digitaler Zwilling

Modell der Strategischen Produktplanung

Modell der Strategischen Produktplanung

Digitale Zwillinge für kreislauffähige Produkte und Produktionsprozesse
Iris Gräßler ORCID Icon, Sven Rarbach, Benedikt Grewe
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 ...
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 3 | Seite 24-31 | DOI 10.30844/I4SD.25.3.24
I4S 3/2025: Digitaler Zwilling

I4S 3/2025: Digitaler Zwilling

Praxisorientierte Ansätze für Fertigung, Logistik und Lernumgebungen
In der vernetzten Welt eröffnen Digitale Zwillinge völlig neue Möglichkeiten: Sie bilden physische Anlagen, Prozesse oder Produkte virtuell ab. Zentrale Herausforderungen aber bleiben bestehen, darunter die Erfassung aktueller Produktdaten. Diese Ausgabe von Industry 4.0 Science deckt ein breites Themenspektrum ab, vom Grundkonzept des Digitalen Zwillings über seinen Nutzen in der Beschaffung bis zum Einsatz im Lieferketten-Management.
Digitaler Zwilling mittels semantischer Modellierung und KI

Digitaler Zwilling mittels semantischer Modellierung und KI

Selbstlernende Entwicklung und Simulation industrieller Produktionsanlagen
Wolfram Höpken ORCID Icon, Ralf Stetter ORCID Icon, Markus Pfeil ORCID Icon, Thomas Bayer ORCID Icon, Bernd Michelberger, Markus Till, Timo Schuchter, Alexander Lohr
Der KI-basierte selbstlernende Digitale Zwilling passt sich automatisch an das reale Systemverhalten an und stellt jederzeit ein optimales Abbild eines Produktionsprozesses dar. Ein ausdrucksstarkes, semantisches Gesamtmodell dient als Basis für neuartige Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI). Die mittels Methoden der KI gewonnenen Erkenntnisse werden in das Gesamtmodell integriert und so die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit der KI-Modelle verbessert. Methoden aus dem Bereich der eXplainable AI ermöglichen die automatische Beschreibung von KI-Modellen und deren Erkenntnisse sowie den Aufbau selbsterklärender Modelle.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 30-36 | DOI 10.30844/I4SD.25.2.30
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?
Montage im Wandel

Montage im Wandel

Empirische Ergebnisse der Digitalisierung
Mathias König ORCID Icon, Herwig Winkler ORCID Icon
Die Montage bildet einen zentralen Bestandteil der industriellen Fertigung und ist traditionell von einem hohen Anteil manueller Arbeit geprägt. Unternehmen sehen in der Digitalisierung eine große wirtschaftliche Chance. Im Fokus steht dabei, die Produktivität der Mitarbeitenden zu steigern und gleichzeitig die Lohnstückkosten stabil zu halten. Die Nutzung innovativer Technologien wird deshalb immer wichtiger, um diese Ziele in der Montage umzusetzen.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 42-49
Der Schlüssel zur erfolgreichen Digitalisierung

Der Schlüssel zur erfolgreichen Digitalisierung

Entwicklung und Nutzen Digitaler Zwillinge in der Industrie 4.0
Andreas Bayha ORCID Icon, Sönke Knoch ORCID Icon, Dirk Schöttke ORCID Icon
Der Erfolg von Technologien hängt nicht nur von ihrer Innovationskraft und Akzeptanz ab, sondern auch vom Management. Entscheidungsträger bewerten Faktoren wie technische Rahmenbedingungen und organisatorische Voraussetzungen, wobei die Forderung nach Flexibilität die Komplexität zusätzlich erhöht. Industrie 4.0 adressiert dies durch Vernetzung, Transparenz und dezentrale Entscheidungen. Digitale Zwillinge, realisierbar mit Open Source Software, spielen dabei eine Schlüsselrolle.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 4 | Seite 42-49
Digitaler Zwilling und vertikale Integration

Digitaler Zwilling und vertikale Integration

Unterstützung von Nachhaltigkeitskonzepten in Produktionsprozessen
Ute Dietrich
Für die Einrichtung „smarter“, auf Nachhaltigkeit fokussierter Produktionsprozesse ist jede Menge Kommunikation auf verschiedenen Ebenen nötig – basierend auf aggregierten Daten. Die Vernetzung von Objekten, die durch cyber-physische Systeme im Rahmen von Industrie 4.0 gefordert wird, führt zu Integrationsanforderungen sowohl auf horizontaler als auch vertikaler Ebene. Eine vertikale Integration bildet zusätzlich eine wichtige Grundlage, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Nachhaltigkeitsziele in einer integrierten Produktionsumgebung zu erreichen. Zudem ermöglicht eine vertikale Integration, Ressourcen effizienter zu nutzen, Abfall zu minimieren, die Umweltauswirkungen zu verringern und letztlich nachhaltigere Geschäftspraktiken zu fördern. Dieser Beitrag dient dazu, sich am Beispiel der kooperativen Roboter im Digital-Factory-Technology-Labor der HTW Berlin mit der vertikalen Integration zur Umsetzung einer nachhaltigkeitsorientierten Produktion auseinanderzusetzen und ...
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 3 | Seite 67-72
I4M 5/2023: Modellierung und Simulation

I4M 5/2023: Modellierung und Simulation

Von Virtual und Augmented Reality zu IoT und Digitalen Zwillingen
Modellierung und Simulation bieten zahlreiche Vorteile, insbesondere in der Produkt- und Prozessentwicklung. Grafische Modelle etwa erleichtern die Darstellung von Sachverhalten und verdeutlichen Schwachstellen oder Potenziale. Erklärungsmodelle wiederum schaffen Klarheit über bestimmte Ereignisse. Insbesondere Digitale Zwillinge, IoT und Big Data als Konzepte und Technologien haben sich in den vergangenen Jahren stark entwickelt.
Potenziale und Anwendung des Industrial Metaverse

Potenziale und Anwendung des Industrial Metaverse

Konvergenz von der Simulation bis zur Realität
Oliver Petrovic, Yannick Dassen, Christian Brecher
Der vorliegende Beitrag behandelt das Konzept des Industrial Metaverse und seine potenziellen Auswirkungen auf die produzierende Industrie. Dabei werden zunächst die Möglichkeiten des Industrial Metaverse allgemein erläutert und anschließend mögliche resultierende Funktionalitäten für die Produktionstechnik entlang des Lebenszyklus dargestellt. Für die beiden Themenfelder „Synthetische Datengenerierung“ und „Virtuelle Qualifizierung“ werden die Implikationen des Industrial Metaverse intensiver betrachtet.
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 5 | Seite 27-32 | DOI 10.30844/IM_23-5_27-32
Vom Energiedatenmanagement zum Digitalen Zwilling

Vom Energiedatenmanagement zum Digitalen Zwilling

Wie Energiedaten die Modellierung eines Digitalen Zwillings vereinfachen
Alexander Blinn, Henrik te Heesen, Joachim Brinkmann, Julius Herzog
Energieintensive Unternehmen stehen durch globale Entwicklungen vor Herausforderungen bei Preisen und Versorgungssicherheit, während Kunden mehr Informationen zu Energiekennzahlen und CO₂-Emissionen verlangen. Eine energiedatenbasierte Simulationsmethode extrahiert aktuelle und historische Daten aus dem EDMS, erstellt einen energetischen digitalen Schatten und ermöglicht Simulationen der Energiebedarfe, Optimierung der Produktionsplanung und chargen- sowie produktscharfe Ressourcenpässe.
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 5 | Seite 33-36 | DOI 10.30844/IM_23-5_33-36
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