Individualisierte Arbeitsassistenz in der Produktion
Gestaltung gesunder, sicherer und wettbewerbsfähiger Arbeit in der industriellen Produktion

Felix Busch, Jochen Hartung, Carsten Thomas, Sascha Wischniewski, Jochen Deuse und Bernd Kuhlenkötter

Die Förderung gesunder, sicherer und wettbewerbsfähiger Arbeit ist insbesondere vor dem Hintergrund des demografischen Wandels eine bedeutende Herausforderung in der industriellen Produktion. Gerade in Arbeitssystemen mit hohem Anteil manueller Arbeit ist dies von zentraler Bedeutung und eine entsprechende Gestaltung erforderlich. Der Beitrag diskutiert die Potenziale hybrider Mensch-Roboter-Arbeitssysteme zur Gestaltung von Arbeit mit individueller Technikunterstützung.

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Technologien für flexible Robotersysteme
Wirtschaftliche Automatisierungslösungen (nicht nur) für kleine und mittlere Produktionsgrößen

Björn Kahl, Tim Bodenmüller und Alexander Kuss

Automatisierung mit Industrierobotern ist bisher vor allem für die Großserienproduktion attraktiv. Für Unternehmen mit kleineren Produktionsgrößen bis hin zur Einzelstückfertigung sind die verfügbaren Automatisierungslösungen oft nicht rentabel, da die Anschaffung teuer, die Lösung unflexibel und eine Umrüstung zeitaufwendig sein kann. Im EU-geförderten Projekt SMErobotics entwickelt deshalb ein Konsortium aus Forschungs- und Industriepartnern eine neue Generation von vielseitigen, einfach und schnell anpassbaren Robotersystemen, die auch in kleineren Unternehmen kosteneffektiv den Durchsatz und die Qualität steigern können. Unter Einbindung von Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK), einfacher Programmierung, intelligenter Fehlerbehandlung und anderen typischen Schlüsseltechnologien der Industrie 4.0 soll eine moderne robotergestützte Industrieautomatisierung mit flexibler, kundenorientierter Produktionsweise entstehen. Der Beitrag zeigt die aktuellen Ergebnisse des Projekts am Beispiel einer Schweiß- und einer Montageanwendung auf.

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Situative Lernfabrik
Ein soziotechnischer Aus- und Weiterbildungsansatz für Industriearbeit 4.0

Sabine T. Koeszegi, TU Wien und Georg Reischauer, Hertie School of Governance

Industriearbeit 4.0 steht für digitale und dezentrale Industriearbeit, die Facharbeiter durch Mehrdeutigkeit, Selbstorganisation und Vernetzung herausfordern wird. Der vorliegende Beitrag stellt mit der situativen Lernfabrik einen umfassenden Ansatz vor, der Facharbeiter für diese Herausforderungen qualifiziert. Die situative Lernfabrik simuliert softwarebasiert unterschiedlich komplexe Situationen auf dem Shopfloor. Analog zu einem Flugsimulator erwerben Facharbeiter durch die spielerische Absolvierung von herausfordernden und praxisnahen Situationen wertvolles Erfahrungswissen und verbessern zugleich ihre IT-Kompetenz. Dadurch bereitet die situative Lernfabrik Facharbeiter umfassend und punktgenau für Industriearbeit 4.0 vor.

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Fabriksoftware des Jahres

Fabriksoftware entscheidet – oder doch der Mensch!
Fünf herausragende Automatisierungslösungen auf dem ersten Fachkongress Fabriksoftware ausgezeichnet

Hanna Theuer

Die Qualität der eingesetzten Fabriksoftware ist ein entscheidender Faktor auf dem Weg zur digitalen Fabrik. Das war die einhellige Überzeugung der Referenten auf dem Fachkongress Fabriksoftware, den das Fachmagazin productivITy/Fabriksoftware zusammen mit dem Forschungs- und Anwendungszentrum Indus- trie 4.0 am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Prozesse und Systeme, der Universität Potsdam Anfang des Jahres in Frankfurt ausrichtete. Denn neben der Hardware – also Fertigungsmaschinen, Automaten, Transportsysteme, Roboter oder Co-Bots, Sensoren und Aktoren – kommt es vor allem darauf an, die Planung der Prozesse, die Steuerung der Systeme und die Auswertung der Daten optimal auf das Geschäftsmodell auszurichten. Dabei treten Qualitätsziele wie Kundenkommunikation, Agilität und Umsatzsteigerung gegenüber den traditionell im Mittelstand favorisierten Geschäftszielen Kostensenkung und Effektivitätssteigerung immer mehr in den Vordergrund.

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DataViSon: ein Schritt hin zur dezentralen Produktionssteuerung
Kombination von Visual Analytics und Auditory Display zur Verzahnung von operativer und taktischer Produktionsplanungsebene

Thomas Felberbauer, Thomas Moser, Michael Iber und Franz Fidler, FH St. Pölten

Das Forschungsprojekt Analytic Manufacturing (ANAMA) beschäftigt sich mit der Verzahnung der taktischen und operativen Planungsebene und repräsentiert einen wesentlichen Zwischenschritt zur finalen dezentralen Steuerung der Produktion. Einerseits muss in Unternehmen dazu technisch ein übergelagerter Datenlayer implementiert werden, der unterschiedliche Datenebenen konsolidiert. Andererseits werden, basierend auf dieser konsolidierten Datenbasis, die Forschungsfelder „Visual Analytics“ und „Sonifikation“ (akustische Datenanalyse) zur Verbesserung der Feedbackschleife von operativer und taktischer Planung eingesetzt. Durch die Kombination der beiden Forschungsfelder entsteht die neuartige Methodik „DataViSon“.

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Industrial Big Data: Tieferes Prozessverständnis durch Daten
Modernes Informationsmanagement in der Produktion

Thomas Thiele, Max Hoffmann und Tobias Meisen

Längst hat die digitale Transformation auch die industrielle Produktion erreicht. Insbesondere getrieben durch die Erfolge und Fortschritte der vorwiegend amerikanischen IT-Unternehmen ist diese vierte industrielle Revolution, oder Industrie 4.0, wie sie in der Hightech-Strategie der Bundesregierung heißt, in vollem Gange. Eine Vielzahl von Begriffen und Technologien wie Internet der Dinge, Cyber-Physische Systeme und Big Data bilden das Rahmenwerk dieses Wandels. Im vorliegenden Beitrag wird insbesondere der Big Data Begriff adressiert und eine Abgrenzung dieses umfassenden Konzepts hinsichtlich der Definition von Industrial Big Data unternommen. Zudem wird anhand von Fallbeispielen exemplarisch erläutert, welche Mehrwerte die Anwendung dieser Methoden in der Produktion generiert.

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Wissensarbeit in der Digitalen Fabrik
Der Zwiespalt zwischen Systematisierung und Kreativität

Sigrid Wenzel, Dennis Abel, Christian Willmann

Die Beherrschung komplexer Unternehmensstrukturen und technischer Systeme sowie der Umgang mit innovativen IT-basierten Methoden und Werkzeugen der Digitalen Fabrik als Basis eines durchgängigen Engineerings erfordern heute von allen beteiligten Akteuren ein umfassendes, stets aktuelles Grundsatz-, Fakten-, und Handlungswissen. Wissen ist somit mehr denn je ein entscheidender Produktivitätsfaktor und ein wichtiger Bestandteil des Unternehmenskapitals. Der vorliegende Beitrag möchte die mit dem Einsatz der Methoden und Werkzeuge in der Digitalen Fabrik verbundene Wissensarbeit näher beleuchten und Ansätze zur Unterstützung dieser Wissensarbeit aufzeigen. Ausgehend von einem zuvor erarbeiteten Verständnis von Wissensarbeit im Rahmen der Digitalen Fabrik wird ein Ansatz für Wissensmanagement in der Digitalen Fabrik vorgestellt. Dieser Ansatz unterstützt Mitarbeiter systematisch bei der Steigerung ihrer Produktivität und hilft ihnen anhand geeigneter Methoden, das Problem einer schnellen Überforderung in Bezug auf notwendige Wissensarbeit zu lösen. Der Ansatz zeigt, wie mithilfe einer offenen IT-basierten Wissensumgebung für Mitarbeiter im Rahmen der Digitalen Fabrik Wissen zugänglich gemacht werden kann und somit das Erarbeiten von Wissen zur Überbrückung der zuvor beschriebenen Lücke zwischen der Anforderung an eine Arbeit und der vorhandenen Qualifikation geschlossen wird.

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Hybride Montagesysteme in der Fahrzeugmontage
Wirtschaftlich partizipative Gestaltung der Mensch-Roboter-Kooperation

Sebastian Häberer, Alexander König und Sebastian Keller

Die Mensch-Roboter-Kooperation als Prozesstechnologie ist bereits seit Jahren Betrachtungsgegenstand von Wissenschaft und Wirtschaft. Gegenwärtig existieren bereits mehrere, auch technologisch verfügbare Lösungsansätze zur Serienumsetzung. Der Einsatz dieser hybriden Systeme in der Montageumgebung birgt großes Verbesserungspotenzial hinsichtlich Kosten, Qualität sowie Ergonomie und Effizienz.

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Die Zukunft von Manufacturing Data Analytics
Implikationen für eine erfolgreiche Datennutzung im produzierenden Umfeld

Marian Wenking, Christoph Benninghaus, Universität St. Gallen und Sebastian Groggert, WZL der RWTH Aachen

Im Zuge der 2017 veröffentlichten Studie „Manufacturing-Data-Analytics“ der Universität St. Gallen in Kooperation mit der RWTH Aachen wurden vielfältige Aspekte der industriellen Datennutzung untersucht. Hierbei wurden verschiedene Themenfelder wie beispielsweise technische Systeme, Implementierungsstatus und organisatorische Umsetzung analysiert. Während sich viele produzierende Unternehmen noch in einem rudimentären Einführungsstadium befinden, sind andere Unternehmen bereits heute in der Lage, durch umfassende Datenerhebung und -auswertung Vorhersagen treffen zu können und so ihre Effizienz in der Produktion erheblich zu steigern. Dabei sind besonders die Datenqualität und eine systematische Evaluierung von Anwendungsfällen von entscheidender Bedeutung. Ebenso konnte gezeigt werden, dass strategische Partnerschaften sinnvoll sind, um die Implementierung zu beschleunigen und einfacher zu gestalten.

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M2M-Kommunikation – wenn Maschinen miteinander sprechen

Anja Wilde und Mathias Eiber

Kooperative Wertschöpfung, orchestriert über eine Blockchain: Am Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Ilmenau wird ein Demonstrator entwickelt, der eine vernetzte Fertigung von der Auftragserstellung bis zum fertigen Produkt ermöglicht. Der Demonstrator koppelt das additive Lichtbogenschweißen mit Thermografie und 3D-Scanverfahren, um eine spanende CNC-Nachbearbeitung produktindividuell zu optimieren. Die Datenübertragung zwischen den einzelnen Fertigungsprozessen erfolgt dabei auf Basis von Smart Contracts. Smart Contracts steuern den Fertigungsablauf und ermöglichen eine Kommunikation der Maschinen untereinander. Die Daten sind in der Blockchain vor Verlust oder Manipulation geschützt, aber dennoch permanent über das Internet verfügbar. Variable Zugriffsrechte erlauben die Weitergabe der Daten auch an Firmen in einem Partnernetzwerk, so dass eine Fertigung in kooperativen, unternehmensübergreifenden Netzwerken ermöglicht wird.

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