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Im Gedächtnis eines jeden Mitarbeiters sind riesige Mengen an Informationen gespeichert. Funktionsweisen eines Produkts, bewährte Verfahren in Abteilungen, kundenspezifische Informationen, allgemeine Markt- und Wettbewerbskenntnisse etc. Dieses Fachwissen ist in den meisten Unternehmen ein blinder Fleck. Wie schafft man es also unternehmensinternes Know-how verfügbar zu machen? Und das in einer Zeit, in der viele Mitarbeiter Remote, im Home Office, sogar über Länder oder Kontinente hinweg arbeiten?

Digitale Zwillinge sind ein wichtiger Bestandteil des Industrie 4.0-Gedankens. Sie spiegeln physische Güter in der digitalen Welt wider und erweitern diese mit zusätzlichen Fähigkeiten und Funktionen zur Analyse, Prognose und Entscheidungsfindung. Aufgrund der vielfältigen Gestaltungsmöglichkeiten von Digitalen Zwillingen sind auch ihr Design und ihre Implementierung sehr vielfältig. Diese Publikation leistet einen Beitrag zur Klassifikation und Bewertung von Digitalen Zwillingen mittels eines mehrdimensionalen Reifegradmodells. Die präsentierte Methode „DT-Assess“ ermöglicht eine anwendungsspezifische Bewertung von Digitalen Zwillingen. Die Entwicklung der Methode folgte der Vorgehensweise zur Entwicklung von Reifegradmodellen für das IT-Management. Das entwickelte Reifegradmodell besteht aus sieben Kategorien mit insgesamt 31 zu bewertenden Merkmalen. Die systematische Evaluation in fünf Anwendungsszenarien erlaubt erstmalig eine Einordnung der jeweiligen „Digitale ...

Resultierend aus technologischem Wandel und steigendem Konkurrenzdruck, stoßen traditionelle Industrieunternehmen oft an ihre Grenzen, langfristig marktfähig zu bleiben [1, 2]. Im Rahmen dieser Entwicklungen nimmt die Bedeutung von zusätzlichen digitalen Dienstleistungen zu [3, 4]. Gleichzeitig verändern sich Industrieprodukte zu komplexen Systemen, bei denen das Zusammenspiel aus Software, Hardware und Daten im Vordergrund steht. Hierbei umfassen Smart Connected Solutions (SCS) datenbasierte und serviceorientierte Lösungen für das Unternehmensportfolio [1, 5]. In diesem Kontext ist der Wandel zu SCS-Geschäftsmodellen ein essenzieller strategischer Handlungsspielraum [1, 6]. Dieser Beitrag liefert Erkenntnisse aus der Praxis zum SCS-Reifegrad, zu Herausforderungen beim Aufbau von SCS-Geschäftsmodellen sowie zu Handlungsempfehlungen für Industrieunternehmen.

Fertigungsunternehmen stehen aktuell vor vielen Hürden. Für sie wird es immer schwieriger, qualifizierte Arbeitskräfte, sogenannte Blue Collar Worker, zu finden. Die Einführung von Technologien und Systemverwendbarkeit stellen ebenfalls Herausforderungen in der Branche dar, denn digitale Zeiterfassung und Schichtplanung sind noch längst nicht die Regel im Industriesektor. Personalsoftware soll die täglichen Aufgaben der Abteilungen erleichtern, um Unternehmensziele zu erreichen. Der Einsatz solcher Technologien spart wertvolle Zeit, da Prozesse automatisiert werden. Die Bedürfnisse der Mitarbeitenden werden in den Vordergrund gestellt um sowohl die Ressourcenplanung, als auch die Kommunikation von Fertigungsunternehmen zu verbessern.

Die additive Fertigung hat sich als Produktionsverfahren etabliert und auch Einzug in die Modeindustrie gefunden, in der individualisierte Schuhe im 3D-Druckverfahren hergestellt werden. Die Herstellung von solchen Einzelstücken stellt jedoch hohe Herausforderungen an eine automatisierte Qualitätskontrolle, da durch die vergleichsweise geringen Stückzahlen auch wenig Informationen über mögliche Defekte erzeugt werden. In diesem Beitrag wird ein Vorgehen zur Qualitätskontrolle durch Nutzung eines Autoencoders vorgestellt, welcher mittels Bildern von defektfreien Testobjekten so trainiert wird, dass auftretende Anomalien erkannt werden können. Mit einem ROC AUC score von 0,87 zeigen erste Tests vielversprechende Ergebnisse und belegen, dass durch diese Methode Defekte an den verwendeten Schuhmodellen erkannt werden können.

Dieser Beitrag zielt darauf ab, auf Basis der Darstellung des State-of-the-Art ein Modell zur Akzeptanz von RPA-Technologien zu erarbeiten. Dieses Modell dient dabei als Grundlage einer empirischen Studie zur Akzeptanz von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) bei einem weltweit agierenden Technologieunternehmen. Die Ergebnisse dieser Studie werden in einer korrespondierenden Veröffentlichung „Eine empirische Analyse zur Technikakzeptanz von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) (Teil 2)“ dargestellt.

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sind insbesondere im internationalen Markt einer turbulenten Umgebung ausgesetzt. Um KMUs einen Weg aufzuzeigen und Veränderungen frühzeitig zu identifizieren wird das interaktive Lagebild eingesetzt. Dies wurde während der Corona-Krise am Fraunhofer IPK entwickelt, um Unternehmen eine individuell strukturierte Übersicht zu ihrer Auftragslage, Performanz sowie zu ihrem Unternehmensumfeld zu geben. Der Bereich zum Unternehmensumfeld wird aktuell um die unternehmensindividuelle Komponente der automatischen Erkennung von kontextbezogenen Daten erweitert, um relevante Informationen automatisiert einem Unternehmen bereitzustellen. Hierfür wird ein Machine Learning-Modell entwickelt und mittels unternehmensspezifischen Datensätzen trainiert. Dazu ist es zunächst erforderlich, Trainingsdatensätze mittels Topic Modeling zu generieren. Hierbei werden Umfeldinformationen entsprechend ihrer Relevanz bewertet und beschriftet. In diesem Beitrag wird die ...

Eine wesentliche Herausforderung für die deutsche Industrie besteht in der Entwicklung und dem erfolgreichen Angebot digital vernetzter Geschäftsmodelle. Durch die Vernetzung verschiedener Akteure und Leistungsbündel können neue Werte für Kunden geschaffen werden. Diese Vernetzung führt jedoch zu einer erhöhten Komplexität, die es insbesondere für traditionelle Industrieunternehmen erschwert, diese Möglichkeiten zu überblicken und sinnvoll zu nutzen. Aus diesem Grund wird eine Systematik vorgestellt, welche durch Modellbildung Komplexität reduziert und es ermöglicht, frühzeitig Aufwand und Nutzen von Geschäftsmodellideen gegenüberzustellen.

Robuste und resiliente Lieferketten (engl. Supply Chain) bilden mehr denn je einen kritischen Erfolgsfaktor für die Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen. Höhere Komplexitäten und steigende Dynamiken in Folge von Megatrends wie der Globalisierung, Nachhaltigkeit und Individualisierung sowie sich häufende Disruptionen stellen heutige Lieferketten dabei auf die Bewährungsprobe. Insbesondere die mittelständisch geprägte Branche der Antriebstechnik im Maschinen- und Anlagenbau mit ihren globalen Lieferket- ten und hohen Kundenanforderungen steht vor diesen Herausforderungen. Zielgerichtete Digitalisierungsinitiativen sind dabei entscheidend für ihre langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Der vorliegende Beitrag analysiert daher die gegenwärtigen Digitalisierungsvorhaben der Branche der Antriebstechnik, um relevante Trends und Anwendungsfelder zu identifizieren. Hierzu werden aus dem Zielbild der Branche für höhere Resilienz/Flexibilisierung, höhere Transparenz und mehr ...

Welche Technologien werden durch die IG-Metall als disruptiv betrachtet? Disruptiv ist Technik, wenn sie zu grundlegend neuen Geschäftsmodellen, Produkten und Produktionskonzepten führt. Dabei kommt es nicht allein auf die Technik an. Disruption entsteht erst, wenn neue Technik im Rahmen eines neuen Geschäftsmodells oder in grundlegend gewandelten Prozessen genutzt wird. Disruptiv nutzbar sind Cyber-Physische Systeme. Zu den aktuell wichtigsten disruptiven Schlüsseltechnologien zählen wir die Künstliche Intelligenz. Sie revolutioniert aktuell beispielsweise die Produkte der Fahrzeugindustrie. Von großer Bedeutung sind aber auch die viel diskutierten Technologien für eine klimaneutrale Mobilität und Energiegewinnung. Sie führen zu einem grundlegenden Wandel ganzer 
Branchen. Welche Rolle spielen Betriebsräte bei der Einführung dieser disruptiven Technologien? Die Aufgaben der Betriebsräte sind sehr vielfältig. Es liegt in ihrem Interesse, dass Betriebe von den ...