In diesem Vortrag wird der Einsatz von Digital Twin Technologien in den Produktionsprozessen von BMW beleuchtet. Der Fokus liegt auf der Vermeidung von Datenlücken, um eine verbesserte Szenarienplanung zu ermöglichen und die Produktionsabläufe schneller, schlanker und sicherer zu gestalten. Durch praxisnahe Beispiele und konkrete Anwendungsfälle wird gezeigt, wie BMW die Digital Twin Technologie erfolgreich integriert hat.

Erfahren Sie,

• Wie die Datenintegration durch Strategien zur nahtlosen Integration von Datenquellen zur Vermeidung von Informationslücken gelingt.
• Wie die Szenarienplanung durch die Nutzung von Digital Twins zur Simulation und Optimierung von Produktionsszenarien verbessert wird.
• Wie die Prozesssicherheit durch präzise und aktuelle digitale Abbilder der Produktionsanlagen erhöht wird.

• Welche Herausforderungen sehen Sie bei der Integration von Digital Twin Technologien in bestehende Produktionsprozesse?
• Wie können Datenquellen nahtlos integriert werden, um Informationslücken zu vermeiden?
• Welche Vorteile erwarten Sie von der Nutzung von Digital Twins zur Simulation und Optimierung von Produktionsszenarien?
• Welche Maßnahmen können ergriffen werden, um die Betriebssicherheit und Effizienz durch den Einsatz von Digital Twins zu erhöhen?

Seit Jahren durchlaufen alle Unternehmen der fertigenden Industrie in unterschliedlichem Umfang eine umfassende digitale Transformation. Im Zeitalter des Industrial IoT / Industrie 4.0 finden immer wieder neue Technologien Einzug und produktive Anwendung in unterschiedliche Bereiche der Smart Factory – die in vernetzten Anlagen gewonnenen Daten werden indes zunehmend durch diverse KI Systeme genutzt, was zahlreiche Optimierungsmöglichkeiten, aber auch einige Herausforderungen birgt. 

Die Podiumsdiskussion thematisiert die Chancen und Risiken künstlicher Intelligenz (AI) für das gesamte Manufacturing Ökosystem, von der Fertigung einschließlich der Integration neuer Tools mit Manufacturing Execution Systemen (MES) bis hin zu den Auswirkungen für das Supply Chain Management. Führende Experten diskutieren dabei die Folgen des Einsatzes Machine-Learning-basierter Lösungen auf Produktionsprozesse, Effizienz, Qualität und Innovationsmöglichkeiten und werden unter anderem folgende Aspekte behandeln:

Welche Auswirkungen hat die Automatisierung durch AI auf Fertigungs- und Produktionsprozesse in der Fertigungsindustrie mit Blick auf Effizienz und Flexibilität und welche technischen Herausforderungen können wie bewältigt werden?

• Wie gelingt die Integration verschiedener AI Lösungen in bestehende (Legacy) Systeme – von ERP zu Manufacturing Execution Systemen? 
• Wie können Unternehmen die Datenintegrität und Datenschutz gewährleisten, während sie AI in ihre Fertigungsprozesse integrieren? 
• Wie kann AI genutzt werden, um die Lieferkettenoptimierung zu verbessern, und welche Risiken sind damit verbunden?
• Wie lange dauert es, bis wir ein ganzheitliches hocheffizientes digitales Fertigungsmanagement etablieren können und was sind die Kosten dafür?