Thema: Qualität

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.

Ersatzteile sind bei älteren Produkten oft nur schwer zu beschaffen oder mit konventionellen Fertigungstechniken wirtschaftlich nicht herstellbar. Dies aber ist für eine flexible, kostenarme und ressourcenschonende Produktions- weise, die zunehmend in kreisläufig geführten Rohstoffen denkt, unabdingbar. Eine echte Alternative scheint möglich: Wie die Ergebnisse zeigen, können Dämpfungselemente für Getriebelager grundsätzlich mittels additiver Fertigung hergestellt werden.

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.

Durch die aktuell gestiegenen Energiekosten, sowie der zusätzlich von der Bundesregierung gesetzten Herausforderung, bis zum Jahr 2045 CO2-neutral zu werden, gewinnt die Energieeffizienz in nahezu allen Branchen des produzierenden Gewerbes immer mehr an Bedeutung. Mit Technologien aus dem Bereich des maschinellen Lernens (ML) können innovative Lösungen entwickelt werden, die eine energieeffizientere Produktherstellung ermöglichen, wodurch ML-gestützte Prozessführung einen entscheidenden Beitrag zur Steigerung der Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens leisten kann. Entscheidend sind hierbei die prozess- und rohstoffabhängigen Parameter, die maßgeblich für die Qualität des zu produzierenden Produktes verantwortlich sind. Gegenstand dieses Beitrags ist ein Vorgehen zur Analyse der komplexen Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Einflussparametern zur Steigerung der Energieeffizienz im produzierenden Gewerbe.

Durch den Wandel in der Automobilindustrie hin zur Elektromobilität gewinnt das Qualitätsmerkmal technische Sauberkeit stetig an Bedeutung. An Batte- riezellen als Kosten- und Sicherheitsfaktor für E-Fahrzeuge werden hier hohe Anforderungen gestellt, die entlang der Wertschöpfungskette einzuhalten sind. Im Beitrag wird eine Bewertungsmethode vorgestellt, die hilft, die technische Sauberkeit im Herstellungsprozess von Lithium-Ionen-Zellen zu analysieren und Fehlerursachen aufzuzeigen.

Gegenwärtig gewinnt die generative Fertigung in industriellen Anwendungen zunehmend an Bedeutung. Der Einsatz der Verfahren eröffnet Möglichkeiten, ganz neue Geschäftsmodelle zu erschließen. Viele Unternehmen haben die Potenziale bereits erkannt und tasten sich an die neuen Prozesse im Bereich der Produktion und Logistik heran. Es gibt aber noch einige Herausforderungen, die von den neuesten Entwicklungen der Wissenschaft adressiert werden.

Indiens bisherige Entwicklung zeigt: das Land besitzt enormes Potenzial. In dieser Ausgabe erfahren Sie mehr über die Chancen für Ihr Unternehmen inmitten von Indiens wachsenden wirtschaftlichen Verflechtungen – von den Erfolgsfaktoren industrieller Dienstleistungen über die Landschaft der indischen Ingenieurs- und Managementausbildung bis hin zur Einbindung von Produktions- und Transportsystemen in die globalen Lieferketten.

Das Product Lifecycle Management (PLM) erlaubt einen einheitlichen Zugriff auf alle relevanten Produktdaten über verschiedene Betriebsfunktionen und den Produktlebenszyklus hinweg. Diese Ausgabe von Industrie Management liefert Ihnen alles, was Sie über PLM im Kontext von Prozessen wissen müssen – von Echtzeit-Monitoring der Produktqualität über Energieeffizienz bis zum Wissensmanagement im Produktentwicklungsprozess.