TY - GEN A1 - Schmid, Stefan A1 - Winkler, Herwig T1 - Hybrid Production Management System in the Context of Industry 4.0 T2 - 2022 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM) N2 - In our contribution, we consider how the Digital Twin of the production system can be combined with Artificial Intelligence methods. The result of these considerations should be a hybrid production management system, which can be used for decision support as well as for self-control. On the one hand, the Digital Twin is providing information and simulation for the optimal decision-making to the decision support system (human interaction). On the other hand, Artificial Intelligence is taking over some elements and tasks with automatic control (independent of human interaction). If the result is out of tolerance or if a random sample of the result is audited, the decision support system is validating the Artificial Intelligence result for execution (by human interaction). The hybrid production management system is to be used to control production processes and generates learning effects. The extension by methods of Artificial Intelligence opens possibilities to process and to master certain tasks independently of human interaction. The presented approach should relieve and support decision makers in production. By performing various actions automatically and achieving partial auto-control, the reactivity of linked processes can increase. The provision of decisive information favors decision quality and time-effectiveness. Y1 - 2022 SN - 978-1-6654-8687-3 SN - 978-1-6654-8688-0 U6 - https://doi.org/10.1109/IEEM55944.2022.9990000 SP - 1573 EP - 1577 ER - TY - GEN A1 - Schmid, Stefan A1 - Winkler, Herwig T1 - Empirical Findings on the Need of Industrial Production Management Systems in the Context of Enhanced Digitalization T2 - 2023 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM) N2 - Since the framework conditions of manufacturing companies change dynamically, production control must react to this and be adaptive and dynamically designed. Our article addresses the need of industrial production management systems in the course of enhanced digitization. The aim is to examine the extent to which traditional systems for controlling and optimizing production systems have been supplemented by Industry 4.0 concepts. In the course of the scarcity of resources and the shortage of labor, the human factor is once again coming to the fore. Against this background, the interaction between users / humans and artificial intelligence applications will be the main focus. The result should give an indicator how this connection must be considered in the future and what should artificial intelligence do in the context of production control. The findings will be the basis for future considerations of a smart production management system, which can be used for decision support as well as for auto-control. KW - Production Management System KW - Production Control KW - Manufacturing Control KW - Production KW - Industry 4.0 Y1 - 2023 SN - 979-8-3503-2315-3 SN - 979-8-3503-2316-0 U6 - https://doi.org/10.1109/IEEM58616.2023.10406474 SP - 1406 EP - 1410 PB - IEEE CY - Piscataway, NJ ER - TY - GEN A1 - Schmid, Stefan A1 - Winkler, Herwig T1 - Empirical Findings on the Current State of Industrial Production Management Systems in the Context of Increasing Digitalization T2 - Industrial Engineering and Applications – Europe : 11th International Conference, ICIEA-EU 2024, Nice, France, January 10–12, 2024 N2 - Increasing digitization and automation are currently bringing a revolution to many processes and sectors of the economy. The industry of production in particular is undergoing a fundamental transformation through the implementation of digital and networked system elements. In production control, traditionally based on established methods and experience, advanced technologies such as artificial intelligence are opening up entirely new options. Artificial intelligence’s ability to analyze large amounts of data in real time and make instant decisions from it brings fresh perspectives to production control. Until now, there have been only a few surveys that examine the current status as well as future requirements for production control. Our research focuses on the current state of IT systems used to support decision-makers in production control. It also sheds light on the requirements needed to improve these systems, especially in light of advancing technological developments and increasing digitalization. The article is dedicated to the results and provides an overview of future expectations. Y1 - 2024 SN - 9783031581120 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-031-58113-7_3 SN - 1865-1348 SP - 23 EP - 34 PB - Springer Nature Switzerland CY - Cham ER - TY - CHAP A1 - Schmid, Stefan A1 - Winkler, Herwig T1 - Überlegungen zur Konzeption eines smarten Produktionsleitsystems T2 - Handbuch Industrie 4.0 und Digitale Transformation Y1 - 2024 SN - 978-3-658-36874-6 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-36874-6_17-1 PB - Springer Gabler CY - Wiesbaden ER - TY - GEN A1 - Schmid, Stefan A1 - Winkler, Herwig T1 - Evaluation of Future Enhancement Requirements in Production Control with Regard to the Deployment of Artificial Intelligence T2 - Proceedings of the 11th International Conference on Industrial Engineering and Applications N2 - In an age when digitization and the integration of artificial intelligence in production processes are becoming increasingly important, the selection and prioritization in the enhancement of production control functions has become a key challenge for companies. This article is dedicated to the application of the Analytic Hierarchy Process for the systematic selection and prioritization of enhancement options in production control, based on findings and data from empirical studies that examined the status quo and future needs. The focus is on structuring and weighting future enhancements. The findings are used for future considerations of a smart production management system that can be used for decision support as well as for auto-control. Y1 - 2024 SN - 978-981-9764-92-1 U6 - https://doi.org/10.1007/978-981-97-6492-1_7 SN - 2195-4356 SP - 79 EP - 91 PB - Springer Nature Singapore CY - Singapore ER - TY - RPRT A1 - Schmid, Stefan A1 - Winkler, Herwig T1 - Die Produktionssteuerung im digitalen Zeitalter aus Sicht der industriellen Praxis N2 - -Im Zeitraum von März bis Juni 2023 wurde vom Lehrstuhl für Produktionswirtschaft der BTU Cottbus Senftenberg die Studie mit dem Titel „Die Produktionssteuerung im digitalen Zeitalter“ als Online Umfrage durchgeführt. 125 Personen mit operativen, planerischen und strategischen Funktionen in der Produktion oder des produktionsnahen Umfeldes beantworteten den Fragebogen - Die Studie zeigt, dass bei vielen Praktikern ein sehr klares Bild vorherrscht, was die Produktionssteuerung der Zukunft leisten muss - Die Erweiterung der Produktionssteuerung um Künstliche Intelligenz wird in sehr starkem Maße als sinnvoll erachtet, um die Effizienz am Shop Floor bei hoher Komplexität der Leistungsprozesse auch in Zukunft aufrechtzuerhalten. - Die ausgewerteten Daten zeigen, dass die aktuellen Systeme der Produktionssteuerung die Nutzer nicht in dem Ausmaß unterstützen, wie es erwartet wird. Die Nutzer sind gefordert, ihr Wissen und ihre Kompetenzen einzusetzen, um funktionale Defizite der Anwendungen zu kompensieren - Die Kooperation von Mensch und KI in der Produktionssteuerung wird als sinnvoll angesehen. Dabei wird eine Kombination aus menschlicher Arbeit und KI Unterstützung bevorzugt, während eine vollautonome KI seltener favorisiert wird. Die Studienergebnisse zeigen eine wachsende Zustimmung und Offenheit für den Einsatz von KI als Werkzeug in der Produktionssteuerung, jedoch unter menschlicher Aufsicht und Beteiligung - Die Herausforderungen der Integration von Künstlicher Intelligenz in die Mensch Maschine Interaktion umfassen technische und soziale Aspekte. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, sind geeignete Lösungsansätze notwendig, wie die Entwicklung sicherer Schnittstellen, robuste Datenschutzmaßnahmen aber auch Nutzerakzeptanzförderung durch Aufklärung und Schulung - Innerhalb eines hybriden Rahmens, wo der Mensch mit der KI arbeitet, müssen klare Regeln für die Interaktion definiert werden. Die KI soll die menschliche Entscheidungsfindung interaktiv unterstützen, neue Perspektiven bieten und alternative Vorschläge unterbreiten. - Insgesamt betonen die Ergebnisse der Umfrage die Bedeutung von Sicherheit, Transparenz, Kontrolle und die Validierung von KI Entscheidungen durch menschliche Akteure. Es zeigt sich, dass die Kombination von Mensch und KI nicht nur technologische Vorteile bietet, sondern auch dazu beitragen kann, nachhaltig wirtschaftlichere Ergebnisse zu erzielen. Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-65009 PB - Brandenburgische Technische Universität, IKMZ, Universitätsbibliothek CY - Cottbus ; Senftenberg ER - TY - CHAP A1 - Winkler, Herwig A1 - Schmid, Stefan ED - Tang, Loon-Ching T1 - Empirical Findings on the Status Quo of Industrial Production Management Systems in the Context of Advancing Digitalization T2 - Proceedings of the 10th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA 2023), April 4–6, 2023, Phuket, Thailand Y1 - 2023 SN - 978-1-64368-408-6 SN - 978-1-64368-409-3 U6 - https://doi.org/10.3233/ATDE230029 SN - 2352-751X SN - 2352-7528 SP - 44 EP - 54 PB - IOS Press CY - Berlin ER - TY - BOOK A1 - Schmid, Stefan ED - Winkler, Herwig T1 - Gestaltung eines smarten Produktionsleitsystems im Kontext von Industrie 4.0 N2 - Seit der ersten industriellen Revolution hat sich die Produktion grundlegend verändert. Industrie 4.0 markiert die vierte industrielle Revolution und ist mit tiefgreifenden Veränderungen in Planung, Steuerung und Organisation von Produktionssystemen verbunden. Vernetzte Maschinen, cyber-physische Systeme, Digitale Zwillinge, simulationsbasierte Entscheidungsansätze sowie datengetriebene Analysen und Verfahren der Künstlichen Intelligenz eröffnen neue Gestaltungsspielräume. Zugleich nehmen Komplexität, Dynamik und Unsicherheit in Produktionssystemen zu, sodass klassische Ansätze zunehmend an ihre Grenzen stoßen. Dieses Buch stellt eine umfassende Untersuchung zur Gestaltung eines smarten Produktionsleitsystems im Kontext von Industrie 4.0 dar. Im Zentrum steht die integrative Ausrichtung auf das Zusammenspiel von Mensch, Organisation und Technologie. Digitale Werkzeuge und Künstliche Intelligenz werden gezielt eingesetzt, um Transparenz zu erhöhen, Entscheidungsfindung zu unterstützen und operative Abläufe zu steuern. Die systematische Nutzung von Daten trägt zur Entlastung menschlicher Entscheidungsträger bei und schafft die Grundlage für eine schrittweise Automatisierung und Optimierung von Steuerungsaufgaben. Die ganzheitliche Berücksichtigung technologischer, organisatorischer und menschlicher Dimensionen positioniert die Arbeit als integrativen Gestaltungsansatz für intelligente Produktionssteuerung im Zeitalter der vierten industriellen Revolution. KW - Produktionsleitsystem KW - Industrie 4.0 Y1 - 2026 SN - 978-3-8325-6045-4 SN - 2191-7612 PB - Logos Verlag CY - Berlin ET - 1. Auflage ER -