Autor: Rainer Eber

Industrie 4.0 und die zugehörigen Technologien werden für Unternehmen immer wichtiger - nicht nur, um Produktivitäts- und Umsatzwachstum realisieren zu können [1]. Eine der Schlüsseltechnologien, die Industrie 4.0 vorantreiben, ist das Industrial Internet of Things (IIoT) [1-3]. Die zugehörigen Software-Plattformen und -lösungen sind von entscheidender Bedeutung, um physische Anlagen miteinander zu vernetzen und Daten zu übermitteln, zu überwachen, zu kombinieren und zu verarbeiten [2, 4]. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sind zunehmend auf solche Softwarelösungen angewiesen; ihnen mangelt es aber häufig an Fähigkeiten, Wissen und anderen Ressourcen [5]. Um eine effiziente Aufwands-Nutzenabschätzung treffen zu können, werden in diesem Beitrag gängige IIoT-Anwendungen unter diesem Gesichtspunkt in einer praxisnahen Forschungsumgebung analysiert.

Manufacturing Execution Systeme (MES) sind ein zentrales Element bei der Digitalisierung von Produktionsbetrieben. Diese verlangt von Unternehmen eine transparente Abbildung ihrer komplexen Prozesse, um z. B. Daten schnell austauschen zu können oder auch exibel auf Kundenaufträge reagieren zu können. Ein Baustein in Unternehmen auf dem Weg zur Digitalisierung ist das MES, das es erlaubt, Funktionalitäten im Fertigungsumfeld digital abzubilden. Der unüberschaubar große Markt, verbunden mit speziellen Anforderungen, begrenzten Ressourcen, Zeit und Domänenwissen, führt bei der Auswahl eines geeigneten MES zu besonderen Herausforderungen. Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden und produzierende KMUs bei der Auswahl zu unterstützen, wurden eine Methodik und ein Werkzeug zur zielgerichteten Auswahl eines passenden MES entwickelt, mit dessen Hilfe ein effizienterer Unternehmensbetrieb erfolgen kann.