Digitale Transformation

Im Braunfeld zur Industrie 4.0

Im Braunfeld zur Industrie 4.0

Lernfabriken als Schulungs- und Testumgebung für die digitale Transformation
Jakob Weber, Sven Völker ORCID Icon
Die digitale Transformation produzierender Unternehmen erfordert Ingenieure mit der Fähigkeit, den Übergang zur Industrie 4.0 praktisch zu gestalten. Dieser Beitrag stellt das Konzept einer Lernfabrik vor, die selbst einer kontinuierlichen digitalen Transformation unterliegt und damit eine Umgebung für die Entwicklung von Transformationskompetenzen schafft. Das Konzept für die digitale Transformation basiert auf digitalen Werker-Assistenzsystemen und Multiagentensystemen zur Produktionssteuerung. Sie ermöglichen eine schrittweise Integration vorhandener Ressourcen. Die Lernfabrik wird den Studierenden nicht als fertige Lösung präsentiert, sondern im Rahmen von studentischen Projekten kontinuierlich weiterentwickelt. Damit adressiert sie direkt den Mangel an qualifiziertem Personal für die Realisierung der Industrie 4.0.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 88-96
Kollegin KI?

Kollegin KI?

Kompetenzanforderungen und -vermittlung bei KI-Nutzung in der Industrie
Swetlana Franken ORCID Icon
Künstliche Intelligenz verändert Aufgaben, Rollen und Kompetenzen in (Industrie‑)Unternehmen grundlegend. Sie agiert zunehmend als Kollegin, die Entscheidungen vorbereitet, Prozesse unterstützt und mit Menschen interagiert. Der Beitrag beleuchtet zentrale Kompetenzanforderungen für die KI-Nutzung in der Industrie, stellt ein integriertes Kompetenzmodell vor und zeigt praxisnahe Strategien zur Kompetenzvermittlung auf. Ziel ist es, Unternehmen und Beschäftigte auf eine menschengerechte, kompetenzorientierte Implementierung von KI vorzubereiten, die technologische Effizienz mit menschlicher Kreativität und Urteilskraft verbindet.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 78-86
Kompetenzentwicklung für die Zukunft

Kompetenzentwicklung für die Zukunft

Trendiation als strategischer Ansatz für die Qualifizierung und Weiterbildung
Jürgen Fritz, Sebastian Busse, Ingo Dieckmann, Torsten Laub
Da Industrie 4.0 und Künstliche Intelligenz die Fähigkeiten von Organisationen neu gestalten, müssen traditionelle Schulungssysteme an die sich wandelnden Qualifikationsanforderungen angepasst werden. In diesem Beitrag wird Trendiation vorgestellt – eine strukturierte Methodik zur Umsetzung neuer Trends in umsetzbare Strategien – als systematischer Ansatz für diese Herausforderung. Anhand einer workshopbasierten Anwendung, die sich mit Edutainment, Human-Centered Design und Workforce Transformation befasst, zeigen wir, wie Organisationen von der abstrakten Trendidentifizierung zu konkreten Qualifikationsanforderungen und priorisierten Schulungsinitiativen gelangen können. Die Methode erzeugt eine nachvollziehbare Ergebniskette, die Trenddefinition, Bewertung von Kompetenzlücken und Implementierungspläne umfasst. Aus Sicht der Teilnehmer zeichnet sich der Ansatz durch hohe Klarheit und praktischen Nutzen aus. Durch die Verbindung von prospektivischer Trendanalyse und ...
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 2 | Seite 22-29 | DOI 10.30844/I4SD.26.2.22
Explainable AI – XAI

Explainable AI – XAI

Damit KI nicht nur clever klingt, sondern auch im Business funktioniert
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Europas Unternehmen investieren massiv in KI. Doch viele KI-Projekte bleiben in der Pilotphase stecken. Nicht, weil die Systeme schlecht sind, sondern weil sich ihre Ergebnisse niemand erklären kann. „Der Algorithmus hat’s gesagt“ ist keine Basis für teure Entscheidungen. Backwell Tech hat eine KI entwickelt, die nicht nur schlau, sondern auch nachvollziehbar ist. Nur so wird KI zum Marktvorteil.
Von der Theorie zur Praxis

Von der Theorie zur Praxis

Weniger Fehler und schnellere Umsetzung von Produktionsprozessen dank Augmented Reality
Jana Gonnermann-Müller ORCID Icon, Philip Wotschack ORCID Icon, Martin Krzywdzinski ORCID Icon, Norbert Gronau ORCID Icon
Die zunehmende Komplexität industrieller Umgebungen erfordert neue Kompetenzen, insbesondere in der Interaktion mit digitalen Systemen. Traditionelle Ausbildungsmethoden reichen für den effektiven Transfer von angewandtem Wissen oft nicht aus. Um diese Lücke zu schließen, wurde ein Experiment durchgeführt, bei dem Augmented Reality (AR) und papierbasierte Anleitungen in einem Produktionsszenario verglichen wurden. Die Ergebnisse zeigen: Teilnehmer, die mit AR lernten, führten den Produktionsprozess deutlich schneller und mit weniger Fehlern durch. Darüber hinaus berichteten die Lernenden, die AR nutzten, von einer höheren Benutzerfreundlichkeit und einer geringeren kognitiven Belastung während des Trainings.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 22-29 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.22
Fachbereich trifft Code

Fachbereich trifft Code

Mit KI zur besseren Zusammenarbeit bei der Softwareentwicklung
Andreas Groche, Dominik Augenstein
Softwareentwicklung ist ein grundlegender Schritt in der Digitalen Transformation und bedingt eine gute Datengrundlage für die Entwickler, damit sie die Software passgenau auf die Bedürfnisse des beauftragenden Fachbereichs zuschneiden können. Leider sind die dafür notwendigen Datenmodelle unvollständig, oftmals einseitig vom Entwicklungsbereich erstellt und nicht im Business-Kontext eingebettet. Dies macht es weder für Entwickler noch für KI einfach, die passgenauen Algorithmen zu finden. Der vorliegende Ansatz erhöht das Verständnis und den Austausch zwischen Fach- und Entwicklungsbereich und bietet eine digitale Assistenz bei der Datenmodellierung als Grundlage für die Softwareentwicklung. Ferner können auch hier Ansätze mit KI helfen, die Qualität und Vollständigkeit der Daten zu erhöhen.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 4 | Seite 104-110
Digitale Zwillinge für Produktions- und Logistiksysteme

Digitale Zwillinge für Produktions- und Logistiksysteme

Herausforderungen und Handlungsfelder bei der Implementierung und Nutzung
Deike Gliem ORCID Icon, Nicolas Wittine ORCID Icon, Sigrid Wenzel ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 3 | Seite 42-49 | DOI 10.30844/I4SD.25.3.42
Schneller, einfacher Digitaler Zwilling

Schneller, einfacher Digitaler Zwilling

Mit Open-Source zum kosteneffizienten Digitalen Zwilling und Industrie 5.0: Eine Fallstudie
Shantall Cisneros Saldana ORCID Icon, Sonali Pratap, Parth Punekar, Sampat Acharya, Heike Markus ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 3 | Seite 62-68 | DOI 10.30844/I4SD.25.3.62
Mit Digitalen Zwillingen die Zukunft der Fertigung gestalten

Mit Digitalen Zwillingen die Zukunft der Fertigung gestalten

Chancen und Hindernisse
Javad Ghofrani ORCID Icon, Darian Lemke, Tassilo Söldner
Digitale Zwillinge stellen eine Verbindung zwischen physischen und digitalen Systemen dar. Diese steigern die Effizienz und ermöglichen vorausschauende Wartung und die Herstellung von individuelleren Produkten. Trotz dieser Vorteile stehen Herausforderungen wie hohe Kosten, Datensynchronisierung und Sicherheitsrisiken einer breiten Einführung im Wege. Dieser Artikel befasst sich mit dem Potenzial Digitaler Zwillinge und untersucht die wichtigsten Hindernisse für die Integration und Implementierung, wobei auch einige industrielle Anwendungen wie die additive Fertigung als relevanter Anwendungsfall betrachtet werden.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 3 | Seite 72-81
Arbeitsintegriertes Lernen in der Industrie 4.0

Arbeitsintegriertes Lernen in der Industrie 4.0

Eine qualitative Analyse verschiedener Assistenzsysteme in der Montage
Kathleen Warnhoff ORCID Icon
Mit Industrie 4.0 stehen viele Industriebetriebe erneut umfassenden Transformationsdynamiken gegenüber. In Digitalisierungsprojekten greifen die Werks- bzw. Betriebsleitungen neuere technische Entwicklungen wie etwa kognitionsunterstützende Assistenzsysteme auf. Mit Blick auf die industrielle Montage in der Metall- und Elektroindustrie führt dies zu veränderten Arbeitsprozessen, bei denen oft noch unklar ist, inwieweit aus Beschäftigtensicht arbeitsintegriertes Lernen stattfindet. Gegenstand dieses Beitrages ist eine qualitative Analyse, mit der die Sicht von Beschäftigten auf die Chancen und Risiken von drei kognitionsunterstützenden Assistenzsystemen nachgezeichnet wird. Das Ergebnis: nicht alle Beschäftigten in der Montage scheinen gleichermaßen von den neuen Entwicklungen zu profitieren.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 20-29 | DOI 10.30844/I4SD.25.2.20
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