Volume 117, Issue 5

Im Zuge des erhöhten gesellschaftlichen Bewusstseins, steigender Energiepreise sowie regulatorischer Anforderungen für ökologisches Wirtschaften wächst der Druck auf die Industrie, ihre Fabrik- und Produktionsstrukturen hinsichtlich der Nachhaltigkeit zu optimieren. Das Zielfeld der Nachhaltigkeit wird somit auch für die Fabrikplanung und den Fabrikbetrieb immer wichtiger. Hierbei gilt es, insbesondere den Bereich der nachhaltigen Fabrikgestaltung sowie die Schnittstelle zwischen Produktions- und Energieflexibilität zu betrachten. In diesem Kontext rückt auch die notwendige „digitale Transparenz“, d. h. die Aussagekraft und die Reportingfähigkeit bzgl. des Fabriksystems immer mehr in den Fokus. Dieser Beitrag stellt die Einflussmöglichkeiten der „Green Factory“ auf die Nachhaltigkeit dar.

Das Thema Digitalisierung in Verbindung mit Cybersecurity wird durch die steigende Vernetzung immer wichtiger. Viele Firmen, vor allem kleine und mittelständische Unternehmen, sind sich vieler Gefahren und Möglichkeiten der Abwehr nicht bewusst. Hierzu existiert derzeit wenig didaktisches Material für die Aus- und Weiterbildung von Mitarbeitenden. Deshalb wurde im Forschungsprojekt AKKORD prototypisch u. a. eine Lernstation zu diesem Thema entwickelt, die derzeit um didaktische Konzepte zur Anwendung in verschiedenen Ausbildungsberufen erweitert wird.

Ein Großteil der in der Industrie aktuell durchgeführten Machine-Learning-Projekte konzentriert sich auf die Pilotphase und wird nicht erfolgreich in den Produktivstatus überführt. Grund dafür ist, dass die Voraussetzungen für die Entwicklung und den Betrieb einer produktiven Lösung in Industrieunternehmen häufig nicht bekannt und daher nicht gegeben sind. Daher wurde in diesem Beitrag auf die Unterschiede zwischen Machine-Learning-Pilotprojekten und -Produktivsystemen eingegangen. Zudem wird beleuchtet, wie durch die Nutzung von MLOps und einem geeigneten Kompetenz-Setup die Wahrscheinlichkeit, dass ein Pilotprojekt erfolgreich in den Produktivbetrieb überführt wird, erhöht werden kann.

Eine erhöhte geplante und ungeplante Variabilität innerhalb der Produktion begünstigt das vermehrte Auftreten dynamischer Engpässe. Deren Beherrschung in Form eines zielgerichteten Engpassmanagements gelingt in der Unternehmenspraxis derzeit häufig nur sehr unzureichend und weitestgehend reaktiv. Dieser Beitrag stellt wesentliche Anwenderanforderungen sowie eine Bewertungssystematik und deren Anwendung für ausgewählte Verfahren der Engpassidentifikation und -prognose vor.

Die Auslastung des schienengebundenen ÖPNV wird durch Urbanisierung und energiepolitische Trends zunehmen. Für die dafür erforderliche Umsetzung einer zustandsabhängigen Instandhaltungsstrategie wurde ein innovatives schwingungsbasiertes Verfahren zur Zustandsdiagnose von Straßenbahnschienen entwickelt. Die klassifizierten Messdaten in Form von Gleismeterobjekten werden cloudbasiert in einer Kartenansicht zur Verfügung gestellt. Dadurch ist die Analyse historischer und aktueller Messdaten möglich, um die Notwendigkeit oder den Erfolg von Schienenschleifungen zu bewerten.

Produzierende Unternehmen stehen aufgrund steigender Preise für elektrische Energie großen Herausforderungen gegenüber. Der durchschnittliche Strompreis für die Industrie stieg in Deutschland von 12,07 ct pro kWh im Jahr 2010 auf 21,38 ct pro kWh im Jahr 2021. Batteriespeicherlösungen bieten vielfältige Anwendungsfälle, um Industriebetriebe energiewirtschaftlich zu optimieren. Dazu gehören beispielsweise die intensive Netznutzung, oder eine Kombination aus der atypischen Netznutzung und der Primärregelleistungsvermarktung. Der vorliegende Beitrag beschreibt zunächst diese Anwendungsfälle und geht im Anschluss auf unterschiedliche Typen von Batteriespeichersystemen ein, die hierfür eingesetzt werden können. Es wird daraufhin ein exemplarisches Batteriespeichersystem bei einem Industrieunternehmen vorgestellt. Der Beitrag schließt mit der Beschreibung eines innovativen, auf künstlicher Intelligenz basierenden Ansatzes zur zuverlässigen Steuerung von Batteriespeichersystemen, um einer hohen Komplexität des Gesamtsystems zu begegnen.

Smart Services eröffnen vielfältige Geschäftsmöglichkeiten für produzierende Unternehmen und erfordern zugleich einschneidende Anpassungen ihrer häufig historisch gewachsenen Wertschöpfung. Dieser Beitrag zeigt eine Web-Applikation, die es produzierenden Unternehmen erlaubt, die erforderliche Smart-Service-Transformation zu planen. Dafür werden umfassendes Lösungswissen bereitgestellt und eine individuelle Gestaltungsempfehlungen für die zukünftige Wertschöpfung als Smart-Service-Anbieter gegeben.

Nach zehn Jahren Industrie 4.0 ist ein deutliches Potential für Unternehmen zu verzeichnen, nicht zuletzt durch eine steigende Anzahl gewinnbringender Use Cases. Gerade in Brownfield-Produktionen scheitern die Initiativen meist an technischen Voraussetzungen der Datenaufnahme. Der Status quo wurde im Rahmen einer Umfrage zum grundsätzlichen Stellenwert, der Kundennachfrage, der Nutzung und den jeweiligen Mehrwerten evaluiert. Hierbei wurden auch die damit einhergehenden Hemmnisse und Hürden bei der Digitalisierung der Produktion betrachtet. Der vorliegende Beitrag beschreibt zudem eine neuartige Möglichkeit, Daten aus Brownfield-Produktionsmaschinen intelligent zu extrahieren.

Volatile Produktionsumgebungen verstärken den Fokus auf Produktionssysteme, die dynamische Anpassungen unter Einsatz von FTF ermöglichen. Zur aufwandsarmen, herstellerübergreifenden Integration dieser FTF wurde die VDA 5050 Schnittstelle definiert. Diese liefert jedoch keinen Digital Twin (DT), welcher gleichzeitig zur übergeordneten Planung und Analyse genutzt werden kann. Anhand der Methodik der Digital Twin Pipeline erfolgt deshalb eine (teil-)automatisierte Entwicklung eines solchen DT.

Fertigungsmanagementsysteme (MES) sind die zentrale Datendrehscheibe für Informationen aus der Fertigung. Daneben wird Künstliche Intelligenz (KI) in der Produktion zunehmend erfolgreich angewendet, vor allem durch die Entwicklungen der Industrie 4.0. Die Verbindung beider Felder wird in dieser Studie durch systematische Beschreibung möglicher Anwendungsfälle strukturiert und das Umfeld von MES-Anbietern im deutschsprachigen Raum evaluiert. Speziell für Prognoseaufgaben wird ein Umsetzungskonzept als praktikable Vereinfachung gängiger Vorgehensweisen zur Datenanalyse in Fertigungsbetrieben vorgestellt und anhand zweier pseudonymisierter Beispiele erläutert. Damit lassen sich Erkenntnisse aus dem Verbundprojekt PrognoseMES zu allgemeinen Handlungsempfehlungen abstrahieren und als potenziell richtungsweisende Weiterentwicklung von MES bündeln.