Automatisierung

Automatisierung der Produktionsplanung und -steuerung

Automatisierung der Produktionsplanung und -steuerung

Ein Einblick in die Produktionssteuerung mit intelligenten Agenten
Jonas Schneider ORCID Icon, Peter Nyhuis ORCID Icon, Matthias Schmidt ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 86-93 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.86
Materialtransport zwischen Automatisierung und Tradition

Materialtransport zwischen Automatisierung und Tradition

Warum manuelle Routenzugsysteme weiterhin in der Intralogistik eingesetzt werden
Christoph S. Zoller, Wladimir Rempel, Justus Langer, Bonita Grzechca
Die fortschreitende Automatisierung in der Produktionslogistik durch den Einsatz fahrerloser Transportsysteme (FTS) kann die Effizienz und Qualität von Transportprozessen erheblich steigern. Trotz dieser Vorteile existieren zahlreiche Szenarien, in welchen sich Unternehmen für den Einsatz manueller Routenzugsysteme zur Materialversorgung entscheiden. Aufschluss über die Gründe dieser Entscheidungen geben semistrukturierte Interviews mit Fachexperten aus der Praxis. Ein besonderes Interesse gilt den Entscheidungsfaktoren, die über eine reine Wirtschaftlichkeitsbetrachtung hinausgehen. Die Ergebnisse zeigen, dass besonders die mangelnde Flexibilität von fahrerlosen Transportsystemen, sowie der Implementierungs-aufwand, ausschlaggebend für die Wahl eines manuellen Transportmittels in der Intralogistik sind.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 4 | Seite 60-66
I4S 4/2025: Intelligente Logistik

I4S 4/2025: Intelligente Logistik

Nachhaltige, resiliente Prozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette
Die Logistik steht am Beginn einer neuen Ära. Klimawandel und eine unsichere Geopolitik verschieben die Anforderungen in Richtung Resilienz und Nachhaltigkeit. Der Begriff der intelligenten Logistik gewinnt an Bedeutung. Doch was macht Logistik intelligent, und wie kann sie Wirtschaft und Gesellschaft helfen? Ansätze wie Predictive Analytics und Machine Learning zeigen, weshalb sie mehr ist als ein bloßer Trend.
I4S 2/2025: Die Zukunft der Produktion mit KI, Cobots und virtuellen Welten

I4S 2/2025: Die Zukunft der Produktion mit KI, Cobots und virtuellen Welten

Technologie braucht innovative, wertschöpfende Geschäftsmodelle
Künstliche Intelligenz, Cobots und virtuelle Welten wie das Metaverse beflügeln Visionen für neue Formen der industriellen Wertschöpfung. Doch Innovation allein genügt nicht – erst durch intelligente Geschäftsmodelle entfalten Technologien ihr volles Potenzial. Wie können Unternehmen die neuen Lösungen effizient in ihre Prozesse integrieren? Und mit welchen Strategien lassen sich daraus nachhaltige Wettbewerbsvorteile generieren?
I4S 1/2025: 40 Jahre Digitale Transformation der Industrie

I4S 1/2025: 40 Jahre Digitale Transformation der Industrie

Zentrale Forschungsfragen der Produktion und Logistik von morgen
Die Digitale Transformation ist seit Jahren ein zentraler Fokus wissenschaftlicher Diskussionen. Fragen zu datengetriebenen Entscheidungen, Künstlicher Intelligenz und resilienten Lieferketten stehen im Mittelpunkt aktueller Forschung. Die Beiträge dieser Ausgabe erläutern zentrale Trends und präsentieren wissenschaftliche Erkenntnisse sowie praxisnahe Lösungen – von der Automatisierung über die Kreislaufwirtschaft bis hin zu Cloud Computing.
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
Von der Lean Production zum nachhaltigen Produktionssystem der Zukunft

Von der Lean Production zum nachhaltigen Produktionssystem der Zukunft

Eine Innovationsfabrik als mehrstufige Lernfabrik
Markus Schneider, Christoph Müller
Die typischen Probleme eines mittelständischen Unternehmens, gepaart mit den neuen Anforderungen an Nachhaltigkeit, bergen wirtschaftliches Spannungspotenzial. Lernfabriken können dem begegnen: sie simulieren Fertigungsprozesse und bieten eine Umgebung, in der Teilnehmer Kenntnisse und Fähigkeiten in einem realitätsnahen Produktionsumfeld entwickeln. Mit dem Aufbau einer Innovationsfabrik wird nicht nur die Produktivität gesteigert, sondern auch der Flächenverbrauch signifikant reduziert.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 4 | Seite 78-84 | DOI 10.30844/I4SD.24.4.78
ReThink! Smart Manufacturing 2024
Start 23.06.2024 - Ende 25.06.2024

ReThink! Smart Manufacturing 2024

Die Fertigungsindustrie steht vor großen Umwälzungen und Veränderungen. Die Rethink! Smart Manufacturing hilft Führungskräften aus der Fertigungsindustrie dabei, ihr Unternehmen zu optimieren, zu stärken und neu zu konzipieren. Auf der Messe ReThink! Smart Manufacturing 2024, die vom 23.-25. Juni in Berlin stattfindet, können Besucher mit bis zu 150 Führungskräften diskutieren, wie die neuesten Trends und Technologien in der intelligenten Fertigung, z.B. Fertigungsautomatisierung, KI und Robotik, jeden Aspekt des Geschäfts beeinflusst. Seien Sie dabei!
Roboterbasierte Montageautomatisierung im Mittelstand

Roboterbasierte Montageautomatisierung im Mittelstand

Hemmnisse, Treiber und Implikationen
Aaron Zinßer, Fabian Diefenbach ORCID Icon, Arik Lämmle ORCID Icon
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.
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 4 | Seite 21-24 | DOI 10.30844/IM_23-4_21-24
Nachhaltige und intelligente additive Fertigung

Nachhaltige und intelligente additive Fertigung

Frühzeitige Erkennung von Produktionsfehlern im 3D-Druck durch Künstliche Intelligenz
Kai Scherer ORCID Icon, Sebastian Bast ORCID Icon, Julien Murach, Stephan Didas, Guido Dartmann, Michael Wahl
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.
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 2 | Seite 56-59 | DOI 10.30844/IM_23-2_56-59
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