Trends

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
Large Language Models (LLM) im Produktionsumfeld

Large Language Models (LLM) im Produktionsumfeld

Eine Potenzialanalyse zur Transformation von Produktionsabläufen in modernen Fabriken
Pius Finkel, Peter Wurster, Robin Radler
Die rasante Entwicklung von generativer Künstlicher Intelligenz weist der produzierenden Industrie neue Wege inmitten des Fachkräftemangels. Mit Large Language Models lassen sich Produktionsabläufe in mittelständischen Unternehmen potenziell effizienter machen. Doch woran bemisst sich diese Stärke genau? Zentrale Einsatzfelder wie Kommunikation, Weiterbildung und Wissensmanagement zeigen, warum auch hier viel von der Akzeptanz der Mitarbeitenden abhängt.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 48-55 | DOI 10.30844/I4SD.24.6.48
Künstliche Intelligenz (KI) als Enabler für die Industrie 4.0?

Künstliche Intelligenz (KI) als Enabler für die Industrie 4.0?

Auswirkungen auf den Reifegrad von Industrie 4.0-Technologien
Dennis Richter, Mildred Doe, Steffen Kinkel ORCID Icon
Künstliche Intelligenz wird oft in einem Atemzug mit der Industrie 4.0 genannt, doch die genaue Rolle von KI ist dabei unklar. Ist KI nur eine weitere I4.0-Technologie oder ein essenzieller „Befähiger“ für andere I4.0-Technologien? Sechs Expertinnen und Experten haben bewertet, wie stark sich KI auf 41 I4.0-Technologien auswirkt. KI könnte in der Tat ein eintscheidender Faktor sein, um das volle Potenzial der Industrie 4.0 zu entfalten.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 80-87 | DOI 10.30844/I4SD.24.6.80
Digitale und ökologische Transformation in Unternehmen

Digitale und ökologische Transformation in Unternehmen

Herausforderungen und Potenziale im Zusammenspiel
Fabian Hoose ORCID Icon, Christopher Prinz ORCID Icon, Manfred Wannöffel ORCID Icon, Bernd Kuhlenkötter ORCID Icon
Wenngleich viel diskutiert, wartet die Doppelte Transformation auf ihre Umsetzung. Unklar bleibt, wie eng die Digitalisierung und der ökologische Wandel in den Betriebsstrukturen zusammenwirken. In jedem Fall muss das Vorhaben nicht nur gesellschaftlich gesteuert, sondern betriebspolitisch gestaltet werden, etwa durch neue Modelle wie digitale Industrieplattformen, ermöglicht durch KI und Big Data. Welche Ansätze besonders vielversprechend sind, zeigt ein Blick auf aktuelle Forschungsergebnisse.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 34-42 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.34
Digitale Veränderung in Unternehmen gestalten

Digitale Veränderung in Unternehmen gestalten

Visionsentwicklung mithilfe des Living-Lab-Ansatzes und der Backcasting-Methode
Julia Brandt, Annalena Präger, David Koch ORCID Icon, Sebastian Schmid
Mit der Nachhaltigkeit gewinnt auch das Nachhaltigkeitsmanagement an Bedeutung. Gleichzeitig schreitet die Digitalisierung weiter voran, eingebettet in ein Spannungsfeld komplexer ökonomischer, ökologischer und sozialer Herausforderungen. Eine Nachhaltigkeitsplattform, die dabei nicht nur relevante Unternehmensdaten erfasst, sondern auch die nötige Sicherheit gewährleistet, kann Synergien zwischen den transformativen Tendenzen im Sinne einer nachhaltigen und effizienten Unternehmensentwicklung freisetzen.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 3 | Seite 61-66 | DOI 10.30844/I4SD.24.3.61
Circularity Navigator

Circularity Navigator

Digitale Entscheidungsunterstützung für ein Design for Circularity in der Produktentwicklung
Anina Kusch ORCID Icon, Annika Pruhs ORCID Icon, Jörg Woidasky ORCID Icon, Jonas Brinker ORCID Icon
Für eine erfolgreiche Umsetzung der Kreislaufwirtschaft auf industrieller Ebene müssen bereits in frühen Phasen der Produktentstehung kreislauforientiertes und zirkuläres Design von Produkten und Dienstleistungen sowie passende Geschäftsmodelle mitgedacht werden.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 1 | Seite 6-13 | DOI 10.30844/I4SD.24.1.6
Modulare Lernfabriken für Industrie 4.0

Modulare Lernfabriken für Industrie 4.0

Erwerb zielorientierter Handlungskompetenz zur Beschleunigung der industriellen Umsetzung
Maximilian Dommermuth ORCID Icon
Aufgrund ihres Innovationspotenzials erfordert die Industrie 4.0 neue Lehrinhalte. Derzeit gefragte Kompetenzprofile spiegeln sich in der Berufs- und Hochschulausbildung oft nicht wider. Zudem ist die herkömmliche Weiterbildung meist mit hohen Kosten und einem erheblichen Zeitaufwand verbunden. Effektiver sind da maßgeschneiderte Angebote und die Vermittlung zielgerichteter Handlungs- und Problemlösekompetenzen in einer modularen Lernfabrik.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 4 | Seite 24-30 | DOI 10.30844/I4SD.24.4.24
I4S 5/2024: Doppelte Transformation

I4S 5/2024: Doppelte Transformation

Die Integration des digitalen und ökologischen Wandels in die Arbeitswelt
Unternehmen müssen sich verändern, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen – sowohl digital als auch ökologisch. Trotz Unterstützung von außen muss der Anstoß dafür von den Betrieben selbst kommen. In dieser Ausgabe von Industry 4.0 Science erörtern Experten der Akademischen Gesellschaft für Arbeits- und Industrieorganisation, wie die reale Anwendung innovativer Technologien zu einer nachhaltigen Fertigung beitragen kann.

Events

Highlights der Hannover Messe 2025
Start 31.03.2025 - Ende 04.04.2025

Highlights der Hannover Messe 2025

31. März – 4. April 2025
Ihre persönliche Bucket List der „places to be and to see“ auf der Hannover Messe - einer der größten internationalen Leitmessen der Welt - mit der Digital Transformation Stage (Halle 17, Stand E44) an der Spitze. Informieren Sie sich über die Trends. Alle Highlights zu den 4.000+ Aussteller und 14.000+ Lösungen hier für Sie zusammengestellt.
Hannover Messe: 31. März – 4. April 2025
Start 31.03.2025 - Ende 04.04.2025

Hannover Messe: 31. März - 4. April 2025

4.000+ Aussteller, 14.000+ Lösungen, 300+ Startups, 130.000 Besucher
Die Industrie steht vor entscheidenden Aufgaben: die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig steigern, Klimaneutralität erreichen und den globalen Wohlstand sichern. Die Antwort liegt in zukunftsweisenden Technologien. Doch wie können Unternehmen das Potenzial neuer Technologien ausschöpfen, um diese Ziele zu erreichen? Die richtige Strategie und ein innovationsgetriebener Ansatz werden zur Triebfeder für eine nachhaltige und wettbewerbsstarke Industrie.
ERP Anwender Lounge – Hannover Messe 2025
Start 02.04.2025 - Ende 02.04.2025

ERP Anwender Lounge - Hannover Messe 2025

12:00 – 14:00 Uhr - Hannover Messe, Halle 17
Sie haben Fragen zu aktuellen ERP-Trends und zum eigenen ERP-System und möchten diese in entspannter Lounge-Atmosphäre mit renommierten Experten im kleinen exklusiven Kreis diskutieren? Die ERP Anwender Lounge auf der Hannover Messe macht es möglich. Die Anzahl an Teilnehmerplätzen ist begrenzt. Teilnahme ausschließlich mit Voranmeldung möglich
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!

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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
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
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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