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Garderobe- ist ein Möbelstück, dessen Nutzungsbedingungen alleine von den Jahreszeiten und dem Wetter bestimmt werden. Mit dem Wechsel der Saison verändert sich auch unsere Garderobe. Garderobe ist auch erstes Erscheinungsbild eines Zuhauses, welches vieles über deren Bewohner verrät. Goodays ist eine erweiterungsfähige und nach dem Wetter/Zweck veränderbare Station. Es gibt Feuchtigkeit und Schmutz orientierte Flächen und lüftungsfähige Räume, um Gerüche zu vermeiden. Die Dimensionen sind flexibel, was nicht viel Platz und Lichtfang wegnimmt. Die Tiefe des Möbelstückes entspricht den notwendigen Kleidern und Schuhmaßen. Verschiede Bestandteile der Kollektion unterstützen bei der Forderung zur Ruhe und verringern den visuellen Lärm. Geschlossene Stauräume sorgen für mehr Ordnung und Neutralität. Die Station bietet Komfort in der Form von Sitzfläche und ausreichender Ablagefläche.
Next Generation Manufacturing promises significant improvements in performance, productivity, and value creation. In addition to the desired and projected improvements regarding the planning, production, and usage cycles of products, this digital transformation will have a huge impact on work, workers, and workplace design. Given the high uncertainty in the likelihood of occurrence and the technical, economic, and societal impacts of these changes, we conducted a technology foresight study, in the form of a real-time Delphi analysis, to derive reliable future scenarios featuring the next generation of manufacturing systems. This chapter presents the organization dimension and describes each projection in detail, offering current case study examples and discussing related research, as well as implications for policy makers and firms. Specifically, we highlight seven areas in which the digital transformation of production will change how we work, how we organize the work within a company, how we evaluate these changes, and how employment and labor rights will be affected across company boundaries. The experts are unsure whether the use of collaborative robots in factories will replace traditional robots by 2030. They believe that the use of hybrid intelligence will supplement human decision-making processes in production environments. Furthermore, they predict that artificial intelligence will lead to changes in management processes, leadership, and the elimination of hierarchies. However, to ensure that social and normative aspects are incorporated into the AI algorithms, restricting measurement of individual performance will be necessary. Additionally, AI-based decision support can significantly contribute toward new, socially accepted modes of leadership. Finally, the experts believe that there will be a reduction in the workforce by the year 2030.
The fourth industrial revolution introduces disruptive technologies to production environments. One of these technologies are multi-agent systems (MASs), where agents virtualize machines. However, the agent's actual performances in production environments can hardly be estimated as most research has been focusing on isolated projects and specific scenarios. We address this gap by implementing a highly connected and configurable reference model with quantifiable key performance indicators (KPIs) for production scheduling and routing in single-piece workflows. Furthermore, we propose an algorithm to optimize the search of extrema in highly connected distributed systems. The benefits, limits, and drawbacks of MASs and their performances are evaluated extensively by event-based simulations against the introduced model, which acts as a benchmark. Even though the performance of the proposed MAS is, on average, slightly lower than the reference system, the increased flexibility allows it to find new solutions and deliver improved factory-planning outcomes. Our MAS shows an emerging behavior by using flexible production techniques to correct errors and compensate for bottlenecks. This increased flexibility offers substantial improvement potential. The general model in this paper allows the transfer of the results to estimate real systems or other models.
Mobilität stellt oftmals ein Problem in Städten dar. Es sind Staus, Abgase, Platzmangel, die sich negativ auf die urbane Lebensqualität auswirken. Dies sind externe Auswirkungen der von Autos dominierten Mobilität.
Ziel von „Faces“ war es, eine effiziente und vor allem attraktive Alternative zum Automobil zu bieten. Dafür denkt das Projekt die Straßenbahn neu. Durch kompaktes Design und die Verwendung autonomer Systeme wird eine höhere Taktung ermöglicht. Zudem werden die Bahnen flexibler und können den Einsatz am Mobilitätsbedarf anpassen.
Um den Bedürfnissen der Fahrgäste gerecht zu werden, lässt sich das modulare Interior an die Reisedistanz anpassen.
Hier wird ein Mobilitätskonzept gezeichnet, das einem mit einem hoffnungsvollen Blick auf das Leben in den Städten der Zukunft zurücklässt.