Approaches of production planning and control under Industry 4.0: A literature review

Purpose: Industry 4.0 technologies significantly impact how production is planned, scheduled, and controlled. Literature provides different classifications of the tasks and functions of production planning and control (PPC) like the German Aachen PPC model. This research aims to identify and classify current Industry 4.0 approaches for planning and controlling production processes and to reveal researched and unexplored areas of the model. It extends a reduced version that has been published previously in Procedia Computer Science (Herrmann, Tackenberg, Padoano & Gamber, 2021) by presenting and discussing its results in more detail. Design/methodology/approach: In an exploratory literature review, we review and classify 48 publications on a full-text basis with the Aachen PPC model’s tasks and functions. Two cluster analyses reveal researched and unexplored tasks and functions of the Aachen PPC model. Findings: We propose a cyber-physical PPC architecture, which incorporates current Industry 4.0 technologies, current optimization methods, optimization objectives, and disturbances relevant for realizing a PPC system in a smart factory. Current approaches mainly focus on production control using real-time information from the shop floor, part of in-house PPC. We discuss the different layers of the cyber-physical PPC architecture and propose future research directions for the unexplored tasks and functions of the Aachen PPC model. Research limitations/implications: Limitations are the strong dependence of results on search terms used and the subjective eligibility assessment and assignment of publications to the Aachen PPC model. The selection of search terms and the texts’ interpretation is based on an individual’s assessment. The revelation of unexplored tasks and functions of the Aachen PPC model might have a different outcome if the search term combination is parameterized differently. Originality/value: Using the Aachen PPC model, which holistically models PPC, the findings give comprehensive insights into the current advances of tools, methods, and challenges relevant to planning and controlling production processes under Industry 4.0Peer Reviewe

An Educational Serious Game for investigating perceived Impacts of Digital Technologies on Employee Well-Being and Organizational Performance

... This paper presents a serious game in which players assess digital technologies’ impact on organizational performance and employee well-being, enabling to collect data about intercultural differences between people’s decisions. Serious games are games designed to acquire knowledge or skills through playful applications (Dörner, Göbel, Effelsberg, & Wiemeyer, 2016) but enable to collect data from collective activities while playing the game.Applying the serious game in an educational context, the aims of the serious game are twofold: 1. To educate players about evaluating the impact of technological solutions on multiple objectives of employee well-being and organizational performance. 2. To investigate intercultural diferences in people’s choices between traditional and technological solutions concerning organizational performance and employee well-being. [Aus: Introduction

Use-Case Studie eines auf der Nutzung von Handlungsfehlern basierenden AR-Lernsystems zur kritischen Reflexion der technischen Umsetzbarkeit

Empirische Untersuchungen haben gezeigt, dass das Verursachen von Fehlern und das Erleben von Fehlerkonsequenzen eine effektive Lerngelegenheit darstellen (Harteis, Bauer & Gruber, 2008, Kapur, 2015). Daher wird ein Lernsystem für die gewerblichtechnische Berufsbildung entwickelt, welches auf der Simulation von bestehenden Arbeitsprozessen basiert und die Repräsentation von aus menschlichen Handlungen resultierenden Fehlerkonsequenzen ermöglicht. Während der Nutzung des Systems arbeiten Lernende an einem realen Arbeitsplatz und können schwerwiegende, negative Handlungsfolgen statt in der Realität in AR erfahren. Die Fehlerkonsequenzen werden Lernenden durch die Integration einer Augmented-Reality-Anwendung (AR) visualisiert. Dieser Beitrag behandelt die technische Umsetzbarkeit eines solchen ARLernsystems. Hierzu wird ein eigens entwickelter Use-Case herangezogen, welcher eine realitätsnahe Arbeitsaufgabe abbildet

SUPPORTING SYSTEMS ENGINEERING ACTIVITIES BY ARTIFACT-ORIENTED DESCRIPTION AND SELECTION OF METHODS

Systems Engineering (SE) is becoming increasingly relevant in industrial application since more stakeholders are involved in engineering activities. To implement SE, companies have to adapt existing engineering processes and methods. This adaption requires knowledge about new methods as well as their integration into the engineering activities. In order to ensure goal-oriented identification of methods for different SE activities in this contribution an action field profile and the Systems Engineering Method Matrix are proposed. The development of both tools is driven by the assumption that most SE activities and methods can be described based on the artefacts the deliver. In order to get feedback about the proposed tools, semi-structured interviews with two industry partners were conducted, focussing on the tool\u27s usability. These interviews underline the basic usability of the tools and their support to identify SE activities to be supported by (new) methods. Moreover, requirements for further development and adaption are derived from the interviews

Robust estimation of bacterial cell count from optical density

Optical density (OD) is widely used to estimate the density of cells in liquid culture, but cannot be compared between instruments without a standardized calibration protocol and is challenging to relate to actual cell count. We address this with an interlaboratory study comparing three simple, low-cost, and highly accessible OD calibration protocols across 244 laboratories, applied to eight strains of constitutive GFP-expressing E. coli. Based on our results, we recommend calibrating OD to estimated cell count using serial dilution of silica microspheres, which produces highly precise calibration (95.5% of residuals <1.2-fold), is easily assessed for quality control, also assesses instrument effective linear range, and can be combined with fluorescence calibration to obtain units of Molecules of Equivalent Fluorescein (MEFL) per cell, allowing direct comparison and data fusion with flow cytometry measurements: in our study, fluorescence per cell measurements showed only a 1.07-fold mean difference between plate reader and flow cytometry data

Konzept zur Simulation des Entscheidungsverhaltens von Arbeitspersonen bei der Produktion kundenindividueller Produkte

Der Einsatz von neuen Informationstechnologien führt zu einer signifikanten Veränderung der individuellen Arbeitsorganisation der Arbeitspersonen auf dem Shopfloor eines Unternehmens. Durch den Einsatz von mobilen Assistenzsystemen werden neue Möglichkeiten geschaffen, Aufgaben an die Mitarbeiter situationsbezogen zu delegieren und Bearbeitungsstände zu überwachen. Trotz einer verstärkt algorithmenbasierten Planung der Arbeit, bestehen im Rahmen einer Werkstattorganisation weiterhin vielfältige Freiheitsgrade hinsichtlich der Ausgestaltung der individuellen Arbeitsorganisation. Eine Beobachtung von realen Arbeitsabläufen führte daher zu der Entwicklung eines Bayesschen Netz zur Beschreibung des Verhaltens einer Arbeitsperson in Abhängigkeit der bereitgestellten Informationen. Das entwickelte Netz berechnet hierbei die Wahrscheinlichkeit, dass eine Arbeitsperson aus einem Aufgabenpool eine Aufgabe auswählt und eine spezifische Handlung ausführt. Für das Bayessche Netz wird ein aktororientiertes Simulationsmodell zur Beschreibung einer individuellen Arbeitsorganisation einführend vorgestellt

Konzept zur Simulation des Entscheidungsverhaltens von Arbeitspersonen bei der Produktion kundenindividueller Produkte

Der Einsatz von neuen Informationstechnologien führt zu einer signifikanten Veränderung der individuellen Arbeitsorganisation der Arbeitspersonen auf dem Shopfloor eines Unternehmens. Durch den Einsatz von mobilen Assistenzsystemen werden neue Möglichkeiten geschaffen, Aufgaben an die Mitarbeiter situationsbezogen zu delegieren und Bearbeitungsstände zu überwachen. Trotz einer verstärkt algorithmenbasierten Planung der Arbeit, bestehen im Rahmen einer Werkstattorganisation weiterhin vielfältige Freiheitsgrade hinsichtlich der Ausgestaltung der individuellen Arbeitsorganisation. Eine Beobachtung von realen Arbeitsabläufen führte daher zu der Entwicklung eines Bayesschen Netz zur Beschreibung des Verhaltens einer Arbeitsperson in Abhängigkeit der bereitgestellten Informationen. Das entwickelte Netz berechnet hierbei die Wahrscheinlichkeit, dass eine Arbeitsperson aus einem Aufgabenpool eine Aufgabe auswählt und eine spezifische Handlung ausführt. Für das Bayessche Netz wird ein aktororientiertes Simulationsmodell zur Beschreibung einer individuellen Arbeitsorganisation einführend vorgestellt

A Petri Net Architecture for Real-Time Human Activity Recognition in Work Systems

Real-time human-centered assistance in industrial processes depends on the individual history of the work person’s activities in the work system and requires adequate methods for tracking the person’s actions. Most research in human activity recognition is based on recognizing actions from video data using computer vision methods. Digital equipment, standardized machine data interfaces, and smart wearable devices extend the possibilities to describe the current state of the work system. Petri nets have already been applied to human activity recognition, however, without the requirement of detecting actions in real-time. This paper proposes a Petri net architecture that enables hierarchical description-based human activity recognition in industrial work processes. We present an extension, a Partitioned Colored Petri Net, based on the colored Petri net formalism that infers activities from state transitions of the work system in real-time. In a case study, we demonstrate the Petri net’s application for an error-based learning system that visualizes error consequences in augmented reality using experimentable digital twins