Open-Access-Beiträge

Die Personaleinsatzplanung in der industriellen Instandhaltung stellt eine komplexe Herausforderung dar, da Disponenten oft unvollständige Kundenaufträge mit den passenden Mitarbeiterkompetenzen verknüpfen müssen. Ein KI-basiertes Assistenzsystem kann hierbei unterstützen, indem es relevante Daten automatisch analysiert und fundierte Vorschläge zur Mitarbeiterauswahl liefert. Dieser Beitrag beschreibt die nutzerzentrierte Entwicklung und Einführung eines solchen Systems im Rahmen eines Pilotprojekts bei einem mittelständischen Dienstleister. Die nutzerzentrierte Gestaltung stellt sicher, dass die Handlungsautonomie der Disponenten gewahrt bleibt. Durch die Einbeziehung der Mitarbeiter von Beginn an wird Akzeptanz geschaffen und ein vertieftes Verständnis für die Vorteile des Systems gefördert.

In Engineer-to-Order-Produktionssystemen werden Konstruktions- und Produktionsprozesse häufig parallelisiert, um kürzere Durchlaufzeiten zu realisieren. Der Schiffbau ist ein typisches Beispiel für diese Vorgehensweise. In der Praxis führt dies neben der Zeitersparnis jedoch zu Effizienzverlusten in der parallelen Arbeit von Konstruktion und Produktion. Dieser Artikel analysiert die Ursachen für diese Ineffizienzen. Basierend auf der Analyse erfolgt die Entwicklung digitaler Assistenzsysteme in der schiffbaulichen Prozesskette, um den Effizienzverlusten entgegenzuwirken. Grundlage der digitalen Assistenzsysteme ist ein digitaler Schatten des Schiffbauprozesses.

Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) automatisieren? Im vorliegenden Artikel wird untersucht, inwiefern KI einen Beitrag zur Automatisierung der PPS leisten kann, indem die Potenziale zur Steigerung der Effizienz in modernen Produktionsumgebungen erforscht werden. Der Fokus liegt auf der Implementierung einer robusten Dateninfrastruktur, die Echtzeit-, historische und kontextbezogene Daten integriert. Konkret wird die Anwendung von Reinforcement Learning (RL) betrachtet und eine Roadmap für die Umsetzung vorgestellt, die sich auf die praktische Anwendung fokussiert.

Die manuelle Kommissionierung ist aufgrund der hohen Anschaffungskosten von Unterstützungssystemen nach wie vor weit verbreitet. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über bestehende Technologien, stellt einen auf Bildverarbeitung basierenden Prototyp vor und untersucht anhand der Literatur, wie die Kombination von Objekterkennung mit Sprachsystemen manuelle Arbeitsabläufe verbessern könnte. Die Ergebnisse deuten auf eine vielversprechende, kostengünstige Richtung für die Unterstützung von Mitarbeitern in der Logistik hin.

In diesem Beitrag werden die Ergebnisse von zehn Experteninterviews über den Einsatz von Maschinellem Lernen zur Förderung der unternehmerischen Nachhaltigkeit skizziert und der Literatur gegenübergestellt. Die Untersuchung zeigt, dass wirtschaftliche Faktoren den Einsatz von Maschinellem Lernen (ML) antreiben. Die Einführung der Technologie wird sowohl durch das Top-Management als auch durch die Fachabteilungen initiiert. Fundierte Strategien zur Umsetzung von ML-Anwendungsfällen sind selten vorhanden. Dabei basieren Anwendungsfälle häufig auf überwachtem Lernen. Die ökologischen Auswirkungen überwiegen gegenüber den sozialen Auswirkungen. Häufig können Emissionsreduktionen realisiert werden, wobei Quantifizierungen schwerfallen. Jedoch behindert der Mangel an Vertrauen, Fachwissen und Kommunikation die Einführung von Maschinellem Lernen, während einige technischen Herausforderungen bezüglich der Datenanforderungen auch Probleme für Maschinelles Lernen bereiten.

Ein reibungsloser Ablauf der Logistiksteuerung ist elementar für das Überleben von Unternehmen, wird aber durch akteurs- und organisationsbezogene Stolpersteine der Produktionsplanung und -steuerung behindert. Die Berufliche Hochschule Hamburg fördert gezielt jene Zukunftskompetenzen, die der „Wandlungsbefähiger Mensch“ zur Bewältigung von Stolpersteinen in digitalisierten Arbeitsumgebungen benötigt. Dieses Konzept wird im folgenden Beitrag vorgestellt.

Für eine erfolgreiche Implementierung sowie nachhaltige Nutzung und Pflege Digitaler Zwillinge für Produktions- und Logistiksysteme ist es notwendig, relevante Anwendungsfälle zu identifizieren und die damit einhergehenden Herausforderungen zu meistern. Dieser Beitrag analysiert wissenschaftliche Literatur zu gängigen Anwendungen und Herausforderungen bei der Implementierung Digitaler Zwillinge für die Planung und den Betrieb von Produktions- und Logistiksystemen. Um die Praxisrelevanz der Ergebnisse zu bestätigen, sind zudem die Resultate einer empirischen Befragung einbezogen worden. Aus den gewonnenen Erkenntnissen werden wesentliche Handlungsfelder für die erfolgreiche Implementierung und langfristige Nutzung von Digitalen Zwillingen in Produktion und Logistik abgeleitet.

Die Einführung Digitaler Zwillinge (DZ) scheitert oft an hohen Kosten, technischer Komplexität und fehlenden Fachkenntnissen. Diese Studie stellt ein kostengünstiges Modell eines DZ, welches mit Technology Readiness Level (TRL) 5 validiert ist. Es wurde innerhalb von nur zwei Wochen mithilfe von Open-Source-Lösungen und gängigen Unternehmenswerkzeugen entwickelt und integriert sensorbasierte Echtzeitdaten, prädiktive Analysen, Anomalieerkennung und automatisierte Benachrichtigungen, um Effizienz und Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft zu steigern. Das System erreicht eine durchschnittliche relative Abweichung von nur 7,76 % und gibt automatisierte Warnungen in Echtzeit aus. Die Ergebnisse zeigen, wie fortschrittliche digitale Werkzeuge durch die Kombination von Open-Source-Technologien und Standardwerkzeugen zugänglich gemacht werden können: skalierbar, menschenzentriert und erschwinglich im Sinne von Industrie 5.0.

Digitale Zwillinge bieten großes Potenzial zur Effizienzsteigerung in der Logistik. Diese Digital Supply Chain Twins (DSCT) ermöglichen datengetriebene Entscheidungen und optimieren Prozesse auf Standort- und Netzwerkebene. Eine Untersuchung mittels Expertenworkshop zeigt, dass Unternehmen zwar Interesse an DSCT haben, aber Herausforderungen wie Datenqualität, akteursübergreifender Datenaustausch und Interoperabilität deren breite Implementierung hemmen. Während erste Pilotprojekte existieren, bleibt die Marktdurchdringung gering. Erfolgreiche Implementierung erfordert standardisierte Schnittstellen und vertragliche Rahmenbedingungen für den Datenaustausch. Im Ergebnis können DSCT langfristig Logistiknetzwerke resilienter und nachhaltiger gestalten.

Die Strategische Produktplanung (SPP) muss sich aktuellen Herausforderungen wie Kreislaufwirtschaft, Digitale Geschäftsmodelle und Interdisziplinarität stellen. Etablierte Vorgehensmodelle sind beispielsweise nur bedingt auf Produkt-Service-Systeme anwendbar. In diesem Beitrag wird ein neues Modell der SPP vorgestellt, das auf einer Analyse von 230 existierenden SPP-Ansätzen basiert und Digitale Zwillinge zur kontinuierlichen Informationsrückführung aus dem gesamten Produktlebenszyklus integriert. Dies ermöglicht eine vorläufige Produktüberwachung und eine dynamische Anpassung der SPP. Das Modell folgt einem agilen, iterativen Ansatz bestehend aus fünf zyklischen Kernaktivitäten, die entlang der zunehmenden Reife durch fünf Kontrollpunkte strukturiert werden. Die frühzeitige Berücksichtigung der Kreislauffähigkeit sorgt für ressourcenschonende Produkte und Produktionsprozesse. Durch Flexibilität, Informationszirkularität und Nachhaltigkeit ist das Modell zukunftsfähig ...