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Montageanleitungen sind unabdingbar, um ein Produkt erfolgreich zu verkaufen. Zugleich sind sie sehr zeitaufwendig in der Erstellung und oft nicht gut verständlich. "ARCaide" ist eine neue Methode, die vorhandene CAD-Daten nutzt und daraus automatisch eine Montageanleitung erstellt. Ein weiterer Vorteil: Die ausgegebene Anleitung ist intuitiv und reduziert Montagefehler schon während des Prozesses, weil sie den Menschen mithilfe von Augmented Reality (AR) anleitet.
 
Assembly instructions are indispensable for successfully selling a product. However, their creation is very time-consuming and often they are hard to understand. ARCaide is a new method using existing CAD data to automatically create assembly instructions. Another advantage is that these instructions are intuitive, reducing assembly errors during the process as users are guided by means of Augmented Reality (AR).

Die Fraunhofer-Gesellschaft hat 2019 die Biologische Transformation zu einer strategischen prioritären Forschungsinitiative erklärt. Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA und das Fraunhofer-Institut für Grenzflächen- und Bioverfahrenstechnik IGB leiten diese Initiative. Die Biologische Transformation ist definiert als die systematische Anwendung des Wissens über natürliche Prozesse, die darauf abzielt, ein Fertigungssystem hinsichtlich seiner gesellschaftlichen und geschäftlichen Herausforderungen zu optimieren [1]. Angestrebt ist eine Konvergenz von Bio- und Technosphäre.

Industrie 4.0 ist zwischenzeitlich in Deutschland fest etabliert. Kein Unternehmen – ganz gleich ob klein, mittelständisch oder groß – das sich nicht mit diesem Thema beschäftigt. Selbst das Handwerk arbeitet daran. Auch international stößt die Initiative auf großes Interesse, erhält viel Beachtung und findet viele Nachahmer.

Das Thema Energieeffizienz findet in Politik, Wirtschaft und Wissenschaft bisher nur unzureichend Beachtung. Obwohl die Bundesregierung in ihrem Energiekonzept eine Entkopplung von Wachstum und Energieverbrauch vorsieht und einzelne Maßnahmen ergreift, werden die Energieeffizienzgewinne der deutschen Wirtschaft aktuell vom Wachstum nahezu neutralisiert. Dies ist unter anderem auf den Rebound-Effekt zurückzuführen. Die Herausforderung ist es, die Energieeffizienz stärker als bisher in die Energiewende einzubeziehen. Gleichzeitig müssen die erforderlichen Technologien und Investitionen für Unternehmen, Haushalte und Kommunen bezahlbar bleiben. Die Industrie ist aktuell für rund 40 Prozent des Stromverbrauchs verantwortlich, aber geeignete politische Rahmenbedingungen im Sinne von Regulierungen oder Förderinstrumenten existieren kaum. Auch weisen die Produktionsunternehmen selbst enorme Schwächen bei der Hebung von Energieeffizienzpotenzialen auf. Interne Ursachen sind u.a. Intransparenz über die eigene Energiesituation und sehr kurze geforderte Amortisationszeiten für Effizienzmaßnahmen. Langfristig kann die Entkopplung von Wachstum und Energieverbrauch jedoch nur durch Technologiesprünge gelingen. Wirtschaft und Forschung benötigen hier einen langfristigen verlässlichen Rahmen durch die Politik. ; Today, energy efficiency is not enough considered in politics, economy and science. Although the German government schedules decoupling of economic growth from energy consumption and takes isolated measures, the economic growth of the German economy more or less eats up the realized efficiency gains. This is, amongst others, due to the so-called rebound effect. The challenge is now, to integrate energy efficiency more tightly into the German energy concept of the "Energiewende". At the same time, required technologies and respective investments have to remain affordable for enterprises, households and local authorities. Industry accounts for about 40 percent of the energy consumption in Germany, but there are almost no appropriate political framework conditions, such as regulations and funding instruments. Manufacturing enterprises themselves also show clear weaknesses in exploiting their efficiency potential. Internal reasons are, amongst others, the lack of knowledge about their own energy situation and the very short payback periods that are usually demanded. In the long run, the decoupling of economic growth and energy consumption can only work through technology leaps. Economy and science thus need a reliable long-term framework, provided by politics.

Der Beitrag untersucht die Treiber der Dekarbonisierungsziele und deren Auswirkungen auf nachhaltige Geschäftsmodellinnovationen in der Stahl-, Zement- und chemischen Industrie mittels einer systematischen Literaturrecherche und einer qualitativen Expertenbefragung. Die identifizierten Treiber werden in die Cluster Politik, Ökonomie und Gesellschaft eingeordnet. Die Ergebnisse bieten wertvolle Einblicke für Entscheidungsträger und Unternehmen, die ihre Aktivitäten im Kontext der Dekarbonisierung zukunftsfähig gestalten möchten.

Prognosen bilden oft die Grundlage für Entscheidungen in der Produktion. Heute werden solche Voraussagen meist erfahrungs- oder modellbasiert getroffen. Bei komplexen Systemen stößt das an die Grenzen der Zuverlässigkeit oder ist mit hohem zeitlichen Aufwand verbunden. Klassierungsmethoden des Maschinellen Lernens versprechen dafür Lösungen. Automatisch erstellte Entscheidungsbäume können eine Möglichkeit sein, echtzeitnah Prognosen für Kennzahlen in der Produktion zu erstellen.
 
Forecasts often form the basis for decisions on the shop floor. Today, forecasts in production are mostly derived from personal experience or digital models. With complex systems, this approach reaches the limits of reliability or is associated with a high expenditure of time. Classification methods of machine learning promise solutions for this. Automatically generated decision trees can be a possibility to generate real-time forecasts for key figures in production.

Biointelligence is currently one of the most noted innovation paths in Germany and Europe. Crucial to the development of the Biointelligence vision are recent biotech and information technology breakthroughs. It is therefore not surprising that the scientific community, political decision-makers as well as industry representatives are enthusiastic about the subject of biointelligence. In the Stuttgart-Tübingen region, for example, more than 40 scientists have joined forces in the Competence Center Biointelligence to promote the topic in an interdisciplinary fashion. Not only the federal government, but also various state governments are planning extensive support measures. At the level of the European Commission, the term Industry 5.0 is sometimes even used behind closed doors. The fact is that biointelligence opens up enormous potential for break through innovations, leap frogging and competitive advantages in almost all industrial sectors. In many cases, however, the term is misunderstood, which ultimately leads to undermining the meaning and thus undermining the potential for Germany as a business location. For science, industry and politics it is crucial to find a consensus. This article thus aims to contribute by summarizing the term background, presenting a detailed definition and developing a categorization system.

Von der Integration von Wertschöpfungsnetzwerk und Produktion versprechen sich produzierende Unternehmen eine schnellere Reaktion auf Ereignisse und signifikante Kosteneinsparungen. Der Beitrag zeigt einen adaptiven Regelkreis als technischen Lösungsbaustein für solch eine vertiefte Integration.
 
By integrating supply network and manufacturing, companies expect a faster response to events and significant cost savings. This article shows an adaptive control loop as a technical solution component for such a deep integration.

Industrie 4.0 strebt anhand der Vernetzung mit cyber-physischen und autonomen Systemen in Richtung autonomer Produktion. Ein bestehendes technologieunabhängiges Stufenmodell für die autonome Produktion soll um die systematische Identifikation von Technologien erweitert werden. Für dieses Vorhaben wird ein allgemeingültiges methodisches Vorgehen vorgestellt. Die Technologien werden mittels Technologiesteckbriefen und "Concept Maps" für thematische Merkmalsfelder identifiziert und durch ein Technologieradar eingeordnet. Zudem werden technologische Entwicklungsfelder für die autonome Produktion aus der Analyse abgeleitet und der weitere Forschungsbedarf aufgezeigt.
 
Industrie 4.0 strives towards autonomous production based on interconnectedness and integration as well as cyber-physical and autonomous systems. An existing technology-independent stage model for autonomous production is extended by the systematic identification of technologies through a generally applicable methodological approach. Technologies are identified by means of technology profiles and concept maps for thematic characteristic fields and classified by a technology radar. In addition, the paper uncovers technological development fields for autonomous production and highlights further research needs.

Die Biointelligenz zählt derzeit zu den am meisten beachteten Innovationspfaden in Deutschland und Europa. Maßgeblich für die Entwicklung der Vision der Biointelligenz sind die jüngsten Erfolge der Bio- und Informationstechnologie. So ist es nicht verwunderlich, dass die wissenschaftliche Gemeinschaft, politische Entscheidungsträger wie auch Vertreter der Industrie dem Thema Biointelligenz geradezu enthusiastisch gegenüberstehen. In der Region Stuttgart-Tübingen haben sich beispielsweise über 40 Wissenschaftler im Kompetenzzentrum Biointelligenz zusammengeschlossen, um das Thema gemeinsam, interdisziplinär voranzubringen. Nicht nur die Bundesregierung, sondern auch verschiedene Landesregierungen, planen umfangreiche Fördermaßnahmen. Auf Ebene der EU-Kommission wird hinter vorgehaltener Hand teilweise sogar der Begriff Industrie 5.0 verwendet. Fakt ist, dass die Biointelligenz enormes Potenzial für Sprunginnovationen und Standortvorteile in nahezu allen industriellen Branchen eröffnet. Vielfach wird der Begriff jedoch missverstanden, was in letzter Konsequenz dazu führt, dass die Bedeutung ausgehöhlt und damit das Potenzial für den Wirtschaftsstandort Deutschland unterminiert wird. Für Wissenschaft, Industrie und Politik ist es entscheidend einen Konsens zu finden. Dazu soll dieser Artikel einen Beitrag leisten, indem er die Begriffsherkunft zusammenfasst, einen detaillierten Definitionsvorschlag präsentiert und eine Kategorisierungssystematik erarbeitet.
 
Biointelligence is currently one of the most noted innovation paths in Germany and Europe. Crucial to the development of the Biointelligence vision are recent biotech and information technology breakthroughs. It is therefore not surprising that the scientific community, political decision-makers as well as industry representatives are enthusiastic about the subject of biointelligence. In the Stuttgart-Tübingen region, for example, more than 40 scientists have joined forces in the Competence Center Biointelligence to promote the topic in an interdisciplinary fashion. Not only the federal government, but also various state governments are planning extensive support measures. At the level of the European Commission, the term Industry 5.0 is sometimes even used behind closed doors. The fact is that biointelligence opens up enormous potential for break through innovations, leap frogging and competitive advantages in almost all industrial sectors. In many cases, however, the term is misunderstood, which ultimately leads to undermining the meaning and thus undermining the potential for Germany as a business location. For science, industry and politics it is crucial to find a consensus. This article thus aims to contribute by summarizing the term background, presenting a detailed definition and developing a categorization system.