Thema: Produktionssystem

Technikakzeptanz von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA)

Technikakzeptanz von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA)

Jonas Geist, Jörg von Garrel
Dieser Beitrag zielt darauf ab, auf Basis der Darstellung des State-of-the-Art ein Modell zur Akzeptanz von RPA-Technologien zu erarbeiten. Dieses Modell dient dabei als Grundlage einer empirischen Studie zur Akzeptanz von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) bei einem weltweit agierenden Technologieunternehmen. Die Ergebnisse dieser Studie werden in einer korrespondierenden Veröffentlichung „Eine empirische Analyse zur Technikakzeptanz von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) (Teil 2)“ dargestellt.
Industrie 4.0 Management | 38. Jahrgang | 2022 | Ausgabe 4 | Seite 43-47
KI in der Arbeitswelt von morgen

KI in der Arbeitswelt von morgen

Veränderungen und Gestaltungsansätze
Andreas Heindl, Alexander Mihatsch
Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits heute ein wichtiger Bestandteil der Geschäftsmodelle und Prozesse vieler Unternehmen. In naher Zukunft werden KI-Systeme unsere Arbeitswelt tiefgreifend verändern. KI-Systeme können dabei für Unternehmen der unterschiedlichsten Branchen und Domänen - insbesondere in der Industrie - völlig neue Potenziale entfalten. Bestehende Geschäftsmodelle können entlang der Wertschöpfungskette optimiert werden, indem Produktionsabläufe und Prozesse optimiert oder mit vorausschauender Wartung Stillstände in der Produktion vermieden werden (2). Gleichzeitig können KI-Systeme völlig neue Geschäftsmodelle ermöglichen und damit bestehende Marktstrukturen durch neue Akteure radikal verändern. Die KI-Wirtschaft von morgen wird individueller, präziser und nachhaltiger sein: Eine wettbewerbsfähige Wertschöpfung ohne KI wird in vielen Bereichen der Industrie nicht möglich sein (1).
Industrie 4.0 Management | 38. Jahrgang | 2022 | Ausgabe 4 | Seite 10-14
Arbeitsplatznahe Kompetenzentwicklung gestalten

Arbeitsplatznahe Kompetenzentwicklung gestalten

Gestaltungskriterien für den Einsatz digitaler Assistenzsysteme zur arbeitsplatznahen Kompetenzentwicklung
Wilhelm Bauer, Maike Link, Walter Ganz
Ein wichtiger Baustein für Unternehmen, um mit den Anforderungen der Arbeitswelt umzugehen, ist die kontinuierliche und bedarfsspezifische Weiterbildung der Mitarbeitenden. Die Möglichkeit von arbeitsplatznahem Lernen spielt dabei eine große Rolle. Im Folgenden wird beleuchtet, welche Formen digitaler Assistenzsysteme aktuell für die gezielte Unterstützung des arbeitsplatznahen Lernprozesses eingesetzt werden und welche Gestaltungsdimensionen bei der Einführung entsprechender Systeme relevant sind. Abschließend wird der unterstützende Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Gestaltung bedarfs- und personenspezifischer Lernprozesse beleuchtet.
Industrie 4.0 Management | 38. Jahrgang | 2022 | Ausgabe 2 | Seite 28-32
Ein Lernassistenzsystem zur Verbesserung der Ergonomie

Ein Lernassistenzsystem zur Verbesserung der Ergonomie

Ein Ansatz zur Verbesserung der Verhaltensprävention in der Produktion
Justus Brosche, Hermann Lödding ORCID Icon, Hannes Wackerle, Peter Augat
Muskuloskelettale Erkrankungen (MSE) sind die Hauptursache für krankheitsbedingte Arbeitsunfähigkeitstage im produzierenden Gewerbe. Entsprechend sind ergonomische Arbeitsabläufe besonders wichtig, um die Gesundheit der Mitarbeiter zu schützen sowie die hohen Folgekosten von MSE für die Unternehmen und die Gesellschaft zu verringern. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz vor, der die individuellen Fähigkeiten von Mitarbeitern und die individuelle Beanspruchung der Mitarbeiter am Arbeitsplatz mithilfe moderner Motion-Capture-Systeme aufwandsarm erfasst und analysiert. Ein Lernassistenzsystem (LAS) nutzt die Analyseergebnisse zur ergonomischen Verhaltensprävention in der Produktion.
Industrie 4.0 Management | 38. Jahrgang | 2022 | Ausgabe 2 | Seite 23-27
Bionik in Ganzheitlichen Produktionssystemen

Bionik in Ganzheitlichen Produktionssystemen

Bionische Verfahren zur Unterstützung von Prozessstandardisierung in KMUs
Annika Lange ORCID Icon, Patrick Gering, Nicole Oertwig ORCID Icon, Thomas Knothe ORCID Icon
Ganzheitliche Produktionssysteme (GPS) rufen nicht nur in Großunternehmen positive Effekte hervor - auch in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) schlagen sich diese wie beispielsweise verbesserte Liefertermintreue nieder. Jedoch können GPS von Großunternehmen aufgrund verschiedener Ausgangssituationen und Gegebenheiten nicht auf KMUs kopiert werden. Die Einführung von GPS bedeutet für KMUs einen hohen Aufwand. In diesem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, wie ein bionisches Prinzip GPS für KMUs aufwandsärmer und gleichzeitig effektiver gestaltet.
Industrie 4.0 Management | 38. Jahrgang | 2022 | Ausgabe 1 | Seite 57-60
Soziotechnische Systeme: Der Mensch in der Industrie 4.0

Soziotechnische Systeme: Der Mensch in der Industrie 4.0

Ein Vorgehensmodell zur Analyse
Sven Winkelhaus, Anke Sutter, Eric Grosse ORCID Icon, Stefan Morana
Die Einführung neuer Technologien im Zuge von Industrie 4.0 verspricht umfangreiche Effizienz- und Qualitätssteigerungen. Jedoch verändert die Einführung neuer Technologien auch die Arbeitsumgebung für die Beschäftigten. Wird dies vernachlässigt, kann es zu nicht antizipierten negativen Auswirkungen auf das Gesamtsystem kommen. Eine ganzheitliche Sicht auf das soziotechnische System ist notwendig, um diese Effekte bereits bei der Planung zu erkennen und negativen Effekten vorzubeugen. Hierzu wird in diesem Beitrag ein Vorgehensmodell zur Analyse der sich bei der Einführung einer neuen Technologie ergebenden Effekte vorgestellt. Mit der dargestellten Vorgehensweise ist es möglich, strukturiert den Analyseprozess zu durchlaufen und individuell Maßnahmen abzuleiten, um das soziotechnische Gesamtsystem aktiv zu gestalten.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 3 | Seite 45-48 | DOI 10.30844/I40M_21-3_S45-48
Der Machine-Learning-Kompass für Produktentwicklung und Produktion

Der Machine-Learning-Kompass für Produktentwicklung und Produktion

Identifikation und Planung von Machine-Learning-Algorithmen in verarbeitenden Unternehmen
Alexander Jacob, Carmen Krahe, Rebecca Funk, Gisela Lanza ORCID Icon
Aufgrund der Vielzahl verschiedener Machine-Learning-Verfahren und der Modellierungskomplexität besteht unter Ingenieuren häufig Unsicherheit gegenüber der effizienten Anwendung von Machine Learning (ML). Daher bleibt der Einsatz von ML-Anwendungen in verarbeitenden Unternehmen hinter den technischen Möglichkeiten zurück. In diesem Beitrag wird ein intuitiver Handlungsleitfaden für Ingenieure vorgestellt, der diese Unsicherheit verringern soll. Der Handlungsleitfaden führt in sechs Schritten durch ein ML-Projekt. Der ML-Kompass schlägt dem Anwender für gängige ingenieurstechnische Problemstellungen der Produktentwicklung und Produktion ML-basierte Algorithmen, die in der Praxis verwendet werden, vor. Anhand eines Industriebeispiels wird die Funktionsweise demonstriert.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 2 | Seite 7-11
Globale Wertschöpfungsketten in Zeiten von COVID-19

Globale Wertschöpfungsketten in Zeiten von COVID-19

Wie lässt sich die damit verbundene Unsicherheit reduzieren?
Manuel Rupprecht
Das SARS-CoV-2-Virus stellt die Weltwirtschaft vor ungeahnte Herausforderungen. Nie zuvor geriet das Wirtschaftsgeschehen so schnell, so stark und von so vielen Seiten gleichzeitig unter Druck. Die Nachfrage nach Gütern brach ein, weil sich Konsumenten - teils gezwungenermaßen - zurückhielten, und das Angebot ging zurück, weil den Unternehmen plötzlich Mitarbeiter oder Vorprodukte fehlten. Infolgedessen drehten sämtliche Konjunkturindikatoren abrupt ins Negative. Die Unsicherheit über die weitere Entwicklung erreichte dagegen Rekordhöhen. Inzwischen scheint die wirtschaftliche Talsohle zwar durchschritten, doch die Unsicherheit bleibt hoch. Dies hängt nicht zuletzt mit der Bedeutung globaler Wertschöpfungsketten zusammen. Deren Störung trug maßgeblich zu den genannten Verwerfungen auf der Angebotsseite bei; für die lokale Produktion sind sie jedoch bis heute zentral. Der Beitrag diskutiert die skizzierten Entwicklungen und zeigt Möglichkeiten für eine Reduktion der ...
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 1 | Seite 22-26 | DOI 10.30844/I40M_21-1_S22-26
Das Werkzeugmanagement der Zukunft

Das Werkzeugmanagement der Zukunft

Praxisorientierte Ansätze zur Nutzung Digitaler Zwillinge
Anja Wilde, Stefan Wiemers, Jan Theissen
Ein schneller Informationsfluss innerhalb der gesamten Lieferkette ist für eine Risikominimierung unvermeidlich und in unbeständigen Zeiten bzw. Krisensituationen diskussionslos. Der Informationsfluss innerhalb der Supply Chain ist dabei von verschiedenen Übertragungsformen geprägt: EDI, Cloud-Anwendungen und andere System-Schnittstellen sind in den verschiedenen Bereichen der Wertschöpfungsnetzwerke zur digitalen Risikoüberwachung und Prozesseffizienzsteigerung vorhanden. Werden die Unternehmensprozesse genauer betrachtet, bleibt ein Bereich bisher digital unterrepräsentiert: Der digitale Zwilling eines Produktionswerkzeugs. Den Umgang mit diesen Produktionswerkzeugen gilt es nun auf eine neue Ebene zu heben.
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 6 | Seite 39-42
Remote-Technologien in der industriellen Instandhaltung

Remote-Technologien in der industriellen Instandhaltung

Ein Einblick zum aktuellen Einsatz von Remote-Technologien in der Praxis
Katrin Wieczorek, Javad Ghofrani ORCID Icon, Laura Seiffert, Robert Pampuch, Dirk Reichelt
Die Vernetzung und Komplexität in der intelligenten Fertigung nehmen stetig zu. Dadurch steigen die Anforderungen an die Mitarbeiter, vor allem aufgrund der sich ändernden Arbeitsaufgaben. Der zusätzlich bestehende Fachkräftemangel führt dabei zu Engpässen. Der Einsatz von Remote-Technologien eröffnet insbesondere in der Instandhaltung neue Chancen der Zusammenarbeit. Inwiefern können Remote-Technologien eingesetzt werden, um die Herausforderungen der industriellen Instandhaltung effizient durchzuführen? Dieser Beitrag gibt einen Einblick zu den in der Praxis und Forschung aktuell angewandten und diskutierten Remote-Technologien. Zudem wird gezeigt, welche Voraussetzungen für eine wirkungsvolle Anwendung der Technologien geschaffen werden müssen.
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 6 | Seite 59-64
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