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Increasingly fast development cycles and individualized products pose major challenges for today's smart production systems in times of industry 4.0. The systems must be flexible and continuously adapt to changing conditions while still guaranteeing high throughputs and robustness against external disruptions. Deep rein- forcement learning (RL) algorithms, which already reached impressive success with Google DeepMind's AlphaGo, are increasingly transferred to production systems to meet related requirements. Unlike supervised and unsupervised machine learning techniques, deep RL algorithms learn based on recently collected sensor- and process-data in direct interaction with the environment and are able to perform decisions in real-time. As such, deep RL algorithms seem promising given their potential to provide decision support in complex environments, as production systems, and simultaneously adapt to changing circumstances. While different use-cases for deep RL emerged, a structured overview and integration of findings on their application are missing. To address this gap, this contribution provides a systematic literature review of existing deep RL applications in the field of production planning and control as well as production logistics. From a performance perspective, it became evident that deep RL can beat heuristics significantly in their overall performance and provides superior solutions to various industrial use-cases. Nevertheless, safety and reliability concerns must be overcome before the widespread use of deep RL is possible which presumes more intensive testing of deep RL in real world applications besides the already ongoing intensive simulations.
Increasingly fast development cycles and individualized products pose major challenges for today's smart production systems in times of industry 4.0. The systems must be flexible and continuously adapt to changing conditions while still guaranteeing high throughputs and robustness against external disruptions. Deep reinforcement learning (RL) algorithms, which already reached impressive success with Google DeepMind's AlphaGo, are increasingly transferred to production systems to meet related requirements. Unlike supervised and unsupervised machine learning techniques, deep RL algorithms learn based on recently collected sensorand process-data in direct interaction with the environment and are able to perform decisions in real-time. As such, deep RL algorithms seem promising given their potential to provide decision support in complex environments, as production systems, and simultaneously adapt to changing circumstances. While different use-cases for deep RL emerged, a structured overview and integration of findings on their application are missing. To address this gap, this contribution provides a systematic literature review of existing deep RL applications in the field of production planning and control as well as production logistics. From a performance perspective, it became evident that deep RL can beat heuristics significantly in their overall performance and provides superior solutions to various industrial use-cases. Nevertheless, safety and reliability concerns must be overcome before the widespread use of deep RL is possible which presumes more intensive testing of deep RL in real world applications besides the already ongoing intensive simulations.
Die Digitalisierung von Produktionsprozessen schreitet mit einer hohen Intensität voran. Weiterbildung hat eine hohe Relevanz für betriebliche Transformationsprozesse. Die betriebliche Weiterbildungspraxis ist den aktuellen Herausforderungen der Digitalisierung jedoch nicht gewachsen. Herausforderungen sind Kompetenzlücken der Mitarbeiter, ungewisse Anforderungsprofile und Tätigkeitstypen, demographischer Wandel sowie veraltete didaktische Ansätze. Zudem wird bestehender inhaltlicher und pädagogischer Freiraum bei der Gestaltung von Weiterbildung oftmals nur unzureichend ausgenutzt. Die skizzierte Situation führt dazu, dass der Mehrwert gegenwärtiger Qualifizierungsangebote sowohl für Unternehmen als auch Beschäftigte nicht ausgeschöpft wird. Ausgehend von Veränderungen durch Digitalisierung in der Produktion und deren Auswirkungen auf die Kompetenzentwicklung diskutiert dieser Beitrag Herausforderungen gegenwärtiger betrieblicher Weiterbildung. Er leitet Handlungsempfehlungen ab, die mithilfe von Beispielen gewerkschaftlich unterstützter Weiterbildungspraxis illustriert werden. Im Ergebnis erhalten Interessierte einen Überblick über gegenwärtige Herausforderungen und Handlungsempfehlungen für die Gestaltung und Durchführung von Weiterbildung in Zeiten der Digitalisierung.
Wodurch zeichnen sich die besten ERP-Systeme aus? Diese Frage wird dem Autor dieses Beitrags immer wieder gestellt. Mit der Vorstellung der Balanced ERP Scorecard (BESC) besteht nun eine Möglichkeit, ein System aus verschiedenen Perspektiven zu bewerten und so individuell zu einer Einschätzung des für eine konkrete Unternehmenssituation besten Systems zu gelangen. Daher beschreibt dieser Beitrag zunächst die Perspektiven der BESC und dann mögliche Kriterien für eine Ausgestaltung dieser Scorecard.
Die Branche der Dienstleistungsunternehmen (Professional Services) hat einige Anforderungen, die sie von den „klassischen“ ERP-Branchen Industrie und Handel unterscheidet. Dieser Beitrag beschreibt einige der aktuellen Herausforderungen dieses immer wichtiger werdenden Wirtschaftszweigs und geht dann am Beispiel eines mittelständischen Ingenieurdienstleisters auf typische Anforderungen dieser Branche, infrage kommende Systeme und das Vorgehen zur Auswahl ein.
Wiederanlauf nach der Krise
(2020)
Jetzt intelligent aus der Krise heraus starten! Der Anlauf von Neuprodukten und der jetzt notwendige Wiederanlauf nach der Corona-Krise haben einige Gemeinsamkeiten: In beiden Fällen muss vorsichtig vorgegangen werden, es muss eine hohe Wandlungsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit aufrechterhalten werden, um schnell auf eine Veränderung der Situation reagieren zu können und es werden geeignete Werkzeuge und Prognoseverfahren benötigt, um sich die Auswirkungen von geplanten Schritten vorher verdeutlichen zu können. Das vorliegende Herausgeberwerk wurde zusammengestellt, um Expertenwissen für die Praxis nutzbar zu machen. Die über 30 Aufsätze in diesem Werk dienen dem Ziel, das Thema „Wiederanlauf nach der Krise“ aus allen wichtigen Blickwinkeln zu beleuchten und alle relevanten Branchen zu berücksichtigen. Nach der Darstellung allgemeiner Prinzipien des Wiederanlaufs werden Methoden und Werkzeuge vorgestellt, bevor dann Spezika einzelner Branchen diskutiert werden. Im Vordergrund steht dabei die international vernetzte Automobilindustrie sowie die globalen Lieferketten. Weitere Branchen wie die Elektronikfertigung und die Herstellung von Konsumgütern werden ebenfalls besprochen. Zielgruppe dieses Werkes sind vor allem diejenigen, die jetzt den Wiederanlauf von Produktionssystemen nach der drastischen Reduzierung durch das neuartige Corona-Virus planen, vorbereiten und umsetzen.
The usage of gamification in the contexts of commerce, consumption, innovation or eLearning in schools and universities has been extensively researched. However, the potentials of serious games to transfer and perpetuate knowledge and action patterns in learning factories have not been levered so far. The goal of this paper is to introduce a serious game as an instrument for knowledge transfer and perpetuation. Therefore, reqirements towards serious games in the context of learning factories are pointed out. As a result, that builds on these requirements, a serious learning game for the topic of Industry 4.0 is practically designed and evaluated.
Einsatzorganisationen, wie z. B. Feuerwehr oder Technisches Hilfs-werk, müssen sehr schnell auf teilweise unbekannte Lagen reagieren und angemessene Hilfeleistung erbringen. Können Handlungsweisen und vorbereitende Maßnahmen dieser Organisationen auf die Störungsbeseitigung in Produktionssystemen übertragen werden? Ein Experiment in einem Cyber-Physischen Produktionssystem geht dieser Frage nach. Es zeigt sich, dass durch die Anwendung geeigneter Handlungsmuster sowohl die Dauer von Störungen als auch die Zeit für die Behebung verkürzt werden können.
Die teilweise sehr kurzfristig notwendige Reaktion auf Veränderungen erfordert von Unternehmen ein hohes Maß an Flexibilität und Reaktionsgeschwindigkeit. Anwendungssystemarchitekturen, die im Wesentlichen aus alten und selbst entwickelten Systemen bestehen, erfüllen häufig diese Anforderungen nicht. Investitionsmittel für neue Software sind jedoch begrenzt, daher müssen Prioritäten in der Ablösung von Altsystemen gesetzt werden. Eine effiziente Analysemethode zur Planung der Erneuerung der Anwendungssystemlandschaft stellt die Wandlungsfähigkeitsanalyse dar. Dieser Beitrag beschreibt Vorgehen und Ergebnisse am Beispiel eines international tätigen Automobilzulieferers.