Volume 116, Issue 4

In der Nutzfahrzeugindustrie sorgt Mass Customization für eine Variantenvielfalt, die der Losgröße 1 entspricht. Das hat zur Folge, dass der Automatisierungsgrad von Montageprozessen gering ist und die Fehleranfälligkeit steigt. Die Befähigung der Mitarbeitenden zur strukturierten und schnellen Fehlererfassung ist deshalb umso wichtiger. Infolgedessen wurde ein Prozessmodell entwickelt, das diese Anforderungen adressiert und als Grundlage für spätere Datenanalysen genutzt werden kann.**

Viele moderne Produkte, darunter auch Dienstleistungen, sind sehr komplexe Mixe aus Hard- und Software. Ihre Qualitätssicherung mit etablierten Methoden und Konzepten reicht offensichtlich nicht mehr aus, denn es gibt viel zu viele Ausfälle und sogar Produktrückrufe. Die fortschreitende Digitalisierung verschafft neue, wesentlich erweiterte Möglichkeiten wie Simulations- und Data-Science-Technologien für eine verbesserte Qualitätssicherung 4.0, mit der sich die Qualität sehr komplexer Produkte wieder beherrschen lässt.

Ziel des in diesem Beitrag vorgestellten Vorgehensmodells ist es, Unternehmen ein Werkzeug in die Hand zu geben, um die eigene Resilienz zu bewerten und mittels eines Methodenbaukastens Handlungsempfehlungen für risikobasierte Resilienzstrategien abzuleiten. Diese Strategien zielen darauf ab, Herausforderungen aus internen und externen Schock- und Stressfaktoren zu beherrschen. Ergebnis ist eine Vorgehensweise zur Erfassung, Evaluierung und Erhöhung der Resilienz mit dem Ziel einer weitgehenden Vermeidung von ungeplanten Produktionsstillständen.**

Die Bewertung von Produkten und Unternehmen erfolgt heute größtenteils aus finanzieller Perspektive. Neue Kunden- und Kapitalmarktanforderungen werden dies in Zukunft ändern, sodass die Mehrwerte von Nachhaltigkeitsaktivitäten für produzierende Unternehmen messbar werden. Wenn Investitions- und Kaufentscheidungen nicht mehr einzig durch finanzielle Aspekte bestimmt werden, sondern gleichfalls anhand der Erfüllung von Nachhaltigkeitsfaktoren, wird Nachhaltigkeit zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Im Folgenden wird ein Ordnungsrahmen für produzierende Unternehmen, zum Beispiel des Maschinen- und Anlagenbaus, zur Steigerung der unternehmensinternen und -externen Nachhaltigkeit aufgestellt.

Das zunehmend turbulente Umfeld produzierender Unternehmen erfordert die permanente Anpassung der Produktion an neue interne und externe Anforderungen. Daher ist ein effizientes Änderungsmanagement in der Produktion (MCM) ein Schlüsselfaktor zur Sicherung der langfristigen Wettbewerbsfähigkeit. Im Rahmen der in diesem Beitrag vorgestellten Studie wurden Mitarbeitende produzierender Unternehmen zum Status quo des MCM und zur Anwendung der Änderungsauswirkungsanalyse (ÄAA) befragt. Die Studie liefert Informationen bezüglich der aktuellen Bedeutung und der Digitalisierung des MCM sowie bestehender Hindernisse bei der Durchführung der ÄAA. Um die aktuellen Entwicklungen einordnen zu können, werden die Kernaussagen in Relation zu einer in der Vergangenheit durchgeführten Studie gesetzt.**

Produzierende KMU stehen aufgrund von zunehmendem Wettbewerb vor der Herausforderung, dass sie mit immer wertigeren und gleichzeitig günstigeren Produkten bei kurzfristigeren Verfügbarkeiten punkten müssen. Ein dabei nicht selten vernachlässigtes Potenzial liegt im Ersatzteilmanagement. Im Rahmen eines Forschungsprojekts des FIR an der RWTH Aachen zur Etablierung eines systematischen Ersatzteilmanagements wurde eine Ist-Analyse von KMU durchgeführt, welche große Nutzenpotenziale aufzeigte.

Aufgrund des Lockdowns im Frühjahr 2020 mussten weite Teile der industriellen Produktion heruntergefahren werden. Zahlreiche Betriebe erlitten Produktionseinbrüche und zeigten Kurzarbeit an. Um die Auswirkungen auf das Produktionsgeschehen analysieren zu können, wurde die Betriebsbefragung „Folgen der Corona-Pandemie in der Produktion“ durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, welche Produktionsstrukturen besonders betroffen waren, aber auch, welche potenziellen Chancen sich aus der Pandemie ergeben.

Der Einsatz von Simulation birgt Potenzial für die Auslegung und Bewertung technischer Konzepte und Steuerungsmechanismen von Produktionslinien. Industrielle Anforderung für den Einsatz von Simulation stellen Benutzerschnittstellen für eine vereinfachte Nutzung und Auswertung von Simulationsmodellen dar. In diesem Beitrag werden die Ergebnisse des Werkzeugmaschinenlabors der RWTH Aachen und der Beiersdorf AG zur gemeinsamen Entwicklung einer anwenderfreundlichen Benutzerschnittstelle für den industriellen Einsatz ereignisorientierter Simulation vorgestellt.**

Für die Programmierung von Industrierobotern hat jeder Hersteller seine eigene Sprache entwickelt. Zwar stellen alle diese Sprachen einen ähnlichen Funktionsumfang bereit, der Wechsel des Herstellers erfordert aber meist die Neuentwicklung des Programmes. Diese Programmierung ist häufig textbasiert und erfordert einen hohen Einarbeitungsaufwand. In dieser Arbeit stellen wir ein Framework vor, das eine graphische Programmierung ermöglicht und Programme für unterschiedliche Hersteller generiert.**

Kleinskalige modulare Fördertechnik ermöglicht es, mehrere Förderaufgaben gleichzeitig und auf kleinstem Raum durchzuführen, und bietet so ein großes Potenzial zur Flexibilisierung und Effizienzsteigerung von Förderanlagen. Aktuell existiert keine einfach anwendbare Methode, die Unternehmen dabei unterstützt, diese neuartige Fördertechnik auf Prozessebene unter Berücksichtigung logistischer und wirtschaftlicher Zielstellungen in konventionelle Fördersysteme zu integrieren. Daher wird in einem Forschungsprojekt derzeit eine Optimierungsmethode für Förderanlagenlayouts entwickelt, mit der Unternehmen die Potenziale der neuartigen Fördertechnik bewerten können.

Die Beherrschung von Fertigungszeitspreizung bei gleichzeitiger Steigerung des Nutzungsgrades und Einhaltung der Reihenfolge sind die Gestaltungsmerkmale eines Montagesystems für kundenindividuelle Produkte bei Großserienfertigung. Deren Umsetzung leistet einen wichtigen Beitrag in der Strategie eines Premium-Automobilunternehmens. Der Aufsatz diskutiert Zusammenhänge ausgewählter Stellgrößen in einem sinnvollen Suchraum und stellt diese in Sensitivätsgraphen dar. Dabei wird zunächst ein reines Fließsystem ohne Standarbeitsplätze betrachtet.**

Das Ersatzteilgeschäft stellt einen wichtigen Wirtschaftszweig vieler Unternehmen dar. Da Ersatzteile jedoch aus Gründen der Wirtschaftlichkeit nicht für einen unbegrenzten Zeitraum vorgehalten werden können, sind Verfügbarkeitsengpässe bei älteren Produkten die Regel. Fehlen zusätzlich Zeichnung oder CAD-Modelle der betreffenden Bauteile, so ist eine Nach- oder Eigenfertigung schwierig. Abhilfe schafft das Reverse Engineering, in welchem aus einem gegebenen Bauteil neue Konstruktionsunterlagen erzeugt werden. Im Zuge dessen bietet sich neben der reinen Modelaufnahme die Gelegenheit zur Bauteiloptimierung, etwa um Vorteile der additiven Fertigung nutzbar zu machen. Dieser Beitrag befasst sich mit einem Matrix-organisierten Ansatz zur Element-Funktions-Assoziation, welcher nicht nur die Rekonstruktion, sondern auch die systematische Optimierung eines bestehenden Bauteils erlaubt.**

Trotz der Vielzahl von verschiedensten Anwendungen und Anforderungen an die Batteriezellen werden für viele Produkte standardisierte Zellen eingesetzt. Dabei werden individuelle Anforderungen, insbesondere an den Bauraum, meist nicht beachtet. Unsere Hypothese ist, dass künftige Produkte, vor allem in den Bereichen Unterhaltungselektronik, Power Tools und Elektrofahrzeuge, Batteriezellen benötigen, deren Anforderungen bezüglich elektrischer Eigenschaften und Format angepasst sind. Dies führt zu einer wachsenden Vielfalt an Batteriezellen in Bezug auf Abmessungen, Format und Materialien. Dieser Trend ist bereits bei Batteriezellen für die Unterhaltungselektronik wie Smartwatches und Smartphones erkennbar. Um den unterschiedlichen Kundenanforderungen gerecht zu werden, benötigen die Zellhersteller geeignete flexible Produktionsmaschinen, um hohe Rüstkosten zu vermeiden. Als Lösung wird am KIT eine flexible, automatisierte Produktionsanlage für die Li-Ionen-Pouch-Zellen-Fertigung entwickelt.**

Ausgehend von der Schulmathematik, skizzieren wir einen leicht nachvollziehbaren Weg zum Verständnis des Internet der Dinge und von Industrie 4.0. Mit Hilfe des Bits als Informationsquant wird die Digitalisierung, d. h. die Überführung analoger Größen in diskrete Werte, anschaulich am Beispiel des maschinellen Lesens erklärt. Die Digitalisierung als eine notwendige Voraussetzung für den Einsatz der Mikroelektronik ist Motor des rasanten technologischen Fortschritts der vergangenen 50 Jahre, der seinerseits an der Entwicklung des zellularen Mobilfunks von der Analogtechnik bis zur 5. Generation nachvollzogen werden kann.**

Bei On-Machine Measurements werden Bauteile direkt mit dem Messtastersystem der Maschine gemessen. So wird im Vergleich zur Messung per KMG (Koordinatenmessgeräte) der Aufwand zur dimensionellen Bauteilprüfung und einer anschließenden Korrektur fehlerhafter Bauteile erheblich reduziert. Es wird eine Dateninfrastruktur vorgestellt, welche die aus der Maschine stammenden Daten annotiert speichert. Mithilfe der gesammelten Daten kann die Maßhaltigkeit des Bauteils automatisch erkannt werden.**

Die Zuverlässigkeit von Werkzeugmaschinen ist ein entscheidender Faktor für die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen. Maschinenhersteller können durch Datenanalysen Ausfallursachen in der Produktplanung entgegenwirken und Maschinen systematisch verbessern. Viele Unternehmen stehen allerdings bei der Durchführung vor großen Herausforderungen. Der folgende Beitrag addressiert diese Problematik und stellt eine Methodik vor, die Unternehmen bei der zielgerichteten Datenanalyse unterstützt.**

Diese Veröffentlichung ist der erste von zwei Teilen der KI-Studie für KMU, in der der langsame Fortschritt der Digitalisierung in deutschen KMU und die damit verbundenen Herausforderungen aufgezeigt werden. Demgegenüber stehen die großen Vorteile der Digitalisierung mit Künstlicher Intelligenz. Die geringen Aktivitäten beruhen auf der Skepsis, dass KI nicht für KMU geeignet ist. Die begrenzten Ressourcen der KMU sowie die Herausforderungen in Bezug auf Daten und ihre Infrastruktur müssen durch den Aufbau von Vertrauen und Fähigkeiten der KMU und die Bereitstellung von Bewertungswerkzeugen sowie Richtlinien für KI-Anwendungen überwunden werden.**