Volume 120, Issue 3

Die produzierende Industrie steht zunehmend vor komplexen Herausforderungen, die sich aus der Globalisierung, den kürzeren Produktlebenszyklen und den gestiegenen Anforderungen an die Nachhaltigkeit ergeben. Herkömmliche Fabrikplanungsmethoden, die häufig ohne Einbezug der Produktionsmitarbeitenden durchgeführt werden, stoßen dabei an ihre Grenzen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wird in diesem Beitrag eine Methode zur Mitarbeitendenpartizipation in Augmented Reality (AR)-basierten, interdisziplinären Fabrikplanungsprojekten vorgestellt. Der Einsatz von AR ermöglicht es, komplexe Sachverhalte verständlicher darzustellen und so die Zusammenarbeit zwischen Produktionsmitarbeitenden, Fabrikplanenden und Führungskräften zu fördern und damit die Qualität von Planungsprozessen zu steigern.

Eine Studie zu ganzheitlichen digitalen Fabrikmodellen im produzierenden Gewerbe identifizierte acht Thesen von Fabrikbetreibenden. Dieser Beitrag stellt diese Thesen dem aktuellen Stand der Forschung gegenüber. Durch Kombination von Literaturrecherche und Gruppendiskussion werden insbesondere die Notwendigkeit lebenszyklusübergreifender Informationsdurchgängigkeit und Herausforderungen bei Datenintegration und -austausch beleuchtet. Die Erkenntnisse weisen auf zukünftige Forschungsfelder hin.

Energieautarke Fabriken machen die Produktion nachhaltiger und unabhängiger. Die Planung ist komplex und erfordert die Integration erneuerbarer Energien, Speichermethoden und Energieeffizienz. Ein systematischer Ansatz berücksichtigt technische, wirtschaftliche und ökologische Faktoren, modelliert Lastprofile und simuliert Energieerträge. Ein Optimierungsalgorithmus minimiert Aufwand und Risiken, zeigt Ressourceneffizienzpotenziale auf und trägt zur Dekarbonisierung und Energieunabhängigkeit bei.

Der vorliegende Beitrag untersucht das Potenzial von Large Language Models (LLMs) in der Fabrikplanung innerhalb einer zunehmend von Komplexität und Volatilität geprägten Umgebung. Basierend auf Experteninterviews und Fallstudien wurden 112 Anwendungsfälle bewertet, davon 6 implementiert und validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass Fabrikplanerinnen und -planer mit LLMs Aufgaben um bis zu 90 Prozent effizienter und 70 Prozent schneller lösen können. Abschließend wird ein Modell zur Integration von LLMs in bestehende Planungsprozesse vorgestellt.

Das Angebot konfigurierbarer Produkte mit hoher Varianz stellt eine zentrale Herausforderung für die Produktionsplanung dar. Bisher stützt sich die Planung stark auf bestehendes Prozesswissen und Prognosen zu einzelnen Produktvarianten, was in der Praxis oft zu unzureichenden Planungsergebnissen führt. Dieser Beitrag beschreibt die Nutzung von synthetischen Fertigungsaufträgen auf Basis von Merkmalsspezifikationen zum Aufbau eines statistischen Kollektivs. Neben der Fertigungszeit lassen sich Erwartungswerte von Zielgrößen bestimmen und frühzeitig optimieren.

Automatische Kleinteilelager mit Regalbediengerät werden in der Intralogistik zur Entkopplung von Bedarf und Versorgung eingesetzt. Bei ihrer Planung ist der Aufbau der Regale ein maßgeblicher Faktor für die raumeffiziente Gestaltung dieser Systeme. In dieser Veröffentlichung werden zwei Verfahren zur Optimierung des Regalaufbaus vorgestellt: Eine praxisnahe Heuristik und ein gemischt-ganzzahliges lineares Optimierungsproblem. Anschließend werden beide Verfahren in einer Parameterstudie verglichen.

Die Arbeit untersucht die Herausforderungen der Materialflusssimulation in komplexen Lieferketten, insbesondere hinsichtlich Skalierbarkeit und Resilienzstärkung. Es wird ein hybrides Simulationskonzept im Rahmen von Catena-X vorgestellt, das ein dezentrales Simulationsnetzwerk aufbaut, um die Planung und Steuerung zu verbessern. Der Ansatz fördert Kollaboration und Interoperabilität und bietet Entscheidungsträgern Mehrwert durch die Bewertung planbarer und nicht planbarer Ereignisse, um die Resilienz und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

Diese Arbeit präsentiert einen innovativen Ansatz zur Bewältigung aktueller Herausforderungen in der Produktionsplanung durch den Einsatz dreidimensionaler modularer Ablaufsimulationen. Es wird gezeigt, wie ein digitaler modularer Baukasten umgesetzt und zur effizienten Planung flexibler Produktionslinien genutzt werden kann.

Die Transformation von einer linearen zu einer zirkulären Produktionswirtschaft ist notwendig, um CO 2 -Emissionen zu reduzieren und Primärressourcen zu schonen. Flexible Montagesysteme können eine effiziente De- und Remontage ermöglichen, erfordern jedoch innovative Planungsmethoden. Ein neues Vorgehensmodell bewertet die Demontierbarkeit von Produkten bereits in der Entwicklungsphase mithilfe von CAD-Daten und Simulation. Dies unterstützt technische Produktdesigner bei der Gestaltung kreislauffähiger Produkte.

Für die interdisziplinäre und dynamische Produktentwicklung in der Automobilindustrie ist ein effizientes Management von Freigaben entscheidend. Aktuelle Praktiken in der Industrie zeigen jedoch eine fragmentierte Datenlandschaft und eine manuelle Datenpflege, die zu Inkonsistenzen und Fehlern führen. In dieser Veröffentlichung wird der Ansatz der Asset Administration Shell zur Entwicklung eines konsistenten Datenmodells einer Freigabe für das Freigabemanagement auf Grundlage einer Analyse des Freigabeprozesses der BMW Group untersucht.

The Gaia-X framework promises secure and decentralized data exchange for industrial applications, but its implementation presents significant challenges. This article synthesizes insights from three use cases addressing digital product passports, predictive maintenance, and real-time manufacturing monitoring. Each demonstrates the potential of Gaia-X in enabling interoperability, data-driven decision-making, and enhanced efficiency. However, critical challenges such as ensuring data standardization, balancing privacy with accessibility, and scalability across diverse industrial environments remain. This article outlines key areas for improvement and future research by analyzing these challenges, aiming to advance Gaia-X adoption and foster robust industrial ecosystems.

Wie entsteht Leidenschaft in einem Unternehmen? Nach der Vorstellung eines ganzheitlichen Modells für Unternehmensexzellenz im ersten Teil dieser Beitragsreihe soll hier aus der Perspektive des Kernwertschöpfungsprozesses in Produktion und Büro die systematische Verbesserung aller Abläufe und die Radikalisierung der Qualitätsansprüche als erste Voraussetzung für Unternehmensexzellenz dargestellt werden. Führung vor Ort, Qualitätsregelkreise, methodisches Vorgehen und Freude an Eigenverantwortung sind die Erfolgsfaktoren exzellenter Prozesse. So entstehen Freiräume für eine ebenso intensive strategische Arbeit eines souveränen Unternehmens, über die dann im nächsten Teil berichtet werden soll.

Künstliche Intelligenz kommt immer mehr in Produktionsumgebungen an. Hier kann sie genutzt werden, um Maschinenparameter automatisiert und basierend auf Sensordaten aus der Produktion oder anhand von Bilddaten eines Bauteils zu optimieren. Am Fraunhofer IPA sind verschiedene KI-gestützte Technologien entstanden, die sowohl die Bewertung des Ist-Zustands eines Bauteils als auch daraus resultierende Verbesserungen der Produktionsparameter ermöglichen.

Aufgrund volatiler und komplexer Rahmenbedingungen ist zur effizienten Produktionsplanung im Maschinen- und Anlagenbau ein hoher manueller Planungsaufwand notwendig. Intelligente Planungsmethoden können bei der Bewältigung der Herausforderungen helfen. Aufgrund der Vielzahl an Stakeholdern innerhalb des Planungsprozesses ergeben sich zahlreiche Anforderungen. Der Beitrag stellt einen Anforderungskatalog für intelligente Planungsmethoden vor und ordnet die Anforderungen in den Planungsprozess ein.

Manuelle Prozesse wie das Drei-Rollen-Profilbiegen stellen häufig hochflexible Fertigungsverfahren dar, die vielfältige Einsatzmöglichkeiten in der Metallverarbeitung bieten. Allerdings treten häufig große Schwankungen bei manueller Prozessführung auf. Zur Identifikation der Hauptursache der Prozessvarianz dient in der hier beschriebenen Anwendung eine FE-gestützte Sensitivitätsanalyse. Als Hauptursache der Varianz wird die manuelle Nullpunktfindung identifiziert. Ein neuartiges Messsystem für Bestandsmaschinen nutzt die durch die Prozesskräfte verursachte elastische Verschiebung der Biegerolle, um den Profilkontakt eindeutig zu bestimmen und somit den Fehler bei der Nullpunktdefinition um eine Größenordnung zu reduzieren. Dies eröffnet neue Möglichkeiten sowohl für die manuelle Prozessführung als auch zur Prozessdatenakquise für maschinelles Lernen und erweiterte Regelungskonzepte.

Die virtuelle Inbetriebnahme gewinnt zunehmend an Bedeutung, doch das Potenzial der Modelle für Optimierung und Wartung wird noch nicht ausgeschöpft. Der Beitrag beleuchtet die technische Umsetzung zur Nutzung der Modelle als digitale Schatten und zeigt praxisnahe Anwendungen. Herausforderungen wie die Integration realer Betriebsdaten unter Wahrung des IP-Schutzes werden beschrieben. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung digitaler Schatten als Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation und zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit.