Digitalisierung

Der Prozess der Digitalisierung fordert von kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) ihre Arbeits- und Produktionsprozesse zu überdenken. Ausgelöst durch diesen Wandel besteht die Anforderung sowohl die Produktion als auch die Mitarbeiterorganisation umzustrukturieren. In Folge dessen ändern und erweitern sich nicht nur die Tätigkeitsprofile der Mitarbeitenden, sondern auch die Art und Weise der Wissensvermittlung. In bestehende Ausbildungsprogramme sollten innovative und digitalisierte Formate integriert und gebrauchstauglich auf mobilen Endgeräten dargeboten werden. Daher bedarf es geeigneter und zielgruppenspezifischer Lehr-/Lernformate, die partizipative Methoden und digitale Kollaboration unterstützen.

Industrie 4.0 ist heute trotz starker medialer Präsenz und nachgewiesenem Nutzenpotenzial, in vielen Unternehmen noch nicht etabliert. Industrie 4.0-Projekte bleiben häufig in einem Prototypenstatus und liefern keinen langfristigen Mehrwert. Die Lösung stellt eine durchgängige digitale Systemlandschaft bestehend aus einer vernetzten, digitalen Infrastruktur und einer an Industrie 4.0 ausgerichteten Unternehmensorganisation dar. Durch ein vierstufiges Vorgehen wird in diesem Beitrag vorgestellt, welche Grundlagen geschaffen werden müssen, um skalierbare Lösungen zu ermöglichen und einen langfristigen Nutzen zu realisieren.

Künstliche Intelligenz (KI) ist die nächste Stufe der Digitalisierung der Wirtschaft. Auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) bietet die Technologie großes Potenzial. Viele Mittelständler sind aber bei der KI-Einführung noch zurückhaltend und stehen bei der Digitalisierung erst am Anfang: Nur rund ein Fünftel aller KMU in Deutschland hat die eigenen Prozesse und Abteilungen durchghend digitalisiert [1]. Was bedeutet das für den Einsatz von KI in den Unternehmen? Welche Schritte sollten die Betriebe jetzt unternehmen, um die Chancen von KI zu nutzen? Und welche Stolpersteine gilt es zu vermeiden? Dieser Beitrag stellt praktische Umsetzungskonzepte für Unternehmen mit unterschiedlichen digitalen Reifegraden und KI-Einsatzfähigkeiten vor und zeigt die Bandbreite der Nutzenpotenziale von KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen und mit unterschiedlichen Wertschöpfungsarchitekturen in mittelständischen Unternehmen auf.

IoT-Plattformen stellen ein zentrales Element für die Vernetzung von physischen Objekten und die Bereitstellung deren Daten für digitale Zwillinge dar. Der Markt für solche Plattformen ist in den vergangenen Jahren stark gewachsen. Bei inzwischen über 600 Anbietern ist die Wahl der „richtigen“ Plattform für das eigene Unternehmen keine triviale Aufgabe mehr. Dieser Beitrag soll Unternehmen im Auswahlprozess unterstützen, indem gängige Funktionen von IoT-Plattformen und Kriterien für die Auswahl von IoT-Plattformen aufgezeigt werden.

Kaum ein Thema prägt den Maschinen- und Anlagenbau derzeit so sehr wie „Smart Factory“. In einer Branchenumfrage aus dem Jahr 2019 [1] gaben 68 Prozent der Befragten an, dass sie bereits erste Smart-Factory-Initiativen gestartet hätten. Der Capgemini-Studie „Smart Factories @ Scale“ [2] zufolge wurde bis Ende 2019 bereits ein Drittel der Fabriken in intelligente Anlagen umgewandelt. Die Mehrzahl der Investitionen zielt jedoch auf die Produktion ab und vernachlässigt interne Prozesse wie den Datenfluss zwischen den Stakeholdern der Supply Chain, so die Ergebnisse der IG Metall-Studie „Digitale Transformation im Maschinen- und Anlagenbau“ [3]. Dieser Beitrag gibt einen Einblick, wie sich der Informationsfluss in einem Netzwerk von Smart Factories durch den Einsatz cloudbasierter Lösungen steuern lässt.