Industrie 4.0

Webgestützte Produktivitätsanalyse

Webgestützte Produktivitätsanalyse

Ein datenbasierter Ansatz zur zielgerichteten Gestaltung von Produktionssystemen
Constantin Grabner, Robert Glöckner, Hermann Lödding ORCID Icon, Nils Barck
Industrie 4.0 ist gegenwärtig das Schlagwort für die fortschreitende digitale Transformation im Produktionsumfeld. Die zunehmende Vernetzung, die wachsende Verfügbarkeit mobiler Endgeräte und neue Technologien, wie z. B. Augmented Reality, ermöglichen es, bestehende Prozesse grundlegend neu zu gestalten [1]. Bislang bleibt dieses Potenzial für Produktivitätsanalysen jedoch weitgehend ungenutzt. Derzeit können meist nur Spezialisten Produktivitätsanalysen durchführen. Dadurch sind sie aufwändig und teuer und kommen nur selten zum Einsatz. In der Praxis sind Verbesserungsmaßnahmen, wie z. B. die Digitalisierung von Prozessen, daher häufig nicht das Ergebnis einer systematischen Analyse. Der Beitrag stellt eine Produktivitätsanalyse vor, die sich an den Gestaltungsfeldern von Produktionssystemen orientiert, von den Produktionsmitarbeitern selbst durchgeführt werden kann und durch eine web-basierte Applikation unterstützt wird.
Industrie 4.0 Management | 35. Jahrgang | 2019 | Ausgabe 3 | Seite 30-34
I4M 3/2019: Industrie 4.0 für den Mittelstand

I4M 3/2019: Industrie 4.0 für den Mittelstand

Chancen und Technologien für eine erfolgreiche Transformation
Industrie 4.0 ist keine Frage der Betriebsgröße – mit diesem Motto halten die Beiträge in diesem Heft spannende Erkenntnisse bereit, die bei der Digitalen Transformation unterstützen können. Neben systematischen Einführungen in die Thematik und einer Produktivitätsanalyse für die Digitalisierung betrieblicher Prozesse werden Fragen zu zentralen Technologien wie digitale Plattformen und Assistenten erörtert.
Einfluss der Industrie 4.0 auf ausgewählte Kompetenz- und Rollenprofile

Einfluss der Industrie 4.0 auf ausgewählte Kompetenz- und Rollenprofile

Entwicklungen von Berufsbildern unter besonderer Berücksichtigung von IT-Kompetenzen
Christin Schumacher, Hendrik Lager, Philipp Regelmann, Jan Winkels, Julian Graefenstein
Ausgehend von der Gegenüberstellung der Entwicklung von Wissens-, Kompetenz- und Rollenprofilen operativer und strategischer Beschäftigtengruppen im Zuge der Industrie 4.0 von Lager u. a. [1] soll die Rolle des überschneidenden Schwerpunkts IT näher untersucht und die Gegenüberstellung auf die taktische Ebene am Beispiel der Produktionsplanung ausgeweitet werden. Dabei werden Auswirkungen des Bedarfs verstärkter IT-Kompetenz in allen Bereichen produzierender Unternehmen auf die Aufweichung von aktuellen Rollenprofilgrenzen dargestellt.
Industrie 4.0 Management | 35. Jahrgang | 2019 | Ausgabe 2 | Seite 31-34
Wissensmanagement für Industrie 4.0

Wissensmanagement für Industrie 4.0

Herausforderungen und Lösungsansätze
Klaus North, Ronald Maier
Die digitale Vernetzung von Lieferanten, Produzenten und Kunden entlang der Wertschöpfungsketten stellt neue Herausforderungen an den Umgang mit Informationen und Wissen. Ziel dieses Beitrags ist, die durch die Digitalisierung induzierten Veränderungen der wissensbasierten Wertschöpfung zu beschreiben und daraus Handlungsfelder für das Wissensmanagement für die Industrie 4.0 abzuleiten. Anhand der „Wissenstreppe 4.0“ wird gezeigt, wie digitale Technologien das Wissensmanagement transformieren können. Daran anschließend werden im Drei-Ebenen Modell die Aufgaben des Wissensmanagements vom Betreiben über das Reflektieren bis zum Gestalten des Wissensmanagement-Systems für die Industrie 4.0 als Checkliste dargestellt und mithilfe von Leitfragen und Beispielen erklärt. Wissenstreppe 4.0 und Drei-Ebenen Modell bieten zusammen einen Ordnungsrahmen für die wissensorientierte Gestaltung dynamischer digitaler Organisationen, um die produktive, verantwortliche und nachhaltige ...
Industrie 4.0 Management | 35. Jahrgang | 2019 | Ausgabe 2 | Seite 7-12
Big-Data in China: Ein Überblick

Big-Data in China: Ein Überblick

Christoph Mingtao Shi, Martin Lechner
In Deutschland wird Big-Data häufig mit Industrie 4.0 assoziiert. In Bezug auf China fokussieren einige Veröffentlichungen auf die rechtlichen und ethischen Aspekte des sogenannten Sozialkreditsystems, bieten aber wenig Überblick über generelle Aspekte von Big-Data in China. Dieser Beitrag hat es sich zur Aufgabe gemacht, einen umfassenderen Überblick über Facetten von Big-Data Entwicklungen in China zu geben, die seit circa sieben Jahren zu beobachten sind. Insbesondere werden Einblicke in anwendungsbezogener und politischer Hinsicht gegeben, welche mit zwei Fallstudien zu Maschinenbauherstellern und zu Big-Data Aktivitäten der Provinz Guizhou vertieft werden. Auf der wirtschaftlichen Ebene vergleicht dieser Aufsatz zudem Big-Data relevante Umsätze von den beiden Ländern.
Industrie 4.0 Management | 35. Jahrgang | 2019 | Ausgabe 2 | Seite 61-65
I4M 2/2019: Wissen-Lernen-Bildung in der Industrie 4.0

I4M 2/2019: Wissen-Lernen-Bildung in der Industrie 4.0

Kompetenzen für die Digitale Transformation
Für das Gelingen der Digitalen Transformation benötigen Mitarbeiter vielfältige Kompetenzen. Zum Erwerb prozessbezogener Lernziele versammelt diese Ausgabe Beiträge vom Wissensmanagement über altersgerechte Weiterbildung bis zu Gamification und Manufacturing Analytics. Wenn Sie die Agilität ihres Betriebs steigern und dabei Ihre Mitarbeitenden mitnehmen wollen, sollten Sie sich diese Ausgabe nicht entgehen lassen.
Potenziale und Hürden von Data Analytics in der Serienfertigung

Potenziale und Hürden von Data Analytics in der Serienfertigung

Studienergebnisse aus dem Bereich der Antriebsfertigung von Elektromobilkomponenten
Heiner Heimes, Achim Kampker, Ulrich Bührer, Stefan Krotil
In der Großserienfertigung von elektrifizierten Fahrzeugen stellt die zunehmende Komplexität eine große Herausforderung dar. Der hohe Prüfaufwand zur Sicherstellung der Qualität des elektrifizierten Antriebsstrangs muss reduziert werden, um auch künftig konkurrenzfähig zu sein. Ein beschleunigter Wissensaufbau bezüglich Fertigungstechnologien und Prozesse kann durch Industrie 4.0-Ansätze, insbesondere Data Analytics, unterstützt werden. Derzeit kann der gewünschte Nutzen von Data Analytics in der Großserienfertigung nicht erzielt werden. In diesem Beitrag werden die Ergebnisse einer Expertenstudie vorgestellt, die sich mit den Potenzialen und Hürden von Data Analytics in der Großserienfertigung, insbesondere bei der Antriebsfertigung für elektrifizierte Fahrzeuge, befasst.
Industrie 4.0 Management | 35. Jahrgang | 2019 | Ausgabe 1 | Seite 57-60 | DOI 10.30844/I40M_19-1_S57-60
The Digital Twin Theory

The Digital Twin Theory

Eine neue Sicht auf ein Modewort
Andreas Deuter, Florian Pethig
Im digitalen Zwilling wird ein wesentliches Mittel für Produktivitätssteigerungen im Zeitalter der industriellen Digitalisierung gesehen. Daher beschäftigen sich zahlreiche Publikationen mit diesem Begriff. Dieser Beitrag zeigt zunächst die Ursprünge des Begriffs und setzt sich mit ausgewählten Definitionen auseinander. Diese unterstützen allerdings wenig bei der praktischen Implementierung von digitalen Zwillingen, da sich die Definitionen zum Teil stark unterscheiden. Als Alternative zu einer klassischen Definition wird daher ein Theoriemodell vorgeschlagen, das Annahmen über den digitalen Zwilling enthält. Dieser neuartige Denkansatz soll helfen, das Management von digitalen Zwillingen in der Praxis zu verbessern.
Industrie 4.0 Management | 35. Jahrgang | 2019 | Ausgabe 1 | Seite 27-30 | DOI 10.30844/I40M_19-1_S27-30
Systematische Zielfindung bei digitalen Veränderungen Entwicklung einer Checkliste zur Unterstützung von digitalen Veränderungsprozessen

Systematische Zielfindung bei digitalen Veränderungen Entwicklung einer Checkliste zur Unterstützung von digitalen Veränderungsprozessen

Lisa Mlekus, Günter W. Maier
Neue technische Möglichkeiten (Stichwort Industrie 4.0) führen dazu, dass Unternehmen vermehrt in die Anschaffung neuer Technologien investieren, um qualitativ hochwertiger und effizienter zu arbeiten. Zu diesen Technologien zählen beispielsweise Augmented Reality-Assistenzsysteme [1] und kollaborative Roboter [2]. Jede Technologieeinführung stellt auch einen Veränderungsprozess im Unternehmen dar. Ihn gilt es optimal zu begleiten, da die Beschäftigten und ihre Arbeitsbedingungen betroffen sind. In diesem Beitrag wird aufgezeigt, warum im Veränderungsprozess zunächst konkrete Ziele formuliert werden sollten und es wird eine Checkliste mit 81 Zielen vorgestellt, die diesen Prozess unterstützen soll. Die Checkliste wurde auf Basis wissenschaftlicher Literatur und praxisbezogener Instrumente entwickelt und kann u. a. von Projektteams genutzt werden, um die Aktivitäten im Veränderungsprozess zu fokussieren, Zielfortschritte nachzuverfolgen, alle Stakeholder einzubinden und ...
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 6 | Seite 60-65
Autonome Systeme in der Produktion

Autonome Systeme in der Produktion

Planungssystematik für die Entwicklung autonomer Systeme
Roman Dumitrescu ORCID Icon, Thorsten Westermann, Tommy Falkowski
Autonome Systeme werden perspektivisch alle Lebensbereiche durchdringen und haben das Potenzial, einen gesellschaftlichen Wandel auszulösen. Die Konzipierung dieser hochkomplexen Systeme erfordert leistungsfähige Entwicklungsansätze und -methoden, die disziplinübergreifend angewendet werden. Stellvertretend für die vielschichtigen Anwendungsbereiche von autonomen Systemen steht die industrielle Produktion, in der im Kontext von Industrie 4.0 bereits eine technologieinduzierte Transformation eingeleitet wurde.
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 6 | Seite 17-20 | DOI 10.30844/I40M_18-6_17-20
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