Open-Access-Beiträge

Beim selektiven Laserschmelzen wird Metallpulver schichtweise aufgeschmolzen und mit dem bereits gefertigten Bauteil verschmolzen. Innerhalb dieses Prozesses entstehen vermeidbare fehlerhafte Schichten. Derartige Fehler sind erst durch verschiedene Druck- und Zugfestigkeitsexperimente nach dem Druck feststellbar. Dieses Vorgehen ist kostenintensiv und ineffizient.

Produkt-Service-Systeme (PSS) und Big Data bieten Wettbewerbsvorteile. Doch hierfür sind neue innovative Geschäftsmodelle und eine Neupositionierung der Unternehmen unabdingbar, was gerade für den mittelständisch geprägten Maschinen- und Anlagenbau häufig eine Herausforderung darstellt.

Präzise Bedarfsprognosen sind der Schlüssel für eine erfolgreiche Materialdisposition. EntscheidungsträgerInnen stehen jedoch vor dem Dilemma, welches Prognoseverfahren sie verwenden sollen. Zumeist fehlt auch das Methodenwissen, um komplexe mathematische Prognoseverfahren anwenden zu können. Doch auch nach der Wahl des Prognoseverfahrens verbleibt noch die Hürde, die Prognoseverfahren optimal zu parametrisieren. Der vorliegende Beitrag untersucht das Optimierungspotenzial eines selbst entwickelten automatisch optimierenden Prognoseansatzes auf Basis zehn gängiger Prognoseverfahren. In die Praxis umgesetzt wurde die Methode im Forschungsprojekt DISPO 4.0 im digitalen Planungstool Demand Planning Falcon, das zielgenaue Bedarfsprognosen für die Investitionsgüterindustrie erstellt.

Als Teil des digitalen Datenökosystems bieten Digitale Zwillinge (DT) für die Kreislaufwirtschaft (CE) einen vielversprechenden Ansatz für eine nachhaltigere Wertschöpfung. Durch die Analyse und Aufbereitung von produkt-, bauteil- und materialspezifischen Daten entlang des Lebenszyklus ist es möglich, aktuelle Herausforderungen wie Klimawandel und Ressourcenknappheit zu adressieren. Im deutschen Forschungsprojekt Catena-X werden auf Basis dieser unternehmensübergreifend ausgetauschten Daten und Informationen konkrete Lösungen entwickelt. In diesem Rahmen wird der„R-Strategie Assistent" vorgestellt. Dabei handelt es sich um eine Anwendung, die auf Basis von DT-Daten die beste CE-Strategie am Ende des Lebenszyklus eines Fahrzeugs ermittelt.

Für Verbraucher, Unternehmen und politische Entscheidungsträger gewinnt das Thema Ressourceneffizienz zunehmend an Bedeutung. Dies hat unter- schiedliche Gründe: Die unklare Versorgungssicherheit mit Rohstoffen führt zu höheren Materialpreisen. Neue Vorgaben für die Produktion, bspw. im Kontext der UN-Nachhaltigkeitsziele, sowie Erwartungsdruck seitens der Verbraucher erfordern die nachhaltigere Produktion von Gütern. Damit wird Nachhaltigkeit nicht nur zu einer notwendigen Voraussetzung für Unterneh- men, sondern zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor. Die damit verbundenen Konzepte und Ansätze wirken langfristig nur, wenn sie sich am Markt durch- setzen können, und werden erst damit zu „echten“ Innovationen [1]. Dafür bedarf es geeigneter Geschäftsmodelle, die für die Beteiligten vorteilhaft sind und sie zur Umsetzung und Nutzung motivieren.

Wie können Organisationen erfolgreich an interoperablen und dezentralen Datenökosystemen teilnehmen? In diesem Beitrag wird ein Vorgehensmodell am Beispiel der Transportlogistikbranche vorgestellt, welches methodisch die gemeinsame und interdisziplinäre Entwicklung von Services im dezentralen föderierten Datenökosystem Gaia-X [6] beschreibt.

Der Blockchain werden große Potenziale zugesprochen um den Informationsaustausch in den Lieferketten effizienter, transparenter und sicherer zu gestalten. Ein wichtiges Anwendungsgebiet stellt dabei die maritime Logistik dar, da durch die Blockchain Dokumente digitalisiert und Prozesse effizienter gestaltet werden können. Im Rahmen dieses Beitrags stellen wir am Beispiel temperaturgeführter Containertransporte einerseits die Potenziale für den Einsatz der Blockchain und andererseits die zu berücksichtigenden Anforderungen aus dem technologischen und organisatorischen Umfeld vor.

Die Potenziale plattformbasierter Geschäftsmodelle im Kontext von Industrie 4.0 sind bisher nicht vollständig erschlossen. Ansatzpunkte für Plattformen und ökosystem-basierte Wertschöpfung variieren zwischen Industrien. Die Kunststoffindustrie ist dahingehend bisher weitestgehend unberücksichtigt. Aufgrund der Industriestruktur, insb. der einheitlichen Wertschöpfungsstrukturen eignet sich die Kunststoffindustrie für den Einsatz digitaler Plattformen. Neben Ansätzen für Plattformen in der Spritzgussindustrie bietet der Beitrag ein Vorgehensmodell für die Erweiterung etablierte Geschäftsmodelle. Somit kann der Einstieg in plattformbasierte Geschäftsmodelle für KMUs erleichtert werden.

Neue Wertschöpfungsprozesse und Geschäftsmodelle, die durch umfangrei- che Datennutzung und überbetriebliches Datenteilen geprägt sind, werden für Unternehmen immer wichtiger. Viele Barrieren und Hemmnisse verlang- samen jedoch vor allem für den Mittelstand den Weg zu einer datenbasierten Wertschöpfung. Den Unternehmen fehlt es an konkreten Datennutzungs- und Umsetzungsideen und/oder an Digitalisierungs- und Datenanalysekompe- tenzen. Dadurch bestehen ungenutzte Wertschöpfungspotenziale in Unter- nehmen - selbst wenn bereits Daten vorhanden sind. Mit diesem Beitrag werden durch die Beschreibung eines Reallabors mit Realexperimenten Un- terstützungsmöglichkeiten für Unternehmen aufgezeigt, um den eigenen „Datenschatz“ zu identifizieren und zu heben.

In dem ersten Teil dieses Beitrags, welcher in der Industrie 4.0 Management Ausgabe 5/2021 erschienen ist, wurde das Referenzmodell bereits in seinen wesentlichen Grundzügen erläutert [1]. Im zweiten Teil soll die Weiterentwicklung zu einem flexiblen Referenzmodell aufgezeigt werden. Der Fokus liegt auf die Implementierung von weiteren Planungstools, und die Implementierung von KI-Tools zur Erreichung eines dynamischen Produktionsengineerings in Form einer ganzheitlichen und integrierten Fabrikplanung.