Erfolgsfaktoren, die Chinas Wirtschaftsboom lange beflügelt hatten, haben zunehmend ihre Antriebskraft verloren. In den letzten zwei Dekaden hat die Heranreifung wettbewerbsstarker indigener Technologieunternehmen in den IT-, Telekommunikation- und Softwarebranchen Chinas Plan industrieller Digitalisierung begünstigt, die das Land dringend benötigt, um ökonomisch zukünftig mehr auf Technologie und Innovation basierend und damit nachhaltiger weiter zu wachsen. Internet+ repräsentiert das derzeitig in der Wirtschaft, Politik und Medieninformation eifrig debattierte Konzept, das für die Digitalisierung in Chinas Industrien richtungsweisend sein soll. Dabei wird die Integration der Informationstechnologie mit anderen produzierenden Industriezweigen besonders hervorgehoben. Der Beitrag erläutert den Hintergrund, den Begriff und wirft einen Blick auf das Marktmodell sowie einige technische Aspekte von Internet+. Eine Fallstudie begleitet den „Ausflug“ nach China und gibt einen ersten Eindruck über die Umsetzung.

m Fabrikbetrieb kommen häufig Messmittel zum Einsatz, bei denen noch keine automatische Abspeicherung oder Weiterverarbeitung des gemessenen Werts erfolgt. Mitarbeiter müssen in diesem Fall den Messwert manuell erfassen und weiterverarbeiten. Folgend wird ein Ansatz zur optischen Erfassung und Digitalisierung von Messwerten mithilfe Maschineller Lernverfahren vorgestellt. Dies soll zur Entlastung der Mitarbeiter beitragen, Ablesefehler reduzieren sowie eine automatisierte Dokumentation ermöglichen.

Industrie 4.0 und Logistik 4.0 sind Phänomene, die in vielen Branchen sowohl die strategische Ausrichtung von Unternehmen als auch die operativen Prozesse prägen. Neben paradigmatischen Veränderungen sind insbesondere technische Lösungen im Fokus dieser Entwicklung. Mittels neuer Technologien kann die Komplexität individualisierter Produkte und komplexer Prozesse handhabbar werden. Auf Shopfloorebene können unbekannte Technologien jedoch auf Widerstand bei der Implementierung stoßen. Hier bieten Apps für mobile Endgeräte eine geeignete Möglichkeit, Produktions- und Logistikprozesse im Rahmen einer Digitalisierungsstrategie mitarbeiterfreundlich zu unterstützen. In diesem Beitrag wird die Verzahnung von Produktion und Logistik in der Industrie 4.0 näher beleuchtet und ein Fokus auf die Mitarbeitenden in dieser Entwicklung gelegt. An einem Beispiel wird verdeutlicht, wie Apps zu einer erfolgreichen digitalen Transformation beitragen können.

Steigende Rechenleistungen und bessere Datengrundlagen bei gleichzeitig sinkenden Kosten für Rechen- und Speicherkapazitäten stellen die Basis für den Einsatz von Machine Learning (ML) in der Produktion dar. Herausforderungen bestehen in der Identifizierung aussichtsreicher Anwendungsgebiete, dem Erkennen der mit diesen verbundenen Learning Tasks sowie dem Aufdecken passender Datensätze. In diesem Beitrag werden daher folgende Fragen beantwortet: Welche Anwendungsgebiete in der Produktion bieten das größte Potenzial für den Einsatz von ML? Welche frei zugänglichen Datensätze eignen sich, um eigene Erfahrungen zu sammeln und welche Learning Tasks sind damit verbunden? Was sind Best Practices für die Anwendungsgebiete?