansatz für eine nachhaltigere und effizientere Produktion ist das automatisierte und frühzeitige Erkennen von Fertigungsfehlern mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Dieser Beitrag beschreibt die Digitalisierung des Fehlererkennungsprozesses im 3D-Druck mithilfe eines bildbasierten, lernenden Systems. Dabei wird neben den einzelnen Arbeitsschritten zur automatisierten Fehlererkennung auch auf die Leistung des Systems eingegangen.

Der Klimawandel stellt eine der größten Herausforderungen für Unternehmen dar. Um Strategien für die Dekarbonisierung der eigenen Geschäftstätigkeiten festlegen zu können, ist die Berechnung von Treibhausgasemissionen notwendig. Insbesondere die Erfassung von Daten entlang der vor- und nachgelagerten Wertschöpfungskette (Scope 3) ist gegenwärtig ein komplexer, ressourcenintensiver und häufig ungenauer Prozess. Entsprechend wächst der Bedarf nach innovativen Lösungen, um das Scope 3-Carbon Accounting zu verbessern. Dieser Beitrag zeigt auf, wie digitale Technologien das Scope 3-Carbon Accounting unterstützen können.