Industrie 4.0

Das Zeitalter der Digitalisierung ist geprägt durch einen erhöhten Wettbewerb. Eine Chance bei steigendem Wettbewerb erfolgreich zu bestehen, liegt daher nur in der durchgängigen Digitalisierung von Produktionsunternehmen. Dieser Beitrag widmet sich der Gestaltung einer dreistufigen generischen Unternehmensmodellplattform Industrie 4.0, die die Durchgängigkeit von Prozessen vom Kunden bis zum Lieferanten auf allen Unternehmensebenen in den Mittelpunkt stellt. Es folgt eine Übersicht der Transformationsschritte zur Bewertung und Gestaltung des Fortschritts auf dem Weg zum digitalisierten Produktionsunternehmen.

Der Beitrag beschreibt die Konzeption und Durchführung und bietet einen Einblick in die ersten Ergebnisse einer Untersuchung mit experimentellem Design in einer simulierten Prozessumgebung im Forschungs- und Anwendungszentrum Industrie 4.0 in Potsdam. Im Mittelpunkt stehen Anlernprozesse im Bereich der Einfacharbeit (Helfertätigkeiten) und ihre Gestaltung durch den Einsatz digitaler Assistenzsysteme. In der Arbeitsforschung finden sich Hinweise darauf, dass mit dem Einsatz dieser Systeme Prozesswissen verloren geht, im Sinne einer guten Kenntnis des gesamten Arbeitsprozesses, in den die einzelnen Tätigkeiten eingebettet sind. Das kann sich als Problem erweisen, vor allem wenn unvorhersehbare Situationen oder Fehler eintreten. Um die Rolle von Prozesswissen beim Einsatz von digitalen Assistenzsystemen zu untersuchen, wird im Experiment eine echte Fabriksituation simuliert. Die Probanden werden über ein Assistenzsystem Schritt für Schritt in ihre Aufgabentätigkeit angelernt, einem ...

In der Prozesstechnik denkt man in Produktionsoperationen, die von Sensoren und Aktoren gesteuert bzw. geregelt werden. Und jede Realisierung von Stoffumwandlung basiert auf einem physischen Substrat, was in gleicher Weise für lebende Systeme und ihr Verhalten gilt. Unterschieden werden in dem Beitrag drei Systemebenen: die Funktionsebene, das Interface zur Umwelt und die kognitive Ebene . Mithilfe dieser drei Ebenen lässt sich der Lernzyklus bzw. der bisherige sehr gut veranschaulichen. Vergleicht man in dieser Unterscheidungsweise intelligentes Verhalten von Menschen mit den technischen Entwicklungsstufen Maschinisierung, Automatisierung, Regelung und Deep Learning, dann wird das in der kybernetisch-soziologische Systemtheorie gängige Merkmal „“ verständlich. Daraus wird der Schluss gezogen, dass wir im Rahmen einer digitalisierten Kultur von Produktion und Organisation mit einem auf Silizium-Basis (SI) rechnen sollten. Um diese Analogie hervorzuheben, bezeichnen wir das vom ...

Der Beitrag stellt eine Methode zur systematischen Auswahl von Anwendungen eines „Digitalen Zwillings“ für ein Produkt eines Herstellers vor. Ausgehend von einer von diesem Produkt unabhängigen Recherche von Realisierungen „Digitaler Zwillinge“ werden Anwendungsfälle für das Produkt spezifiziert und ausgewählt. Die Recherche ist Grundlage der Methode, die unterteilt in drei Phasen eine detaillierte Modellierung dieser Anwendungen ermöglicht. Ergebnis dieser Modellierung ist ein tiefgehendes Verständnis der Anwendungsfälle selbst und ihrer Anforderungen, speziell Informationsforderungen, an den „Digitalen Zwilling“ des Produkts. Diese Erkenntnisse ermöglichen im Weiteren eine effiziente Konzeptionierung und Implementierung des virtuellen Abbilds des Produkts und können Grundlage der Optimierung der bestehenden Wertschöpfungskette sein.

Der Einfluss der Digitalisierung auf Wirtschaft und Gesellschaft ist omnipräsent und kann nicht losgelöst von der Debatte zur nachhaltigen Entwicklung betrachtet werden. Vor dem Hintergrund von Industrie 4.0 bietet das betriebliche Nachhaltigkeitsmanagement (BNM) besonderes Potenzial, sich den Themen nachhaltiges Wirtschaften und Digitalisierung aus Perspektive der Unternehmen zu nähern. Ein digitalisiertes Nachhaltigkeitsmanagement in industriellen Unternehmen mit Informationen zu unterstützen, bedarf jedoch einer Durchgängigkeit von Informationen. Um diese zu erreichen und zugleich Informationen aus verschiedenen Disziplinen zu integrieren, sind Methoden der Wissensrepräsentation geeignet. Aktuelle Herausforderungen und Ansätze für die Entwicklung eines offenen und konzeptionellen BNM-Modells werden in diesem Beitrag vorgestellt.

Die nächste Generation der industriellen Automatisierung, Industrie 4.0 (I4.0), rückt immer näher. In der Welt von morgen werden die Maschinen nicht nur Anlageninformationen enthalten, sondern auch proaktive Entscheidungs- und Optimierungsalgorithmen, die ein zielgerichtetes Verhalten der Komponenten ermöglichen. Solche I4.0-Komponente können als autonome, unabhängige Wirtschaftsakteure angesehen werden, die nach marktwirtschaftlichen Prinzipien zusammenarbeiten.