Industrie 4.0

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
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
Einführung von Industrie 4.0

Einführung von Industrie 4.0

Ermittlung unternehmensspezifischer Einführungsreihenfolgenfür Industrie 4.0-Methoden
Christoph Liebrecht, Niklas Böhn, Lena Kiefer, Michael Teufel, Gisela Lanza ORCID Icon
Der vorliegende Beitrag stellt ein Vorgehensmodell vor, mit dem der Anwender befähigt wird, unternehmensspezifische Einführungsreihenfolgen für Indus-trie 4.0-Methoden abzuleiten. Das Vorgehensmodell reduziert die Unsicherheit für Unternehmen hinsichtlich Industrie 4.0 und schafft eine Möglichkeit, Industrie 4.0-Methoden erfolgreich einzuführen. Das Vorgehensmodell berücksichtigt individuelle Ausgangssituationen und Technologie-Präferenzen. Dies ermöglicht eine realistische Simulation und bezieht die resultierende Einführungsreihenfolge der Industrie 4.0-Methoden spezifisch auf das anwendende Unternehmen.
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 6 | Seite 21-24
Lean-Management und Industrie 4.0

Lean-Management und Industrie 4.0

Warum Lean-Management eine solide Grundlage für die vierte industrielle Revolution darstellt
Tobias Fischer, Jürgen Köbler
Einerseits ist die vierte industrielle Revolution derzeit das Thema der Industrie, andererseits stellen renommierte Gesellschaften und Unternehmensberatungen einen nicht zufriedenstellenden Implementierungsgrad der gängigen Lean-Methoden fest. Es stellt sich die Frage, inwieweit eine Umsetzung dieser Lean-Methoden sinnvoll für den Einzug der Industrie 4.0 ist oder ob diese Methoden sogar als Voraussetzung angesehen werden können. Hierzu wurden alle gängigen Prinzipien und Methoden des Lean-Managements mit den Prinzipien und Technologien der Industrie 4.0 gegenübergestellt. Es zeigt sich, dass LeanManagement eine solide Basis für die erfolgreiche Implementierung der vierten industriellen Revolution für die Produktion der Zukunft ist. Lean-Management kann bzw. muss sogar letztlich als eine essenzielle Voraussetzung gesehen werden.
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 6 | Seite 53-55 | DOI 10.30844/I40M_18-6_53-55
Auslastungsmessung in LKW-Laderäumen

Auslastungsmessung in LKW-Laderäumen

Vorhandene Technologien und ein Praxistest mit Ultraschallsensorik in der Automobillogistik
Till Becker ORCID Icon, Thorben Funke, Joshua Coordes
Cyber-Physische Systeme ermöglichen Unternehmen die virtuelle Abbildung von realen Prozessen, wodurch Produktions- und Logistiksysteme effizienter überwacht und gesteuert werden können. Diese Steigerung der Prozesstransparenz wird durch immer günstigere Sensoren und Aktoren ermöglicht.
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 5 | Seite 29-32 | DOI 10.30844/I40M18-5_29-32
Charakteristik intelligenter Objekte in einer digitalisierten Logistik

Charakteristik intelligenter Objekte in einer digitalisierten Logistik

Marcus Lewin, Alexander Fay ORCID Icon
Im Zuge der Digitalisierung und Industrie 4.0 werden Objekte und Systeme in der Logistik zunehmend mit Informations- und Kommunikationstechnologien ausgestattet, was mit neuen Funktionalitäten einhergeht. Solche intelligenten Objekte ermöglichen innerhalb von Supply Chains eine hochauflösende Darstellung von Prozessen und unterstützen deren Steuerung. Parallel steigen die Möglichkeiten und Varianten bei der technischen Gestaltung und Integration von intelligenten Objekten. Dies stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen in der Beherrschung der steigenden Komplexität. Zur Handhabung dieser Komplexität wird in diesem Beitrag ein Ansatz zur systematischen Strukturierung von Objekten in einer vernetzten Logistik hinsichtlich Funktion, Aufbau sowie Abhängigkeiten in einem Gesamtsystem vorgestellt.
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 5 | Seite 21-24 | DOI 10.30844/I40M18-5_21-24
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