Planung & Steuerung in der Industrie 4.0

Sozio-technische Systeme in Produktion und Logistik

 

Die gesamte deutsche Gesellschaft mit ihren Bürgern und Unternehmen steht vor der Herausforderung unterschiedlichen wirtschaftlichen, sozialen und gesellschaftliche Herausforderungen gleichzeitig genügen zu müssen. So bilden zum Beispiel die alternde Bevölkerung, der notwendige Umbau der Energieversorgung, das wachsende Umweltbewusstsein, die Dynamik der Änderungen in Lieferketten oder die Dynamik der Technologieentwicklung für sich schon bedeutende Problemstellungen. In ihrer Kombination führen Sie insbesondere im Bereich der Produkte und Produktionssysteme zu zunehmend komplexen Fragestellungen, die neuartige Herangehensweisen an ihre Lösung erfordern.

Eine Reaktion unserer Gesellschaft, die sich auf der Basis wachsender Möglichkeiten der Informationsverarbeitung ergibt, ist die Erschließung von Potentialen aus Innovation in den Bereichen Digitalisierung, Automatisierung und künstliche Intelligenz, die sich hinter dem Begriff Industrie 4.0 verbergen. Die damit verbundene Zukunft der aufeinander abgestimmten Planung und Steuerung von Produkten und Produktionssystemen bildet einen Schwerpunkt der Forschungsarbeiten an der Fakultät für Maschinenbau. Dabei werden im Rahmen von drei großen Themenfeldern sowohl technische als auch soziale  und sozio-technische Aspekte adressiert, die aktuellen gesellschaftlichen Megatrends wie Digitalisierung und KI, Wandlungsfähigkeit und Flexibilisierung, sowie Nachhaltigkeit und gesellschaftliche Verantwortung berücksichtigt und diese in den Kontext der Umsetzung komplexer und dynamischer Produktionssysteme stellt.

Enabler Technologien

Die Basis der Forschung bildet die Untersuchung von Technologien als Enabler für individualisierte, nachhaltige und qualitative Produkte und Produktionssysteme, Services und Geschäftsmodelle. Diese reichen von Informations- und Kommunikationstechnologien wie OPC UA, Edge Devices, künstlicher Intelligenz und den digitalen Produktpass über Referenzarchitekturen wie das RAMI 4.0 oder das Industrial Internet of Things und die Industrie 4.0 Verwaltungsschale bis zu Entwurfsmethoden wie die Simulation von Produkteigenschaften oder Lieferketten oder dem durchgängigen modellbasierten Engineering auf Basis durchgängiger Datenmodelle.

Produktions- und Fabrikprozesse

Unter Nutzung der Basistechnologien können Produktions- und Transportprozesse - folgend der Idee der Systems-of-Systems - modelliert, analysiert, gestaltet und gesteuert werden. Hier ermöglichen neue Fabrikdesigns und mit ihnen auf der einen Seite neue Vorgehensweisen beim Engineering von Produktionssystemen und auf der anderen Seite neue Methoden des Produktionsmanagement, der Produktionsplanung und der Produktionssteuerung eine zunehmende Effektivität und Effizienz bei gleichzeitigendem Anwachsen von Flexibilität und Wandelbarkeit, Kundenindividualität und Resilienz. Dabei werden zum Beispiel Themen wie die Gestaltung und Nutzung cyber-physischer Produktions- und Logistiksysteme, die Steigerung der Verfügbarkeit von Komponenten durch verbesserte Überwachung und Diagnose, die Verbesserung der Interaktion von Mensch und Maschine aber das Wissensmanagement in Organisationen adressiert.

Lebenszyklus von Produkten und Produktionssystemen

Die Betrachtung des gesamten Lebenszyklus technischer bzw. sozio-technischer Systeme als drittes Forschungsfeld aggregiert die, auf den beiden unteren Ebenen liegenden Methoden, um eine unternehmensübergreifende Transparenz entlang aller ihrer Lebenszyklusphasen zu ermöglichen. Dabei spielen unter anderem Fragen hinsichtlich der notwendigen Digitalisierung lebenszyklusübergreifenden, effizienten und effektiven Informationsbereitstellung und -nutzung zur Sicherung der Nachhaltigkeit von Produkten und Systemen eine wichtige Rolle.

Bild: Automatisierungsdiabolo als Evolution der Automatisierungspyramide

Die genannten drei Themenfelder sind weder untereinander Überschneidungsfrei noch ist der Forschungsschwerpunkt Planung, Organisation und Industrie 4.0 überschneidungsfrei mit den anderen Forschungsschwerpunkten. Insbesondere arbeiten wir mit dem Forschungsschwerpunkten Digitaler Maschinenbau zusammen an Themen der Digitalisierung, Informationsmodellierung und Nutzung von KI Methoden.