Trends

Hybride Entscheidungsunterstützung in der Produktentstehung

Hybride Entscheidungsunterstützung in der Produktentstehung

Mit Data Science und Künstlicher Intelligenz die Leistungsfähigkeit erhöhen
Iris Gräßler ORCID Icon, Jens Pottebaum ORCID Icon, Peter Nyhuis ORCID Icon, Rainer Stark ORCID Icon, Klaus-Dieter Thoben ORCID Icon, Petra Wiederkehr ORCID Icon
Technische Systeme sind durch eine zunehmende Interdisziplinarität, Komplexität und eine immer stärkere Vernetzung gekennzeichnet. Produkt und Produktionssystem erfordern eine disziplinübergreifende Mehrzieloptimierung. Durch den Anspruch auf Nachhaltigkeit und Kreislauffähigkeit steigt die Komplexität nochmals. Die Leistungsfähigkeit bislang etablierter Verfahren der Ingenieurwissenschaften stößt an ihre Grenzen – die sich wiederum nur durch die systematische Einbeziehung von Daten überwinden lassen. Das ist Ziel einer „Hybriden Entscheidungsunterstützung“: Data Science und Künstliche Intelligenz sollen zur Ergänzung der menschlichen Fähigkeiten in Verbindung mit bisherigen Heuristiken, Methoden, Modellbildung und Simulation genutzt werden können, um die Leistungsfähigkeit der Produktentstehung zu erhöhen.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 18-25 | DOI 10.30844/I4SD.25.1.18
Doppelte Transformation im Maschinen- und Anlagenbau

Doppelte Transformation im Maschinen- und Anlagenbau

Digitalisierung und Nachhaltigkeit bei Unikat- und Kleinserienfertigern
Sigrid Wenzel ORCID Icon, Deike Gliem ORCID Icon, Christoph Laroque ORCID Icon
Ein entscheidender Wettbewerbsfaktor für mittelständische Unikat- und Kleinserienfertiger liegt in der termingerechten Fertigstellung, Lieferung und Inbetriebnahme ihrer Produkte. Eine präzise Planung der Logistik ist dabei ebenso wichtig wie die Steuerung der Produktion. Allerdings sind die Prozesse oft von Unsicherheiten geprägt, etwa durch lokale Bedingungen beim Kunden oder die Zusammenarbeit mit Zulieferern. Digitale Schatten zur Datenauswertung in Echtzeit bieten da einen überzeugenden Lösungsansatz.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 10-17 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.10
I4S 6/2024: Machine Learning

I4S 6/2024: Machine Learning

Eine Technologie mit Optimierungspotenzialen bei Effizienz, Transparenz und Nachhaltigkeit
Machine Learning hebt die Automatisierung auf ein neues Level. Doch was bedeutet das für die Rolle des Menschen? Die Entwicklung energieeffizienter und fairer Algorithmen sowie die Optimierung der Datenqualität sind entscheidend für die Zukunftsfähigkeit von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Die Beiträge in dieser Ausgabe untersuchen die entscheidenden Potenziale und Anwendungsgebiete der Technologie.
Mit Digitalen Zwillingen den Budgetierungsprozess optimieren

Mit Digitalen Zwillingen den Budgetierungsprozess optimieren

Dashboards und Process Mining für ein prozessorientiertes Performance Measurement
Bettina C. K. Binder ORCID Icon, Frank Morelli ORCID Icon
Die traditionelle Budgetierung gleicht oft einem mühsamen Marathonlauf voller Excel-Tabellen, manueller Abstimmungen und zeitaufwändiger Datensammlung. Moderne Unternehmen benötigen jedoch agile, datengetriebene Lösungen, die Transparenz, Effizienz und strategische Vorausschau ermöglichen. Digitale Technologien wie Digitale Zwillinge, Dashboards und Process Mining eröffnen diese Möglichkeit: Sie transformieren den Budgetierungsprozess von einem statischen Zahlenwerk zu einem dynamischen, simulationsfähigen Steuerungsinstrument. Statt sich in Detailarbeit zu verlieren, können Unternehmen hiermit Prozesse in Echtzeit analysieren, Szenarien durchspielen und fundierte Entscheidungen treffen.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 52-58
Stärkung der Supply-Chain-Resilienz durch Reverse Logistics

Stärkung der Supply-Chain-Resilienz durch Reverse Logistics

Thesen eines Wertmodells
Jürgen Hamann ORCID Icon, Christoph Wenig ORCID Icon
Produzierende Unternehmen nutzen Reverse Logistics als Baustein der Kreislaufwirtschaft für mehr Nachhaltigkeit. Fallbeispiele zeigen, dass sich daraus strategische Chancen ergeben können. Dieser Beitrag fasst eine Analyse von Experteninterviews über den Wertbeitrag von Reverse Logistics zur Supply-Chain-Resilienz zusammen. Mögliche Nutzenpotenziale werden aufgezeigt und Unternehmen angeregt, den Ansatz zu prüfen und mit innovativen Lösungsansätzen umzusetzen. Das Ergebnis ist ein thesenbasiertes Wertmodell als Orientierungshilfe für Entscheidungsträger.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 34-40
Digitalisierung von Raster-Zeichnungen mit Deep Learning

Digitalisierung von Raster-Zeichnungen mit Deep Learning

Wie ein Framework OCR-Software bei der Extraktion von Daten übertrifft
Xiao Zhao, Marko Weber, Jan Schöffmann, Daniela Oelke ORCID Icon
Ein neuer Blick in die Tiefe technischer Zeichnungen: Ein Deep-Learning-Framework liest CAD-Grafiken so genau wie nie zuvor – erkennt Formtoleranzen, Maße und jedes Detail. Was früher mühsam von Hand geschah, übernimmt nun eine KI, die sich in die Besonderheiten jeder Linie und Beschriftung einfühlt. Diese vielversprechende Technologie steigert nicht nur die Genauigkeit, sondern beschleunigt auch die Verarbeitung von Zeichnungen erheblich. So eröffnet das System neue Wege für Präzision in der Produktion.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 10-17

Events

Jetzt bewerben: MX Award 2025
Start 30.05.2025 - Ende 30.05.2025

Jetzt bewerben: MX Award 2025

Exzellenz in Produktion und Management sichtbar machen
Der MX Award 2025 zeichnet herausragende Produktionswerke aus, die mit innovativen Lösungen, exzellenten Prozessen und nachhaltigen Strategien überzeugen. Nutzen Sie die Chance, Ihre Erfolge sichtbar zu machen und wertvolles Expertenwissen für die Weiterentwicklung Ihres Unternehmens zu erhalten. Bewerben Sie sich bis zum 30. Mai 2025!
SAMS Nordic 2025 – Optimize Your Software Spend
Start 12.06.2025 - Ende 13.06.2025

SAMS Nordic 2025 – Optimize Your Software Spend

Nordic's top event for SAM, ITAM & cloud cost control
Join top SAM experts to discuss audit readiness, compliance, and cloud cost optimization. Learn how automation and AI enhance SAM efficiency and discover the latest strategies for vendor negotiations and software lifecycle management. Network with industry leaders and peers!
IT Procurement & Sourcing Summit Nordic
Start 12.06.2025 - Ende 13.06.2025

IT Procurement & Sourcing Summit Nordic

Innovative Strategies for IT Procurement and Agile Processes: June 12–13, 2025 - Copenhagen
The IT Procurement & Sourcing Summit Nordic, taking place on June 12–13, 2025, in Copenhagen, convenes over 330 industry experts to discuss cutting-edge IT procurement strategies, effective negotiation techniques, and optimized supplier management. Seize this opportunity to rethink your processes and achieve superior business outcomes. IT Procurement & Sourcing Summit Nordic
SAMS Nordic 2025: June 12-13 – Copenhagen
Start 12.06.2025 - Ende 13.06.2025

SAMS Nordic 2025: June 12-13 - Copenhagen

Exploring Current Trends and Best Practices in SAM
Attend SAMS Nordic 2025 on June 12-13 at Copenhagen's Radisson Blu Scandinavia Hotel. Delve into topics like cloud licensing, SaaS management, and SAM-ITSM integration. Benefit from expert-led sessions and networking opportunities. Secure your spot today!

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Die Lernfabrik „InTraLab“

Die Lernfabrik „InTraLab“

Digital transformierte Arbeit erfahren und lernen
Norbert Gronau ORCID Icon, Malte Teichmann ORCID Icon
Lernfabriken bieten eine praxisnahe Umgebung zur Simulation von Produktionsprozessen, in der Lernende Kompetenzen durch direkte Anwendung neuer Technologien erwerben können. Das Industrial Transformation Lab (InTraLab) simuliert hybride Produktionsprozesse und integriert reale Demonstratoren sowie virtuelle Simulationen. Dies ermöglicht Lernenden den Erwerb von Handlungskompetenzen und Fähigkeiten, die für die digital transformierte Arbeitswelt entscheidend sind.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 46-51
Kollaborative Drohneninspektion

Kollaborative Drohneninspektion

Ein neuer Ansatz für die Inspektionsarbeit mit KI-Unterstützung
Till Becker ORCID Icon, Agron Neziraj
Die Drohnentechnologie und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bieten für verschiedene Bereiche vielversprechende Vorteile. Hierzu zählt auch der Bereich der Inspektionsarbeit. Der Einsatz innovativer Inspektionstechnologien kann Inspektionen insgesamt effizienter machen. Im Rahmen eines Forschungsprojekts wurden unterschiedliche rechtliche und wirtschaftliche Aspekte einer KI-basierten autonomen Drohneninspektion betrachtet. Ein weiterer Schwerpunkt ist dabei die Erarbeitung eines Soll-Prozesses, der den Einsatz einer KI-basierten Drohneninspektion darstellt und den Einsatz einer derartigen Inspektionstechnologie steuert. In diesem Beitrag geht es speziell um den kollaborativen Ansatz dieser neuartigen Inspektionsmethodik.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 94-100
Funktionale Sicherheit und Cyber-Sicherheit in der Prozessindustrie

Funktionale Sicherheit und Cyber-Sicherheit in der Prozessindustrie

Ein Spannungsfeld zwischen Stabilität und Agilität
Thimmo Kugele, Claudia Nowak, Arno Götz, Alexander Lawall ORCID Icon
Funktionale Sicherheit (Safety) und Cyber-Sicherheit (Security) sind zentrale Aspekte in der modernen Industrie. Safety zielt auf die Minimierung von Risiken durch Fehlfunktionen ab, während sich Security um den Schutz vor digitalen Angriffen dreht. Beide sind aus der Prozessindustrie nicht mehr wegzudenken, da sowohl die physische Sicherheit als auch die digitale Integrität moderner Systeme gewährleistet werden muss. Doch weil die Erhöhung von Security eine Schwächung von Safety bedeuten kann – und umgekehrt –, entsteht in der industriellen Praxis ein Spannungsfeld zwischen beiden. In diesem Artikel werden zu diesem Zweck relevante Normen und Gesetze analysiert, wichtige Ansätze für die gemeinsame Betrachtung der Safety und Security vorgestellt und weiterer Forschungsbedarf aufgezeigt.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 87-93
Intelligentes Ladungsträgermanagement

Intelligentes Ladungsträgermanagement

KI-gestützte Überwachung und Reduktion von Verlusten in der Logistik
Dominik Augenstein, Lea Basler
Ladungsträger sind in Fertigungsunternehmen unverzichtbar für den Transport produzierter Teile. Meist sind diese trotz ihrer „Einfachheit“ teuer in der Anschaffung, da sie passgenau für den Zweck hergestellt werden. Zur Vermeidung des Verlusts der Ladungsträger können Trackingverfahren wie GPS-Tracking eingesetzt werden, was jedoch mit Überwachungsaufwand einhergeht und den Datenschutz herausfordert, sobald die Arbeitsleistungen der Mitarbeiter in der Intralogistik überwacht werden. Die Zuordnung von Ladungsträgern zu sogenannten Clustern und ihre gemeinsame Kontrolle bietet hierbei eine Lösung – ohne die Möglichkeit von Rückschlüssen auf die Leistung der Mitarbeiter. Und nicht nur das: Künstliche Intelligenz kann diesen Ansatz optimieren und gleichzeitig vor einem Diebstahl der Ladungsträger abschrecken.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 78-84
Warum der Einstieg in die Kreislaufwirtschaft gelingen muss

Warum der Einstieg in die Kreislaufwirtschaft gelingen muss

Die zehn R-Regeln der nachhaltigen Unternehmensführung
Ralf T. Kreutzer
Die Kreislaufwirtschaft ist aufgrund ökologischer Dringlichkeiten wie Klimawandel und Ressourcenknappheit unverzichtbar geworden, wobei der Earth Overshoot Day die Übernutzung verdeutlicht. Gesetze auf nationaler und EU-Ebene verpflichten Unternehmen zu mehr Nachhaltigkeit, während die Kreislaufwirtschaft auch die wirtschaftliche Resilienz stärkt, Innovationen fördert und Wettbewerbsvorteile schafft. Die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt sind jedoch umstritten, da weniger Primärressourcen und neue Produkte benötigt werden.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 68-76
Mehr Wettbewerbsfähigkeit für die Kleinserienproduktion

Mehr Wettbewerbsfähigkeit für die Kleinserienproduktion

Skalierbare und flexible Rohkarosserie-Fertigungslinie mit kollaborativen mobilen Robotern
Walid Elleuch, Tadele Belay Tuli ORCID Icon, Martin Manns ORCID Icon
Durch den höheren Bedarf für eine Anpassung von Produkten an Kundengruppen und -bedürfnisse sind Body-In-White produzierende Unternehmen mit einer höheren Variantenmontage in den späteren Phasen der Produktionslinie konfrontiert, wodurch die Produktionskosten pro Einheit steigen. Flexible Produktionsprozesse mit flexiblen Materialflüssen und Fertigungsabläufen sowie der automatischen Rekonfiguration von Werkzeugen sind die Säulen eines resilienten Produktionssystems. In diesem Artikel wird eine konzeptionelle Lösung für die flexible Karosserierohbau-Blechfertigung mit autonomen kollaborativen Robotersystemen vorgestellt, um die Produktkosten für einen höheren Wettbewerbsvorteil zu senken.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 60-67

Aktuelles Heft

OPEN ACCESS

Datenqualität in der Entwicklung kreislauffähiger Produkte

Datenqualität in der Entwicklung kreislauffähiger Produkte

Entscheidungsunterstützung für die zirkuläre Wertschöpfung durch Datenökosysteme
Iris Gräßler ORCID Icon, Sven Rarbach, Jens Pottebaum ORCID Icon
Im Entwicklungsprozess werden Entscheidungen mit Wirkung auf die Nachhaltigkeit von Produkten getroffen. Mit zunehmendem Entwicklungsfortschritt können auch Aussagen zur Nachhaltigkeit konkretisiert werden. Während zunächst nur Abschätzungen anhand von verwandten Produkten und Prozessen möglich sind, können später etwa Betriebs- und Maschinendaten genutzt werden. Werden Metriken für Kennzahlen verwendet, sollte die Qualität der verwendeten Daten nachvollziehbar sein. Dazu werden relevante Datenqualitätskriterien und -indikatoren ausgewählt und in Bezug gesetzt. Die Verfügbarkeit von Daten kann gesteigert werden, indem die Produktentwicklung auf Partner in Datenökosystemen zurückgreift. Die Grundlage bilden Datenräume wie Gaia-X, Catena-X und Manufacturing-X.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 12-19 | DOI 10.30844/I4SD.25.2.12
Digitaler Zwilling mittels semantischer Modellierung und KI

Digitaler Zwilling mittels semantischer Modellierung und KI

Selbstlernende Entwicklung und Simulation industrieller Produktionsanlagen
Wolfram Höpken ORCID Icon, Ralf Stetter ORCID Icon, Markus Pfeil ORCID Icon, Thomas Bayer ORCID Icon, Bernd Michelberger, Markus Till, Timo Schuchter, Alexander Lohr
Der KI-basierte selbstlernende Digitale Zwilling passt sich automatisch an das reale Systemverhalten an und stellt jederzeit ein optimales Abbild eines Produktionsprozesses dar. Ein ausdrucksstarkes, semantisches Gesamtmodell dient als Basis für neuartige Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI). Die mittels Methoden der KI gewonnenen Erkenntnisse werden in das Gesamtmodell integriert und so die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit der KI-Modelle verbessert. Methoden aus dem Bereich der eXplainable AI ermöglichen die automatische Beschreibung von KI-Modellen und deren Erkenntnisse sowie den Aufbau selbsterklärender Modelle.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 30-36 | DOI 10.30844/I4SD.25.2.30
Fehlermanagement in der Produktion

Fehlermanagement in der Produktion

Aktuelle Gegebenheiten und Herausforderungen in der Industrie
Johannes Prior ORCID Icon, Milan Brisse ORCID Icon, Nikita Govorov, Robert Egel ORCID Icon, Bernd Kuhlenkötter ORCID Icon
Die vorliegende Studie untersucht unter Teilnahme von 23 Unternehmen die Praxis des erfahrungsbasierten Fehlermanagements. Ziel dieser Untersuchung ist es, zentrale Kriterien für ein effektives Fehlermanagement in der Produktion zu identifizieren. Hierzu wurde ein Fragebogen mit 77 Fragen zu acht Themenbereichen entwickelt, darunter Fehlerkultur, Dokumentation, Ursachenforschung und softwaregestütztes Wissensmanagement. In der anschließenden Analyse werden positive und negative Maßnahmen herausgearbeitet, um daraus konkrete Handlungsempfehlungen zur Optimierung des erfahrungsbasierten Fehlermanagements abzuleiten.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 38-45 | DOI 10.30844/I4SD.25.2.38
Arbeitsintegriertes Lernen in der Industrie 4.0

Arbeitsintegriertes Lernen in der Industrie 4.0

Eine qualitative Analyse verschiedener Assistenzsysteme in der Montage
Kathleen Warnhoff ORCID Icon
Mit Industrie 4.0 stehen viele Industriebetriebe erneut umfassenden Transformationsdynamiken gegenüber. In Digitalisierungsprojekten greifen die Werks- bzw. Betriebsleitungen neuere technische Entwicklungen wie etwa kognitionsunterstützende Assistenzsysteme auf. Mit Blick auf die industrielle Montage in der Metall- und Elektroindustrie führt dies zu veränderten Arbeitsprozessen, bei denen oft noch unklar ist, inwieweit aus Beschäftigtensicht arbeitsintegriertes Lernen stattfindet. Gegenstand dieses Beitrages ist eine qualitative Analyse, mit der die Sicht von Beschäftigten auf die Chancen und Risiken von drei kognitionsunterstützenden Assistenzsystemen nachgezeichnet wird. Das Ergebnis: nicht alle Beschäftigten in der Montage scheinen gleichermaßen von den neuen Entwicklungen zu profitieren.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 20-29 | DOI 10.30844/I4SD.25.2.20
Rechnereinsatz in industriellen Geschäftsprozessen

Rechnereinsatz in industriellen Geschäftsprozessen

Eine systematische Literaturübersicht der letzten 40 Jahre
Norbert Gronau ORCID Icon
Die wichtigsten wertschöpfenden industriellen Geschäftsprozesse sind die Produktentstehung und die Auftragsabwicklung. Seit nunmehr 40 Jahren begleiten Industry 4.0 Science und ihre Vorgängertitel die Entwicklung und Nutzung von Software entlang dieser industriellen Geschäftsprozesse. Angesichts des 40. Jahrgangs dieses Mediums wird ein Vergleich mit früheren Untersuchungen vorgenommen, um Trends und Moden zu identifizieren, die heute im Gegensatz zu früher keine Rolle mehr spielen. Die Untersuchung ergab einige überraschende Erkenntnisse, welche Themen seit 40 Jahren eine wichtige Rolle spielen – und welche auch in Zukunft aktuell bleiben.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 8-14 | DOI 10.30844/I4SD.25.1.8
Digitalisierung als Katalysator der Kreislaufwirtschaft

Digitalisierung als Katalysator der Kreislaufwirtschaft

Digitale Vernetzung im Beschaffungswesen produzierender Unternehmen
Pius Finkel, Peter Wurster, David Pfister
Gegenwärtige Entwicklungen der Digitalisierung und Datenökonomie, insbesondere multilateraler Plattformen zum Datenaustausch, bieten das Potenzial für eine beschleunigte Umsetzung von Kreislaufwirtschaftspraktiken in der produzierenden Industrie. Der Beitrag untersucht systematisch und anhand originärer Forschung, inwieweit die Digitalisierung als Katalysator der Kreislaufwirtschaft im Beschaffungswesen solcher Unternehmen dienen könnte. Dafür wurden acht Experten aus fünf weltweit führenden Herstellern und Zulieferern der Automobil- und Luftfahrtbranche interviewt. Es werden praxisnahe Hypothesen für die nachhaltige Gestaltung von Lieferketten entwickelt und zwei spezifische Use Cases für Kreislaufwirtschaftspraktiken vorgeschlagen, die dem Ressourceneinsatz proaktiv entgegenwirken können.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 26-33 | DOI 10.30844/I4SD.25.1.26
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