Industrie 4.0

Soziotechnische Systeme: Der Mensch in der Industrie 4.0

Soziotechnische Systeme: Der Mensch in der Industrie 4.0

Ein Vorgehensmodell zur Analyse
Sven Winkelhaus, Anke Sutter, Eric Grosse ORCID Icon, Stefan Morana
Die Einführung neuer Technologien im Zuge von Industrie 4.0 verspricht umfangreiche Effizienz- und Qualitätssteigerungen. Jedoch verändert die Einführung neuer Technologien auch die Arbeitsumgebung für die Beschäftigten. Wird dies vernachlässigt, kann es zu nicht antizipierten negativen Auswirkungen auf das Gesamtsystem kommen. Eine ganzheitliche Sicht auf das soziotechnische System ist notwendig, um diese Effekte bereits bei der Planung zu erkennen und negativen Effekten vorzubeugen. Hierzu wird in diesem Beitrag ein Vorgehensmodell zur Analyse der sich bei der Einführung einer neuen Technologie ergebenden Effekte vorgestellt. Mit der dargestellten Vorgehensweise ist es möglich, strukturiert den Analyseprozess zu durchlaufen und individuell Maßnahmen abzuleiten, um das soziotechnische Gesamtsystem aktiv zu gestalten.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 3 | Seite 45-48 | DOI 10.30844/I40M_21-3_S45-48
Digitalisierung messbar machen

Digitalisierung messbar machen

Ein soziotechnisches KPI-Modell für die digitale Transformation
Felix Krol, Birgit von See, Wolfgang Kersten ORCID Icon
Eine erfolgreiche digitale Transformation hin zum Zielbild der Industrie 4.0 ist heute bereits für viele Unternehmen ein entscheidendes Wettbewerbskriterium. Die anhaltende globale COVID-19-Pandemie hat die Notwendigkeit der Digitalisierung in den Unternehmen deutlich gemacht und diese zusätzlich beschleunigt. Insbesondere in dieser Zeit sind die Unternehmen jedoch mit einer ungewissen Auftrags- und Ertragslage konfrontiert und müssen ihre Investitionsbudgets zielgerichtet einsetzen. Als Entscheidungsgrundlage bietet sich die Bestimmung der digitalen Reife mithilfe eines fundierten Kennzahlensystems an. Dieser Beitrag entwickelt ein solches soziotechnisches Digitalisierungs-KPI-Modell entlang der Dimensionen „Strategie und Führung“, „Digitalkompetenzen/Humankapital“ und „Intelligente Prozesse“. Das Modell kann zukünftig als Grundlage für die Bestimmung des digitalen Reifegrads und darauf aufbauend der Allokation von Digitalisierungs-Investitionen genutzt werden.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 3 | Seite 30-34 | DOI 10.30844/I40M_21-3_S30-34
Innovationsprojekte in der Logistik

Innovationsprojekte in der Logistik

Handlungsempfehlung für die Implementierung von Innovationen bei Logistikdienstleistern
Dennis Abel, Hendrik Meyer, Torsten Rudolph
Logistikdienstleister stehen immer mehr unter dem Druck, Prozesse zu verbessern, um diese effizienter und damit für (potenzielle) Kunden wirtschaftlicher abwickeln zu können. Die voranschreitende Automatisierung und Digitalisierung in allen Wirtschaftsbereichen bringen in diesem Zusammenhang eine Vielzahl an innovativen Lösungsansätzen mit sich, die genau dieses Potenzial versprechen [1]. Die hierbei kreierten soziotechnischen Systeme werden in ihrer Gesamtheit meist nur am Rande betrachtet, da der Fokus auf der neuen Technologie liegt. Eine proaktive Beurteilung der Auswirkungen inkl. verbundener Vor- und Nachteile sind somit eher die Ausnahme. Im Rahmen dieses Beitrags wird ein Projektansatz vorgestellt, der als Handlungsempfehlung für die Einführung von Innovationen − in diesem Fall konkret für fahrerlose Transportsysteme (FTS) − dient und dabei inhaltlich insbesondere auf die Aspekte soziotechnischer Systeme eingeht.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 3 | Seite 49-52
Instandhaltung 4.0

Instandhaltung 4.0

Ein Konzept zur Darstellung von Instandhaltungsprozessen und der Rolle des Menschen in der Industrie 4.0
Michael Kelker, Roland Heidel, Lennart Brumby
Die Realisierung von Industrie 4.0 (kurz I4.0) ist in vollem Gang. Es sind bereits eine Vielzahl an Modellen und Methoden zur Umsetzung diverser industrieller Prozesse auf Basis der bislang bekannten Inhalte des I4.0-Standards vorhanden, jedoch liegt noch kein Leitbild für Instandhaltungsprozesse vor. Da die Instandhaltung in Anbetracht zukünftiger, technischer Entwicklungen immer mehr an Bedeutung gewinnt, erscheint auch ein Konzept zur Darstellung von Instandhaltungsprozessen auf Basis der Industrie 4.0-Modelle sinnvoll und notwendig, d.h. die Abbildung des dynamischen Verhaltens von Prozessen und damit auch von Instandhaltungsprozessen in der I4.0 Informationswelt ist unerlässlich. Dabei ist die Rolle des Menschen von zentraler Bedeutung.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 3 | Seite 63-66
Shopfloor Management – Enabler dezentraler autonomer Montageteams

Shopfloor Management - Enabler dezentraler autonomer Montageteams

Magnus Kandler, David Schwab, Oliver Lutzi, Marcel Hoben, Andreas Kuhnle, Gisela Lanza ORCID Icon
Industrie 4.0 und eine zunehmende Digitalisierung ermöglichen es, in immer größerem Umfang, dezentrale Entscheidungen in der Produktion und auf dem Shopfloor umzusetzen. Durch digitale Vernetzung werden eine akkurate Kennzahlen- und Zieldarstellung ermöglicht. Das Shopfloor Management ist ein wichtiger Enabler für die Übernahme dezentraler Verantwortung auf dem Shopfloor. Dieser Beitrag greift den Ansatz autonomer Montageteams auf und erläutert, wie diese mithilfe eines zielgerichteten Shopfloor Managements Schritt-für-Schritt realisierbar werden.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 3 | Seite 35-39
I4M 2/2021: Maschinelles Lernen

I4M 2/2021: Maschinelles Lernen

Autonome Systeme und Sicherheitsstrategien: Die Zukunft der Fertigung und Logistik
Maschinelles Lernen hat für den industriellen Bereich ein unschätzbares Potenzial. Durch die Analyse großer Datenmengen können Maschinen Muster und Zusammenhänge erkennen, die für menschliche Experten oft schwer zu identifizieren sind. Dies ermöglicht eine präzisere Vorhersage von Fehlern und Ausfällen in Produktionsanlagen. Die dadurch verbesserte Wartung und höhere Betriebseffizienz senkt Kosten und kann Wettbewerbsvorteile sichern.
Entscheidungsunterstützung mit KI

Entscheidungsunterstützung mit KI

Eine Analyse technischer und sozialer Faktoren für die industrielle Instandhaltung in Deutschland
Jonas Wanner, Lukas-Valentin Herm, Kevin Fuchs, Axel Winkelmann, Christian Janiesch
Die politische Initiative „Industrie 4.0“ soll deutschen Fertigungsunternehmen bei der Nutzung von Datenpotenzialen helfen. Gerade die Instandhaltung ist mit heutigen Ansätzen bisher unzureichend proaktiv gestaltet. Einen Lösungsweg bieten auf künstlicher Intelligenz (KI) gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme, welche eine vorausschauende Maschinenwartung erlauben. Der undurchsichtige Entscheidungsprozess der KI stellt jedoch ein Hindernis für Nutzer dar, welches die Effektivität solcher Systeme gefährdet. Dieser Beitrag beleuchtet daher sowohl technische als auch soziale Faktoren für den Einsatz von KI im Rahmen von Industrie 4.0.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 2 | Seite 39-43
Industrie 4.0 als Chance gegen den Fachkräftemangel

Industrie 4.0 als Chance gegen den Fachkräftemangel

Eine Betrachtung für den deutschen Mittelstand
Günther Schuh ORCID Icon, Patrick Scholz, Thomas Scheuer, Tim Latz
Deutsche Industrieunternehmen leiden unter einem zunehmenden Fachkräftemangel - besonders betroffen ist der Mittelstand. Um die Zukunft Deutschlands als Produktionsstandort zu sichern, müssen geeignete Lösungen gefunden werden, diesem Mangel zu begegnen. Dafür bieten Technologien im Kontext von „Industrie 4.0“ einen vielversprechenden Ansatz. Sie können zu signifikanten Produktivitätsverbesserungen führen und eine höhere Ressourcenauslastung ermöglichen. Die Kernherausforderung besteht jedoch darin, die richtigen technischen Lösungen für die spezifischen unternehmensindividuellen Herausforderungen zu identifizieren. Eine systematische Vorgehensweise dazu wird im Folgenden beschrieben.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 1 | Seite 12-16
Arbeiten im volatilen Umfeld

Arbeiten im volatilen Umfeld

Fähigkeiten und Arbeitsmodelle in der Digitalisierung
Dominik Augenstein, Eugen Wiebe
Disruptive Veränderungen haben in Zeiten der Globalisierung immense Auswirkungen und erfordern neue Arbeitsmodelle. Die Digitale Transformation scheint Unternehmen auf diese Herausforderungen eine Antwort zu geben, erfordert jedoch Anpassungen in immer kürzeren Zyklen. Von zentraler Bedeutung ist dabei der Mensch, der in solch eine flexible Arbeitsumgebung eingebettet werden muss und dessen Kompetenzprofil sich stark wandelt. Zur Lösung dieser Herausforderungen wird im Folgenden ein Kompetenzprofil zur Arbeit im digitalen Wandel erstellt und gezeigt, wie ein Arbeitsmodell auf dieser Grundlage einem Unternehmen ermöglicht, schnell und flexibel auf Nachfrageänderungen reagieren zu können.
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 6 | Seite 51-54
Das Potenzial-Modell

Das Potenzial-Modell

Eine Methode zur Unterstützung kleiner und mittlerer Unternehmen bei der Auswahl geeigneter Industrie 4.0-Lösungen
Patrick Schumacher, Christian Weckenborg ORCID Icon, Thomas S. Spengler, David Schneider, Tobias Huth, Thomas Vietor
Durch die zunehmende Digitalisierung der Wertschöpfungskette werden Unternehmen mit neuen Herausforderungen, wie etwa einer höheren Variantenvielfalt oder steigenden Individualisierungswünschen von Kunden, konfrontiert. Zur Bewältigung der wachsenden Herausforderungen bietet die Implementierung von Industrie 4.0-Lösungen großes Potenzial. Dennoch agieren gerade kleine und mittlere Unternehmen bei deren Einführung zurückhaltend. Dies ist vor allem auf den hohen finanziellen Aufwand für Industrie 4.0-Lösungen und eine unzureichende Abschätzbarkeit der Auswirkungen ihrer Einführung zurückzuführen. Im Rahmen des EFRE-Forschungsprojekts »Synus« wurden Methoden und Tools zur Unterstützung von kleinen und mittleren Unternehmen bei der Bewertung und Auswahl von Industrie 4.0-Lösungen entwickelt. Inhalt dieses Beitrags ist die Präsentation des Potenzial-Modells, welches kleine und mittlere Unternehmen zur Auswahl geeigneter Industrie 4.0-Lösungen in Abhängigkeit der ...
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 6 | Seite 25-29 | DOI 10.30844/I40M_20-6_S25-29
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