Industrieroboter – Grundlagen für sicheres Arbeiten

Moderne Produkte sind durch eine zunehmende Komplexität, Individualisierung sowie die Integration von Mechanik, Elektronik und Software gekennzeichnet. Damit geht eine zunehmende Vielfalt interner und von Kunden angeforderter technischer Änderungen einher. Ob große Sprachmodelle die Folgen technischer Änderungen zuverlässig erfassen und für Produktentwickler verständlich aufbereiten können, ist bisher kaum untersucht worden.

Viele mittelständische Produktionsunternehmen können ihre Fertigung noch nicht vollständig automatisieren. Gleichzeitig eröffnen Fortschritte in Robotik und KI neue Möglichkeiten. Intelligente Mensch-Technik-Systeme verbinden menschliche Erfahrung mit digitalen Assistenzsystemen im Shopfloor. Sie unterstützen Mitarbeitende, erleichtern den Zugang zu Wissen und steigern Produktivität sowie Qualität –auch in gewachsenen Produktionsumgebungen.

ZF hat mit der Digital Manufacturing Platform (DMP) eine der umfassendsten digitalen Transformationen der Fertigungsindustrie umgesetzt. Innerhalb kurzer Zeit entstand ein global einheitliches Produktionsnetzwerk, das Prozesse standardisiert, Daten silos auflöst und End-to-End-Transparenz schafft – alles unter hoher Skalierbarkeit und agilem Tempo, selbst in herausfordernden Zeiten wie der Corona-Pandemie

Digitale Ursachenanalyse und gezieltes Change Management transformieren die Papierproduktion: Ein Schweizer Hersteller reduziert ungeplante Stillstände, spart 60 % Analysezeit ein und senkt die Kosten mithilfe innovativer digitaler Ansätze. Das Beispiel zeigt, welches Potenzial diese Strategie für Prozesseffizienz und Wettbewerbsfähigkeit hat –wer Manufacturing digital denkt, findet hier Ansätze mit hohem Potenzial.

Smart Cutting kombiniert Digital Retrofit, Condition Monitoring und KI, um die Produktivität im industriellen Sägeschnitt zu steigern. Durch Echtzeit-Datenanalyse und Machine Learning werden Maschinenzustände überwacht, Anomalien erkannt und Materialklassifikation automatisiert – für mehr Effizienz, weniger Stillstand und höhere Produktqualität.

Während KI in Großunternehmen zunehmend etabliert ist, stehen mittelständische Unternehmen vor der Herausforderung, geeignete KI-Anwendungsfälle zu identifizieren und erfolgreich umzusetzen. Durch die Kombination aus detaillierter Prozessanalyse, strukturiertem Kompetenzaufbau und systematischer Potenzialidentifikation konnten 21 konkrete KI-Einsatzmöglichkeiten identifiziert und mit einem Brandenburger Mittelständler validiert werden.