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Etwa ein Drittel aller Nietbohrungen in der Flugzeugstrukturmontage werden unter Einsatz semi-automatischer Bohrmaschinen gefertigt. Diese Maschinen können mit internen Sensoren ausgerüstet werden, um Prozessdaten aufzuzeichnen. In diesem Beitrag werden zuverlässige und effiziente Methoden zur Klassifizierung von Prozesszuständen basierend auf internen Maschinendaten identifiziert. Diese können für die Implementierung einer intelligenten Prozessüberwachung oder zur Anomaliedetektion verwendet werden.

Um das Potential der Daten aus modernen Fertigungsprozessen zu nutzen, sind Investitionen in Infrastruktur und Mitarbeiterausbildung notwendig. Die virtuelle 100 %-Prüfung zeigt wie die Wertschöpfung durch die intelligente Vernetzung von Maschinen, Prozessen und Menschen gesteigert wird. Datengestützte Qualitätsmodelle bilden den Zusammenhang zwischen Prozessdaten und Qualitätsmerkmalen des Produktes ab. Die minutenschnelle virtuelle 100 %-Prüfung führt zu einer frühzeitigen Identifikation von Ausschuss und Prozessschwankungen. Um das Vertrauen in die Qualitätsmodelle zu stärken, wird eine Vorhersageunsicherheit mittels probabilistischer Algorithmen quantifiziert. So kann die Fähigkeit des virtuellen Prüfprozesses analog zu Normen und Standards der Industrie ermittelt werden. Anhand eines Versuchsstands am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen wird die Wertschöpfungssteigerung durch Digitalisierung an einer zweistufigen Prozesskette demonstriert.

Der Mensch bleibt aufgrund seiner Intelligenz und Flexibilität fester Bestandteil der Industrie 4.0. Aufgrund steigender Produkt- und Produktionskomplexität wächst jedoch der Unterstützungsbedarf der Mitarbeiter. Assistenzsysteme können die Mitarbeiter kognitiv unterstützen, indem die richtigen Informationen zur richtigen Zeit geliefert werden. Das in diesem Beitrag vorgestellte Assistenzsystem für manuelle Reparaturarbeiten konnte in einer Nutzerstudie die Arbeitszeit und die Arbeitsbelastung bei erfahrenen Werkern reduzieren.

Moderne Produktionsanlagen bieten die Funktion, ihre Attribute und Zustände eigenständig digital abzubilden. Die so entstehenden Daten enthalten Informationen über eine Vielzahl von in der Produktion lokal aufgetretenen Einzelereignissen. Der in diesem Beitrag beschriebene Ansatz nutzt diese „Events“ als strukturierte Rohdaten, um Dienste zur Produktionsoptimierung im methodischen Rahmen des Wertstroms zu entwickeln. Technisches Ziel ist dabei, den zu verarbeitenden Datenstrom so zu vereinheitlichen, dass er an einer universellen Schnittstelle direkt für die Serviceentwicklung genutzt werden kann. Ein Wertstromdienst zur Kennzahlenberechnung und Visualisierung wurde im Forschungsprojekt ECOWERT bereits erfolgreich angebunden.

Building Information Modeling (BIM) in der Fabrikplanung wird in der Praxis immer häufiger angewendet und aufgrund der positiven Erfahrungen auch in Richtlinien sowie Standardisierungsarbeit weiterentwickelt. Hierbei bildet die Methodik BIM die Brücke zwischen den beiden Fachdomänen Produktionssystems- und Bauplanung sowie der Projektumsetzung. Durch die Integration der digitalen BIM-Modelle entsteht bereits frühzeitig ein ganzheitlich virtuelles Abbild der Fabrik. Die zwischen den Fachdomänen notwendige Koordination während der Modellerstellung und der späteren -pflege ist bislang nicht standardisiert, sondern erfolgt projektspezifisch. Als Beitrag zur systematischen Digitalisierung der Fabrik sowie deren Planung wird in diesem Beitrag die Koordination der BIM-Modelle und die damit verbundene Modellqualität als Level of Coordination in Ergänzung zum Modellfertigstellungsgrad (Level of Development) beschrieben. Dieser Beitrag ist der erste von zwei Teilen.

Entscheidungen für die Einführung neuer Fertigungstechnologien in produzierenden Unternehmen sollten auf schnell anwendbaren und ausreichend genauen Bewertungsgrundlagen basieren. Die vorliegende Publikation stellt ein Stufenmodell vor, welches es ermöglicht, technologiebezogen komplexe Grundlagen zu strukturieren sowie eine anwendungsnahe Entscheidungsunterstützung zu gewährleisten, ohne dabei die Qualität der Bewertung zu vernachlässigen.

Durch die Überwachung von Werkzeugverschleiß kann, trotz schwankender Standzeiten, potenziell jedes Werkzeug bis zur Einsatzgrenze genutzt werden. Allerdings muss eine solche Überwachung bisher an jeder Maschine neu angelernt werden. Dieser Beitrag beschreibt einen Ansatz, bei dem die maschinenspezifische Anlernphase entfällt. Dafür wird die Überwachung mit Daten angelernt, die zuvor an anderen Maschinen aufgenommen wurden. Zudem wird ein Demonstrator zur Überwachung der Verschleißmarkenbreite beim Fräsen vorgestellt.

Mit dem neuen Lieferkettengesetz will der Gesetzgeber die Verantwortung für Lieferketten in Unternehmen verankern und damit angesichts komplexer Supply Chains Menschen- und Umweltrechte weltweit besser schützen. Auf Unternehmen kommt damit ein Paket neuer Verantwortlichkeiten mit Risikomanagement, Risikoanalyse sowie Sorgfaltspflichten wie Beschwerdeverfahren, Prävention und Abhilfe zu – samt Dokumentation und regelmäßiger Überprüfung. Wer diesen Anforderungen alleine nicht nachkommen kann, kann externe Dienstleistungsangebote nutzen, um seine gesetzlichen Pflichten zu erfüllen.

Die Resilienz von Lieferketten gewinnt für produzierende Unternehmen in Zeiten schwerer Störungen durch Krisen massiv an Bedeutung. Die Auswahl von Zulieferern ist ein zentraler Aspekt bei dem Aufbau einer resilienten Lieferkette. Aktuell fehlt jedoch eine ganzheitliche Methode zur Auswahl von Lieferanten unter Berücksichtigung der Resilienz. In diesem Beitrag wird daher ein Forschungsprojekt vorgestellt, das die Entwicklung eines Bewertungsmaßes für die Resilienz im Kontext der Zuliefererauswahl zum Ziel hat. Dabei sollen die vorhandene Resilienz aus der Sicht des Zuliefererunternehmens und die benötigte Resilienz aus der Sicht des auswählenden Unternehmens berücksichtigt werden.

In einem von Unsicherheit geprägten Marktumfeld zu agieren stellt Unternehmen vor Herausforderungen. Verfahren des maschinellen Lernens (ML) bieten unter Einbeziehung von externen Frühindikatoren eine Möglichkeit, langfristige Absatzprognosen präziser als herkömmliche statistische Prognoseverfahren zu erstellen. Dieser Beitrag zeigt das Potenzial von ML unter Einbeziehung von externen Faktoren (z. B. Konjunkturdaten) für die Absatzprognosen eines Produkts von einem Chemieunternehmen auf.

Künstliche Intelligenz (KI) kann zur Auswertung komplexer und großer Datenmengen eingesetzt werden, um Muster zu erkennen und das Verhalten komplexer Systeme vorauszusagen. Hierdurch kann KI auch als Befähiger zur Reduktion von Umweltbelastungen und Optimierung der Nachhaltigkeit produzierender Unternehmen dienen. Dieser Beitrag zeigt das Potenzial der Kombination von Nachhaltigkeit und KI auf, um die Nachhaltigkeitsziele eines Unternehmens zu erreichen. Es wird ein Handlungsleitfaden vorgestellt, der beim Einsatz von KI zur Optimierung der Nachhaltigkeit unterstützt.

5G-Campusnetze sind vielversprechende Umgebungen für industrielle Anwendungen in Produktion und Intralogistik. Diese erreichen jedoch bisher nicht die versprochenen Leistungen, um intralogistischen Anwendungen das volle Potenzial von 5G bieten zu können. Die im Rahmen des Projekts 5G4KMU erhobenen und in diesem Beitrag vorgestellten Leistungsmessungen dienen zur Evaluierung der derzeitigen Praxistauglichkeit von 5G-Campusnetzen.

KI-Projekte in der industriellen Produktion führen sehr oft nur zu Prototypen oder zu Demonstratoren, obwohl diese zumeist vielversprechende Lösungskonzepte darstellen. Die aufkommende Disziplin des KI-Engineering adressiert diese Problematik über einen systematischen Engineering-Ansatz. Dieser Beitrag fokussiert auf die besondere Herausforderung der Bereitstellung von nutzbaren Daten, u. a. für maschinelle Lernverfahren, sei es innerhalb eines Unternehmens oder über branchenspezifische Datenräume.

Volatile Märkte sowie zunehmende Produktvarianz führen zu komplexeren innerbetrieblichen Materialflüssen. Um diesen gerecht zu werden, ist eine deutliche Steigerung der Flexibilität und Wandlungsfähigkeit vorherrschender Intralogistiksysteme von Nöten. Zur Flexibilisierung der Intralogistik können (kleinskalige) modulare Fördersysteme eingesetzt werden. Hemmnisse für den Praxiseinsatz stellen die geringe Verbreitung sowie die hohen Investitionskosten dar. Um Vorbehalte als auch Risiken zu reduzieren, wurden in einem Forschungsprojekt eine Evaluierungs- und Optimierungsmethode sowie ein anwendungsnahes Planungstool für modulare Förderanlagenlayouts entwickelt. Es befähigt sowohl Planungsdienstleister als auch Anwender, modulare Fördersysteme zu bewerten und deren Potentiale nutzbar zu machen.

Der Handel mit ungenutzten Maschinenkapazitäten stellt eine Herausforderung dar. Bedenken hinsichtlich der Datenhoheit sowie fehlendes Vertrauen in die Partner und die technologische Infrastruktur erschweren die praktische Umsetzung. Die Blockchain-Technologie bietet hier einen vielversprechenden Lösungsansatz. Am Beispiel des 3D-Drucks wird untersucht, wie eine Blockchain-basierte Vermittlung von freien Kapazitäten zu einer schnelleren Bedarfsdeckung durch erhöhte Ressourcenverfügbarkeit, reduzierten Transaktionskosten, besserer Maschinenauslastung sowie neuen Geschäftsmodellen führen kann.

Für diesen Beitrag werden Eisen-Graphit-Verbundwerkstoffe (EGr) mit verschiedenen Graphitgehalten (zwischen 0 und 80 %) durch pulvermetallurgische Verfahren hergestellt und charakterisiert. Diese Proben kommen als Beilagen in einer Vorschubachse mit Linearführung zum Einsatz, und die resultierende Dämpfungswirkung wird in der Maschinenbaugruppe durch Kurzzeit-Fourier-Transformation (SFTF) und Fast-Fourier-Transformation (FFT) analysiert. Mit steigendem Graphitgehalt erhöht sich die Materialdämpfung des EGr. Das Gesamtsystem zeigt jedoch beim Einsatz eines EGr mit 20 Prozent Graphit das beste Dämpfungsverhalten.

KI-Anwendungen versprechen produzierenden Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten zur Effektivitäts- und Effizienzsteigerung. Studien zeigen, dass bislang nur eine Minderheit KI-basierte Assistenzsysteme im eigenen Betrieb einsetzt. Ein Grund liegt darin, dass es den Unternehmen schwerfällt, Potenziale strukturiert zu ermitteln und Risiken realistisch abzuschätzen. Der Beitrag präsentiert einen niederschwelligen und partizipativen Ansatz, mit dem ein potenzieller KI-Anwendungsfall identifiziert, spezifiziert und gemeinsam mit betroffenen Stakeholdern hinsichtlich seiner Nutzenpotenziale bewertet werden kann. Das Vorgehensmodell wurde im Rahmen eines Forschungsprojekts entwickelt und in Zusammenarbeit mit produzierenden Anwendungsunternehmen unterschiedlicher Größe pilothaft umgesetzt.

Die Nutzung von Machine Learning hat sich bereits in vielen Bereichen des alltäglichen Lebens etabliert und findet zunehmend Anwendung. Auch im Bereich der Produktion und Logistik gewinnt Machine Learning immer mehr an Bedeutung. Die komplexe Implementierung stellt jedoch vor allem kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor große Herausforderungen. Dies führt dazu, dass viele KMU auf die Nutzung von Machine-Learning-Anwendungen verzichten. Daher befasst sich das IPH – Institut für Integrierte Produktion gemeinsam mit dem IPRI – International Performance Research Institute in dem Forschungsprojekt „MLready“ mit der Entwicklung einer Einführungsstrategie, die KMU dazu befähigen soll, Machine Learning einfach und effizient implementieren und nutzen zu können.

Das Internet of Things (IoT) hat für die Unternehmen branchenübergreifend erhebliche wirtschaftliche und technische Potenziale erschlossen. Die einzelnen Geräte miteinander verbinden zu können, eröffnet neue Möglichkeiten sowohl für die Industrie als auch für die Service-Unternehmen. Das IoT bringt aber auch ein hohes Daten- und Informationsvolumen mit sich. Robotic Process Automation in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz ist eine praxisbewährte Lösung, den systemübergreifenden Datenaustausch der vernetzten Geräte effizient zu organisieren.

Unternehmerische Entscheidungen hängen stark von der Qualität zugrundeliegender Kennzahlen ab, welche basierend auf Daten zu Produkten und Prozessen entlang der Wertschöpfungskette abgebildet werden. Die Qualität dieser Daten ist jedoch häufig unzureichend. Im Rahmen des Beitrags werden Handlungsfelder aufgezeigt und skalierbare Lösungsansätze entwickelt, welche eine verlässliche, kennzahlenbasierte Entscheidungsfindung adressieren. Die positiven Auswirkungen werden am Beispiel eines Verbesserungs- und Digitalisierungsprojektes im Automotive-Sektor aufgezeigt.

Künstliche Intelligenz (KI) leistet in der Industrie einen bedeutenden Beitrag zur Automatisierung einer Vielzahl von Prozessen. Die kontinuierliche Verbesserung von KI-Modellen auch nach dem initialen Training stellt jedoch für viele Unternehmen eine große Hürde dar. Dieser Beitrag stellt ein Framework am Beispiel eines konkreten Anwendungsfalls vor, welches diese Hürde überwindet und flexibel auf eine sich ändernde Datengrundlage reagieren kann.

Der Cyberspace ist ein ständig wachsendes und modernisiertes Umfeld, das angesichts der Interkonnektivität Chancen für die digitale Transformation bietet. Aus der Integration der physischen Umgebung mit der virtuellen Welt entstehen jedoch auch Herausforderungen, die im Ökosystem der Industrie 4.0 gelöst werden müssen. So führen Konnektivität, Virtualisierung und Digitalisierung sowie Charakteristika des Engineerings (E4.0) zu Herausforderungen in Bezug auf die Cybersicherheit in einem Ökosystem, das Cyber-physische Systeme (CPS) und Digitale Zwillinge (DZ) integriert. Die Verwendung digitaler Geräte durch Konnektivität im Product Lifecycle Management (PLM) kann die Angriffsfläche für Cyber-Attacken erhöhen. Daher soll in diesem Beitrag ein Ansatz für die wichtigsten Cybersicherheitsrisiken vorgestellt werden, die durch die Integration von I4.0-Technologien in Produktionsumgebungen entstehen können. Zudem wird ein spezifischer Fahrplan für die PLM-Cybersicherheit vorgestellt und Beiträge zur Cybersicherheit im DZ erörtert.

In Haus- und Gebäudeinstallationen werden Kompensatoren und Wellschläuche als flexibles Verbindungsstück zwischen Rohrleitungen eingesetzt. Ihre Hauptaufgabe besteht in der Ableitung auftretender Kräfte, die beispielsweise durch thermische Ausdehnung und Versatz hervorgerufen werden. Somit besitzen sie eine sicherheits- und funktionsrelevante Bedeutung. Für einen effizienten und sicheren Anlagenbetrieb sind zur Umsetzung einer zustandsabhängigen Instandhaltungsstrategie Kenntnisse über das Degradationsverhalten eines Kompensators notwendig, um frühzeitig mögliche Schadensereignisse zu erkennen. Innerhalb eines Forschungsprojekts wurden messtechnische Charakteristiken hypothetischer Degradationszustände mit dem Ziel untersucht, ein Konzept für eine Systemdiagnose zu entwickeln.

Entwicklungsprojekte stehen in einem Spannungsfeld von Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Ambiguität (VUCA). Resilient Requirements Engineering (RRE) ist ein vielversprechender Ansatz, diesen Rahmenbedingungen gerecht zu werden und erfolgreich zu entwickeln. Es werden Methoden aus den drei Innovationsfeldern des RRE – Vorausschau, Effizienz und Nachhaltigkeit – angewendet, um Effizienzpotenziale in der Produktentwicklung zu nutzen und frühzeitig Nachhaltigkeitsdimensionen in der Ermittlung von Stakeholderbedürfnissen zu verankern.

Die Realisierung eines geplanten Layoutkonzepts stellt eine komplexe Teilaufgabe innerhalb der Fabrikplanung dar. Insbesondere die zeitliche Anordnung der notwendigen Umzugsschritte unter Berücksichtigung vorhandener Restriktionen wird nach aktuellem Stand meist manuell ausgeführt. Eine methodische Planungsunterstützung könnte zu einer entscheidenden Reduzierung des Aufwands der Realisierungsvorbereitung beitragen. Daher wurde in einem Forschungsprojekt eine einfach anwendbare Methode zur Planung eines Fabrikumzugs für Reorganisationsprojekte entwickelt, welche von Unternehmen im praktischen Kontext angewendet werden kann.

Zahlreiche Simulationsanwendungen unterstützen heutzutage Produktionsplaner und Supply-Chain-Manager bei der Planung und Verbesserungen von Prozessen. Die Transparenz von Statusänderungen und die Kommunikation kurzfristig aufkommender Ereignisse über die Grenzen des eigenen Unternehmens hinaus, werden von gängigen Simulationsanwendungen nicht abgedeckt und passende Maßnahmen zu spät ergriffen. Im Rahmen des Forschungsprojekts Catena-X wird das Konzept eines Simulationsmanagers „Online Steuerung und Simulation“ (OSim) entwickelt. Dieser ermöglicht die Verknüpfung von Simulationsergebnissen auf überbetrieblicher Supply-Chain-Ebene, um ein ganzheitliches Bild über die Einflüsse von verschiedenen Störungsszenarien auf die eigene Produktion zu bieten.

Um sich in einem schnelllebigen und globalen Markt nachhaltig wettbewerbsfähig aufzustellen, bedarf es innovativer Ansätze, Produkte sichtbar zu machen. Vorreiter wie Apple oder Microsoft stehen mit ihren Marketingstrategien und der Präsentation ihrer Produkte für eine neue Denkweise. Doch wie kann ein klein- oder mittelständiges Unternehmen (KMU) mit solchen Strategien konkurrieren und sich und die eigenen Produkte am Markt erfolgreich platzieren? Der vorliegende Beitrag zeigt auf, wie ein Markteinführungskonzept mithilfe des Design-Thinking-Ansatzes auf Basis der Kundenbedürfnisse modular und skalierbar ausgestaltet werden kann, um auf die jeweiligen Anforderungen des einzuführenden Produktes adaptierbar zu sein.

Die Kontakt- und Leitungsverarbeitung ist charakterisiert durch eine hohe Komponentenvielfalt, kurze Zykluszeiten und steigende Anforderungen hinsichtlich Qualität, Dokumentation und Rückverfolgbarkeit. Mit dem Ziel, diese Rahmenbedingungen zu erfüllen, wird in diesem Beitrag eine holistische und auf maschinellen Lernverfahren basierende Qualitätsüberwachung vorgestellt. Darüber hinaus liegt der Qualitätsüberwachung die intelligente Analyse von Crimpkraftkurven zugrunde. Die Auswertung von Bilddaten und Zeitreihen ermöglicht die Fehlererkennung und Anomaliedetektion an der Maschine, ohne dass es zu Einbußen in der Taktzeit kommt. Für die Visualisierung und Werkerakzeptanz der Qualitätsparameter und Prognosen der Modelle wird das Thema Erklärbarkeit in der vorgestellten Qualitätsüberwachung besonders betrachtet.

Industriebetriebe stehen regelmäßig neuen Herausforderungen gegenüber, die es zu überwinden gilt. Viele dieser Herausforderungen finden ihren Ursprung in Diskontinuitäten. Um diese zu beherrschen, ist ein passendes Frühaufklärungssystem von Nöten. Trotz der Vielzahl an bestehenden Ansätzen wurde bisher kein Ansatz erforscht, der explizit produktionsrelevante Diskontinuitäten und deren Auswirkungen behandelt. Deshalb wird in diesem Beitrag eine Methodik zu diesem Zweck präsentiert.

In der zukünftigen Produktion werden der Aufbau und die Entwicklung der Fähigkeiten der Mitarbeiter:innen ein entscheidender Wettbewerbsvorteil von Unternehmen. In menschenzentrierten Montagesystemen passen sich die Mitarbeiter:innen auf der Grundlage von Lernprozessen an neue und sich ändernde Aufgaben an. Dazu muss der Bezug zu den Fähigkeiten der Mitarbeiter:innen im Zuge der integrierten Produkt-und Prozessentwicklung vorgesehen werden. Daher wurde eine Methodik entwickelt, die diese Fähigkeiten explizit abbildet und sie sowohl in der Entwicklung als auch in der kurzfristigen Personaleinsatzplanung bei der Aufgabenzuordnung berücksichtigt. Zur Anwendung wurde die Methodik prototypisch in einem Software-Werkzeug umgesetzt und in Kombination mit einer diskreten ereignisorientierten Simulation erprobt.

Die Anforderungen bezüglich der Funktionalität und Ressourceneffizienz massiver Schmiedebauteile nehmen stetig zu. Um diesen zu begegnen, werden neue Verfahren entwickelt, wobei die Automatisierung die Effizienz der Verfahren maßgeblich beeinflusst. In diesem Beitrag werden Handhabungseinrichtungen vorgestellt, die universell einsetzbar sind, wodurch unterschiedliche schmiedewarme Objekte gehandhabt werden können. Dadurch ist die Automatisierung einzelner Verfahren unabhängig von der Wahl der Handhabungseinrichtung gestaltbar und ermöglicht dadurch die Optimierung der Verfahren.

In diesem Beitrag werden Teilergebnisse aus der Studie „Künstliche Intelligenz in produzierenden Unternehmen“ des ifaa – Institut für angewandte Arbeitswissenschaft vorgestellt. Der Fokus liegt auf der Beschreibung geplanter oder bereits eingeführter KI-Anwendungen, ihren Nutzen und Hemmnissen bei der Einführung im Betrieb. Als Basis dienen dabei 332 Studienteilnehmende aus Unternehmen, in denen KI-Anwendungen geplant bzw. eingeführt wurden. Dies entspricht etwa 70 Prozent der Unternehmen der Gesamtstichprobe und ist mit Ergebnissen internationaler Studien vergleichbar.

Der Fachkräftemangel und fehlende wirtschaftliche Startimpulse hemmen die Digitalisierung im betrieblichen Umfeld. Einen Ausweg bietet die Nutzung von Low-Code/No-Code-Umgebungen, die es Mitarbeiter:innen ermöglichen, die Steuerung von Anlagen einfach selbst grafisch zu modellieren, zu testen oder auch zu ändern, anstatt sie zu programmieren. Zusätzlich hilft ein Stufenkonzept, um schnell den wirtschaftlichen Nutzen aufzuzeigen. Im Folgenden wird das und eine beispielhafte Umsetzung beschrieben.

Faserverbundwerkstoffe sind ein wesentlicher Bestandteil der modernen Luftfahrtindustrie und einer der wichtigsten Treiber eines ressourceneffizienten Betriebs. Die energieoptimierte Verarbeitung von Kohlenstofffasern gewinnt dabei zunehmend an Bedeutung. Dieser Beitrag stellt aktuelle Bestrebungen zur Optimierung des Energieeinsatzes industrieller Faserverbundverarbeitung dar. Erneuerbare Energie bietet ein hohes Potenzial bei der Optimierung der Produktion, deren Grundlage die detaillierte Kenntnis der Energieintensität ist. Digitalisierung liefert die Erkenntnisse für eine solche Optimierung.

Dieser Beitrag behandelt die Problemstellung, wie die vorgestellten Trends und Marktveränderungen speziell im Engineering-Prozess umgesetzt werden können. Die Digitalisierung der Produkte, Systeme und die darauf aufbauenden Dienstleistungen sowie Entwicklungsprozesse bedeuten eine Transformation, die die klassischen Grenzen von fragmentierten und konkurrierenden Prozess-, Methoden- und IT-Lösungen neu ordnet: weg vom Silodenken zu einem durchgängigen integrativen und interdisziplinären Lösungsansatz für das Engineering. Themen wie interdisziplinäre Systemarchitektur, Model Based Engineering und System Thinking werden als Vorgehensmodelle vorgestellt.

Zielorientierung in Ganzheitlichen Produktionssystemen ist essenziell für den wirtschaftlichen Erfolg produzierender Unternehmen. Handelnde müssen erkennen, welche Prozesse einen Zielbeitrag leisten und welches Verbesserungspotenzial in ihnen liegt. Vielschichtige Zielsysteme, unklare Zielbeiträge und eine hohe Methodenvielfalt erschweren die Zielausrichtung von Prozessen über Bereichs- und Prozessgrenzen hinweg. Dieser Beitrag benennt die Herausforderungen und schlägt einen Ansatz zu deren systematischer Bewältigung vor.

Digitalisierung ist heute allgegenwärtig. Wo im Privaten bereitwillig neue digitale Tools, Apps und Funktionen genutzt werden, tun sich Unternehmen in der Umsetzung von Digitalisierungsprojekten oft schwer. Dieser Beitrag beleuchtet die Motive für Digitalisierungsvorhaben, ihre Hürden sowie die Auswirkung auf die Arbeitsbelastung von Mitarbeitenden und versucht in der Verknüpfung mit den Grundprinzipien des Kontinuierlichen Verbesserungsprozesses, Handlungsempfehlungen für eine erfolgreiche Umsetzung dieser abzuleiten.

Bei der Planung von Fabriken bestimmt die geeignete Auswahl der Fabrikelemente, wie gut eine Fabrik ihren geplanten Zweck erfüllt. Die Herausforderung bei den Auswahlentscheidungen besteht darin, die bestmögliche Auswahl in Bezug auf ein geplantes Ziel zu treffen, während gleichzeitig bestimmte Restriktionen, wie z. B. bei Budget oder Flächen, eingehalten werden müssen. In der Regel werden die Entscheidungen zur Auswahl von Fabrikelementen für jeden Fabrikbereich separat getroffen. Dabei wird entweder intuitiv oder auf der Basis von Heuristiken vorgegangen. In diesem Beitrag wird gezeigt, wie die Auswahl auf Basis eines ganzheitlichen Optimierungsansatzes erfolgen kann, durch das eine nutzenoptimale Fabrikkonfiguration unter Betrachtung vorab definierter Budgets ermöglicht wird. Darüber hinaus werden ein einfaches, vierstufiges Vorgehen sowie ein softwarebasiertes Konfigurationssystem vorgestellt. Das Optimierungsmodell wurde genutzt, um die Forschungs- und Lernfabrik FlowFactory des Forschungsinstituts PTW zu konfigurieren.

Für die Optimierung von Wertströmen ist die digitale Fabrik ein guter Lösungsansatz. In die Gestaltung digitaler Fabriken fließen verschiedene Aspekte mit ein – auf Prozess- und auf Produkt-/Systemseite. Letztere erstreckt sich von Bearbeitungszentren bis hin zu fahrerlosen Transportsystemen. Jedes dieser Produkte/Systeme muss eine entsprechende Architektur haben, die die Integration erleichtert. Die Gestaltung der Systemarchitektur sollte daher nicht vernachlässigt werden und ist essenzieller Teil der Entwicklung. Mit der methodischen Entwicklung modularer Architekturen werden Produkte/Systeme bei der Integration in digitale Fabriken unterstützt. In diesem Beitrag wird aufgezeigt, wie der Integrierte PKT-Ansatz zur Entwicklung von modularen Produktfamilien dies ermöglicht.

Digitale Assistenzlösungen ermöglichen – durch eine gezielte Unterstützung der Mitarbeitenden – eine papierlose und effiziente Produktion. So lassen sich Fehler deutlich reduzieren sowie die Produktivität, Flexibilität und Motivation steigern. Die Umsetzung ist jedoch für viele Unternehmen einen Herausforderung. AssistIng hat ein methodisches Vorgehen entwickelt, um die Auswahl und Implementierung Digitaler Assistenzsysteme zielgenau und effizient zu gestalten. Das Vorgehen basiert auf vier Schritten: Potenzialquantifizierung, Prozessanalyse, Systemauswahl und Gestaltung.

Für komplexe Fabrikplanungsprojekte, wie z. B. die Neu- oder Erweiterungsplanung, ist in der Regel ein umfangreicher Kapitalbedarf erforderlich, der die finanziellen Unternehmensmittel stark belastet. Für die richtige Beurteilung der Wirtschaftlichkeit eines Fabrikplanungsprojektes ist eine Abschätzung der Baukosten von existenzieller Bedeutung. Oftmals ist unklar, wie die strategischen Ziele sowie kontextbasierten Rahmenbedingungen (z. B. Grundstück oder Fabrikbedarfe) die Baukosten beeinflussen. Dabei ist Letzteres für gewöhnlich ein ausschlaggebendes Auswahlkriterium. Dieser Beitrag stellt ein methodisches Vorgehen vor, mit dessen Hilfe Fabrikziele durch bauliche Maßnahmen konkretisiert und mit den Bedarfen der Fabrik in eine gemeinsame Beschreibungsbasis gebracht werden können. Das Ziel ist die Abschätzung von Baukosten zur Durchführung einer Vorstudie auf Grundlage vordefinierter Baustandards.

In den letzten beiden Dekaden sind die Unsicherheiten und Abhängigkeiten externer Faktoren bei der Fabrikplanung gestiegen. Immer relevanter wird eine Datendurchgängigkeit, die quer zu den Planungsphasen verbessert wird, sodass externe und interne Änderungen sowie deren Auswirkungen auf die Planungsobjekte einfacher und schneller bewertet werden können. In dem Beitrag wird ein Konzept vorgestellt, welches mithilfe eines verteilten digitalen Fabrikzwillings, bereits in der frühen Planungsphase die Durchgängigkeit unterstützt. Die Vernetzung der Komponenten wird durch ein Unternehmensmodell realisiert, das entlang des Fabriklebenszyklus aufgebaut und angewendet wird.

Nach wie vor hindern vielfältige Herausforderungen Unternehmen an der Umsetzung digitaler Fabrikzwillinge. Zusätzlich muss die Entwicklung von Softwarelösungen auf die industriellen Anforderungen abgestimmt werden. Daher werden in diesem Beitrag die Ergebnisse einer Studie vorgestellt, in der relevante Anwendungsfälle und deren Implementierungsstatus untersucht wurden. Darauf aufbauend wird eine Landkarte erstellt, um die industrielle Etablierung digitaler Fabrikzwillinge voranzutreiben.

Im Rahmen des BMWK-geförderten Forschungsverbundprojektes „ETA im Bestand“ wurde eine Simulationsbibliothek zur Identifikation und Bewertung von Energieeffizienzmaßnahmen entwickelt. Im Zuge dieser Arbeit werden die Funktionalität der Simulationsbibliothek sowie Grundmodelle dargestellt und an einer Produktionshalle aus der metallverarbeitenden Industrie angewandt. Die Anwendung verdeutlicht, dass durch die bereitgestellte Funktionalität erhebliche Energieeffizienzpotenziale identifiziert werden können.

Die Produktentwicklung befindet sich in einer Transformation. Das etablierte Paradigma der virtuellen Produktentwicklung weicht zunehmend dem Digital Engineering. Insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) haben jedoch Probleme bei der Optimierung ihrer Prozesse durch Integration datengetriebener Methoden, da Ansätze zur zielgerichteten Prozessanalyse und Methodenidentifikation bislang fehlen. Der vorgestellte Ansatz stellt einen strukturierten Prozess zur Unterstützung der Integration datengetriebener Methoden in der Produktentwicklung zur Verfügung. Der Fokus liegt hierbei darauf, in bestehenden und etablierten Prozessen Anwendungsfälle für neuartige Methoden zu identifizieren und passende Methoden auszuwählen.

Zunehmend dynamische Märkte und kürzere Produktlebenszyklen zwingen Unternehmen zu kontinuierlichen Anpassungen ihrer Fabriken in Form von Reorganisationen. Um sicherzustellen, dass solche Reorganisationsprojekte erfolgreich umgesetzt werden können, ist es wichtig, dass das Qualitätsmanagement (QM) frühzeitig in die Fabrikplanung (FAP) integriert wird. In diesem Kontext müssen holistische Qualitätsmanagementsysteme (QMS) agiler und reaktionsfähiger gestaltet werden, um verändernden Anforderungen gerecht zu werden. In diesem Beitrag wird ein Ansatz zur Integration von Qualitätsmanagementsystemen in den Fabrikplanungsprozess nach VDI 5200 vorgestellt. Dazu werden Anforderungen abgeleitet und bestehende Ansätze im Hinblick auf diese bewertet.

Das additive Fertigungsverfahren Laser-Powder Directed Energy Depositon (LP-DED), kombiniert mit automatisierten Reverse-Engineering-Ansätzen, bietet die Möglichkeit, Bauteile effizient zu reparieren. Durch intelligente Algorithmen können im sogenannten Scangineering 3D-Scandaten von Bauteilen vorverarbeitet, ausgerichtet und parametrisiert werden. Die erkannten geometrischen Defekte werden zur Errechnung der Werkzeugwege für den additiven Aufbau verwendet und mittels des LP-DED-Prozesses aufgeschweißt und repariert. Dabei kommen vor allem die Vorteile der flexiblen Prozessführung, ein hoher Automatisierungsgrad und gute Reproduzierbarkeit zum Tragen.

Im Kontext von Industrie 4.0 werden die Funktionen von Produktionsmaschinen durch digitale Services immer umfangreicher. Unter anderem steht dabei die Vorhersage des Maschinenverhaltens im Fokus. Zur Abbildung des maschinendynamischen Verhaltens kommen aktuell beispielsweise die Finite-Elemente-Methode oder Mehrkörpersimulationen zum Einsatz. Jedoch gibt es bisher keine Lösung, die eine Maschine lebensbegleitend und individuell digital abbildet. Folgend wird hierfür ein neuer Ansatz vorgestellt.

Neben der zeitökonomischen Gestaltung gewinnt die ergonomische Optimierung von Arbeitssystemen zunehmend an Bedeutung. Hohe Personalaufwände zur Erstellung bewegungsökonomischer Analysen sind jedoch Hemmnisse in deren industriellen Umsetzung. Markerloses Motion Capturing bietet Potenzial zur aufwandsreduzierten Erstellung entsprechender Analysen auf Basis des Prozessbausteinsystems MTM-Human Work Design. Der Beitrag beschreibt, wie Maschinelles Lernen unter Nutzung abstrahierter Videodaten zur Bewegungsanalyse eingesetzt werden kann.

Wandlungsfähige Produktionssysteme sind in Krisenzeiten sowie Zeiten dynamischer Marktanforderungen zentrale Erfolgsfaktoren. Nur wer wandlungsfähig ist, wird künftig im industriellen Wettbewerb des 21. Jahrhunderts bestehen können. Wandlungsfähig heißt damit zukunftsfähig. Bisherige wissenschaftliche Beiträge konzentrieren sich überwiegend auf die Anforderungen zur Transformationsfähigkeit von größeren Produzenten. Mit dem nachfolgenden Beitrag werden produzierende mittlere Unternehmen befähigt, ihre Wandlungsfähigkeit beschreiben, bewerten und somit folglich steigern zu können. Grundlage bildete dafür eine explorative Untersuchung hinsichtlich der Wandlungsbereitschaft und -fähigkeit bei einem mittelständischen Industrieunternehmen in Sachsen.