Masterarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Robotik, Note: 1,0, Ruhr-Universität Bochum, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Masterarbeit beleuchtet die Rolle der industriellen Automatisierung als Schlüsselkomponente moderner Produktionssysteme, mit einem besonderen Fokus auf Montageprozesse in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU). Deutschland, bekannt für seinen hohen Automatisierungsgrad in der Montage, dient als ideales Beispiel für die Untersuchung der Synergien zwischen Mensch und Roboter. Die Arbeit untersucht, wie diese Kollaboration zu reduzierten Kosten, gesteigerter Produktivität, erhöhter Flexibilität, verbesserter Sicherheit und Qualität beitragen kann. Der Kern der Forschung konzentriert sich auf die Frage: "Wie lassen sich Automatisierungspotenziale bei der Montage im KMU-Segment identifizieren?" Um diese Frage zu beantworten, werden die Grundlagen der Automatisierung von Montageprozessen im KMU-Segment erarbeitet. Die Arbeit umfasst eine systematische Recherche von automatisierbaren Montagearten und die Sammlung von Bewertungskriterien zur Identifikation von Automatisierungspotenzialen. Ein zentrales Element dieser Thesis ist der Aufbau eines Bewertungssystems in Form eines Scoring-Modells, basierend auf Excel. Dieses Modell ermöglicht es KMUs, die Automatisierungspotenziale in ihren Montageprozessen effizient zu bewerten und zu identifizieren. Zudem wird eine qualitative Studie systematisch durchgeführt, um die praktische Anwendbarkeit und Wirksamkeit des entwickelten Modells zu demonstrieren. Diese Arbeit bietet einen wertvollen Beitrag für KMUs, die den Schritt zur Automatisierung ihrer Montageprozesse planen. Sie liefert praktische Werkzeuge und fundiertes Wissen, um die Effizienz zu steigern und den technologischen Fortschritt in der Fertigung optimal zu nutzen.

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