Industrie 4.0

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
Mehr Wettbewerbsfähigkeit für die Kleinserienproduktion

Mehr Wettbewerbsfähigkeit für die Kleinserienproduktion

Skalierbare und flexible Rohkarosserie-Fertigungslinie mit kollaborativen mobilen Robotern
Walid Elleuch, Tadele Belay Tuli ORCID Icon, Martin Manns ORCID Icon
Durch den höheren Bedarf für eine Anpassung von Produkten an Kundengruppen und -bedürfnisse sind Body-In-White produzierende Unternehmen mit einer höheren Variantenmontage in den späteren Phasen der Produktionslinie konfrontiert, wodurch die Produktionskosten pro Einheit steigen. Flexible Produktionsprozesse mit flexiblen Materialflüssen und Fertigungsabläufen sowie der automatischen Rekonfiguration von Werkzeugen sind die Säulen eines resilienten Produktionssystems. In diesem Artikel wird eine konzeptionelle Lösung für die flexible Karosserierohbau-Blechfertigung mit autonomen kollaborativen Robotersystemen vorgestellt, um die Produktkosten für einen höheren Wettbewerbsvorteil zu senken.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 60-67
Intelligentes Ladungsträgermanagement

Intelligentes Ladungsträgermanagement

KI-gestützte Überwachung und Reduktion von Verlusten in der Logistik
Dominik Augenstein, Lea Basler
Ladungsträger sind in Fertigungsunternehmen unverzichtbar für den Transport produzierter Teile. Meist sind diese trotz ihrer „Einfachheit“ teuer in der Anschaffung, da sie passgenau für den Zweck hergestellt werden. Zur Vermeidung des Verlusts der Ladungsträger können Trackingverfahren wie GPS-Tracking eingesetzt werden, was jedoch mit Überwachungsaufwand einhergeht und den Datenschutz herausfordert, sobald die Arbeitsleistungen der Mitarbeiter in der Intralogistik überwacht werden. Die Zuordnung von Ladungsträgern zu sogenannten Clustern und ihre gemeinsame Kontrolle bietet hierbei eine Lösung – ohne die Möglichkeit von Rückschlüssen auf die Leistung der Mitarbeiter. Und nicht nur das: Künstliche Intelligenz kann diesen Ansatz optimieren und gleichzeitig vor einem Diebstahl der Ladungsträger abschrecken.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 78-84
Datenqualität in der Entwicklung kreislauffähiger Produkte

Datenqualität in der Entwicklung kreislauffähiger Produkte

Entscheidungsunterstützung für die zirkuläre Wertschöpfung durch Datenökosysteme
Iris Gräßler ORCID Icon, Sven Rarbach, Jens Pottebaum ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 12-19 | DOI 10.30844/I4SD.25.2.12
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?
Rechnereinsatz in industriellen Geschäftsprozessen

Rechnereinsatz in industriellen Geschäftsprozessen

Eine systematische Literaturübersicht der letzten 40 Jahre
Norbert Gronau ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 8-14 | DOI 10.30844/I4SD.25.1.8
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.
Intelligente Shopfloor-Assistenten dank KI

Intelligente Shopfloor-Assistenten dank KI

Produktivitätssteigerung durch den Einsatz generativer KI
Eckart Uhlmann ORCID Icon, Julian Polte ORCID Icon, Christopher Mühlich ORCID Icon, Yassin Elsir
In modernen Produktionsbetrieben verkompliziert oft eine heterogene IT-Landschaft den Arbeitsalltag. Ein vielversprechendes Gegenmittel ist der Einsatz intelligenter Agenten. Diese nutzen generative KI für Routineaufgaben und können so die Effizienz steigern. Ob die Integration dieser intelligenten Systeme in bestehende Netzwerke gelingt, entscheidet darüber, ob der Informationsfluss verbessert und manueller Aufwand reduziert werden kann.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 64-71
Künstliche Intelligenz (KI) als Enabler für die Industrie 4.0?

Künstliche Intelligenz (KI) als Enabler für die Industrie 4.0?

Auswirkungen auf den Reifegrad von Industrie 4.0-Technologien
Dennis Richter, Mildred Doe, Steffen Kinkel ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 80-87 | DOI 10.30844/I4SD.24.6.80
Digitale und ökologische Transformation in Unternehmen

Digitale und ökologische Transformation in Unternehmen

Herausforderungen und Potenziale im Zusammenspiel
Fabian Hoose ORCID Icon, Christopher Prinz ORCID Icon, Manfred Wannöffel ORCID Icon, Bernd Kuhlenkötter ORCID Icon
Wenngleich viel diskutiert, wartet die Doppelte Transformation auf ihre Umsetzung. Unklar bleibt, wie eng die Digitalisierung und der ökologische Wandel in den Betriebsstrukturen zusammenwirken. In jedem Fall muss das Vorhaben nicht nur gesellschaftlich gesteuert, sondern betriebspolitisch gestaltet werden, etwa durch neue Modelle wie digitale Industrieplattformen, ermöglicht durch KI und Big Data. Welche Ansätze besonders vielversprechend sind, zeigt ein Blick auf aktuelle Forschungsergebnisse.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 34-42 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.34
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