Das dritte Entwicklungsfeld heißt »Der Mensch als Dirigent der Produktion«. Hierbei soll die ergonomische Optimierung des Arbeitsumfelds den Mitarbeiter bei seiner Arbeit untersützen. Im Showcase zeigen die Wissenschaftler einen adaptiven Arbeitsplatz, der sich automatisch auf die Körpermaße des Mitarbeiters einstellt. Dafür haben sie einen höhenverstellbaren Arbeitsbereich errichtet und mit einem Montageassistenzsystem verknüpft. Sobald sich eine Person davor stellt, scannt die integrierte 3D-Kamera die Maße und leitet diese an den MSB. Der Arbeitsplatz passt sich jetzt selbstständig an die Person an und stellt ihr die Materialien bedarfsgerecht zur Verfügung. Als neue Zusatzfunktion haben die IPA-Wissenschaftler das Montageassistenzsystem mit Bio-Licht ausgestattet. Je nach Tageszeit, Stressbelastung oder Montageaufgabe wird die Lichtzufuhr automatisch reguliert.
An vierter Stelle auf dem Weg zur Industrie 4.0 steht das Entwicklungsfeld »die autonome Produktion«. Ziel ist, das Fertigungssystem so intelligent zu vernetzen, dass es anhand von Produktions- und Qualitätsdaten automatisiert Muster erkennt und sich fortlaufend selbst optimiert. Als Showcase zeigen die IPA-Wissenschaftler eine weiterentwickelte Variante ihrer »Smarten Systemoptimierung«. Das Werkzeug erkennt Fehler sowie deren Ursachen in verketten Fertigungssystemen und zeigt die Fortpflanzung auf. Für die Datenakquise kommen intelligente Kameras zum Einsatz, die echtzeitnah große Mengen an Bilddaten kontinuierlich verarbeiten und nur relevante Informationen zur Auswertung weiterleiten. Ein neuer hochperformanter Konnektor sorgt dafür, dass neben den Kameradaten zusätzlich große Datenmengen aus gängigen Maschinensteuerungen extrahiert werden können.
Als weiteren neuen Demonstrator zeigen die IPA-Wissenschaftler, wie sich Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) mit verteilter Rechenleistung autonom in der Produktion bewegen. Neben dem zentralen Server mit dem alle Fahrzeuge verbundne sind, verfügen die FTFs auch über eigene lokale Rechner. Mit dieser Lösung, auch Fog- oder Edge-Computing genannt, können die Fahrzeuge lokale Konflikte bei der Bahnplanung selbstständig lösen. Basierend auf den Umgebungsdaten, berechnen sie, ob es tatsächlich zu einer Blockade kommt oder ob ein Ausweichen oder eine Geschwindigkeitsanpassung zur Laufzeit möglich ist. Weiterhin erlaubt es die geteilte Rechenarchitektur, die einzelnen Einheiten dynamisch mit Software zu bespielen.