Industrie 4.0

Bionic Smart Factory 4.0

Bionic Smart Factory 4.0

Konzept einer Fabrik zur additiven Fertigung komplexer Produktionsprogramme
Claus Emmelmann, Markus Möhrle, Mauritz Möller, Jan-Peer Rudolph ORCID Icon, Nikolai D’Agostino
Aktuelle Entwicklungen erfordern zunehmend komplexere Produktionsprogramme. Die Kombination von additiver Fertigung und Industrie 4.0 ermöglicht neue Ansätze, die eine wirtschaftliche Fertigung jener erst ermöglichen. Die Bionic Smart Factory 4.0 gibt diesen Elementen einen Ordnungsrahmen und beschreibt sie hinsichtlich ihrer Anordnung und ihres Zusammenspiels. Die Wirkungsweise wird durch eine Beurteilung gegenüber Determinanten der Produktionsprogramme erläutert.
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 4 | Seite 38-42
Arbeits- und Gesundheitsschutz in der Industrie 4.0

Arbeits- und Gesundheitsschutz in der Industrie 4.0

Ergebnisse einer qualitativen Untersuchung der Gefährdungsbeurteilung psychischer Belastung
Stefan Süß ORCID Icon, Ines Catharina Wulf, Ulrike Körner
Die Dynamik und Komplexität der Arbeitswelt steigen u. a. in Folge der Digitalisierung stetig an. Arbeitnehmer werden dadurch mit Veränderungen wie zunehmender Mensch-Maschine-Interaktion, kurzzyklischem Wechsel der Arbeitstätigkeiten und einer Zunahme an Problemlöse- und Überwachungstätigkeiten konfrontiert. Der technische Fortschritt kann dafür sorgen, dass Beschäftigte neuen oder veränderten Belastungen ausgesetzt sind. Unklar ist aber, inwiefern die Digitalisierung psychosoziale Arbeitsbelastungen tatsächlich verändert und folglich gängige Instrumente der Gefährdungsbeurteilung psychischer Belastung (GB-Psyche) angepasst werden müssen. Angesichts dessen besteht das Ziel des Beitrags darin, die Auswirkungen der Digitalisierung auf psychosoziale Arbeitsbelastungen sowie die Anforderungen an die GB-Psyche in der Industrie zu untersuchen. Die Ergebnisse halbstrukturierter Interviews zeigen, dass die Digitalisierung (in-)direkt zu neuen Anforderungen führt. Um ...
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 3 | Seite 26-30
Entwicklung der Smart Factory für die Textilbranche

Entwicklung der Smart Factory für die Textilbranche

Wie die Digitalisierung die Textilproduktion verändert
Egon Müller, Ralph Riedel ORCID Icon, Michael Bojko, Nadine Göhlert, Sten Döhler, Andreas Merkel
Im Zuge der Industrie 4.0 wird auch die Gestaltung der zukünftigen Produktionslandschaften weiter vorangetrieben. Der Aufbau von resilienten Produktionssystemen stellt hierbei ein Kernelement dar, ist in den verschiedenen Branchen jedoch unterschiedlich weit entwickelt. Während die Automobilbranche Vorreiter ist, bedarf es in der mittelständisch geprägten Textilbranche noch einiger Anstrengungen. Da auch hier die Anforderungen an Individualisierung sowie Reaktionsfähigkeit steigen, wird ein für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) tragfähiges Konzept benötigt. Daher arbeitet das futureTEX Basisvorhaben Smart Factory an der Beschreibung der Entwicklungsstufen der textilen Smart Factory. Im Beitrag werden die bisher beschriebenen Entwicklungsstufen der textilen Smart Factory vorgestellt.
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 3 | Seite 73-77
Industrie 4.0: Wissenstransfer und Kompetenzprofile

Industrie 4.0: Wissenstransfer und Kompetenzprofile

Dominik T. Matt ORCID Icon, Michael Riedl, Erwin Rauch
Im Rahmen des vorliegenden Beitrags wird die Methodik eines effizienten Wissenstransfers von der Forschung in die industrielle Praxis im Kontext Cyber-Physischer Produktionssysteme vorgestellt. Die Methodik dient vor allem der Sensibilisierung kleiner und mittlerer Unternehmen auf die möglichen Potenziale der sogenannten Industrie 4.0 und der nachhaltigen Verankerung spezifischer Kompetenzen im Unternehmen. Wichtiger Ausgangspunkt hierfür ist die bedarfsorientierte und individuelle Spezifikation der benötigten Wissensinhalte. Einerseits kann dies als Basis für einen praxisnahen gezielten Wissenstransfer ins Unternehmen genutzt werden, etwa durch die wissenschaftlich begleitete Ideenfindung und Definition individueller Pilotumsetzungen, andererseits sind die definierten Wissensinhalte die Basis zur Entwicklung maßgeschneiderter Kompetenzprofile zukünftiger Mitarbeiter eines KMU, welche langfristig sicherstellen, dass die Thematik Industrie 4.0 nachhaltig im Unternehmen verankert ...
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 3 | Seite 11-15
Reifegradbestimmung: der Weg zur Supply Chain 4.0

Reifegradbestimmung: der Weg zur Supply Chain 4.0

Guido Siestrup, David Zeeb
Fortschritte bei Cyber-Physischen Systemen und Industrie 4.0-Lösungen führen zu Veränderungen in Industrie und Handel und lassen einen tiefgreifenden Wandel der Unternehmensprozesse und -strukturen erwarten. Dies betrifft insbesondere auch das Supply Chain Management (SCM) inklusive der unternehmensinternen Logistik. Zur Bestimmung der Reife von SCM-Systemen existieren bereits entsprechende Reifegradmodelle, die hier als Basis dienen. Dieser Beitrag stellt eine Modellerweiterung vor, die zum Ziel hat, den Status quo einer Supply Chain hinsichtlich einer Industrie 4.0-Kompatibilität zu erfassen und eine zielgerichtete Weiterentwicklung der SCM-Systeme zu unterstützen. Insbesondere werden Voraussetzungen aufgezeigt, die an eine digitale Transformation der Supply Chain gestellt werden und Handlungsfelder diskutiert.
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 3 | Seite 59-62
Strukturplanung zukünftiger Produktionssysteme

Strukturplanung zukünftiger Produktionssysteme

Die erforderliche Transformation für die Planung und den Betrieb der Smart Factory
Samuel Horler, Egon Müller
Aus der aktuellen Diskussion verfestigt sich mit der Smart Factory ein Konzept, welches die intelligent vernetzte Fertigung der Zukunft beschreibt. Diese wird sich auf den gesamten Lebenszyklus einer Fabrik, im Schwerpunkt aber auf die Fabrikplanung sowie den -betrieb, auswirken. Klassische wie auch aktuellere Fabrikplanungsansätze stoßen durch die neuartigen Anforderungen an ihre Grenzen. Besonders die Individualisierung von Produkten sowie die freie Vernetzung und Selbstorganisation der Cyber-Physischen Fabrikobjekte tragen dazu bei, dass die Gültigkeit bestehender Planungsprinzipien angezweifelt werden kann. Dieser Beitrag identifiziert die inhaltlichen Anforderungen, welche für die zukünftige Fabrikstrukturplanung von Bedeutung sind, und stellt anhand einer Betrachtung von Planung und Betrieb vor, weshalb der Bedarf nach einer ganzheitlichen virtuellen Absicherung der Fabrikstruktur besteht. Weiterhin wird ein methodischer Ansatzpunkt für die Lösung der Herausforderungen ...
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 3 | Seite 54-58
I4M 3/2017: Megatrend Digitalisierung

I4M 3/2017: Megatrend Digitalisierung

Unternehmen verbessern mit Datenanalyse, Wissensmanagement und agilen Systemen
Digitalisierung ist ein viel diskutierter Begriff. Aber was bedeutet sie tatsächlich für Unternehmen, Mitarbeiter und industrielle Prozesse? Produktivitätssteigerung durch Augmented Reality, Wissenstransfer und Kompetenzprofile, agiles Änderungsmanagement sowie lernförderliche Gestaltung von Assistenzsystemen sind insoweit Stichworte. Spannend sind die Themen Arbeitsschutz in der Industrie 4.0 und intelligente Produktion.
Strategische Technologiefrüherkennung für die Intralogistik 4.0 in der Nutzfahrzeugindustrie

Strategische Technologiefrüherkennung für die Intralogistik 4.0 in der Nutzfahrzeugindustrie

Entwicklung einer Vorgehensweise zur Gestaltung von Technologie-Zielbildern
Jörg Puchan, Christina Westermaier
Die heutigen Bestrebungen zur Digitalisierung und Autonomisierung im Kontext von Industrie 4.0 forcieren auch in der Logistik grundlegende Veränderungen. Neue Ansätze und technologische Weiterentwicklungen in diesem Zusammenhang versprechen dabei ein großes Potenzial zur Bewältigung der steigenden Komplexität und zur Lösung aktueller und künftiger Herausforderungen. Unternehmen müssen dazu jedoch über den aktuellen Hype hinausblicken und die Chancen und Gefahren der Industrie 4.0 erkennen, um Zielbilder zu definieren, die den Weg in die Welt von morgen vorzeichnen. Ziel der diesem Beitrag zugrunde liegenden Masterarbeit war es deshalb, eine systematische Vorgehensweise zu entwickeln, um Unternehmen bei der Identifikation und Kommunikation von relevanten Informationen zu unterstützen. Dabei werden konventionelle Ansätze des strategischen Technologiemanagements um eine anwendungs- und prozessorientierte Sichtweise auf die Intralogistik erweitert. Die Ergebnisse entstanden in ...
Industry 4.0 Science | 2022 | | DOI 10.30844/AKWI_2022_27
Industrial Data Space

Industrial Data Space

Digitale Souveränität für den automatisierten Datenaustausch
Jan Cirullies, Christian Schwede, Lars Nagel
Der Industrial Data Space® ermöglicht, dass Unternehmen geregelt und selbstbestimmt Daten mit anderen Marktteilnehmern austauschen können, ohne dass die Datengeber dabei ihre sensiblen oder gewinnbringenden Daten preisgeben müssen (Datensouveränität). Auf der anderen Seite können Datennutzer Zugang zu Daten erhalten, die ihnen sonst nicht zugänglich wären und Mehrwert generieren. Die Initiative zum Industrial Data Space® wurde gemeinschaftlich von Teilen der Wirtschaft, Politik und Forschung in Deutschland ins Leben gerufen. Sie verfolgt das Ziel, sowohl die Entwicklung als auch die Nutzung des Industrial Data Space® auf internationaler Ebene zu etablieren. Während in dem vom BMBF finanzierten Forschungsprojekt zwölf Fraunhofer-Institute die technologische Lösung im Rahmen eines Referenzarchitekturmodells schaffen, bündelt die Industrial Data Space Association die Interessen der Anwender in Industrie, Dienstleistung und Handel. Insbesondere identifiziert der Verein die ...
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 2 | Seite 25-28
Ist prädiktive Instandhaltung die Killer-App für das Industrial Internet of Things?

Ist prädiktive Instandhaltung die Killer-App für das Industrial Internet of Things?

Christoph Papenfuss
Vorausschauende (prädiktive) oder zustandsorientierte Instandhaltung ist für Industriekunden und die Industrie 4.0-Initiative ein erstrebenswertes Ziel. Eine ineffiziente, regelmäßig nach Plan erfolgende Wartung durch entsprechende Software zu ergänzen oder gar zu ersetzen, verspricht, Geräteausfälle und ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren, die Sicherheit zu verbessern und letztlich in einer Zeit unstabiler Preise und Budgets ein besseres Unternehmensergebnis zu erreichen.
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 2 | Seite 57-60
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