Der Mensch in der intelligenten Fabrik
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Matthias Lück
Matthias Lück, M.Sc., ist Projektleiter für maschinelles Lernen in der Produktion. Nach seinem Studium der Elektrotechnik und Informationstechnik an der Universität Stuttgart, verstärkte er das Team des Fraunhofer-Instituts im Bereich der vernetzten Produktionssysteme. Im Rahmen seiner Dissertation befasst er sich mit der Fragestellung, wie maschinelles Lernen mit etablierten Werkzeugen der Produktion kombiniert werden kann, um robuste Qualitätssicherung zu betreiben. Dabei unterstützt Matthias Lück Unternehmen speziell bei der Prozesskurvenanalyse von Produktionsprozessen mit maschinellem Lernen. Unternehmen speziell bei der Prozesskurvenanalyse von Produktionsprozessen mit maschinellem Lernen.
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Tim Hornung
Tim Hornung, M.Sc., ist Technologiemanager und Projektleiter am Fraunhofer IAO. Er hat Technologiemanagement an der Universität Stuttgart studiert und arbeitet seit 2017 im Team »Produktionsmanagement«. Hierbei unterstützt Tim Hornung Unternehmen mit Analysen und Lösungen bei der Gestaltung ihrer schlanken Geschäftsprozesse und -abläufe in der Produktion hinsichtlich Lean, Industrie 4.0 und KI.
Joel Teklezgi studiert Technologiemanagement (M.Sc.) an der Universität Stuttgart und unterstützt das Team Vernetzte Produktionssysteme am Fraunhofer IAO als wissenschaftliche Hilfskraft. Er beschäftigt sich in seiner Studienarbeit mit der Forschungsfrage, inwieweit Prozessdaten der manuellen Schraubenmontage, Rückschlüsse auf Fehler und Zustände des Werkers zulassen um diesen rechtzeitig zu unterstützten.
Abstract
The seamless merging of the physical and digital worlds, has led to an unprecedented increase in the speed at which automation can be introduced into production. can be introduced. Smart manufacturing systems will, at a fundamental level, enable the use of artificial intelligence (AI) through machine learning (ML). This involves the alignment of information flows through suitable interfaces to humans is essential. is indispensable. This human-centered approach is referred to as Industry 5.0 (I5.0) or the human-centered approach (HCA) [1, 2]. The prioritization of people can be achieved prioritization can be achieved by placing the process-related interests of people at the at the center of production monitoring and relying on technologies that help employees by developing knowledge and skills, initiate optimizations.
Abstract
In diesem Beitrag wird eine Methode skizziert, um den Menschen zielführend in einen geschlossenen Informationskreislauf zur Prozessüberwachung mit maschinellem Lernen einzubinden. Dabei werden gängige und bereits etablierte Werkzeuge zum Informationsaustausch wie Qualitätsregelkarten (QRK) und die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) herangezogen.
Hinweis
Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory-Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer Review).
About the authors
Matthias Lück, M.Sc., ist Projektleiter für maschinelles Lernen in der Produktion. Nach seinem Studium der Elektrotechnik und Informationstechnik an der Universität Stuttgart, verstärkte er das Team des Fraunhofer-Instituts im Bereich der vernetzten Produktionssysteme. Im Rahmen seiner Dissertation befasst er sich mit der Fragestellung, wie maschinelles Lernen mit etablierten Werkzeugen der Produktion kombiniert werden kann, um robuste Qualitätssicherung zu betreiben. Dabei unterstützt Matthias Lück Unternehmen speziell bei der Prozesskurvenanalyse von Produktionsprozessen mit maschinellem Lernen. Unternehmen speziell bei der Prozesskurvenanalyse von Produktionsprozessen mit maschinellem Lernen.
Tim Hornung, M.Sc., ist Technologiemanager und Projektleiter am Fraunhofer IAO. Er hat Technologiemanagement an der Universität Stuttgart studiert und arbeitet seit 2017 im Team »Produktionsmanagement«. Hierbei unterstützt Tim Hornung Unternehmen mit Analysen und Lösungen bei der Gestaltung ihrer schlanken Geschäftsprozesse und -abläufe in der Produktion hinsichtlich Lean, Industrie 4.0 und KI.
Joel Teklezgi studiert Technologiemanagement (M.Sc.) an der Universität Stuttgart und unterstützt das Team Vernetzte Produktionssysteme am Fraunhofer IAO als wissenschaftliche Hilfskraft. Er beschäftigt sich in seiner Studienarbeit mit der Forschungsfrage, inwieweit Prozessdaten der manuellen Schraubenmontage, Rückschlüsse auf Fehler und Zustände des Werkers zulassen um diesen rechtzeitig zu unterstützten.
Literatur
1 Alves, J.; Lima, T. M.; Gaspar, P. D.: Is Industry 5.0 a Human-Centered Approach? A Systematic Review. Processes 11 (2023) 1, S. 193 10.3390/pr11010193Search in Google Scholar
2 Nelles, J.; Kuz, S.; Mertens, A.; Schlick, C. M.: Human-Centered Design of Assistance Systems for Production Planning and Control – The Role of the Human in Industry 4.0. In: Proceedings of the 2016 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), Taipei, Taiwan, 32016, S. 2099–2104 10.1109/ICIT.2016.7475093Search in Google Scholar
3 Turner, C. J.; Ma, R.; Chen, J.; Oyekan, J.: Human in the Loop: Industry 4.0 Human in the Loop: Industry 4.0 Technologies and Scenarios for Worker Mediation of Automated Manufacturing. IEEE Access 9 (2021), S. 103950–103966 10.1109/ACCESS.2021.3099311Search in Google Scholar
4 Bartolomé, E.; Benítez, P.: Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) to Improve Collaborative Project Based Learning: Case Study of a Study and Research Path in Mechanical Engineering. International Journal of Mechanical Engineering Education 50 (2022) 2, S. 291–325 10.1177/0306419021999046Search in Google Scholar
5 Munro, R.: Human-in-the-Loop Machine Learning, Loop Machine Learning. 1. Aufl., Manning Publications, Boston, MA 2021. Online unter https://learning.oreilly.com/library/view/-/9781617296741/?arSearch in Google Scholar
6 Syska, A. (Hrsg.): Produktionsmanagement. Gabler Verlag, Wiesbaden 2006 10.1007/978-3-8349-9091-4Search in Google Scholar
© 2024 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany
Articles in the same Issue
- Frontmatter
- Editorial
- Wir brauchen den Menschen in der Fabrik!
- Fabrikplanung
- Die Matrix der vier Limitationstypen in der Fabrikplanung
- Adaption von Fabrikstrukturen unter Berücksichtigung von Veränderungsfähigkeiten
- Kreislaufwirtschaft
- Anreize für die Rückführung von Produkten in der Kreislaufwirtschaft
- Kompetenzmanagement
- Prognosebasierte Kompetenzbewertung für einen nachhaltigen Aufbau von Schlüsselkompetenzen
- Wissensmanagement
- Wissensmanagement im Mittelstand
- Wissensmanagement in KMU
- Change Management
- Nachhaltige Steigerung der Produkt- und Prozessqualität
- Wandlungsfähigkeit
- DreMoWabe – Dresdner Modell der Wandlungsbefähigung
- Kollaboration
- Regressionsbasierte Ermittlung von Ausführungszeiten in Mensch-Roboter-Kollaboration
- Ergonomie
- Exoskelette in der Intralogistik
- Fachkräftemangel
- Gewinnung und Bindung von Fachkräften
- Maschinelles Lernen
- Der Mensch in der intelligenten Fabrik
- Digitale Transformation
- Bereit für die Digitale Transformation?
- Assistenzsysteme
- Humanzentrierter Gestaltungsprozess eines intelligenten Assistenzsystems in der manuellen Montage
- Unterstützung von Mitarbeitenden in Montagelinien
- Datenanalyse
- Der Ursache auf der Spur
- Eye Tracking
- Eye-Tracking-basierte Analyse des menschlichen Verhaltens
- Vorschau
- Vorschau
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