Thema: Produktionssystem

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
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
Large Language Models (LLM) im Produktionsumfeld

Large Language Models (LLM) im Produktionsumfeld

Eine Potenzialanalyse zur Transformation von Produktionsabläufen in modernen Fabriken
Pius Finkel ORCID Icon, Peter Wurster ORCID Icon, Robin Radler
Die rasante Entwicklung von generativer Künstlicher Intelligenz weist der produzierenden Industrie neue Wege inmitten des Fachkräftemangels. Mit Large Language Models lassen sich Produktionsabläufe in mittelständischen Unternehmen potenziell effizienter machen. Doch woran bemisst sich diese Stärke genau? Zentrale Einsatzfelder wie Kommunikation, Weiterbildung und Wissensmanagement zeigen, warum auch hier viel von der Akzeptanz der Mitarbeitenden abhängt.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 48-55 | DOI 10.30844/I4SD.24.6.48
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
Parameteroptimierung für einen Lakeinjektor

Parameteroptimierung für einen Lakeinjektor

Entwicklung einer KI-Pipeline an einem Beispiel aus der Fleischindustrie
Tim Zeiser ORCID Icon, Alexander Prange ORCID Icon, Corinna Köters ORCID Icon, Maik Schürmeyer, Theo Lutz ORCID Icon
Die Herstellung von Kochschinken bringt einige Herausforderungen mit sich. Für die Produktion werden Fleischteile mithilfe von Salzlake in einem mehrstufigen Pökel- und Garprozess verarbeitet. Dabei kann es zu Qualitätsschwankungen kommen, die auf Strukturfehler im Fleisch zurückzuführen sind. Das Resultat: Die Salzlake wird nicht optimal aufgenommen. Ein auf historischen Daten trainiertes KI-Modell soll das Problem lösen.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 40-46 | DOI 10.30844/I4SD.24.6.40
Einrichtung von Montageassistenzsystemen

Einrichtung von Montageassistenzsystemen

System zur effizienten Konfiguration von Montageanweisungen und Assistenzfunktionen
Dennis Keiser, Dario Niermann ORCID Icon, Michael Freitag ORCID Icon
In der industriellen Montage arbeitet der Mensch dank Werkerassistenz immer enger mit Maschinen zusammen. Doch trotz ihres großen Potenzials ist die Implementierung digitaler Systeme zeitaufwendig, was hohe Schulungsanforderungen mit sich bringt. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen stoßen hier an Grenzen. Ein neu entwickeltes Einrichtungssystem soll die Einführung und Nutzung solcher Montageassistenzsysteme erleichtern und ihre Akzeptanz erhöhen.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 32-39
Einführung von Machine Learning in die Produktion

Einführung von Machine Learning in die Produktion

Ein KMU-spezifischer, holistischer Leitfaden
Manuel Savadogo, Malte Stonis ORCID Icon, Peter Nyhuis ORCID Icon
Machine Learning bietet insbesondere im Produktionsumfeld eine Vielzahl an Potenzialen und gewinnt somit immer mehr an Bedeutung. Jedoch fehlte kleinen und mittleren Unternehmen ein Leitfaden, der spezifisch auf ihre individuellen Herausforderungen ausgelegt ist und sie Schritt für Schritt durch die Einführung leitet. Im Zusammenspiel mit einer Potenzialanalyse, der Ermittlung relevanter Voraussetzungen sowie einer Reifegraduntersuchung kann dieser Leitfaden Abhilfe leisten.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 88-95
I4S 6/2024: Machine Learning

I4S 6/2024: Machine Learning

Eine Technologie mit Optimierungspotenzialen bei Effizienz, Transparenz und Nachhaltigkeit
Machine Learning hebt die Automatisierung auf ein neues Level. Doch was bedeutet das für die Rolle des Menschen? Die Entwicklung energieeffizienter und fairer Algorithmen sowie die Optimierung der Datenqualität sind entscheidend für die Zukunftsfähigkeit von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Die Beiträge in dieser Ausgabe untersuchen die entscheidenden Potenziale und Anwendungsgebiete der Technologie.
Doppelte Transformation im Maschinen- und Anlagenbau

Doppelte Transformation im Maschinen- und Anlagenbau

Digitalisierung und Nachhaltigkeit bei Unikat- und Kleinserienfertigern
Sigrid Wenzel ORCID Icon, Deike Gliem ORCID Icon, Christoph Laroque ORCID Icon
Ein entscheidender Wettbewerbsfaktor für mittelständische Unikat- und Kleinserienfertiger liegt in der termingerechten Fertigstellung, Lieferung und Inbetriebnahme ihrer Produkte. Eine präzise Planung der Logistik ist dabei ebenso wichtig wie die Steuerung der Produktion. Allerdings sind die Prozesse oft von Unsicherheiten geprägt, etwa durch lokale Bedingungen beim Kunden oder die Zusammenarbeit mit Zulieferern. Digitale Schatten zur Datenauswertung in Echtzeit bieten da einen überzeugenden Lösungsansatz.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 10-17 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.10
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