Technologie: Künstliche Intelligenz

Wege zum verantwortungsvollen Einsatz von KI am Arbeitsplatz

Wege zum verantwortungsvollen Einsatz von KI am Arbeitsplatz

Eine Perspektive des organisatorischen Wandels
Valentin Langholf ORCID Icon, Uta Wilkens ORCID Icon, Daniel Lupp ORCID Icon, Niklas Obermann ORCID Icon
Die Integration von KI in die Industrie 4.0 nimmt stetig zu. Zu den Anwendungen gehören sowohl Single Purpose Anwendungen als auch generative KI-Systeme für die betriebliche Praxis sowie in Lernanwendungen. Neben dem Umgang mit den technischen Herausforderungen, die diese Systeme mit sich bringen, müssen Unternehmen die mit der Technologieintegration verbundenen organisatorischen Veränderungen bewerten, planen und Unterstützungsangebote bereithalten.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 58-66 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.58
KI-unterstützte Fertigungsplanung

KI-unterstützte Fertigungsplanung

Extraktion von Expertenwissen aus historischen Daten für optimierte Effizienz und Fehlervermeidung
Jochen Deuse ORCID Icon, Ralph Hensel-Unger
Der globale Wettbewerbsdruck zwingt Unternehmen insbesondere in Hochlohnländern zu einer effizienten Ressourcennutzung. Dies wird durchden Markt- und Gesetzgebungsdruck auf nachhaltige Produkte und Prozesse noch verstärkt. Angesichts des digitalen und ökologischen Wandels sindganzheitliche Ansätze zur Optimierung manueller Arbeitsprozesse unerlässlich. Ein KI-gestütztes Assistenzsystem zur Arbeitsplanerstellung soll Abhilfe schaffenund so eine effizientere Prozessgestaltung ermöglichen.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 74-80 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.74
I4S 5/2024: Doppelte Transformation

I4S 5/2024: Doppelte Transformation

Die Integration des digitalen und ökologischen Wandels in die Arbeitswelt
Unternehmen müssen sich verändern, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen – sowohl digital als auch ökologisch. Trotz Unterstützung von außen muss der Anstoß dafür von den Betrieben selbst kommen. In dieser Ausgabe von Industry 4.0 Science erörtern Experten der Akademischen Gesellschaft für Arbeits- und Industrieorganisation, wie die reale Anwendung innovativer Technologien zu einer nachhaltigen Fertigung beitragen kann.
Generative Künstliche Intelligenz

Generative Künstliche Intelligenz

Neue Horizonte für das Technologiemanagement? Eine Fallstudie in der produzierenden Industrie
Günther Schuh ORCID Icon, Leonard Cassel, Bastian Thanhäuser, Thomas Scheuer
Die fortschrittliche Entwicklung und das Nutzenpotenzial generativer Künstlicher Intelligenz (KI), exemplarisch verdeutlicht durch den Erfolg von OpenAIs ChatGPT, deuten auf eine vielversprechende Applikation in der industriellen Produktion hin. Besonders im Technologiemanagement produzierender Unternehmen besteht die Vermutung, dass KI-Anwendungen bei komplexen Herausforderungen, bspw. Technologiefrüherkennung und strategische Entscheidungsfindung, eine Unterstützung sein können. Dieser Artikel stellt drei zukünftige Entwicklungshorizonte generativer KI dar und beleuchtet anhand von Fallstudien aktuelle Einsatzmöglichkeiten. Abschließend werden fünf Thesen zur zukünftigen Integration von generativer KI in unternehmerische Prozesse formuliert.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 3 | Seite 6-13 | DOI 10.30844/I4SD.24.3.6
Mit KI zur kostenreduzierten Abgasnachbehandlung

Mit KI zur kostenreduzierten Abgasnachbehandlung

Einsatz KI-basierter Dosiersysteme zur Reduktion von Stickoxiden bei Großdieselmotoren
Manuel Brehmer, Marc Schuler
Der konstruktive Aufbau von Zahnradpumpen bedingt Spaltströmungen, welche einer exakten Dosierung entgegenwirken. Durch die komplexen Zusammenhänge von Druck, Temperatur, Fertigungstoleranzen und den Stoffeigenschaften des Fördermediums lassen sich diese Spaltströmungen jedoch mit physikalischen Gleichungssystemen nicht prozesssicher in Echtzeit beschreiben.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 2 | Seite 72-79
Die Utopie der europäischen Cybersicherheitszertifizierungen

Die Utopie der europäischen Cybersicherheitszertifizierungen

Ein Standardisierungsweg hin zur automatisierten Zertifizierung
Alexander Lawall ORCID Icon, Jesus Luna Garcia
Interoperable Automatisierung kann Zertifizierungsverfahren für Cybersicherheit, wie sie aus dem EU-Cybersicherheitsgesetz (z. B. EUCS) hervorgehen, zugutekommen, so dass sie für die beteiligten Interessengruppen weniger Aufwand bedeuten. Die Entwicklung von Standardisierungsbemühungen unter Einbeziehung relevanter Akteure (z. B. Regulierungsbehörden) ist erforderlich, um diese Vorteile vollständig zu realisieren. Dennoch ist mehr praktische Erfahrungen erforderlich, damit eine kontinuierliche Zertifizierung mit Automatisierung Realität wird.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 2 | Seite 48-55
Digital Platform Frameworks für Fertigungsunternehmen

Digital Platform Frameworks für Fertigungsunternehmen

Ein Überblick
Marcel Rojahn ORCID Icon
Digitale Plattformen haben sich in den letzten Jahren als ein zentraler Begriff im IT-Bereich etabliert. Aufgrund der großen Vielfalt an digitalen Plattformen, die auf dem Markt verfügbar sind, besteht nach wie vor ein Bedarf an einem klaren Vergleich anhand von Kriterien, der es Interessenten ermöglicht, diese Plattformen auszuwählen, zu verändern, zu betreiben und weiterzuentwickeln. Der folgende Beitrag leistet einen Beitrag zur Erleichterung dieses Vergleichs leisten, indem er eine systematische Literaturrecherche zu digitalen Plattformkonzepten im Kontext des industriellen Internets der Dinge (IIoT) für produzierende Unternehmen vornimmt und damit eine Grundlage für eine Reihe von Möglichkeiten zum effektiven Vergleich aktueller digitaler Plattformen und Ökosysteme schafft.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 2 | Seite 8-15 | DOI 10.30844/I4SD.24.2.8
Motion-Mining im Vergleich zu traditionellen Lean-Tools

Motion-Mining im Vergleich zu traditionellen Lean-Tools

Sensorgestützte Analyse manueller Prozesse in Produktion und Logistik
Hendrik Appelhans, Christopher Borgmann, Carsten Feldmann
Motion-Mining® ist eine Technologie, die mittels Bewegungssensoren und Mustererkennung eine automatisierte Prozessabbildung und Analyse manueller Arbeit ermöglicht. Dieser Beitrag bewertet die Vorteile und Grenzen ihres Einsatzes in Produktions- und Logistikprozessen. Dazu wird Motion-Mining® mit traditionellen Lean-Management-Tools zum Analysieren manueller Tätigkeiten verglichen. Erfahrungen aus vier Use Cases bieten Entscheidungsunterstützung bei der Auswahl der geeigneten Methode für einen bestimmten Anwendungsfall.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 2 | Seite 24-31
Lagerbestandserfassung mit Luftschiff-Drohnen

Lagerbestandserfassung mit Luftschiff-Drohnen

(Teil-)autonome Luftfahrzeuge zur Inventarisierung und Qualitätsinspektion von Paletten in Blocklagern
Dmitrij Boger, Michael Freitag ORCID Icon, Britta Hilt, Michael Lütjen ORCID Icon, Benjamin Staar ORCID Icon
Die komplexe Dynamik von Blocklagern stellt die manuelle Bestandserfassung vor große Herausforderungen. Häufiges Umlagern von Paletten, Kisten oder Gitterboxen ohne feste Stellplätze führt zu einem zeitaufwändigen und fehleranfälligen Prozess, bei dem Waren oft gesucht werden müssen und Schäden durch unsachgemäße Lagerung auftreten können. Der Einsatz von (teil-)autonomen Fahrzeugen bietet eine vielversprechende Lösung, um eine automatisierte Bestandserfassung zu ermöglichen – insbesondere wenn sie mit einer optischen Erfassung der Waren ausgestattet sind.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 2 | Seite 56-63
Kosteneffiziente Digitalisierungslösung im Kühlgeräterecycling

Kosteneffiziente Digitalisierungslösung im Kühlgeräterecycling

Der Weg zu einer nachhaltigen Zukunft mit Digitalen Zwillingen
Georgii Emelianov ORCID Icon, Mikhail Polikarpov ORCID Icon, Jochen Deuse ORCID Icon, Christian Thiehoff, Jochen Schiemann
Das fachgerechte Recycling von ausgedienten Kühlgeräten spielt eine wichtige Rolle beim Schutz der Umwelt und des Klimas. Recyclinganlagen unterliegen regelmäßigen Audits, um die Einhaltung strenger Umweltvorschriften zu gewährleisten. Die Erhebung von prüfungsrelevanten Daten stellt jedoch eine anspruchsvolle und zeitaufwändige Aufgabe dar, da sie überwiegend manuell erfolgt und fehleranfällig ist. Ein Lösungsansatz für eine nachhaltigere und effizientere Überwachung ist die automatisierte digitale Datenerfassung mithilfe von Sensoren und Künstlicher Intelligenz. Dies ermöglicht eine direkte Schätzung vom erwarteten Umfang der enthaltenen Schadstoffe. Damit ebnet sie den Weg für eine kontinuierliche Leistungsüberwachung und ein effizientes Management von Kühlgeräte-Recyclinganlagen.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 1 | Seite 76-82
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