Industrie 4.0

Nach dem Erfolg von Abo-Modellen wie Netflix oder Spotify im IT- und Multimediasektor, schafft die Umsetzung Industrie 4.0 zunehmend die Voraussetzungen, vergleichbare Modelle im industriellen Kontext anzubieten. Dementsprechend bieten Vorreiter Abo-Modelle für z. B. Druckmaschinen, Kompressoren oder Lokomotiven an. Dabei agieren Anbieter nicht allein, sondern werden bei der Ausgestaltung und Umsetzung des Abo-Angebots von verschiedenen Playern wie Finanzierern, Versicherungen oder Digitalisierungsdienstleistern unterstützt. Dadurch entsteht ein sogenanntes Abo-Ökosystem. Dieser Beitrag beleuchtet diese Ökosysteme und zeigt auf, inwiefern welche Player an industriellen Abo-Modellen partizipieren können. In Abhängigkeit der Kundenakzeptanz dieser Modelle bietet sich für verschiedenste Unternehmen die Möglichkeit, vom Abo-Trend zu profitieren und neue Märkte und Kundengruppen zu erschließen.

Zusammen mit Professor Krallmann von der TU Berlin haben Sie 1984 die Fachzeitschrift CIM Management gegründet. Was war damals der Grund für diese Initiative? CIM, also Computer Integrated Manufacturing oder auf deutsch die Rechnerintegrierte Produktion, war in den 1980er Jahren das alles beherrschende Thema für die produzierende Industrie, die Software-Hersteller aber auch für die Hardware-Lieferanten. Es ging um die Durchgängigkeit der rechnergestützten Systeme ohne Medienbrüche von der Konstruktion (CAD Computer Aided Design) über die Arbeitsplanung (CAP Computer Aided Process Planning) bis zur Maschinensteuerung (CAM Computer Aided Manufacturing) und der quer dazu liegenden Produktionsplanung und -steuerung (PPS). Bis dahin waren diese Systeme nicht miteinander verknüpft und wesentliche Rationalisierungseffekte waren deshalb nicht gegeben. Auf allen großen Messen und vielen Kongressen wurde CIM von den Hard- und Softwareherstellern massiv propagiert und der ...

Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits heute ein wichtiger Bestandteil der Geschäftsmodelle und Prozesse vieler Unternehmen. In naher Zukunft werden KI-Systeme unsere Arbeitswelt tiefgreifend verändern. KI-Systeme können dabei für Unternehmen der unterschiedlichsten Branchen und Domänen - insbesondere in der Industrie - völlig neue Potenziale entfalten. Bestehende Geschäftsmodelle können entlang der Wertschöpfungskette optimiert werden, indem Produktionsabläufe und Prozesse optimiert oder mit vorausschauender Wartung Stillstände in der Produktion vermieden werden (2). Gleichzeitig können KI-Systeme völlig neue Geschäftsmodelle ermöglichen und damit bestehende Marktstrukturen durch neue Akteure radikal verändern. Die KI-Wirtschaft von morgen wird individueller, präziser und nachhaltiger sein: Eine wettbewerbsfähige Wertschöpfung ohne KI wird in vielen Bereichen der Industrie nicht möglich sein (1).

Robuste und resiliente Lieferketten (engl. Supply Chain) bilden mehr denn je einen kritischen Erfolgsfaktor für die Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen. Höhere Komplexitäten und steigende Dynamiken in Folge von Megatrends wie der Globalisierung, Nachhaltigkeit und Individualisierung sowie sich häufende Disruptionen stellen heutige Lieferketten dabei auf die Bewährungsprobe. Insbesondere die mittelständisch geprägte Branche der Antriebstechnik im Maschinen- und Anlagenbau mit ihren globalen Lieferket- ten und hohen Kundenanforderungen steht vor diesen Herausforderungen. Zielgerichtete Digitalisierungsinitiativen sind dabei entscheidend für ihre langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Der vorliegende Beitrag analysiert daher die gegenwärtigen Digitalisierungsvorhaben der Branche der Antriebstechnik, um relevante Trends und Anwendungsfelder zu identifizieren. Hierzu werden aus dem Zielbild der Branche für höhere Resilienz/Flexibilisierung, höhere Transparenz und mehr ...

Die Einführung neuer Industrie 4.0-Technologien ändert durch Automatisierung und Digitalisierung die Arbeitsplatzmerkmale in vielen Bereichen der Industrie, v. a. der Produktion und Logistik. Je nach Ausprägung und Reifegrad werden diese Veränderungen von den Beschäftigten unterschiedlich wahrgenommen und können sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf Arbeitszufriedenheit und -motivation haben. Dieser Beitrag beleuchtet, wie sich deren Merkmale durch die Einführung von Industrie 4.0-Technologien ändern. Daneben stellt er ein Vorgehensmodell vor, das Unternehmen als Entscheidungsunterstützung dienen kann, um wichtige Implikationen für den erfolgreichen Transformationsprozess zu berücksichtigen und die menschenzentrierte Gestaltung manueller, technisch unterstützter Arbeitsplätze zu verfolgen.

Automatisierung und Digitalisierung sind Schlagworte im Zusammenhang mit der innovativen Fertigung in einer Smart Factory. Aber noch ist keine Smart Factory in der Lage, ganz auf Fertigungspersonal zu verzichten. Darüber hinaus bildet vor allem am Hochlohnstandort Deutschland das Personal eine der größten Kostenpositionen eines Unternehmens. Vor dem Aspekt der Wettbewerbsfähigkeit gilt somit der Grundsatz, so viel wie nötig und so wenig wie möglich Fertigungspersonal zu beschäftigen. Die Personalproduktivität gibt Aufschluss über das Verhältnis von Fertigungsleistung zu Personalstand. Der vorliegende Beitrag ordnet das Steuerungsinstrument Personalproduktivität in den Kontext der Smart Factory ein und erläutert die Einflussgrößen der Personalproduktivität. Zudem wird verdeutlicht, wie eine Smart Factory die Personalproduktivität als Steuerungsinstrument nutzen kann und wie sich dies auf die Wettbewerbsfähigkeit der Smart Factory auswirkt.

Mit dem Einsatz von Smart Factories möchten Unternehmen eine Produktionsumgebung schaffen, in der Fertigungsmaschinen und Logistiksysteme selbständig miteinander kommunizieren und kundenindividuelle Produkte herstellen. Das soll insbesondere erreicht werden, indem die Produktionsanlagen und die Produkte mit moderner Informations- und Kommunikationstechnologie ausgestattet werden. Durch diese Vernetzung möchte man aber nicht nur den Produktionsprozess, sondern auch den gesamten Produktlebenszyklus optimieren [1]. Die bei dem Produktionsprozess generierten Daten sollen auch dazu dienen, in Echtzeit bessere Entscheidungen zu treffen und den selbstgesteuerten Produktionsprozess zu optimieren. In diesem Beitrag wird skizziert, warum die hierfür notwendige Digitale Transformation insbesondere für internationale Industriekonzerne eine große Herausforderung darstellt. Anschließend wird am Beispiel der MANN+HUMMEL Gruppe gezeigt, wie der digitale Reifegrad in einem Konzern mit mehreren ...