Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK

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Robot Inference of Human States: Performance and Transparency in Physical Collaboration

2022 , Haninger, K.

To flexibly collaborate towards a shared goal in human-robot interaction (HRI), a robot must appropriately respond to changes in their human partner. The robot can realize this flexibility by responding to certain inputs, or by inferring some aspect of their collaborator and using this to modify robot behavior-approaches which reflect design viewpoints of robots as tools and collaborators, respectively. Independent of this design viewpoint, the robot's response to a change in collaborator state must also be designed. In this regard, HRI approaches can be distinguished according to the scope of their design objectives: whether the design goal depends on the behavior of the individual agents or the coupled team. This chapter synthesizes work on physical HRI, largely in manufacturing tasks, according to the design viewpoint and scope of objective used. HRI is posed as the coupling of two dynamic systems; a framework which allows a unified presentation of the various design approaches and, within which, common concepts in HRI can be posed (intent, authority, information flow). Special attention is paid to predictability at various stages of the design and deployment process: whether the designer can predict team performance, whether the human can predict robot behavior, and to what degree the human behavior can be modelled or learned.

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Firma Klappdekelen - ein Jahr später

2020 , Schumann, Monique

Die Firma Klappdekelen dient als Anschauungsbeispiel für die Ergebnisse des Projekts ""JUMP 4.0 - Mobile Jobeinplanungsunterstützung für den Meister in der Produktion"". Denise, die Geschäftsführerin des fiktiven KMUs, braucht eine standfeste Zukunftsplanung, um weiterhin erfolgreich ihr Unternehmen führen zu können und vor allem ihren Mitarbeitern weiterhin einen Arbeitsplatz anbieten zu können. Dieses Kapitel betrachtet die Situation im Unternehmen ein Jahr später, nachdem die Handlungsempfehlungen und Lösungen des JUMP-4.0-Projekts umgesetzt wurden. Mithilfe des JUMP Planners werden individuelle Kundenwünsche nach dem Eingang selbstständig geprüft und eventuelle Anpassungen umgesetzt. Bei wiederholten Vorgängen findet die Maschineneinstellung automatisiert statt. Die Prozessabläufe sind insgesamt transparenter und Entscheidungen können schneller getroffen werden. Auswirkungen auf den Meister sind bspw. eine Verbesserung der Koordination der einzelnen Aufträge in den unterschiedlichen Produktionsphasen sowie eine Verbesserung der Übersichtlichkeit der Prozessabläufe. Jetzt hat er mehr Zeit für Optimierungen und Verbesserungen.

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Prozessmanagement für KMU

2020 , Oertwig, Nicole , Gering, Patrick , Knothe, Thomas

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JUMP Planner

2020 , Rimmelspacher, Sven O. , Gering, Patrick , Lemcke, Anne , Schneider, Benjamin

Dieses Kapitel fokussiert den JUMP Planner, der den Meister befähigen soll, unabhängiger zu arbeiten, schneller reagieren und vor allem besser Entscheidungen treffen zu können. Er wurde konzipiert, um die Zusammenstellung von Daten systematisch, einfach und immer in derselben Art und Weise erfassen und bearbeiten zu können. Der JUMP Planner basiert auf der Grundidee, dass alle diese Daten in einer hierarchischen Anordnung intuitiv hinzugefügt und verwaltet werden können. Der Planner wird unterteilt in zwei Bereiche: den ProzessDesigner und den ProduktDesigner. Beide sind gleich aufgebaut, d. h., zu einem Prozessschritt oder einem Produkt werden die jeweils benötigten Parametergruppen definiert und dann innerhalb dieser Parametergruppen die relevanten Parameter hinzugefügt und beschrieben.

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Progress for Life Cycle Sustainability Assessment by Means of Digital Lifecycle Twins - A Taxonomy

2021 , Riedelsheimer, T. , Neugebauer, S. , Lindow, K.

To understand and optimize the impact of a product along its lifecycle, the consideration of social, economic and environmental factors is of increasing interest for customers and regulating institutions. In this context, Life Cycle Sustainability Assessment (LCSA) is used to monitor and understand the trade-offs of the three sustainability dimensions. Today, LCSA still faces major challenges, such as availability, actuality and validity of data or consistent and appropriate measures to support Design for Sustainability. New technological innovations may support the enhancement of the methodology. In the background of a digitized product and service lifecycle, especially Industry 4.0 technologies, Digital Twins and the integration of Artificial Intelligence may solve data and feedback challenges through new ways of data collection, transfer, validation and intelligent analysis. This paper aims at exploring this potential of new technological innovations for an enhanced LCSA of capital goods and durable consumer goods as well as related services and proposes a taxonomy. Therefore, a literature review to identify existing digital solutions and research gaps is established. For the identified gaps, a new concept, the Digital Lifecycle Twin for LCSA is presented. The authors address both, the positive but also the negative implications put on the LCSA framework from a sustainability perspective. Ultimately, these findings will contribute to the enhancement of the LCSA methodology as well as to the design of a support system to enable environmentally and socially sound design of products and services.

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Revisiting the intellectual capital research landscape: A systematic literature review

2020 , Hussinki, H. , Garanina, T. , Dumay, J. , Steinhöfel, E.

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Handlungsempfehlungen

2020 , Schneider, Benjamin , Kayser, Marco , Gelec, Erdem , Schweizer, Hartmut , Knothe, Thomas

Im vorliegenden Kapitel werden die Anforderungen an die Umsetzung einer Industrie-4.0-Maßnahme aus KMU-Sicht betrachtet. Hierzu wird zunächst ein Leitfaden eingeführt, der Anwendern in KMU als Orientierungshilfe bei Umsetzungsvorhaben dient. Der Leitfaden untergliedert sich in die Dimensionen Mensch, Technik und Organisation und deckt alle aufeinanderfolgenden Phasen einer Umsetzung ab. Die Phasen umfassen: 1) Anwendungsfall ausarbeiten - Anforderungen klären, 2) Detaillierung - Voraussetzungen schaffen sowie 3) Umsetzung/Pilotierung - Pilotbetrieb. Des Weiteren wird sowohl für die Erweiterung und Umstrukturierung als auch für die Neueinführung von Software und Hardware empfohlen, aktuelle Standards zu verwenden und die Kompatibilität des Bestandes zu berücksichtigen. Zudem sollte die Kompatibilität nach oben und unten (ERP und SCADA) und horizontal in allen Unternehmensebenen gegeben sein. Im Allgemeinen wird KMU u. a. geraten, zuerst ihre Prozesse zu klären und zu stabilisieren sowie ihre neuen Rollenbilder zu klären. Des Weiteren sollten sie selbst Kompetenzen aufbauen, dabei jedoch nicht spezifische Kompetenzen am Markt unterschätzen. Zudem sollten sie nicht auf Standards warten und deren Qualität überschätzen.

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Ausblick

2020 , Rimmelspacher, Sven O. , Kayser, Marco , Batzer, Jan , Gering, Patrick

In diesem Kapitel wird zunächst ein Ausblick aus Perspektive der Anwender und technischen Partner gegeben, eine Prognose darüber, was sich für KMU und den Meister durch JUMP 4.0 ändern wird. Im Anschluss wird ein Ausblick aus Perspektive der Forschung erfolgen, in dem die aktuellen Themen und Schwerpunkte hinsichtlich Industrie 4.0 in KMU aufgezeigt werden.

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Firma Klappdekelen - die Digitalisierungshürde lässt sich "Meister(n)"

2020 , Schumann, Monique

Die Firma Klappdekelen dient als Anschauungsbeispiel für die Ergebnisse des Projekts ""JUMP 4.0 - Mobile Jobeinplanungsunterstützung für den Meister in der Produktion"". Denise, die Geschäftsführerin des fiktiven KMUs, braucht eine standfeste Zukunftsplanung, um weiterhin erfolgreich ihr Unternehmen führen zu können und vor allem ihren Mitarbeitern weiterhin einen Arbeitsplatz anbieten zu können. Die Zukunftsvision von Denise ist ein Team, welches zu jeder Zeit zielgerichtet und strukturiert zusammenarbeiten kann, ein digital aufgestelltes Unternehmen, welches auf kundenindividuelle Aufträge schnell und ohne Produktionspausen reagieren kann, und ein neues Geschäftsmodell mit einer vielfältigen Produktpalette. Dieser Transformationsprozess kann mithilfe einer Software für den Meister beschleunigt werden, welche durch das Projekt JUMP 4.0 entwickelt wurde. Zudem können durch Techniken einer Qualifikationsmatrix neue Anforderungen an die Mitarbeiter evaluiert werden, das Prozessmanagement optimiert werden sowie die zukünftigen Entwicklungen der Arbeit in Industrie 4.0 durch die Szenariotechnik herausgebildet werden. Technologiemanagementwerkzeuge helfen dabei, mit neuen aufkommenden Technologien Schritt halten zu können.

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Modellierung mit MO²GO und Erzeugung eines IEC-konformen Datenoutputs

2020 , Schweizer, Hartmut , Gering, Patrick

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