{"id":93455,"date":"2019-02-15T12:00:00","date_gmt":"2019-02-15T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/industry-science.com\/?post_type=article&#038;p=93455"},"modified":"2024-04-16T16:32:11","modified_gmt":"2024-04-16T14:32:11","slug":"mes-integration-from-a-user-perspective","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/industry-science.com\/en\/articles\/mes-integration-from-a-user-perspective\/","title":{"rendered":"MES Integration from a User Perspective"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Markt f\u00fcr Manufacturing Execution Systeme (MES) ist stark fragmentiert. Unternehmen unterschiedlicher Gr\u00f6\u00dfe bieten branchen- und oft kundenspezifische L\u00f6sungen als On-premise oder cloudbasierte Software as a Service (SaaS) an. Dabei variiert der Funktionsumfang der MES oft erheblich [1, 2]. Die Fragmentierung des Marktes spiegelt sich in den Standardisierungsbestrebungen nationaler und internationaler Gremien wider. Zahlreiche Schnittstellen und Anforderungen wie Plug &amp; Produce erh\u00f6hen die Komplexit\u00e4t weiter. Folgerichtig werden systematische Konzepte zur Unterst\u00fctzung bei der Auswahl von MES angeboten [3, 4]. Neben den Anwendern von MES m\u00fcssen auch Hersteller von Betriebsmitteln Technologieentscheidungen mit MES-Bezug treffen \u2013 oft in fr\u00fchen Stadien der Produktentwicklung.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dieser Beitrag liefert fundierte Daten, um sowohl Anwender als auch Hersteller bei ihren Entscheidungen zu unterst\u00fctzen. Die Praxisrelevanz wird durch die Befragung von Produktionsexperten und durch den Bezug zu Laser-Assistenzsystemen als beispielhaftes industrielles Betriebsmittel sichergestellt. Laser-Assistenzsysteme k\u00f6nnen bidirektional mit MES kommunizieren und so als Datenquelle und -senke agieren. Sie k\u00f6nnen durch MES gesteuert werden und wichtige Betriebsdaten zur Verf\u00fcgung stellen.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Laser-Assistenzsysteme sind menschzentrierte Betriebsmittel<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Laser-Assistenzsysteme sind flexibel einsetzbare mensch-zentrierte Betriebsmittel, die produkt- und prozessrelevante Informationen basierend auf CAD-Daten projizieren. Die Informationen werden in Form von Linienz\u00fcgen in-situ auf das Objekt projiziert. Eine pr\u00e4zise Darstellung von Konturen auf dreidimensionalen Objekten ist auch aus weiten Abst\u00e4nden und auf gro\u00dfen Objekten, beispielsweise in der XXL-Montage, m\u00f6glich. Der digitale Arbeitsplan besteht aus Projektionssequenzen, die durch die Arbeitsvorbereitung aus CAD-Daten abgeleitet werden [5].<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Projektionsgest\u00fctzte Assistenzsysteme leiten den Menschen bei der Ausf\u00fchrung manueller Montage- und Fertigungst\u00e4tigkeiten durch den Arbeitsprozess. Sie bieten in komplexen Prozessen, in denen Positioniergenauigkeit erforderlich ist, einen hohen Nutzwert [6]. Sie steigern die Effizienz und Prozesssicherheit und sind in zahlreichen Industrien wichtiger Bestandteil der Produktion. Integriert im Sinne der Industrie 4.0 bieten Laser-Assistenzsysteme umfangreiche M\u00f6glichkeiten f\u00fcr den Smart-Factory-Einsatz [7]. Im Gegensatz zu isolierten Systemen k\u00f6nnen MES-integrierte Laser-Assistenzsysteme flexibel gesteuert werden und wertvolle Produktionsdaten zur Verf\u00fcgung stellen (Bild 1). Laser-Assistenzsysteme stehen dabei beispielhaft f\u00fcr flexible und wandlungsf\u00e4hige Betriebsmittel der Industrie 4.0, die im Produktionsablauf mit dem Menschen interagieren.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"400\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-1-1024x400.jpg\" alt=\"MES-Integration von Laser-Assistenzsystemen im industriellen Einsatz\" class=\"wp-image-101605\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-1-1024x400.jpg 1024w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-1-510x199.jpg 510w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-1-64x25.jpg 64w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-1-764x299.jpg 764w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-1-768x300.jpg 768w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-1-514x201.jpg 514w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-1.jpg 1400w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Bild 1: MES-Integration von Laser-Assistenzsystemen im industriellen Einsatz.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Integration von MES und Betriebsmitteln ist eine Notwendigkeit<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um die Anforderungen von Smart Factories erf\u00fcllen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen Produktionssysteme leicht rekonfigurierbar sein. MES sollen diesen Prozess durch Plug &amp; Produce unterst\u00fctzen und damit die Flexibilit\u00e4t und Wandlungsf\u00e4higkeit von Smart Factories der Industrie 4.0 sicherstellen. Die Integration von MES und Betriebsmitteln liefert daf\u00fcr die Voraussetzung. Allerdings ist die Landschaft der Kommunikationsprotokolle heterogen.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In Europa dominiert das Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA) Protokoll der OPC Foundation. Das Protokoll ist als IEC 62541 Standard etabliert und soll \u00fcber Companion Standards weiterverbreitet werden. Mit dem Reference Architecture Model Industrie 4.0 (RAMI4.0) des ZVEI, VDI, VDMA und Bitkom wurde zudem die Basis zum Einsatz von OPC UA in der Industrie 4.0 geschaffen [9].<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">MTConnect ist in den USA verbreitet. Der Kommunikationsstandard wurde ab 2006 von der Association for Manufacturing Technology (AMT) entwickelt und wird bevorzugt von Werkzeugmaschinenherstellern genutzt, um Maschinendaten \u00fcber eine einheitliche Schnittstelle zur Verf\u00fcgung zu stellen. Durch den unidirektionalen Austausch von Maschinendaten wird MTConnect als einfachste Integrationsl\u00f6sung beschrieben [10]. Plug &amp; Produce wird bei MTConnect \u00fcber individuelle Adapter und ein Agentensystem zur Vereinheitlichung von Daten realisiert.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mit dem Message Queue Telemetry Transport (MQTT) existiert ein bereits im Jahr 1999 f\u00fcr einen zuverl\u00e4ssigen, bidirektionalen Nachrichtenaustausch kompakter Endger\u00e4te mit geringer Kapazit\u00e4t entwickeltes Protokoll. MQTT ist weit verbreitet und kommt vor allem in Cloud-Anwendungen zum Einsatz. Der Fokus des Protokolls liegt auf der Einfachheit, Zuverl\u00e4ssigkeit und Skalierbarkeit vom kleinsten Sensor bis in die Cloud [11]. Auch das Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) ist f\u00fcr die Anbindung an Cloud-Systeme geeignet [12].<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Weitere oft branchenspezifische L\u00f6sungen setzen CSV- und XML-Dateien ohne einheitliche Semantik zum Datenaustausch zwischen MES und Betriebsmitteln ein [13]. Die fehlende Vernetzung von Produktionsprozessen wurde als Innovationshemmnis erkannt und im BaSys 4.0 Projekt des BMBF mit der Entwicklung einer virtuellen Middleware adressiert [14].<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Methodik der Analyse<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die praxisbezogene Analyse einer MES-Betriebsmittelintegration am Beispiel eines Laser-Assistenzsystems zur Werkerf\u00fchrung stellt Daten zur momentanen Situation sowie zum Stellenwert der MES-Integration in der Zukunft bereit. Die Analyse basiert auf einer qualitativen und einer quantitativen Untersuchung. Zun\u00e4chst wurden Quellen ausgew\u00e4hlter Meinungstr\u00e4ger der Industrie 4.0 unter Anwendung der Grounded Theory in Hinblick auf MES analysiert [15]. Dabei werden Daten systematisch analysiert und kodiert, um eine Theorie abzuleiten.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Insgesamt wurden acht Textbeitr\u00e4ge mit der Software Atlas.ti untersucht. Unter den Quellen sind f\u00fcnf Experteninterviews, ein Expertengespr\u00e4ch, ein Forschungsbeitrag und eine Rede, welche die verschiedenen Sichtweisen der Industrie, von Verb\u00e4nden und der Wissenschaft reflektieren [16-23]. Dabei wurden f\u00fcnf Thesen entwickelt, die anschlie\u00dfend mit einer quantitativen Untersuchung hinterfragt wurden (Bild 2).<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"369\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-2-1024x369.png\" alt=\"Vorgehensweise bei der qualitativen und quantitativen Analyse\" class=\"wp-image-101607\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-2-1024x369.png 1024w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-2-510x184.png 510w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-2-64x23.png 64w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-2-764x275.png 764w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-2-768x277.png 768w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-2-514x185.png 514w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-2-1536x553.png 1536w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-2.png 2004w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Bild 2: Vorgehensweise bei der qualitativen und quantitativen Analyse.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr die quantitative Analyse wurden 19 Unternehmensvertreter als Stichprobe angefragt. Diese wurden systematisch nach Branche und Produktionserfahrung ausgew\u00e4hlt. Die befragten Experten sind mit Laser-Assistenzsystemen vertraut und arbeiten an Produktionsstandorten in Deutschland, \u00d6sterreich, D\u00e4nemark, Schweden, den USA und Australien. Sie repr\u00e4sentieren OEM und Zulieferer der Branchen Automobil (31,6 Prozent), Luftfahrt (31,6 Prozent), Erneuerbare Energien (15,8 Prozent) und sonstige herstellende Industrien (21 Prozent). 63 Prozent der Unternehmen sind Gro\u00dfunternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitern. Die Befragung wurde im Juni 2018 mit dem Online-Tool LimeSurvey durchgef\u00fchrt. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Fragebogen wurde in deutscher und englischer Sprache angeboten. Die insgesamt 14 Fragen waren kontextbezogen mit Antwortschemata hinterlegt. Zum Einsatz kamen Einfachauswahl, Mehrfachauswahl und eine 5er-Likert-Skala (unwichtig bis sehr wichtig mit N\/A-Option). Durch Optimierungsma\u00dfnahmen wurde eine hohe R\u00fccklaufquote von 58 Prozent erreicht (n=11).<\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">These 1: Nutzer von Laser-Assistenzsystemen verwenden MES in ihrer Fertigung.<\/h4>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">91 Prozent der Unternehmen nutzen MES bereits heute (Bild 3). Dabei setzen 9,1 Prozent Simatic IT und 27,3 Prozent SAP ME in der Fertigung ein. 54,6 Prozent der Unternehmen setzen sonstige MES ein. Bisher hat jedoch nur ein Unternehmen ein Laser-Assistenzsystem in ein MES integriert. Bei einem weiteren Unternehmen ist dies in Planung. 46 Prozent der Unternehmen halten jedoch die Betriebsmittel-integration in der Zukunft f\u00fcr wichtig oder sehr wichtig (Bild 3). Die Ergebnisse belegen, dass MES bei fast allen befragten Unternehmen operativ im Einsatz sind und die Integration von Laser-Assistenzsystemen im Produktionsumfeld diskutiert wird.<\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">These 2: Nutzer von Laser-Assistenzsystemen setzen verschiedene Funktionsbereiche eines MES ein, wobei in Zukunft die \u201eMaschinen- und Betriebsdatenerfassung\u201c besonders wichtig sein wird.<\/h4>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Alle sechs MES-Funktionsbereiche werden von den Unternehmen genutzt (Bild 3). Dabei werden die Funktionsbereiche \u201eAuftragssteuerung und Feinplanung\u201c von 55 Prozent und \u201eProzess- und Performancemanagement\u201c von 46 Prozent der Befragten am h\u00e4ufigsten genannt. Auch in Zukunft werden alle MES-Funktionsbereiche f\u00fcr die Unternehmen bedeutsam sein. 64 Prozent der Experten halten die \u201eAuftragssteuerung und Feinplanung\u201c und das \u201eProzess- und Performancemanagement\u201c f\u00fcr wichtig oder sehr wichtig. Die \u201eMaschinen- und Betriebsdatenerfassung\u201c und das \u201eQualit\u00e4tsmanagement\u201c steigen in ihrer Bedeutung und werden von je 55 Prozent der Unternehmen als wichtig oder sehr wichtig f\u00fcr die Zukunft bewertet.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Ergebnis zeigt deutlich die Vielf\u00e4ltigkeit der MES-Einsatzbereiche in der Fertigung. Die These der zunehmenden Wichtigkeit der \u201eMaschinen- und Betriebsdatenerfassung\u201c kann um die zunehmende Wichtigkeit des \u201eQualit\u00e4tsmanagements\u201c erweitert werden. Dennoch bleiben die Haupteinsatzbereiche Auftragssteuerung und Prozessmanagement auch in Zukunft die wichtigsten Funktionsbereiche.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"523\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-3-1024x523.png\" alt=\"Einsatz von MES-Funktionsbereichen und deren Wichtigkeit in der Zukunft\" class=\"wp-image-101609\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-3-1024x523.png 1024w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-3-510x261.png 510w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-3-64x33.png 64w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-3-734x375.png 734w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-3-768x392.png 768w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-3-514x263.png 514w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-3-1536x785.png 1536w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Georgiadis_IM-19-1_Bild-3.png 1902w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Bild 3: Einsatz von MES-Funktionsbereichen und deren Wichtigkeit in der Zukunft.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">These 3: Nutzer von Laser-Assistenzsystemen verwenden und bevorzugen OPC UA zur Integration von Betriebsmitteln in MES.<\/h4>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein differenziertes Bild ergibt sich bei der Frage nach Schnittstellen und Protokollen zur Integration von Betriebsmitteln in MES. \u00dcberraschenderweise gaben 55 Prozent der Experten an, nicht zu wissen, welche Schnittstellen und Protokolle verwendet werden. 18 Prozent der Befragten gaben an, OPC UA und XML zu nutzen. Bei der Frage, welche Schnittstellen und Protokolle in Zukunft eingesetzt werden sollen, um Laser-Assistenzsysteme in MES zu integrieren, herrscht keine einheitliche Meinung. So gab jeweils ein Unternehmen an, OPC UA, MQTT und MTConnect nutzen zu wollen. Zwei Unternehmen wollen zuk\u00fcnftig XML einsetzen. Sechs Unternehmensvertreter wussten nicht, \u00fcber welche Schnittstelle eine Integration in der Zukunft umgesetzt werden soll.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die These kann mit den Umfrageergebnissen daher nicht best\u00e4tigt werden. Die Vielfalt der technischen Integrationsm\u00f6glichkeiten in der digitalen Produktion scheint selbst erfahrenen Experten schwere Entscheidungen abzuverlangen.<\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">These 4: F\u00fcr Nutzer von Laser-Assistenzsystemen ist ein sicherer Datenaustausch zwischen Betriebsmitteln und MES wichtig.<\/h4>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">82 Prozent der Unternehmen halten einen sicheren Daten- und Informationsaustausch zwischen den Systemen f\u00fcr wichtig bis sehr wichtig. Ein sicherer Datenaustausch ist damit eine Grundanforderung an Kommunikationsprotokolle zur Betriebsmittelintegration.<\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">These 5: Nutzer von Laser-Assistenzsystemen verwenden bisher kaum Ans\u00e4tze von Plug &amp; Produce, halten es in Zukunft aber f\u00fcr wichtig.<\/h4>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">64 Prozent der Unternehmen gaben an, noch keine Ans\u00e4tze von Plug &amp; Produce zu verwenden. Lediglich ein Unternehmen nutzt Plug &amp; Produce, indem R\u00fcstteile automatisch an- und abgemeldet werden. Das Konzept scheint f\u00fcr Unternehmen dennoch von Interesse zu sein. 36 Prozent der Unternehmen gaben an, dass Plug &amp; Produce f\u00fcr ihr Unternehmen wichtig oder sehr wichtig ist. Ebenso viele Experten konnten die Wichtigkeit noch nicht einsch\u00e4tzen. Dagegen stuft kein Unternehmen Plug &amp; Produce als unwichtig ein. Beim Thema Plug &amp; Produce scheinen die Unternehmen unentschlossen zu sein. Das Ergebnis deckt sich mit der vorherrschenden Zur\u00fcckhaltung beim Thema Schnittstellen und Protokolle.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fazit und Ausblick<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Thesen, die aus den Beitr\u00e4gen von Meinungstr\u00e4gern der Industrie, Verb\u00e4nden und Wissenschaft abgeleitet wurden, konnten in wesentlichen Punkten durch die Unternehmensbefragung best\u00e4tigt werden. MES sind operativ weit verbreitet und die sichere Integration von Betriebsmitteln wie Laser-Assistenzsystemen ist von hoher Bedeutung. Durch die Integration sollen neben der Auftragssteuerung und dem Prozessmanagement zuk\u00fcnftig vor allem Maschinen- und Betriebsdaten erfasst und das Qualit\u00e4tsmanagement verbessert werden. Lediglich die These, dass OPC UA bei der Integration von Betriebsmitteln bevorzugt wird, konnte nicht best\u00e4tigt werden.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es scheint, dass zurzeit Unsicherheit und Zur\u00fcckhaltung bei der technischen Umsetzung vorherrscht. Hier bietet sich eine Chance f\u00fcr Hersteller von Betriebsmitteln. Hersteller k\u00f6nnen durch eine fr\u00fchzeitige Unterst\u00fctzung technischer Standards zur Entscheidungsfindung der Anwender beitragen. Dabei m\u00fcssen sie die unternehmerisch sinnvollste und zukunftssicherste L\u00f6sung unterst\u00fctzen. Anwender sollten bei ihren MES-Investitionen auch die zuk\u00fcnftig wichtigen Funktionen in ihre Entscheidungsfindung einflie\u00dfen lassen. Sie sollten sich zudem f\u00fcr MES-Systeme entscheiden, welche die am weitesten verbreiteten Schnittstellen und Standards unterst\u00fctzen. Die Sicherheit der Daten\u00fcbertragung muss dabei eine Grundvoraussetzung sein.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mit der gew\u00e4hlten Methodik wurde die MES-Betriebsmittelintegration am Beispiel eines Laser-Assistenzsystems \u00fcber das Hilfsmittel der Thesen mit direktem Praxisbezug diskutiert und gr\u00f6\u00dftenteils validiert. Die Ergebnisse unterst\u00fctzten Anwender und Hersteller von Betriebsmitteln bei der Bewertung ihrer momentanen MES-Situation und ihrer Realisierung der Smart Factory der Industrie 4.0. Zuk\u00fcnftige Arbeiten werden Integrationsm\u00f6glichkeiten von Laser-Assistenzsystemen auf Steuerungsebene und industrielle Datenanalyse in cloudbasierten L\u00f6sungen beinhalten.<\/p>\n<hr><div class=\"gito-pub-content-bibliography\"><h2>Bibliography <\/h2>[1] Wiendahl, H.-H.; Kluth, A.; Kipp, R.: Marktspiegel Busi- ness Software &#8211; MES &#8211; Ferti- gungssteuerung 2017\/2018. 6. Auflage. Aachen 2017.\r<br>[2] Al-Scheikly, B. (Hrsg): MES Manufacturing Execution Systems. Wissen Kompakt 2018\/19 (2018), S. 30-35.\r<br>[3] Koch, R.-A.; R\u00fccker, T.; Schneider, H. M.; Stodt, S.: Manufacturing Execution Systems\/ Advanced Planning and Scheduling Systems. In: In- dustrie Management 34 (2018) 3, S. 55-58.\r<br>[4] Koch, R.-A.; R\u00fccker, T.; Schneider, H. M.; Stodt, S.: Auswahl von Manufacturing Execution Systems\/Advanced Planning and Scheduling Systems. 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In: atp edition 6 (2016), S. 16-21.\r<br>[22] Welcker, C.M.: Rede VDMA Wirtschaftspressekonferenz auf der Hannover Messe 2017. URL: https:\/\/www.vdma.org, Abrufdatum 24.11.2018.\r<br>[23] Themes, M.: Interview; In: IT2IndustryBlog; URL: http:\/\/www.blog.it2industry.de\/2015\/10\/07\/interview-prof-dr-juergen-kletti-mpdv-microlab-gmbh\/, Abrufdatum 24.11.2018.<\/div><div id=\"download-section\" class=\"gito-pub-download-section\" style=\"text-align:center;margin:20px;\"><h2>Your downloads<\/h2><button style=\"font-size:14px;margin-right:15px;\" class=\"button gito-pub-cpt-download-button\" data-postid=\"93455\" data-userid =\"0\" data-filename=\"mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1.pdf\"><span style=\"margin-top:5px !important;\" class=\"dashicons dashicons-download\"><\/span>&nbsp;&nbsp;PDF<\/button><\/div><div class=\"gito-pub-tags-social-share\" style=\"display:flex;justify-content:space-between;\"><div>Tags: <span class=\"gito-pub-tag-element\"><a href=\"\/tag\/smart-factory-en\/\">Smart Factory<\/a><\/span> <\/div><div><div class=\"social-icons share-icons share-row relative\" ><a href=\"whatsapp:\/\/send?text=MES%20Integration%20from%20a%20User%20Perspective - https:\/\/industry-science.com\/en\/articles\/mes-integration-from-a-user-perspective\/\" data-action=\"share\/whatsapp\/share\" class=\"icon button circle is-outline tooltip whatsapp show-for-medium\" title=\"Share on WhatsApp\" aria-label=\"Share on WhatsApp\"><i class=\"icon-whatsapp\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/a><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer.php?u=https:\/\/industry-science.com\/en\/articles\/mes-integration-from-a-user-perspective\/\" data-label=\"Facebook\" onclick=\"window.open(this.href,this.title,'width=500,height=500,top=300px,left=300px'); 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Its use is therefore of particular interest for application areas such as industrial maintenance. Based on a mechanical engineering case study, this article demonstrates that augmenting both processes and employees with GenAI requires AI literacy combined with professional skills.                  <\/div>\n               <\/div>\n               <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-scientific\"><strong>Industry 4.0 Science<\/strong> | Volume 42 | 2026 | Edition 5 | Pages 118-126 | DOI <a style=\"font-weight:bold !important;\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.30844\/I4SE.26.5.14\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">10.30844\/I4SE.26.5.14<\/a><\/div>            <\/div>\n         <\/div>\n      <\/a>\n   <\/div>\n   <div class=\"gito-pub-frontend-post-card gito-pub-flex-item gito-pub-flex-item-1\">\n      <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/articles\/foundation-models-in-industrial-robotics\/\">\n         <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-row\">         <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column gito-pub-frontend-post-card-column-image\">\n            <picture>\n               <source media=\"(max-width:640px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/kuhlenkoetter_AdobeStock_2050908266_phonlamaiphoto-640x325.webp\">\n               <source media=\"(min-width:641px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/kuhlenkoetter_AdobeStock_2050908266_phonlamaiphoto-196x180.webp\">\n               <img decoding=\"async\" class=\"gito-pub-frontend-post-card-image\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/kuhlenkoetter_AdobeStock_2050908266_phonlamaiphoto-196x180.webp\" alt=\"Foundation Models in Industrial Robotics\">\n            <\/picture>\n         <\/div>\n            <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column\">               <div class=\"ellipsis\" style=\"height:166px !important;overflow:hidden;\" title=\"Foundation Models in Industrial Robotics\">                  <table class=\"gito-pub-frontend-post-card-header\">\n            \t     <tr>\n                        <td>                  \t\t   <h4 class=\"gito-pub-frontend-post-card-title\" style=\"line-height:1.2em;\">Foundation Models in Industrial Robotics<\/h4>\n                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-subtitle\">Requirements for AI-supported assistance in production and logistics<\/div>                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-author\"><a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/bernd-kuhlenkoetter-en\/\">Bernd Kuhlenk\u00f6tter<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-5015-7490\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/daniel-syniawa-en\/\">Daniel Syniawa<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0001-9061-5663\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a><\/div>\n                        <\/td>\n                     <\/tr>\n                  <\/table>\n                  <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-text\">\n                     Foundation models are increasingly changing the way robots are used in industry. Instead of writing complex programs line by line, programmers will soon be able to collaborate more closely with AI systems, describe tasks, and review generated solutions. This shifts their role from purely generating code to conceptual, supervisory, and validation activities. This article highlights the new possibilities that large AI models create for robot programming and the changes they entail for work and required skills in industrial practice.                  <\/div>\n               <\/div>\n               <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-scientific\"><strong>Industry 4.0 Science<\/strong> | Volume 42 | 2026 | Edition 5 | Pages 16-23 | DOI <a style=\"font-weight:bold !important;\" href=\"10.30844\/I4SE.26.5.2\" target=\"_blank\">10.30844\/I4SE.26.5.2<\/a><\/div>            <\/div>\n         <\/div>\n      <\/a>\n   <\/div>\n   <div class=\"gito-pub-frontend-post-card gito-pub-flex-item gito-pub-flex-item-1\">\n      <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/articles\/ai-driven-organization-as-a-new-work-paradigm\/\">\n         <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-row\">         <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column gito-pub-frontend-post-card-column-image\">\n            <picture>\n               <source media=\"(max-width:640px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/hoelzle_AdobeStock_1913936617_Chaosamran_Studio-640x325.png\">\n               <source media=\"(min-width:641px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/hoelzle_AdobeStock_1913936617_Chaosamran_Studio-196x180.png\">\n               <img decoding=\"async\" class=\"gito-pub-frontend-post-card-image\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/hoelzle_AdobeStock_1913936617_Chaosamran_Studio-196x180.png\" alt=\"AI-Driven Organization as a New Work Paradigm\">\n            <\/picture>\n         <\/div>\n            <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column\">               <div class=\"ellipsis\" style=\"height:166px !important;overflow:hidden;\" title=\"AI-Driven Organization as a New Work Paradigm\">                  <table class=\"gito-pub-frontend-post-card-header\">\n            \t     <tr>\n                        <td>                  \t\t   <h4 class=\"gito-pub-frontend-post-card-title\" style=\"line-height:1.2em;\">AI-Driven Organization as a New Work Paradigm<\/h4>\n                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-subtitle\">Implications for individual and organizational change<\/div>                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-author\"><a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/katharina-hoelzle\/\">Katharina H\u00f6lzle<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-9733-4650\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/leonie-krauch\/\">Leonie Krauch<\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/wolfgang-beinhauer\/\">Wolfgang Beinhauer<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0001-3812-7715\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/carsten-schmidt\/\">Carsten Schmidt<\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/josephine-hofmann\/\">Josephine Hofmann<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0003-4453-7339\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a><\/div>\n                        <\/td>\n                     <\/tr>\n                  <\/table>\n                  <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-text\">\n                     Is it sufficient to train employees in the use of AI tools, or does the AI organization require an entirely new set of competencies? This paper introduces a digital enablement model comprising three competency dimensions and demonstrates, through an upskilling program implemented at the Fraunhofer Institute for Industrial Engineering IAO, how organizations can sustainably bridge the AI adoption gap.                  <\/div>\n               <\/div>\n               <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-scientific\"><strong>Industry 4.0 Science<\/strong> | Volume 42 | 2026 | Edition 5 | Pages 94-100 | DOI <a style=\"font-weight:bold !important;\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.30844\/I4SE.26.5.11\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">10.30844\/I4SE.26.5.11<\/a><\/div>            <\/div>\n         <\/div>\n      <\/a>\n   <\/div>\n   <div class=\"gito-pub-frontend-post-card gito-pub-flex-item gito-pub-flex-item-1\">\n      <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/articles\/designing-effective-ai-certification\/\">\n         <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-row\">         <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column gito-pub-frontend-post-card-column-image\">\n            <picture>\n               <source media=\"(max-width:640px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/morsch_AdobeStock_1860648731_InfiniteFlow-640x325.png\">\n               <source media=\"(min-width:641px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/morsch_AdobeStock_1860648731_InfiniteFlow-196x180.png\">\n               <img decoding=\"async\" class=\"gito-pub-frontend-post-card-image\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/morsch_AdobeStock_1860648731_InfiniteFlow-196x180.png\" alt=\"Designing Effective AI Certification\">\n            <\/picture>\n         <\/div>\n            <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column\">               <div class=\"ellipsis\" style=\"height:166px !important;overflow:hidden;\" title=\"Designing Effective AI Certification\">                  <table class=\"gito-pub-frontend-post-card-header\">\n            \t     <tr>\n                        <td>                  \t\t   <h4 class=\"gito-pub-frontend-post-card-title\" style=\"line-height:1.2em;\">Designing Effective AI Certification<\/h4>\n                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-subtitle\">Insights from established certification domains for the standardization of human-centered AI<\/div>                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-author\"><a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/katharina-morsch\/\">Katharina Morsch<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0002-9511-6569\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a><\/div>\n                        <\/td>\n                     <\/tr>\n                  <\/table>\n                  <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-text\">\n                     Certification for human-centered AI is becoming increasingly important\u2014as a source of competitive differentiation, a response to regulatory expectations, and a mechanism for fostering human-centered work environments. But how can organizations determine whether the underlying requirements are truly embedded in practice? Drawing on expert interviews from established certification domains, this paper shows that the decisive question is answered not during the audit itself, but in the period between audit cycles. Ultimately, it is not the certificate that matters, but the commitment of organizational leadership and the organization as a whole to engage seriously in the certification process and its continuous implementation.                  <\/div>\n               <\/div>\n               <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-scientific\"><strong>Industry 4.0 Science<\/strong> | Volume 42 | 2026 | Edition 5 | Pages 86-92 | DOI <a style=\"font-weight:bold !important;\" href=\"10.30844\/I4SE.26.4.10\" target=\"_blank\">10.30844\/I4SE.26.4.10<\/a><\/div>            <\/div>\n         <\/div>\n      <\/a>\n   <\/div>\n   <div class=\"gito-pub-frontend-post-card gito-pub-flex-item gito-pub-flex-item-1\">\n      <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/articles\/supplier-selection-industry-4-0\/\">\n         <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-row\">         <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column gito-pub-frontend-post-card-column-image\">\n            <picture>\n               <source media=\"(max-width:640px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Ganesh_AdobeStock_1953691998_Vlad-Rakin-640x325.webp\">\n               <source media=\"(min-width:641px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Ganesh_AdobeStock_1953691998_Vlad-Rakin-196x180.webp\">\n               <img decoding=\"async\" class=\"gito-pub-frontend-post-card-image\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Ganesh_AdobeStock_1953691998_Vlad-Rakin-196x180.webp\" alt=\"Data-Driven Supplier Selection in Industry 4.0\">\n            <\/picture>\n         <\/div>\n            <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column\">               <div class=\"ellipsis\" style=\"height:166px !important;overflow:hidden;\" title=\"Data-Driven Supplier Selection in Industry 4.0\">                  <table class=\"gito-pub-frontend-post-card-header\">\n            \t     <tr>\n                        <td>                  \t\t   <h4 class=\"gito-pub-frontend-post-card-title\" style=\"line-height:1.2em;\">Data-Driven Supplier Selection in Industry 4.0<\/h4>\n                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-subtitle\">Towards an industrial platform for selection and configuration<\/div>                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-author\"><a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/purushothaman-ganesh\/\">Purushothaman Ganesh<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0009-4245-467X\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/baris-e-albayrak\/\">Baris E. Albayrak<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0001-1193-1279\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/joerg-franke-en\/\">J\u00f6rg Franke<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0003-0700-2028\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/till-sindel\/\">Till Sindel<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0004-3507-631X\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/jens-fuerst\/\">Jens F\u00fcrst<\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/sebastian-lang\/\">Sebastian Lang<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0003-3397-1551\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a><\/div>\n                        <\/td>\n                     <\/tr>\n                  <\/table>\n                  <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-text\">\n                     Industrial supply chains must repeatedly reconfigure sourcing strategies in response to disruptions, yet supplier capability information remains heterogeneous and difficult to operationalize. Existing research addresses supplier selection, simulation, and interoperability standards separately, treating discovery, evaluation, and optimization as disconnected steps requiring manual data transformation. This paper presents a framework for a data-driven industrial platform integrating three components: Asset Administration Shell-based supplier profiles structured by an Actor-Service ontology for semantic discovery, automatic discrete-event simulation model generation from layout data for performance evaluation, and KPI-driven configuration using optimization algorithms. The main contributions are an end-to-end interoperable workflow, a two-tier supplier profile concept separating semantic descriptions from simulation parameters, and a standardized KPI interface maintaining consistency ...                  <\/div>\n               <\/div>\n               <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-scientific\"><strong>Industry 4.0 Science<\/strong> | Volume 42 | 2026 | Edition 4 | Pages 50-61 | DOI <a style=\"font-weight:bold !important;\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.30844\/I4SE.26.4.6\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">10.30844\/I4SE.26.4.6<\/a><\/div>            <\/div>\n         <\/div>\n      <\/a>\n   <\/div>\n   <div class=\"gito-pub-frontend-post-card gito-pub-flex-item gito-pub-flex-item-1\">\n      <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/articles\/smart-data-ecosystems\/\">\n         <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-row\">         <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column gito-pub-frontend-post-card-column-image\">\n            <picture>\n               <source media=\"(max-width:640px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Schleimer_AdobeStock_520430566_Melisa-640x325.jpg\">\n               <source media=\"(min-width:641px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Schleimer_AdobeStock_520430566_Melisa-196x180.jpg\">\n               <img decoding=\"async\" class=\"gito-pub-frontend-post-card-image\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Schleimer_AdobeStock_520430566_Melisa-196x180.jpg\" alt=\"Open Source as Enabler for Smart Data Ecosystems\">\n            <\/picture>\n         <\/div>\n            <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column\">               <div class=\"ellipsis\" style=\"height:166px !important;overflow:hidden;\" title=\"Open Source as Enabler for Smart Data Ecosystems\">                  <table class=\"gito-pub-frontend-post-card-header\">\n            \t     <tr>\n                        <td>                  \t\t   <h4 class=\"gito-pub-frontend-post-card-title\" style=\"line-height:1.2em;\">Open Source as Enabler for Smart Data Ecosystems<\/h4>\n                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-subtitle\">How collaboration shapes sovereignty and interoperability across industrial applications<\/div>                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-author\"><a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/anna-maria-schleimer\/\">Anna Maria Schleimer<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-3264-8034\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/julia-pampus\/\">Julia Pampus<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0003-2309-6183\" target=\"_blank\" title=\"ORCID eintrag \u00f6ffnen.\" rel=\"noopener\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/orcid.org\/assets\/vectors\/orcid.logo.icon.svg\" alt=\"ORCID Icon\" style=\"width:16px;height:16px;vertical-align:middle;\"><\/a><\/div>\n                        <\/td>\n                     <\/tr>\n                  <\/table>\n                  <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-text\">\n                     From automotive supply chains to smart factories, data ecosystems promise seamless collaboration across company boundaries. But how can industries build the necessary infrastructure without creating new dependencies? This article explores how open-source software can serve as a foundation and impactful tool for sovereign, interoperable technologies and standards. Yet, open-source software is not a silver bullet; rather, it poses challenges for digital sovereignty in burgeoning data ecosystems.                  <\/div>\n               <\/div>\n               <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-scientific\"><strong>Industry 4.0 Science<\/strong> | Volume 42 | 2026 | Edition 4 | Pages 6-13 | DOI <a style=\"font-weight:bold !important;\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.30844\/I4SE.26.4.1\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">10.30844\/I4SE.26.4.1<\/a><\/div>            <\/div>\n         <\/div>\n      <\/a>\n   <\/div>\n<\/div>\n<!-- GITO_PUB_POST end flex-container -->\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The interworking of Manufacturing Execution Systems (MES) and operating resources is a prerequisite for the flexible and versatile production in Smart Factories of Industry 4.0. This article describes a qualitative and quantitative analysis of an MES integration based on an industrial laser assistance system for worker guidance. It analyzes the situation and requirements from a user perspective with special consideration of implemented systems, interfaces, protocols as well as Plug &#038; Produce. The study uses qualitative analysis results from opinion makers and quantitative analysis results from leading manufacturing companies among others from the automotive and aerospace industry. Thus, the study supports decision making for MES investments in Industry 4.0.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":96327,"menu_order":0,"template":"","categories":[79167,79168,79298],"tags":[79671],"product_cat":[],"topic":[68206],"technology":[67599,67596,67634],"knowhow":[],"industry":[],"writer":[82957,82956,82955],"content-type":[],"potential":[],"solution":[],"glossary":[],"class_list":["post-93455","article","type-article","status-publish","has-post-thumbnail","category-design-en","category-translate-en","category-typeset","tag-smart-factory-en","topic-industry-4-0","technology-analytics-en","technology-software-en","technology-tools","writer-anthimos-georgiadis-en","writer-lucas-meyer-en","writer-ralf-mueller-polyzou-en","product","first","instock","downloadable","virtual","sold-individually","taxable","purchasable","product-type-article"],"uagb_featured_image_src":{"full":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788.jpg",1400,788,false],"thumbnail":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-666x375.jpg",666,375,true],"medium_large":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-1024x576.jpg",1020,574,true],"front-page-entry":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-1032x320.jpg",1032,320,true],"post-entry":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-764x376.jpg",764,376,true],"post-teaser":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-392x320.jpg",392,320,true],"post-teaser-mobile":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-608x496.jpg",608,496,true],"post-custom-size":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-640x325.jpg",640,325,true],"whitepaper-teaser":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-274x376.jpg",274,376,true],"card-big":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-514x292.jpg",514,292,true],"card-portrait":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-320x440.jpg",320,440,true],"card-big-company":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-514x289.jpg",514,289,true],"gp-listing":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-196x180.jpg",196,180,true],"1536x1536":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788.jpg",1400,788,false],"2048x2048":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788.jpg",1400,788,false],"woocommerce_thumbnail":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-510x510.jpg",510,510,true],"woocommerce_single":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-510x287.jpg",510,287,true],"woocommerce_gallery_thumbnail":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-100x100.jpg",100,100,true],"dgwt-wcas-product-suggestion":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/mueller-polyzou-MES-Betriebsmittelintegration-aus-Anwendersicht-IM2019-1-1400x788-64x36.jpg",64,36,true]},"uagb_author_info":{"display_name":"Christoph 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