Künstliche Intelligenz

Die Wartung von Satelliten im Orbit stellt mehrere Herausforderungen dar, da die Satellitenhardware während ihres gesamten Lebenszyklus äußeren Einflüssen ausgesetzt ist. Diese Einflüsse verschleißen die Komponenten und verursachen Veränderungen an ihrer physikalischen Struktur. In solchen Fällen können die Grenzen einfacher Demontage- und Remontageschritte erreicht sein, da die Greifflächen nicht mehr vorhanden oder geeignet sind. In diesem Artikel wird ein Ansatz zur adaptiven Schätzung der Greifposition bei der Demontage eines CubeSat vorgeschlagen. Die relevanten Komponenten werden mithilfe von CAD-Modellen und einer 3D-Kamera identifiziert. Die Greifpositionen werden auf der Grundlage der Geometrie des Greifers und der Punktwolke der Komponente bestimmt.

Der Beitrag spezifiziert den Bedarf an Generativer Künstlicher Intelligenz für die industrielle Instandhaltung aus einer soziotechnischen Systemperspektive. Unter Betonung zweier Anforderungen, dem Zugriff auf implizites Bedienerwissen und der Priorisierung komplexer regulatorischer Anforderungen, wird eine mehrschichtige Architektur für ein kontextsensitives KI-basiertes Wartungsassistenzsystem skizziert. Das Hauptziel besteht darin, Wissenslücken mit GenAI zu überbrücken, wenn menschliches Fachwissen und implizites Wissen nicht verfügbar sind, und regulatorische Herausforderungen aufgrund vielfältiger Vorschriften zu bewältigen sind. Das KI-basierte Assistenzsystem erleichtert den Zugang zu technischem Wissen, verteilt Fachwissen und teilt implizites Wissen erfahrener Bediener über verschiedene Ebenen der Informationsverarbeitung hinweg. Der Ansatz geht über die Standardisierung hinaus und hat ein hohes Potenzial zur Verbesserung der organisationalen und individuellen ...

Der Engineer-to-Order (ETO)-Produktionsansatz gewinnt durch die steigende Nachfrage nach individualisierten Produkten und kleinen Losgrößen zunehmend an Bedeutung. ETO verringert jedoch die Skaleneffekte der Serienfertigung, da jeder Auftrag maßgeschneiderte Engineering- und Produktionsschritte erfordert. Dieser Effizienzverlust kann durch eine bedarfsgesteuerte und kontextbezogene Informationsbereitstellung während des Produktentwicklungsprozesses reduziert werden. Ein auf semantischer Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning basierendes Empfehlungssystem kann dies unterstützen, indem es i) historische Daten und Vorwissen, z. B. Zeichnungen oder Stücklisten aus früheren Projekten, analysiert und ii) Vorschläge zur Wiederverwendung von Designs oder für Designalternativen macht, und so die genannten Effekte kompensieren.

Künstliche Intelligenz hält Einzug in alle Unternehmensbereiche. Jedoch fehlt oft die Antwort auf eine zentrale Frage: Wer steuert eigentlich den Einsatz von KI? Zwischen Pilotprojekt und Strategie klafft eine Lücke, wenn Rollen unklar und Strukturen diffus bleiben. Dieser Beitrag zeigt anhand von vier konkreten Modellen, wie Unternehmen KI organisatorisch verankern können. Ohne Organisation bleibt KI Stückwerk, mit der richtigen Struktur kann sie erfolgreich in den Unternehmensalltag integriert werden.

Der Einsatz der ereignisdiskreten Simulation für komplexe Produktions- und Logistiksysteme wird trotz marktgängiger Simulationswerkzeuge immer herausfordernder. Er bedingt umfangreiches Fachwissen, eine hohe Datenqualität und zeitliche sowie finanzielle Ressourcen. Seit vielen Jahren wird daher die methodische und organisatorische Unterstützung der Durchführung von Simulationsstudien gefordert und erforscht. Dieser Beitrag möchte basierend auf einer Analyse einschlägiger Publikationen die bisherigen Forschungen zur Verbesserung des Simulationseinsatzes einordnen, die Frage nach der Notwendigkeit einer Assistenz für die Anwendung der ereignisdiskreten Simulation aufwerfen und Handlungsfelder aufzeigen.

Der Fokus bisheriger Arbeitssystemmodelle lag auf einer oder mehreren arbeitenden Personen, die innerhalb der definierten Systemgrenzen die einzigen (intelligenten) Akteure sind. Die Einführung generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) in Arbeitssysteme, insbesondere als intelligenter und autonomer Akteur (Agent) mit potenziell spezifischen sozialen Fähigkeiten und Persönlichkeitsmerkmalen, erfordert eine Neukonzeption von Arbeitssystemen. Dieser Artikel adressiert neue Anforderungen im Zusammenhang mit der Einführung von GenAI und entwickelt ein menschzentriertes KI-gestütztes Arbeitssystemmodell, das die erheblich erweiterten Fähigkeiten von kollaborativen sozialen Robotern berücksichtigt.

Dashboards spielen eine Schlüsselrolle für fundierte Unternehmensentscheidungen. Dieser Beitrag zeigt anhand von Erkenntnissen eines Action-Research-Prozesses, wie unternehmensspezifische Lösungen systematisch entwickelt und Fehlinvestitionen vermieden werden können. Als kritisch erweisen sich insbesondere die Bereitstellung von IT-Kapazitäten, die Sicherung des Datenzugriffs, die Ausformulierung von Anforderungen und die Erarbeitung des Datenmodells.

Die Personaleinsatzplanung in der industriellen Instandhaltung stellt eine komplexe Herausforderung dar, da Disponenten oft unvollständige Kundenaufträge mit den passenden Mitarbeiterkompetenzen verknüpfen müssen. Ein KI-basiertes Assistenzsystem kann hierbei unterstützen, indem es relevante Daten automatisch analysiert und fundierte Vorschläge zur Mitarbeiterauswahl liefert. Dieser Beitrag beschreibt die nutzerzentrierte Entwicklung und Einführung eines solchen Systems im Rahmen eines Pilotprojekts bei einem mittelständischen Dienstleister. Die nutzerzentrierte Gestaltung stellt sicher, dass die Handlungsautonomie der Disponenten gewahrt bleibt. Durch die Einbeziehung der Mitarbeiter von Beginn an wird Akzeptanz geschaffen und ein vertieftes Verständnis für die Vorteile des Systems gefördert.