Industrie 4.0

Lernen mit Assistenzsystemen

Lernen mit Assistenzsystemen

Vor lauter Aufgaben den Prozess nicht sehen?
Gergana Vladova, Philip Wotschack ORCID Icon, Patricia de Paiva Lareiro, Norbert Gronau ORCID Icon, Christof Thim
Der Beitrag beschreibt die Konzeption und Durchführung und bietet einen Einblick in die ersten Ergebnisse einer Untersuchung mit experimentellem Design in einer simulierten Prozessumgebung im Forschungs- und Anwendungszentrum Industrie 4.0 in Potsdam. Im Mittelpunkt stehen Anlernprozesse im Bereich der Einfacharbeit (Helfertätigkeiten) und ihre Gestaltung durch den Einsatz digitaler Assistenzsysteme. In der Arbeitsforschung finden sich Hinweise darauf, dass mit dem Einsatz dieser Systeme Prozesswissen verloren geht, im Sinne einer guten Kenntnis des gesamten Arbeitsprozesses, in den die einzelnen Tätigkeiten eingebettet sind. Das kann sich als Problem erweisen, vor allem wenn unvorhersehbare Situationen oder Fehler eintreten. Um die Rolle von Prozesswissen beim Einsatz von digitalen Assistenzsystemen zu untersuchen, wird im Experiment eine echte Fabriksituation simuliert. Die Probanden werden über ein Assistenzsystem Schritt für Schritt in ihre Aufgabentätigkeit angelernt, einem ...
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 3 | Seite 16-20 | DOI 10.30844/I40M_20-3_S16-20
Mensch und digitale Technologie

Mensch und digitale Technologie

Eine Roadmap für die digitale Transformation einer Alpenregion
Dominik T. Matt ORCID Icon, Guido Orzes, Giulio Pedrini, Mirjam Beltrami, Erwin Rauch
Derzeit erleben wir einen rasanten technologischen und gesellschaftlichen Wandel, der durch das Konvergieren diverser Megatrends einen erheblichen Einfluss auf das Alltagsleben der Menschen hat. Unsere Studie zielt darauf ab, relevante Strategien für die digitale Zukunft einer Makro-Region (Tirol, Südtirol und Venetien) herauszuarbeiten. Zu diesem Zweck wurden, ausgehend von einem Triple-Helix-Modell, semistrukturierte Interviews mit Vertretern von Unternehmen, Universitäten und Schulen und der öffentlichen Verwaltung geführt. Aus den empirischen Ergebnissen leitet die Studie 80 spezifische Handlungsempfehlungen für die digitale Transformation der Makroregion ab.
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 3 | Seite 11-15
Der Kognitive Loop

Der Kognitive Loop

Und wie sich „Intelligenz“ auf Siliziumbasis konstelliert
Claus Riehle, Thorsten Pötter, Thomas Steckenreiter
In der Prozesstechnik denkt man in Produktionsoperationen, die von Sensoren und Aktoren gesteuert bzw. geregelt werden. Und jede Realisierung von Stoffumwandlung basiert auf einem physischen Substrat, was in gleicher Weise für lebende Systeme und ihr Verhalten gilt. Unterschieden werden in dem Beitrag drei Systemebenen: die Funktionsebene, das Interface zur Umwelt und die kognitive Ebene . Mithilfe dieser drei Ebenen lässt sich der Lernzyklus bzw. der bisherige sehr gut veranschaulichen. Vergleicht man in dieser Unterscheidungsweise intelligentes Verhalten von Menschen mit den technischen Entwicklungsstufen Maschinisierung, Automatisierung, Regelung und Deep Learning, dann wird das in der kybernetisch-soziologische Systemtheorie gängige Merkmal „“ verständlich. Daraus wird der Schluss gezogen, dass wir im Rahmen einer digitalisierten Kultur von Produktion und Organisation mit einem auf Silizium-Basis (SI) rechnen sollten. Um diese Analogie hervorzuheben, bezeichnen wir das vom ...
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 2 | Seite 52-56 | DOI 10.30844/I40M_20-2_S52-56
Industrie 4.0 mit dem „Digitalen Zwilling“ gestalten

Industrie 4.0 mit dem „Digitalen Zwilling“ gestalten

Eine methodische Unterstützung bei der Auswahl der Anwendungen
Claas Steffen Gundlach, Alexander Fay ORCID Icon
Der Beitrag stellt eine Methode zur systematischen Auswahl von Anwendungen eines „Digitalen Zwillings“ für ein Produkt eines Herstellers vor. Ausgehend von einer von diesem Produkt unabhängigen Recherche von Realisierungen „Digitaler Zwillinge“ werden Anwendungsfälle für das Produkt spezifiziert und ausgewählt. Die Recherche ist Grundlage der Methode, die unterteilt in drei Phasen eine detaillierte Modellierung dieser Anwendungen ermöglicht. Ergebnis dieser Modellierung ist ein tiefgehendes Verständnis der Anwendungsfälle selbst und ihrer Anforderungen, speziell Informationsforderungen, an den „Digitalen Zwilling“ des Produkts. Diese Erkenntnisse ermöglichen im Weiteren eine effiziente Konzeptionierung und Implementierung des virtuellen Abbilds des Produkts und können Grundlage der Optimierung der bestehenden Wertschöpfungskette sein.
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 2 | Seite 7-10 | DOI 10.30844/I40M_20-2_S7-10
Wiederanlauf nach der Krise – Anlaufmanagement in der Industrie (E-Book)

Wiederanlauf nach der Krise - Anlaufmanagement in der Industrie (E-Book)

Anlaufmanagement in der Industrie (E-Book)
[2020] Der Anlauf von Neuprodukten und der jetzt notwendige Wiederanlauf nach der Corona-Krise haben einige Gemeinsamkeiten...
I4M 2/2020: Robotik und KI

I4M 2/2020: Robotik und KI

Smarte Lösungen für die intelligente Produktionsumgebung
Agilität eines Unternehmens oder eines Produktionssystems ist nicht nur in so turbulenten Zeiten wie während einer Pandemie eine sehr nützliche Eigenschaft. In der Fabrik helfen Modularität, Skalierbarkeit, Universalität und Interoperabilität. Für Informationssysteme und Geschäftsprozesse gibt es noch die Aspekte Autonomie, Redundanz und Wissen. Außerdem ist Diversität von Menschen, Systemen, Ressourcen etc. als Wandlungsbefähiger dazugekommen.
Betriebliches Nachhaltigkeitsmanagement 4.0

Betriebliches Nachhaltigkeitsmanagement 4.0

Informationsdurchgängigkeit mittels Methoden der Wissensrepräsentation
Grischa Beier, Malte Reißig, Silke Niehoff, André Ullrich ORCID Icon
Der Einfluss der Digitalisierung auf Wirtschaft und Gesellschaft ist omnipräsent und kann nicht losgelöst von der Debatte zur nachhaltigen Entwicklung betrachtet werden. Vor dem Hintergrund von Industrie 4.0 bietet das betriebliche Nachhaltigkeitsmanagement (BNM) besonderes Potenzial, sich den Themen nachhaltiges Wirtschaften und Digitalisierung aus Perspektive der Unternehmen zu nähern. Ein digitalisiertes Nachhaltigkeitsmanagement in industriellen Unternehmen mit Informationen zu unterstützen, bedarf jedoch einer Durchgängigkeit von Informationen. Um diese zu erreichen und zugleich Informationen aus verschiedenen Disziplinen zu integrieren, sind Methoden der Wissensrepräsentation geeignet. Aktuelle Herausforderungen und Ansätze für die Entwicklung eines offenen und konzeptionellen BNM-Modells werden in diesem Beitrag vorgestellt.
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 1 | Seite 57-60 | DOI 10.30844/I40M_20-1_S57-60
Dezentraler IOTA-basierter Industrie-Marktplatz

Dezentraler IOTA-basierter Industrie-Marktplatz

Industrie-Marktplatz auf Basis von IOTA, eCl@ss und I4.0-Verwaltungsschale
Alexander Belyaev, Christian Diedrich, Holger Köther, Alaettin Dogan
Die nächste Generation der industriellen Automatisierung, Industrie 4.0 (I4.0), rückt immer näher. In der Welt von morgen werden die Maschinen nicht nur Anlageninformationen enthalten, sondern auch proaktive Entscheidungs- und Optimierungsalgorithmen, die ein zielgerichtetes Verhalten der Komponenten ermöglichen. Solche I4.0-Komponente können als autonome, unabhängige Wirtschaftsakteure angesehen werden, die nach marktwirtschaftlichen Prinzipien zusammenarbeiten.
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 1 | Seite 36-40 | DOI 10.30844/I40M_20-1_S36-40
Einfluss der Blockchain-Technologie auf die Industrie 4.0

Einfluss der Blockchain-Technologie auf die Industrie 4.0

Die Rolle der Finanzfunktion
Philipp Sandner, Philipp Schulden
Die Rolle der Finanzfunktion eines Unternehmens wird generell als nicht besonders innovativ angesehen. Viele assoziieren diese Unternehmensfunktion mit Bilanzen, Cashflow-Analysen und Excel-Tabellen. Mit dem Aufkommen der Blockchain-Technologie könnte sich diese Auffassung jedoch grundlegend verändern und neben der Finanzfunktion auch zahlreiche weitere Unternehmensdomänen zu strategisch agierenden Treibern von Innovation verlagern. Dies gilt insbesondere für Unternehmen, die im industriellen Umfeld tätig und von der Maschine Economy beeinflusst sind. Mit dem Aufkommen von Big Data und anderer Technologien wie dem Internet of Things (IoT) oder Artificial Intelligence (AI) begann die vierte industrielle Revolution, die auch als Industrie 4.0 bezeichnet wird.
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 1 | Seite 61-64
I4M 1/2020: Blockchain, Cloud, 5G

I4M 1/2020: Blockchain, Cloud, 5G

Die Technologien von morgen verstehen und schon heute in der Fabrik einsetzen
Was leisten neue Kommunikationstechnologien wie Blockchains, Cloud-Services und 5G? Die möglichen Einsatzfelder sind vielfältig, wobei jede neue Informatiktechnologie individuell auf ihre Eignung im eigenen Betrieb getestet werden muss. Diese Ausgabe von Industrie 4.0 Management liefert Ihnen Beispiele, um wichtige Zukunftstechnologien für mehr Wettbewerbsfähigkeit im Detail zu verstehen und ihre Anwendung zu prüfen.
1 9 10 11 23