LE-2-2016
LOGISTIK express Fachzeitschrift
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INTRALOGISTIK<br />
Voraussetzung zur Industrie 4.0<br />
Schlagworte wie Industrie 4.0, digitale Transformation, Big Data, vernetzte Systeme<br />
und dezentrale Steuerung sind in vieler Munde, doch nur wenige können<br />
für diese wirklich klare Definitionen liefern. AUTOREN: DR. RAYMOND HEMMECKE, RICHARD <strong>LE</strong>SSAU -<br />
HEUREKA SOLUTIONS<br />
ROUND TAB<strong>LE</strong> IN THE CLOUD<br />
Hinter all diesen Begriffen<br />
steht die Vorstellung, dass<br />
in Zukunft mit Hilfe digitaler<br />
Vernetzung und Datenanalyse<br />
Prozesse und Entscheidungen<br />
von Teilsystemen dezentral und in<br />
Echtzeit autonom optimal gesteuert<br />
und getroffen werden können. Man<br />
hofft, dass durch eine Art Schwarmintelligenz<br />
eine selbstorganisierte,<br />
flexible Produktion und Logistik für<br />
hochindividualisierte Produkte entsteht<br />
und dass dadurch die optimale Organisation<br />
und Steuerung der gesamten<br />
Wertschöpfungskette über den kompletten<br />
Produktlebenszyklus revolutioniert<br />
wird, um im Wettbewerb der Zukunft<br />
bestehen zu können.<br />
Um die nötigen Daten für eine digitale<br />
Vernetzung zur Verfügung zu stellen,<br />
sind zweifelsfrei zuerst Schritt für Schritt<br />
einige technische Voraussetzungen<br />
zu schaffen. Jedoch erzeugen Digitalisierung<br />
und Vernetzung allein noch<br />
keine Intelligenz, keinen automatischen<br />
Mehrwert. Letztlich müssen die autonomentscheidenden<br />
Maschinen intelligente<br />
Entscheidungen treffen. Doch<br />
wie? Mit wachsenden Datenmengen<br />
und Entscheidungsmöglichkeite<br />
wächst auch die Notwendigkeit für systematische<br />
Herangehensweisen und<br />
State of the Art-Algorithmen. Eine<br />
Brücke zwischen aktueller Forschung<br />
und Praxis ist unabdingbar für eine<br />
Industrie 4.0, egal wie man diese<br />
definieren mag. Hierbei spielen insbesondere<br />
mathematische Modelle und<br />
Algorithmen und deren effiziente hardund<br />
software-technische Umsetzung<br />
eine fundamentale Rolle: Mit Hilfe von<br />
Statistik und Maschinenlernen können<br />
Strukturen in Daten erkannt und damit<br />
nutzbar gemacht werden. Ein Grundbaustein<br />
selbst-lernender Systeme.<br />
Der Fortschritt in der mathematischen<br />
Optimierung bietet des Weiteren heutzutage<br />
Entscheidungshilfen, selbst bei<br />
komplexesten Problemen: Was wird<br />
wann, wie, wo, für wen, in welcher Reihenfolge,<br />
zu welchem Preis ... produziert<br />
und bewegt? Die Beantwortung dieser<br />
Fragestellung hat bisher dazu geführt,<br />
dass die IT-Landschaft und die Prozesse<br />
18 LOGISTIK EXPRESS 2/<strong>2016</strong>
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