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Eine Herausforderung für produzierende Unternehmen in der Entwicklung intelligenter Produkte besteht darin, dass die Zielstellung, die mit einem intelligenten Produkt verfolgt wird, nicht expliziert ist. Zudem ist oftmals nicht spezifiziert, in welchem Anwendungsfall ein intelligentes Produkt agieren soll. Produzierende Unternehmen benötigen Unterstützung, um eine zielorientierte und folglich wirtschaftliche Melioration existierender Produkte zu gewährleisten. Ebendiese Melioration wird im Kontext von intelligenten Produkten als Smartifizierung bezeichnet und stellt damit einen Entwicklungsprozess dar, der ein bestehendes Produkt als Ausgangssituation im Sinne einer Anpassungskonstruktion expliziert. Die originäre Produktfunktion wird folglich nicht verändert, sondern das Produkt um digitale Funktionen und Dienstleistungen erweitert. Der Artikel befasst sich daher erstens mit der Beschreibung generischer Ziele für den Einsatz intelligenter Produkte im Maschinenbau. Eine Zusammenstellung und Erläuterung solcher Ziele unterstützt Unternehmen, eine Präzisierung der Zielfestlegung in der Initiierungsphase eines Smartifizierungsprojekts durchzuführen. Zweitens wird unter Anwendung der Ziel-Mittel-Beziehung ein Anwendungsfall intelligenter Produkte beschrieben. Abschließend werden beide Aspekte in einer Methode zusammengefasst, wie mittels Ziel- und Anwendungsfallbetrachtung Anforderungen abgeleitet und wie diese Elemente in Vorgehensmodelle der Produktentwicklung eingebettet werden können. Exemplarisch wird anhand einer Stanzmaschine aufgezeigt wie die Methode und die sich daraus ableitenden Ergebnisse im Smartifizierungsprozess zur Entwicklung einer intelligenten Stanzmaschine eingesetzt werden.
Feasibility Analysis of Entity Recognition as a Means to Create an Autonomous Technology Radar
(2021)
Mit den neuesten Technologietrends auf dem Laufenden zu bleiben, ist für Fertigungsunternehmen eine entscheidende Aufgabe, um auf einem global wettbewerbsfähigen Markt erfolgreich zu bleiben. Die Erstellung eines Technologieradars ist ein etablierter, jedoch meist manueller Prozess zur Visualisierung der neuesten Technologietrends.
Der Herausforderung, Technologien zu identifizieren und zu visualisieren, widmet sich das Projekt TechRad, das maschinelles Lernen einsetzt, um ein autonomes Technologie-Scouting-Radar zu realisieren. Eine der Kernfunktionen ist die Identifizierung von Technologien in Textdokumenten. Dies wird durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP) realisiert.
Dieser Beitrag fasst die Herausforderungen und möglichen Lösungen für den Einsatz von Entity Recognition zur Identifikation relevanter Technologien in Textdokumenten zusammen. Die Autoren stellen eine frühe Phase der Implementierung des Entity Recognition Modells vor. Dies beinhaltet die Auswahl von Transfer Learning als geeignete Methode, die Erstellung eines Datensatzes, der aus verschiedenen Datenquellen besteht, sowie den angewandten Modell-Trainings-Prozess. Abschließend wird die Leistungsfähigkeit der gewählten Methode in einer Reihe von Tests überprüft und bewertet.
Digitalization and Industry 4.0 continue to shape our industrial environment and collaboration. For many enterprises, a key challenge in moving forward in this matter is the integration of their shop-floor systems (hard- and software) with their office-floor systems to harvest the full potential of industry 4.0.
A multitude of different technologies and respective use-cases available on the market leave many companies startled. This paper presents a set of use-cases for IT-OT-Integration to bring transparency into a company’s digital transformation.
Additionally, a technical requirements profile for integrating IT- and OT-Systems based on the use cases is presented. Both, use-cases and their requirements, guide companies in selecting the digitalization measures that fit their current situation and help in identifying technical challenges that need to be addressed in the transformation process.
Produzierende Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die Digitalisierung ihrer Systemlandschaften nutzenorientiert auszurichten. Aufgrund der oftmals historisch gewachsenen Shopfloors und IT-Systeme sind die Möglichkeiten mit den bereits existierenden Bestandssystemen undurchsichtig. Eine Vielzahl an Anwendungsfällen ist bereits mit geringem Mehraufwand, im Kontrast zu umfassenden Neuanschafungen, umsetzbar. Entscheidend ist eine systematische Ermittlung von Handlungsbedarfen, die auf den individuellen Bestandssystemen und Zielsetzungen basieren. Ziel des Forschungsprojekts ‚MarryIT‘ ist es, KMU durch eine methodisch angeleitete Erfassung und Bewertung des IT-OT-Integrationsstands zu unterstützen. IT-OT-Integration beschreibt die Vernetzung der Shopfloorsysteme (OT-Systeme wie MES, Produktionsmaschinen, Sensoren, Waagen, Scanner etc.) mit den Officefloorsystemen (IT-Systeme wie IoT-Plattformen, ERP, PLM, Supply-Chain-Management-Systeme etc.).
Das Ziel des Forschungsprojekts ‚MarryIT‘ war es, KMU bei der Umsetzung von Industrie-4.0-Anwendungsfällen (sog. Nutzenpotenzialen) zu unterstützen. Sie sollen eine Entscheidungsgrundlage erhalten, die es ihnen ermöglicht, ressourcenschonend die auf Basis ihrer Ausgangssituation am besten geeigneten Nutzenpotenziale auszuwählen. Dies soll durch die gezielte und strukturierte Aufnahme der Ist-Landschaft im Unternehmen geschehen. Diese soll mit den gewählten Nutzenpotenzialen abgeglichen werden. Auf dieser Basis soll den Unternehmen eine Grundlage für eine erfolgreiche Investitionsentscheidung geboten werden, die die Unternehmen benötigen. So erhalten KMU die Möglichkeit, ihre begrenzten finanziellen Mittel unterstützt durch ein methodisches Vorgehen mit Bedacht einzusetzen und das Risiko einer Fehlinvestition zu umgehen.
Diese Zielsetzung wurde konkret durch die Entwicklung einer mobilen Anwendung umgesetzt, die es den Unternehmen ermöglicht, die in ‚MarryIT‘ entwickelte Methode anzuwenden. Dafür werden zunächst Nutzenpotenziale selektiert. Als nächstes wird mithilfe des entwickelten Steckbriefs die Ist-Systemlandschaft, bestehend aus IT-Systemen, Schnittstellen und OTSystemen, aufgenommen. Diese wird dann mit den ausgewählten Nutzenpotenzialen automatisiert abgeglichen. Daraus wird ersichtlich, welche Nutzenpotenziale direkt umsetzbar sind und welche Nutzenpotenziale welchen Übereinstimmungrad mit den anderen selektierten Nutzenpotenzialen aufweisen. Daraufhin wird die Schwierigkeit der Umsetzung für jedes Nutzenpotenzial für die Integration sowie konkrete Handlungsmaßnahmen zur Integration, auf Einzelsystemebene abgeleitet.
Networked digitalisation as an enabler for smart products and data-based business models presents companies with numerous and diverse challenges on their way through the digital transformation. Various reference architecture models have been developed in recent years to support these companies. A detailed analysis of these and in particular their use by companies quickly showed that currently existing reference models have major weaknesses in their practical suitability. With the Aachen Digital Architecture Management (ADAM), a framework was developed that specifically addresses the weaknesses of existing reference architectures and specifically takes up their strengths. As a holistic model, specially developed for use by companies, ADAM structures the digital transformation of companies in the areas of digital infrastructure and business development starting from customer requirements. Systematically, companies are enabled to drive the design of the digital architecture, taking into account design fields. The description of the design fields offers a detailed insight into the essential tasks on the way to a digitally networked company. The model is not only a structuring aid, but also contains a construction kit with the design fields to configure the procedure in the digital transformation. The procedure differentiates between the development of the digitalisation strategy and the implementation of the digital architecture. Three different case studies also show how ADAM is used in industry, what structuring support it can provide and how the digital transformation can be configured. The breadth and depth of ADAM enable companies to take the path of digital transformation systematically and in a structured manner, without ignoring the value-creating components of digitalisation. This qualifies ADAM as a sustainability-oriented framework, as it places the economic scaling, needs-based adaptation and future-oriented robustness of solution modules in the focus of digital transformation.
Vor sich finden Sie den Leitfaden zur Anwendung der „MarryIT“-Methodik zur Vernetzung der Systeme auf ihrem Shopfloor mit den Systemen auf Ihrem Office-Floor. Bei den Shopfloor-Systemen wird oft von OT-Systemen (Operational Technology) und bei den Office-Floor-Systemen von IT-Systemen gesprochen. Das Ziel ist es, die Anwendungsfälle (auch als Nutzenpotenziale bezeichnet) auszuwählen, die sich für eine Vernetzung eignen und mit der bestehenden Systemlandschaft ermöglicht werden können. Darüber hinaus können Sie mit der vorliegenden Methode gezielt entscheiden, wie Sie Ihre Systemlandschaft zur Realisierung der Anwendungsfälle weiterentwickeln können. Die Methode soll Ihnen helfen, diesen Prozess durch den Einsatz eines strukturierten Vorgehens anzugehen und dabei unterstützen, die für Sie besten Entscheidungen zu treffen. Sie können statt der analogen Variante ebenfalls die mobile Webanwendung zur Durchführung der Methode verwenden: marryit-tool.fir.de
Die Intransparenz in der eigenen Systemlandschaft und die Vielzahl an Industrie-4.0-Anwendungsfällen erschwerten KMU die nutzenorientierte Vernetzung von IT-Systemen und Shopfloor, die sogenannte IT-OT-Integration. Die richtige Auswahl von Digitalisierungsmaßnahmen mithilfe einer funktionalen und technischen Evaluation des Systembestands reicht häufig schon aus, um die vorhandenen Nutzenpotenziale zu heben. Im Forschungsprojekt ‚MarryIT‘ wurde eine Methodik entwickelt, die KMU gezielt bei der Aufnahme und Ableitung individueller Handlungsempfehlungen unterstützt. Mit Abschluss des Projekts im Mai 2021 wurde das Vorgehen zur vereinfachten Anwendung und Verfügbarkeit zusätzlich in ein Online-Tool (marryit-tool.fir.de) überführt, das nun kostenlos zur öffentlichen Nutzung bereitsteht.
Methods of machine learning (ML) are difficult for manufacturing companies to employ productively. Data science is not their core skill, and acquiring talent is expensive. Automated machine learning (Auto-ML) aims to alleviate this, democratizing machine learning by introducing elements such as low-code or no-code functionalities into its model creation process. Due to the dynamic vendor market of Auto-ML, it is difficult for manufacturing companies to successfully implement this technology. Different solutions as well as constantly changing requirements and functional scopes make a correct software selection difficult. This paper aims to alleviate said challenge by providing a longlist of requirements that companies should pay attention to when selecting a solution for their use case. The paper is part of a larger research effort, in which a structured selection process for Auto-ML solutions in manufacturing companies is designed. The longlist itself is the result of six case studies of different manufacturing companies, following the method of case study research by Eisenhardt. A total of 75 distinct requirements were identified, spanning the entire machine learning and modeling pipeline.
Die vorliegende Publikation soll dazu dienen, ein aktuelles Stimmungsbild der Industrie zu der Einführung von 5G einzufangen. Dazu wird analysiert, wie eine 5G-Einbindung in bereits bestehende IoT-Plattformen gelingen kann und welche Möglichkeiten zukünftig realisierbar werden. Dazu stellen wir fünf Hypothesen zum Einfluss von 5G auf IoT-Plattformen auf und leiten daraus ein Visionsbild eines 5G-Plattformkonzepts ab. Um den Einfluss der industriellen Einführung der Mobilfunkgeneration 5G auf IoT-Plattformen bewerten zu können, wurden sowohl Visionsbild als auch Hypothesen innerhalb strukturierter Interviews mit IoT-Plattformanbietern diskutiert und aufgearbeitet. Nachdem in Kapitel 2 die relevanten Grundlagen hinsichtlich des neuen Mobilfunkstandards 5G und Plattformen erarbeitet werden, werden in Kapitel 3 die Ergebnisse und Erkenntnisse der Interviews mit den Plattformanbietern zusammengefasst und erörtert. Basierend auf den Interviews geben wir einen Überblick über die konkreten Herausforderungen, das Interesse diverser Stakeholder und die aktuellen Entwicklungen rund um das Thema.