Open-Access-Beiträge

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.

Die wichtigsten wertschöpfenden industriellen Geschäftsprozesse sind die Produktentstehung und die Auftragsabwicklung. Seit nunmehr 40 Jahren begleiten Industry 4.0 Science und ihre Vorgängertitel die Entwicklung und Nutzung von Software entlang dieser industriellen Geschäftsprozesse. Angesichts des 40. Jahrgangs dieses Mediums wird ein Vergleich mit früheren Untersuchungen vorgenommen, um Trends und Moden zu identifizieren, die heute im Gegensatz zu früher keine Rolle mehr spielen. Die Untersuchung ergab einige überraschende Erkenntnisse, welche Themen seit 40 Jahren eine wichtige Rolle spielen – und welche auch in Zukunft aktuell bleiben.

Gegenwärtige Entwicklungen der Digitalisierung und Datenökonomie, insbesondere multilateraler Plattformen zum Datenaustausch, bieten das Potenzial für eine beschleunigte Umsetzung von Kreislaufwirtschaftspraktiken in der produzierenden Industrie. Der Beitrag untersucht systematisch und anhand originärer Forschung, inwieweit die Digitalisierung als Katalysator der Kreislaufwirtschaft im Beschaffungswesen solcher Unternehmen dienen könnte. Dafür wurden acht Experten aus fünf weltweit führenden Herstellern und Zulieferern der Automobil- und Luftfahrtbranche interviewt. Es werden praxisnahe Hypothesen für die nachhaltige Gestaltung von Lieferketten entwickelt und zwei spezifische Use Cases für Kreislaufwirtschaftspraktiken vorgeschlagen, die dem Ressourceneinsatz proaktiv entgegenwirken können.

Technische Systeme sind durch eine zunehmende Interdisziplinarität, Komplexität und eine immer stärkere Vernetzung gekennzeichnet. Produkt und Produktionssystem erfordern eine disziplinübergreifende Mehrzieloptimierung. Durch den Anspruch auf Nachhaltigkeit und Kreislauffähigkeit steigt die Komplexität nochmals. Die Leistungsfähigkeit bislang etablierter Verfahren der Ingenieurwissenschaften stößt an ihre Grenzen – die sich wiederum nur durch die systematische Einbeziehung von Daten überwinden lassen. Das ist Ziel einer „Hybriden Entscheidungsunterstützung“: Data Science und Künstliche Intelligenz sollen zur Ergänzung der menschlichen Fähigkeiten in Verbindung mit bisherigen Heuristiken, Methoden, Modellbildung und Simulation genutzt werden können, um die Leistungsfähigkeit der Produktentstehung zu erhöhen.

Die rasante Entwicklung von generativer Künstlicher Intelligenz weist der produzierenden Industrie neue Wege inmitten des Fachkräftemangels. Mit Large Language Models lassen sich Produktionsabläufe in mittelständischen Unternehmen potenziell effizienter machen. Doch woran bemisst sich diese Stärke genau? Zentrale Einsatzfelder wie Kommunikation, Weiterbildung und Wissensmanagement zeigen, warum auch hier viel von der Akzeptanz der Mitarbeitenden abhängt.

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.

Künstliche Intelligenz wird oft in einem Atemzug mit der Industrie 4.0 genannt, doch die genaue Rolle von KI ist dabei unklar. Ist KI nur eine weitere I4.0-Technologie oder ein essenzieller „Befähiger“ für andere I4.0-Technologien? Sechs Expertinnen und Experten haben bewertet, wie stark sich KI auf 41 I4.0-Technologien auswirkt. KI könnte in der Tat ein eintscheidender Faktor sein, um das volle Potenzial der Industrie 4.0 zu entfalten.

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.

Der globale Wettbewerbsdruck zwingt Unternehmen insbesondere in Hochlohnländern zu einer effizienten Ressourcennutzung. Dies wird durchden Markt- und Gesetzgebungsdruck auf nachhaltige Produkte und Prozesse noch verstärkt. Angesichts des digitalen und ökologischen Wandels sindganzheitliche Ansätze zur Optimierung manueller Arbeitsprozesse unerlässlich. Ein KI-gestütztes Assistenzsystem zur Arbeitsplanerstellung soll Abhilfe schaffenund so eine effizientere Prozessgestaltung ermöglichen.

EU-Regelungen fordern von Unternehmen intensivere und transparentere Nachhaltigkeitspraktiken. Damit die Industrie ihre Verantwortung wahrnehmenkann, muss sie viele ihrer Prozesse und Produkte anpassen. Besonders Künstliche Intelligenz (KI) bietet hierbei innovatives Potenzial. Zunächst muss die Technologie jedoch evaluiert werden, wobei der Fokus auf schwacher KI liegt – marktreife Systeme, die spezifische Aufgaben durch Algorithmen und datengestützte Modelle effizient ausführen.