{"id":94899,"date":"2023-08-15T12:00:00","date_gmt":"2023-08-15T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/industry-science.com\/?post_type=article&#038;p=94899"},"modified":"2024-04-22T19:11:14","modified_gmt":"2024-04-22T17:11:14","slug":"strategic-options-for-resilient-value-chains","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/industry-science.com\/en\/articles\/strategic-options-for-resilient-value-chains\/","title":{"rendered":"Strategic Options for Resilient Value Chains"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die resiliente Gestaltung globaler Lieferketten [1, 2] und Produktionsnetzwerke [3] ist aufgrund verschiedener j\u00fcngerer Einfl\u00fcsse zu einem sehr wichtigen Thema geworden. So hat die COVID-19-Pandemie gezeigt, dass Aspekte der Widerstandsf\u00e4higkeit und Wiederherstellbarkeit von Wertsch\u00f6pfungsketten in Zukunft an Bedeutung gewinnen m\u00fcssen [8]. Der aktuelle Russland-Ukraine-Konflikt hat zudem einen immensen und anhaltenden Einfluss auf den internationalen Handel mit Gebrauchs- und Vorleistungsg\u00fctern und hat schwerwiegende Unterbrechungen von Lieferketten ausgel\u00f6st.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Unter Lieferkette wird im Folgenden das externe Netzwerk an Lieferanten verstanden. Die Wertsch\u00f6pfungskette beinhaltet zus\u00e4tzlich auch das unternehmenseigene Netzwerk an Produktionsstandorten. Die Resilienz von Lieferketten wird in der Literatur unterschiedlich definiert und umfasst die Anpassungsf\u00e4higkeit eines Unternehmens oder Systems, sich auf St\u00f6rungen vorzubereiten (prepare), angemessen zu reagieren (react) und die regul\u00e4ren Aktivit\u00e4ten wiederherzustellen (restore) [4, 5]. Einige der Hauptgr\u00fcnde f\u00fcr das hohe Ma\u00df an Risiken und Unterbrechungen globaler Wertsch\u00f6pfungsketten lassen sich auf strategische Entscheidungen des Supply Chain Managements von Unternehmen in der Vergangenheit zur\u00fcckf\u00fchren:<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Als Ergebnis einer einseitigen Priorisierung von Faktorkosten- und Effizienzvorteilen gegen\u00fcber Risiko- und Lieferf\u00e4higkeitsaspekten entstanden stark globalisierte Lieferketten sowie eine stark reduzierte Lieferantenbasis mit vielen Single-Source-Konstellationen. Lange Lieferwege und eine hohe Abh\u00e4ngigkeit von wenigen globalen Regionen mit einer begrenzten Anzahl von Lieferanten sind die Folge. Zudem f\u00fchrte das Streben nach Skaleneffekten mittels hochspezialisierter Fabriken zu einer hohen Abh\u00e4ngigkeit von wenigen Fabriken im unternehmenseigenen globalen Produktionsnetzwerk, die oft in Niedriglohnl\u00e4ndern in nur einer Weltregion angesiedelt sind. Ein erh\u00f6htes Risiko von Lieferengp\u00e4ssen ist bis heute die Konsequenz. Auch das stetige Outsourcing eigener Produktionskapazit\u00e4ten an Lieferanten erh\u00f6hte die Abh\u00e4ngigkeit von Zulieferern und verringerte die Flexibilit\u00e4t, in kritischen Nachfragesituationen auf eigene Produktionskapazit\u00e4ten zur\u00fcckzugreifen [6].<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Strategische Optionen f\u00fcr resiliente Wertsch\u00f6pfungsketten<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vor dem Hintergrund dieser disruptiven Entwicklungen experimentieren Unternehmen mit verschiedenen operativen und strategischen Optionen, um ihre Wertsch\u00f6pfungsketten resilienter zu gestalten. Bei der operativen Bek\u00e4mpfung kritischer Nachfragesituationen durch prim\u00e4r reaktive Praktiken [1] setzen viele Unternehmen stark auf den Aufbau zus\u00e4tzlicher Lagerbest\u00e4nde, die Durchf\u00fchrung von Ad-hoc-Koordinierungsma\u00dfnahmen mit Lieferanten oder den Versuch, Engpasskomponenten durch alternative Teile zu ersetzen. Zus\u00e4tzlich zu diesen kurzfristigen operativen Ma\u00dfnahmen werden insbesondere die folgenden strategischen und proaktiven Optionen f\u00fcr den Aufbau widerstandsf\u00e4higer Wertsch\u00f6pfungsketten diskutiert:<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine erste Option ist der Aufbau resilienter Lieferketten durch eine Ver\u00e4nderung der globalen Reichweite und Diversifizierung des Lieferantennetzwerks, um die interne Produktionsf\u00e4higkeit aufrecht zu erhalten und die Auswirkungen auf die Kunden zu minimieren [7]. Eine bewusste Lokalisierung oder Regionalisierung von Lieferketten oder eine weitere globale Diversifizierung von Lieferketten sind hier gegens\u00e4tzliche Optionen. Die Regionalisierung von Lieferketten umfasst die lokale Beschaffung durch die Schaffung von mehr inl\u00e4ndischen und regionalen Optionen und weniger globalen Aktivit\u00e4ten.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Verk\u00fcrzung der Lieferketten tr\u00e4gt dazu bei, die Kette n\u00e4her an den Kunden zu bringen, Probleme schneller zu l\u00f6sen und das Risiko globaler St\u00f6rungen zu begrenzen [6, 7]. Die globale Diversifizierung von Lieferketten erm\u00f6glicht hingegen die Zusammenarbeit mit Lieferanten in verschiedenen Regionen, sodass Unternehmen ihre Abh\u00e4ngigkeit von einzelnen Lieferanten oder einer bestimmten Weltregion verringern und das Risiko von Unterbrechungen mindern k\u00f6nnen [1, 8].<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine zweite Option zur Verbesserung der Resilienz von Wertsch\u00f6pfungsketten ist die Umstrukturierung des eigenen Produktionsnetzwerks. Die regionale Konzentration der eigenen Produktionskapazit\u00e4ten in der N\u00e4he der wichtigsten M\u00e4rkte (Regionalisierung) und eventuell R\u00fcckverlagerungen von ausl\u00e4ndischen Produktionskapazit\u00e4ten ins Inland (Reshoring) [8, 9] gegen\u00fcber der globalen Diversifizierung eigener Produktionskapazit\u00e4ten in vielen verschiedenen Regionen sind hier entgegengesetzte Optionen. Durch den Aufbau eines regionaleren Fu\u00dfabdrucks mittels Konzentration eigener Produktionskapazit\u00e4ten in der N\u00e4he der wichtigsten M\u00e4rkte (Regionalisierung) sowie durch Reshoring k\u00f6nnen die Entfernung und die Lieferf\u00e4higkeit zu den Kunden verbessert und Lieferrisiken begrenzt werden [7, 10]. Die globale Diversifizierung begrenzt das Risiko, dass Produktionsausf\u00e4lle aufgrund von externen Ereignissen in bestimmten Regionen das gesamte Produktionsnetzwerk eines Unternehmens lahmlegen [3].<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine dritte M\u00f6glichkeit f\u00fcr Unternehmen, die Resilienz ihrer Wertsch\u00f6pfungsketten zu verbessern, ist die Umgestaltung der eigenen Wertsch\u00f6pfungstiefe durch strategische Make-or-Buy-Entscheidungen. Insourcing vs. Outsourcing von Produktionsaktivit\u00e4ten von bzw. an Zulieferer sind hier die entgegengesetzten Optionen. Eine Vertiefung der vertikalen Integration durch Insourcing von Produktionst\u00e4tigkeiten und Komponentenfertigung kann die Abh\u00e4ngigkeit von externen Lieferanten begrenzen und lange Vorlaufzeiten bei der (globalen) Belieferung reduzieren [4, 7, 11]. Eine Auslagerung von Produktionst\u00e4tigkeiten an Zulieferer kann das Risiko eines Ausfalls dagegen auf mehrere Schultern und gegebenenfalls auch auf Weltregionen verteilen [1].<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"429\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-99756\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-1.png 1000w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-1-510x219.png 510w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-1-64x27.png 64w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-1-764x328.png 764w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-1-768x329.png 768w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-1-514x221.png 514w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Bild 1: Nutzung lokal integrierter und global diversifizierter Optionen zur Ausgestaltung der Wertsch\u00f6pfungsketten.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wandlungsf\u00e4hig dank digitaler Tools<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dar\u00fcber hinaus haben digitale Technologien das Potenzial, die Transparenz der Lieferkette zu erh\u00f6hen und globale Wertsch\u00f6pfungsketten zu ver\u00e4ndern [2, 12]. Durch den Einsatz digitaler Technologien wie Big-Data-Analysen und das Internet der Dinge (IoT) k\u00f6nnen Unternehmen in oder nahe Echtzeit Einblicke in den Lieferstatus von Schl\u00fcsselkomponenten oder sogar die Produktionsaktivit\u00e4ten wichtiger Zulieferer erhalten. Dadurch k\u00f6nnen Lieferketten besser \u00fcberwacht und die Transparenz sowie R\u00fcckverfolgbarkeit auch \u00fcber gro\u00dfe geografische Entfernungen hinweg verbessert werden.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durch den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen k\u00f6nnen Unternehmen auch Muster und Anomalien in ihren Lieferketten erkennen, die fr\u00fchzeitig auf potenzielle St\u00f6rungen hinweisen und es ihnen erm\u00f6glichen, schnell zu reagieren [6, 12]. Dar\u00fcber hinaus kann die Anpassung der Produktionssysteme von Unternehmen hin zu mehr Flexibilit\u00e4t und Wandlungsf\u00e4higkeit die regionale Konzentration von Produktionst\u00e4tigkeiten und die Verk\u00fcrzung von Wertsch\u00f6pfungsketten unterst\u00fctzen, da flexiblere Prozesse und durchg\u00e4ngige Lieferketten bis hin zum Kunden speziell in lokalen oder regionalen Konstellationen gestaltet werden k\u00f6nnen [9, 10]. Vor diesem Hintergrund sollen in diesem Beitrag die folgenden Forschungsfragen empirisch untersucht werden:<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>F1:<\/strong> In welchem Umfang betreiben deutsche Industrieunternehmen den Ausbau lokal integrierter oder global diversifizierter Wertsch\u00f6pfungsketten?<br\/><strong>F2:<\/strong> In welchem Umfang werden digitale Tools zum Monitoring der Lieferst\u00e4nde, zur Fr\u00fcherkennung potenzieller St\u00f6rungen oder wandlungsf\u00e4hige Produktionssysteme genutzt?<br\/><strong>F3:<\/strong> Welcher Zusammenhang besteht zwischen der Nutzung digitaler Tools und der Wandlungsf\u00e4higkeit von Produktionssystemen sowie dem Ausbau lokal integrierter oder global diversifizierter Optionen zur Ausgestaltung von Wertsch\u00f6pfungsketten?<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Datenbasis<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Von September bis November 2022 wurde eine computergest\u00fctzte Telefonbefragung (CATI) bei Unternehmen des deutschen Verarbeitenden Gewerbes durchgef\u00fchrt. Es konnten 314 Antworten von verantwortlichen Vertretern aus den Bereichen Produktionsmanagement, Supply Chain Management, Einkaufsmanagement und Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung\/-entwicklung erhoben werden. Die Stichprobe stellt ein gutes Abbild der Gr\u00f6\u00dfen- und Branchenstrukturen im deutschen Verarbeitenden Gewerbe dar. 36 % der befragten Betriebe haben weniger als 50 Besch\u00e4ftigte, 54 % haben 50-249 Besch\u00e4ftigte und 10 % haben 250 und mehr Besch\u00e4ftigte.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Damit entfallen 90 % der Betriebe der Stichprobe auf kleine und mittlere Unternehmen (KMU) mit weniger als 250 Besch\u00e4ftigten. Hinsichtlich der Branchen sind mit 24 % die meisten der befragten Betriebe in der Herstellung von Metallerzeugnissen aktiv, gefolgt von 18 % der Betriebe aus dem Maschinenbau und 12 % der Betriebe aus der Herstellung von elektrischen, elektronischen und optischen Erzeugnissen. Etwa 8 % der Betriebe sind im Fahrzeugbau und seiner Zulieferung aktiv, jeweils etwa 7 % in der chemischen und pharmazeutischen Industrie sowie in der Herstellung von Nahrungsmitteln und Getr\u00e4nken.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine Reihe von deskriptiven Analysen und logistischen Regressionsmodellen, einschlie\u00dflich Kontrollvariablen zur Gr\u00f6\u00dfe und Branche der befragten Unternehmen, wurden gerechnet, um die genannten Forschungsfragen zu beantworten.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Aufbau lokaler und globaler Wertsch\u00f6pfungsketten<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Auswertungen zeigen \u00fcber alle befragten Unternehmen hinweg, dass die Betriebe zur Behebung ihrer Lieferkettenprobleme lokale und regionale Konstellationen gegen\u00fcber globalen Auspr\u00e4gungen bevorzugen (Bild 1). 51 % der befragten Betriebe haben ihre lokalen Lieferketten ausgebaut, w\u00e4hrend nur etwa 30 % einen weiteren Ausbau ihrer globalen Lieferketten betrieben haben. Auch bei der Lokalisierung ihrer eigenen Produktionskapazit\u00e4ten im globalen Produktionsnetzwerk bevorzugten die Betriebe regional konzentrierte Konstellationen. 14 % der befragten Betriebe haben eine regionale Konzentration ihrer Produktionskapazit\u00e4ten in den wichtigsten Absatzm\u00e4rkten vorgenommen, wohingegen nur etwa 4 % der Betriebe eine globale Diversifizierung ihrer Produktionskapazit\u00e4ten vorangetrieben haben.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zudem wurde bei Make-or-Buy-Entscheidungen eine h\u00f6here Integration gegen\u00fcber einer weiteren Diversifikation bevorzugt. 24 % der befragten Betriebe haben ein Insourcing vormals ausgelagerter Leistungen in ihr eigenes Leistungsportfolio vorgenommen, w\u00e4hrend nur etwa 15 % der befragten Betriebe ein weiteres Outsourcing von Leistungsumf\u00e4ngen zu Zulieferern vorangetrieben haben. Hinsichtlich der Optionen zur Reduktion von Lieferkettenproblemen zwischen lokaler Integration und globaler Diversifikation bevorzugt demnach eine deutliche Mehrheit lokalisierte und integrierte Aktivit\u00e4ten.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"421\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-99754\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-2.png 1000w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-2-510x215.png 510w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-2-64x27.png 64w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-2-764x322.png 764w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-2-768x323.png 768w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-2-514x216.png 514w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Bild 2: Nutzung digitaler Tools und organisatorischer Konzepte zur Erh\u00f6hung der Resilienz von Wertsch\u00f6pfungsketten.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Auch bei der Einf\u00fchrung technischer und organisatorischer Konzepte zur Reduzierung von Lieferkettenproblemen zeigen sich bei den befragten Betrieben deutlich unterschiedliche Nutzungsmuster (Bild 2). Mit 43 % der befragten Betriebe werden Tools f\u00fcr die Anpassung der eigenen Produktionssysteme hin zu mehr Flexibilit\u00e4t und Wandlungsf\u00e4higkeit am h\u00e4ufigsten genutzt. Digitale Tools zum Monitoring der Lieferst\u00e4nde wichtiger Komponenten in oder nahe Echtzeit wurden von etwa 22 % der befragten Betriebe eingef\u00fchrt. Mit deutlichem Abstand folgen digitale Tools zum Monitoring der Produktionsaktivit\u00e4ten der wichtigsten Lieferanten in oder nahe Echtzeit, die nur von etwa 12 % der befragten Betriebe genutzt werden.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Einblick in die Produktionsst\u00e4nde der Lieferanten scheint f\u00fcr viele Unternehmen, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) mit geringer Marktmacht, nur schwierig umsetzbar zu sein. Schlie\u00dflich werden digitale Tools zur Fr\u00fcherkennung potentieller St\u00f6rgr\u00f6\u00dfen der Materialversorgung von etwa 13 % der befragten Betriebe eingesetzt. Digitale Tools zur Fr\u00fcherkennung von schwachen Signalen im Vorfeld von Disruptionen der Lieferketten sind noch nicht breit in der Praxis etabliert, sodass die Quote der Nutzer in der Stichprobe durchaus bemerkenswert ist.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Bef\u00e4higer f\u00fcr lokale und globale Wertsch\u00f6pfungsoptionen<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wie die Ergebnisse der multivarianten Regressionsmodelle zeigen, scheint die Anpassung der eigenen Produktionssysteme hin zu mehr Flexibilit\u00e4t und Wandlungsf\u00e4higkeit eine zentrale Voraussetzung und ein wichtiger Bef\u00e4higer zu sein, um den erfolgreichen Ausbau lokaler und integrierter Optionen von Lieferketten und Produktion vorantreiben zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">So h\u00e4ngt die Anpassung der eigenen Produktionssysteme hin zu mehr Flexibilit\u00e4t und Wandlungsf\u00e4higkeit signifikant positiv mit dem Ausbau lokaler Lieferketten, der regionalen Konzentration von eigenen Produktionskapazit\u00e4ten in Absatzm\u00e4rkten und dem Insourcing vormals ausgelagerter Leistungen zusammen (Bild 3). Dagegen zeigt sich kein statistisch signifikanter Zusammenhang zum Ausbau globaler und diversifizierter Optionen der betrieblichen Wertsch\u00f6pfungsnetzwerke.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Damit nehmen dynamische und agile F\u00e4higkeiten zur schnellen und effektiven Anpassung der Produktionssysteme an ver\u00e4nderte Rahmenbedingungen eine Schl\u00fcsselrolle f\u00fcr die F\u00e4higkeit zum Auf- und Ausbau lokal konzentrierter und integrierter Lieferketten und Wertsch\u00f6pfungsnetzwerke ein. Demnach sind eigene F\u00e4higkeiten zur flexiblen und wandlungsf\u00e4higen Produktion zun\u00e4chst systematisch zu etablieren, bevor lokal konzentrierte und integrierte Wertsch\u00f6pfungskonstellationen implementiert werden sollten. Dies ist darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren, dass es eben jener Agilit\u00e4t und Wandlungsf\u00e4higkeit der vorhandenen Systeme bedarf, um eine h\u00f6here Resilienz mit einer ausreichenden Effizienz zu paaren.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Digitale Tools zum Monitoring der Lieferst\u00e4nde wichtiger Komponenten in oder nahe Echtzeit bergen dagegen das Potenzial, die Unsicherheit des externen und globalen Bezugs wichtiger Vorleistungen zu senken. Ihre Nutzung h\u00e4ngt positiv mit der Neigung der Betriebe zusammen, das Outsourcing und den Marktbezug von Vorleistungen weiter zu intensivieren. Es zeigt sich jedoch kein signifikanter Zusammenhang zum Ausbau globaler Lieferketten oder zur globalen Diversifizierung der eigenen Produktionsnetzwerke.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hinsichtlich der Nutzung digitaler Tools zur Fr\u00fcherkennung von St\u00f6rgr\u00f6\u00dfen der Lieferketten ist bemerkenswert, dass sie nicht mit der Ausgestaltung globaler Lieferketten korrelieren, sondern insbesondere mit der Ausgestaltung der eigenen Produktionsnetzwerke. Es zeigt sich ein signifikant positiver Zusammenhang mit der regionalen Konzentration von Produktionskapazit\u00e4ten in Absatzm\u00e4rkten. Dies k\u00f6nnte damit erkl\u00e4rt werden, dass ein Umbau der globalen Lieferketten auch dann schwierig und komplex ist, wenn fr\u00fchzeitig Signale aufkommender St\u00f6rungen identifiziert werden. Dagegen k\u00f6nnte es bei geeigneten internen und dynamischen F\u00e4higkeiten f\u00fcr die Betriebe durchaus m\u00f6glich sein, ihre eigenen Produktionsstandorte und -netzwerke flexibel an die ge\u00e4nderten Rahmenbedingungen anzupassen, wenn Signale zu entsprechenden St\u00f6rungen und Ver\u00e4nderungen fr\u00fchzeitig wahrgenommen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"325\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-3.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-99752\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-3.png 1000w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-3-510x166.png 510w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-3-64x21.png 64w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-3-764x248.png 764w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-3-768x250.png 768w, https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Richter_IM-4-23_Bild-3-514x167.png 514w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Bild 3: Resultate der multivariaten Regressionsmodelle. Die dargestellten Vorzeichen zeigen die Richtung der Zusammenh\u00e4nge. Alle dargestellten Zusammenh\u00e4nge sind statistisch signifikant mit 5 % Fehlerwahrscheinlichkeit oder weniger.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Lieferketten vor Paradigmenwechsel?<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wie die Ergebnisse zeigen, scheinen deutsche Unternehmen derzeit den Ausbau lokal integrierter Optionen ihrer Liefer- und Wertsch\u00f6pfungsketten gegen\u00fcber global diversifizierten Optionen zu bevorzugen. Ein zentraler Bef\u00e4higer hierf\u00fcr ist die systematische Verbesserung der Flexibilit\u00e4t und Wandlungsf\u00e4higkeit der eigenen Produktionssysteme. Dies k\u00f6nnte zuk\u00fcnftig zu einem Paradigmenwandel bei der Ausgestaltung von Lieferketten und Lokalisierung eigener Produktionsaktivit\u00e4ten f\u00fchren.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei der Auswahl von Lieferanten stehen dann nicht mehr nur der Preis und die Effizienz im Vordergrund, sondern auch die lokale N\u00e4he und F\u00e4higkeiten zur schnellen Belieferung und Reaktion auf Umfeldver\u00e4nderungen als wichtige Eigenschaften von Resilienz. Die Lokalisierung der eigenen Produktionsaktivit\u00e4ten erfolgt dann nicht mehr vorrangig dort, wo die Lohnkosten am niedrigsten sind, sondern in N\u00e4he der wichtigsten M\u00e4rkte und Kunden, um die Reaktions- und Anpassungsf\u00e4higkeit in regionalen Netzwerken zu verbessern. Dieser &#8220;local for local&#8221;-Ansatz f\u00fcr die Ausgestaltung von Liefer- und Wertsch\u00f6pfungsketten w\u00e4re eine klare Abkehr von der heute dominierenden Praxis global diversifizierter und fragmentierter Wertsch\u00f6pfungsketten.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Dieser Beitrag entstand im Rahmen des Projekts \u201eStrategische Gestaltungsoptionen f\u00fcr resiliente und anpassungsf\u00e4hige Wertsch\u00f6pfungs- und Liefernetzwerke (ResiliNet)\u201c, das vom Ministerium f\u00fcr Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-W\u00fcrttemberg gef\u00f6rdert wird.<\/em><\/p>\n<hr><div class=\"gito-pub-content-bibliography\"><h2>Bibliography <\/h2>[1] K\u00e4hk\u00f6nen, A. K.; Patrucco, A.: A purchasing and supply management view of supply resilience for better crisis response. In: Journal of Purchasing and Supply Management (2022).\r<br>[2] Dubey, R.; Gunasekaran, A.; Childe, S. 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In: Journal of Purchasing and Supply Management 27 (2021) 3.\r<br>[7] Cohen, M.; Cui, S.; Doetsch, S.; Ernst, R.; Huchzermeier, A.; Kouvelis, P.; Tsay, A. A.: Bespoke supply\u2010chain resilience: the gap between theory and practice. In: Journal of Operations Management 68 (2022) 5, S. 515-531.\r<br>[8] Xu, X.; Sethi, S. P.; Chung, S. H.; Choi, T. M.: Reforming global supply chain management under pandemics: The GREAT\u20103Rs framework. In: Production and Operations Management 32 (2023) 2, S. 524-546.\r<br>[9] Dachs, B.; Kinkel, S.; J\u00e4ger, A.: Bringing it all back home? Backshoring of manufacturing activities and the adoption of Industry 4.0 technologies. In: Journal of World Business, 54 (2019) 6. URL: doi.org\/10.1016\/j. jwb.2019.101017.\r<br>[10] Brennan, L.; Ferdows, K.; Godsell, J.; Golini, R; Keegan, R.; Kinkel, S.; Srai, J. S.; Taylor, M.: Manufacturing in the world: where next? In: International Journal of Operations &amp; Production Management 35 (2015) 9, S. 1253- 1274.\r<br>[11] Broedner, P.; Kinkel, S.; Lay, G.: Productivity effects of outsourcing: new evidence on the strategic importance of vertical integration decisions. In: International Journal of Operations &amp; Production Management 29 (2009) 2, S. 127-150.\r<br>[12] Modgil, S.; Gupta, S.; Stekelorum, R.; Laguir, I.: AI technologies and their impact on supply chain resilience during COVID-19. In: International Journal of Physical Distribution &amp; Logistics Management 52 (2021) 2, S. 130-149.<\/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=\"94899\" data-userid =\"0\" data-filename=\"IM-04-2023_Kinkel.pdf\"><span style=\"margin-top:5px !important;\" class=\"dashicons dashicons-download\"><\/span>&nbsp;&nbsp;PDF<\/button><\/div><br>Potentials: <span class=\"gito-pub-tag-element\"><a href=\"\/potentials\/globalization\/\">Globalization<\/a><\/span> <span class=\"gito-pub-tag-element\"><a href=\"\/potentials\/profitability\/\">Profitability<\/a><\/span> <br>Solutions: <span class=\"gito-pub-tag-element\"><a href=\"\/en\/functions\/logistik-en\/\">Logistics<\/a><\/span> \n<h2 class=\"gito-pub-frontend-post-headline\">You might also be interested in<\/h2>\n<!-- GITO_PUB_POST start flex-container -->\n<div class=\"gito-pub-flex-container\">\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\/automotive-body-manufacturing\/\">\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\/09\/richter_AdobeStock_1887518115_Andrey-Popov-640x325.webp\">\n               <source media=\"(min-width:641px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/richter_AdobeStock_1887518115_Andrey-Popov-196x180.webp\">\n               <img decoding=\"async\" class=\"gito-pub-frontend-post-card-image\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/richter_AdobeStock_1887518115_Andrey-Popov-196x180.webp\" alt=\"Interoperable Data Access in Automotive Body Manufacturing\">\n            <\/picture>\n         <\/div>\n            <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column\">               <div class=\"ellipsis\" style=\"height:166px !important;overflow:hidden;\" title=\"Interoperable Data Access in Automotive Body Manufacturing\">                  <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;\">Interoperable Data Access in Automotive Body Manufacturing<\/h4>\n                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-subtitle\">Deterministic integration of structured target parameters into tact-time production<\/div>                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-author\"><a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/tim-richter\/\">Tim Richter<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0007-9110-0187\" 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\/robert-weidner\/\">Robert Weidner<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-1449-3796\" 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                     AI has long been capable of analyzing production processes, yet why is it still so difficult to bring its insights back into production without intermediate steps? In automotive body-in-white mass production, the challenge is less a lack of data than the absence of holistic integration concepts that extend all the way to the machines. This paper demonstrates why bidirectionally communicative information systems are critical to addressing this challenge and identifies the design principles required to effectively integrate AI-generated results into production processes in the future.                  <\/div>\n               <\/div>\n               <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-scientific\"><strong>Industry 4.0 Science<\/strong> | Volume 42 | 2026 | Edition 5 | Pages 34-42 | DOI <a style=\"font-weight:bold !important;\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.30844\/I4SE.26.5.4\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">10.30844\/I4SE.26.5.4<\/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\/continuing-vocational-education\/\">\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\/09\/beichter_AdobeStock_1885327612_master1305-640x325.webp\">\n               <source media=\"(min-width:641px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/beichter_AdobeStock_1885327612_master1305-196x180.webp\">\n               <img decoding=\"async\" class=\"gito-pub-frontend-post-card-image\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/beichter_AdobeStock_1885327612_master1305-196x180.webp\" alt=\"Audio-Immersive Learning in Continuing Vocational Education\">\n            <\/picture>\n         <\/div>\n            <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column\">               <div class=\"ellipsis\" style=\"height:166px !important;overflow:hidden;\" title=\"Audio-Immersive Learning in Continuing Vocational Education\">                  <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;\">Audio-Immersive Learning in Continuing Vocational Education<\/h4>\n                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-subtitle\">From linear audio playback to AI-supported conversational learning companions<\/div>                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-author\"><a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/tim-beichter\/\">Tim Beichter<\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/vanessa-hartmann\/\">Vanessa Hartmann<\/a>, <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\/manuel-kaiser\/\">Manuel Kaiser<\/a><\/div>\n                        <\/td>\n                     <\/tr>\n                  <\/table>\n                  <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-text\">\n                     Artificial intelligence is increasingly shaping continuing vocational education and training by enabling the personalization of individual learning experiences. At the same time, audio-based learning formats are attracting growing interest among learners because of their flexibility and suitability for workplace learning. However, a conceptual framework for AI-supported audio learning, as well as the potential of combining artificial intelligence with audio-based learning, has received little attention to date. This paper therefore presents a conceptual perspective on the design possibilities and educational potential of AI-supported audio learning formats.                  <\/div>\n               <\/div>\n               <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-scientific\"><strong>Industry 4.0 Science<\/strong> | Volume 42 | 2026 | Edition 5 | Pages 102-108 | DOI <a style=\"font-weight:bold !important;\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.30844\/I4SE.26.5.12\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">10.30844\/I4SE.26.5.12<\/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-demonstrators-manufacturing\/\">\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\/link_AdobeStock_311608924_Gorodenkoff-640x325.webp\">\n               <source media=\"(min-width:641px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/link_AdobeStock_311608924_Gorodenkoff-196x180.webp\">\n               <img decoding=\"async\" class=\"gito-pub-frontend-post-card-image\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/link_AdobeStock_311608924_Gorodenkoff-196x180.webp\" alt=\"Explaining AI in Industrial Production in an Accessible Way\">\n            <\/picture>\n         <\/div>\n            <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column\">               <div class=\"ellipsis\" style=\"height:166px !important;overflow:hidden;\" title=\"Explaining AI in Industrial Production in an Accessible Way\">                  <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;\">Explaining AI in Industrial Production in an Accessible Way<\/h4>\n                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-subtitle\">Requirements for AI demonstrators to promote acceptance<\/div>                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-author\"><a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/jennifer-link-en\/\">Jennifer Link<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0005-2407-3495\" 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\/markus-harlacher-en\/\">Markus Harlacher<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0007-5817-2920\" 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\/colin-srebny\/\">Colin Srebny<\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/sascha-stowasser-en\/\">Sascha Stowasser<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0006-2725-5793\" 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                     Artificial intelligence (AI) offers a wide range of possibilities in industrial production, but it also presents challenges regarding employee acceptance. AI demonstrators are therefore of central importance, as they enable hands-on experience with AI. However, there has been a lack of systematically identified requirements for demonstrators that specifically promote acceptance and address negative emotions. Using a multi-stage research design, 69 requirements were identified, structured into functional requirements, quality requirements, and boundary conditions.                  <\/div>\n               <\/div>\n               <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-scientific\"><strong>Industry 4.0 Science<\/strong> | Volume 42 | 2026 | Edition 5 | Pages 6-14 | DOI <a style=\"font-weight:bold !important;\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.30844\/I4SE.26.5.1\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">10.30844\/I4SE.26.5.1<\/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-based-building-inspection\/\">\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\/sender_AdobeStock_227079093_Aisyaqilumar-640x325.webp\">\n               <source media=\"(min-width:641px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/sender_AdobeStock_227079093_Aisyaqilumar-196x180.webp\">\n               <img decoding=\"async\" class=\"gito-pub-frontend-post-card-image\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/sender_AdobeStock_227079093_Aisyaqilumar-196x180.webp\" alt=\"AI-Based Building Inspection for Large Structures\">\n            <\/picture>\n         <\/div>\n            <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column\">               <div class=\"ellipsis\" style=\"height:166px !important;overflow:hidden;\" title=\"AI-Based Building Inspection for Large Structures\">                  <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-Based Building Inspection for Large Structures<\/h4>\n                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-subtitle\">A new approach to construction progress monitoring<\/div>                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-author\"><a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/jan-sender-en\/\">Jan Sender<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0003-9697-5709\" 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\/konrad-jagusch-en\/\">Konrad Jagusch<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0001-7454-1657\" 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\/michael-geist\/\">Michael Geist<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0005-2780-7538\" 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\/david-jericho\/\">David Jericho<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0001-8932-8701\" 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\/christian-scharr\/\">Christian Scharr<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0003-6300-4682\" 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                     Monitoring construction progress, as required in the one-off production of large structures, is very time- and labor-intensive due to a high level of complexity and individuality. The goal of this article is to develop a sensor-based approach for capturing and evaluating multiple inspection characteristics. The use of machine learning models to detect objects and derive relevant information forms the basis for linking current condition to construction schedule. This enables a significant increase in efficiency during construction progress monitoring and a well-founded assessment of progress.                  <\/div>\n               <\/div>\n               <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-scientific\"><strong>Industry 4.0 Science<\/strong> | Volume 42 | 2026 | Edition 5 | Pages 78-84 | DOI <a style=\"font-weight:bold !important;\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.30844\/I4SE.26.5.9\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">10.30844\/I4SE.26.5.9<\/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\/inclusive-work-system-design\/\">\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\/schlund_AdobeStock_2046886237_InfiniteFlow-640x325.webp\">\n               <source media=\"(min-width:641px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/schlund_AdobeStock_2046886237_InfiniteFlow-196x180.webp\">\n               <img decoding=\"async\" class=\"gito-pub-frontend-post-card-image\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/schlund_AdobeStock_2046886237_InfiniteFlow-196x180.webp\" alt=\"Inclusive Work System Design\">\n            <\/picture>\n         <\/div>\n            <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column\">               <div class=\"ellipsis\" style=\"height:166px !important;overflow:hidden;\" title=\"Inclusive Work System Design\">                  <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;\">Inclusive Work System Design<\/h4>\n                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-subtitle\">Automation, standardization, and adaptability<\/div>                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-author\"><a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/sebastian-schlund-en\/\">Sebastian Schlund<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-8142-0255\" 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                     The design of inclusive work systems is gaining importance due to demographic change and the increasing digital penetration of value creation processes. While traditional ergonomic approaches are based primarily on percentile logic and thus address only a portion of the user population, the integration of digital technologies opens up new possibilities for the dynamic and individualized adaptation of work systems. This article presents a conceptual framework for inclusive work system design that integrates standardization, automation, and adaptability. Methodologically, the article is based on a conceptual analysis of existing approaches from ergonomics and human-centered design. The article makes a theoretical contribution to the systematization of inclusive work system design and identifies areas of focus for further research and 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 70-76 | DOI <a style=\"font-weight:bold !important;\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.30844\/I4SE.26.5.8\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">10.30844\/I4SE.26.5.8<\/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\/work-design-autonomous-systems\/\">\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\/AdobeStock_484184873_Ivan-Traimak-640x325.webp\">\n               <source media=\"(min-width:641px)\" srcset=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AdobeStock_484184873_Ivan-Traimak-196x180.webp\">\n               <img decoding=\"async\" class=\"gito-pub-frontend-post-card-image\" src=\"https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AdobeStock_484184873_Ivan-Traimak-196x180.webp\" alt=\"Work Design in the Use of Autonomous Systems\">\n            <\/picture>\n         <\/div>\n            <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-column\">               <div class=\"ellipsis\" style=\"height:166px !important;overflow:hidden;\" title=\"Work Design in the Use of Autonomous Systems\">                  <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;\">Work Design in the Use of Autonomous Systems<\/h4>\n                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-subtitle\">Addressing the shortage of skilled workers<\/div>                        <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-author\"><a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/tim-jeske-en\/\">Tim Jeske<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0001-8778-6824\" 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\/sascha-stowasser-en\/\">Sascha Stowasser<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0006-2725-5793\" 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\/nicole-ottersboeck-en\/\">Nicole Ottersb\u00f6ck<\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/sebastian-terstegen-en\/\">Sebastian Terstegen<\/a>, <a href=\"https:\/\/industry-science.com\/en\/authors\/rasmus-adler\/\">Rasmus Adler<\/a> <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-7482-7102\" 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                     Companies are increasingly challenged to address shortages of skilled workers while meeting rising demands for productivity, flexibility, and innovation. Because labor supply can only be expanded to a limited extent, there is a growing focus on designing work systems with productivity in mind. Autonomous systems offer significant potential in this regard. Their implementation requires not only technical adjustments but, above all, changes in organization, skills, and work design. This article analyzes empirically grounded change requirements in existing work systems as well as associated economic potential.                  <\/div>\n               <\/div>\n               <div class=\"gito-pub-frontend-post-card-scientific\"><strong>Industry 4.0 Science<\/strong> | Volume 42 | 2026 | Edition 5 | Pages 44-50 | DOI <a style=\"font-weight:bold !important;\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.30844\/I4SE.26.5.5\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">10.30844\/I4SE.26.5.5<\/a><\/div>            <\/div>\n         <\/div>\n      <\/a>\n   <\/div>\n<\/div>\n<!-- GITO_PUB_POST end flex-container -->\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Global supply and value chains have become increasingly complex and interconnected, exposing companies to a range of risks caused by natural disasters, political instability, or global pandemics. The paper outlines some strategic options for companies to improve the resilience of their value chains, namely expansion of local or global supply chains, regional concentration or global diversification of production capacities, and insourcing or outsourcing activities. Data of 314 German manufacturing firms is used to investigate the influence of different digital technologies and adaptable production systems.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":95743,"menu_order":0,"template":"","categories":[79167,79168,79298],"tags":[],"product_cat":[],"topic":[67617,67701],"technology":[],"knowhow":[],"industry":[],"writer":[83493,80423],"content-type":[],"potential":[67586,67658],"solution":[67610],"glossary":[],"class_list":["post-94899","article","type-article","status-publish","has-post-thumbnail","category-design-en","category-translate-en","category-typeset","topic-adaptability","topic-production-system","writer-dennis-richter-en","writer-steffen-kinkel-en","potential-globalization","potential-profitability","solution-logistik-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\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788.jpg",1400,788,false],"thumbnail":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-666x375.jpg",666,375,true],"medium_large":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-1024x576.jpg",1020,574,true],"front-page-entry":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-1032x320.jpg",1032,320,true],"post-entry":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-764x376.jpg",764,376,true],"post-teaser":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-392x320.jpg",392,320,true],"post-teaser-mobile":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-608x496.jpg",608,496,true],"post-custom-size":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-640x325.jpg",640,325,true],"whitepaper-teaser":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-274x376.jpg",274,376,true],"card-big":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-514x292.jpg",514,292,true],"card-portrait":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-320x440.jpg",320,440,true],"card-big-company":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-514x289.jpg",514,289,true],"gp-listing":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-196x180.jpg",196,180,true],"1536x1536":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788.jpg",1400,788,false],"2048x2048":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788.jpg",1400,788,false],"woocommerce_thumbnail":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-510x510.jpg",510,510,true],"woocommerce_single":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-510x287.jpg",510,287,true],"woocommerce_gallery_thumbnail":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-100x100.jpg",100,100,true],"dgwt-wcas-product-suggestion":["https:\/\/industry-science.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IM-04-2023_Kinkel-1400x788-64x36.jpg",64,36,true]},"uagb_author_info":{"display_name":"Christoph Brocks","author_link":"https:\/\/industry-science.com\/en\/author\/"},"uagb_comment_info":0,"uagb_excerpt":"Global supply and value chains have become increasingly complex and interconnected, exposing companies to a range of risks caused by natural disasters, political instability, or global pandemics. 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