Industrie 4.0

Industrie 4.0 beginnt in den Köpfen

Industrie 4.0 beginnt in den Köpfen

Mit Business-Simulationen Change-Prozesse unterstützen
Wolfgang Karrlein, Martin Steinleitner
Die digitale Transformation stellt den Mittelstand in Deutschland vor große Herausforderungen und bestehende Unternehmensprozesse gründlich auf den Kopf. So erwarten 82 Prozent der für eine Studie befragten Manager, dass sich die interne Kommunikation deutlich beschleunigen wird. Vier von fünf sind überzeugt, dass der Wissenstransfer eine Schlüsselrolle spielen wird. Drei Viertel halten außerdem ein Zusammenrücken der IT mit anderen Abteilungen für notwendig. Hier kommen Business-Simulationen ins Spiel, die den notwendigen Change-Prozess wirkungsvoll unterstützen. Wie sie auf dem Weg zu Industrie 4.0 sinnvoll eingesetzt werden können und den größten Nutzen bringen, ist Gegenstand dieses Beitrags.
Industrie 4.0 Management | 32. Jahrgang | 2016 | Ausgabe 1 | Seite 48-51
Product-Service Systems im Kontext von Industrie 4.0

Product-Service Systems im Kontext von Industrie 4.0

Auf dem Weg zu CPSS
Christian Gorldt, Stefan Wiesner, Ingo Westphal
Die Entwicklung von neuen Konzepten in der Produktion und Logistik auf Basis von Industrie 4.0 ist die letzten Jahre schnell vorangeschritten. Treiber sind dabei rasante technologische Veränderungen wie die Einführung von Cyber-Physischen Systemen (CPS). Die Realisierung von CPS erfordert eine disziplinübergreifende Zusammenarbeit von Maschinenbau, Elektro- und Informationstechnik. Das volle Potenzial von Industrie 4.0 kann sich aber nur entfalten, wenn neben technischen Herausforderungen auch betriebswirtschaftliche Perspektiven in die Entwicklung einbezogen werden. Dies bedeutet unter anderem, bereits bei der Entwicklung eines CPS die Dienstleistungsperspektive mit einzubeziehen, integrierte Services zu definieren und als Product-Service System (PSS) Lösung dem Kunden anzubieten. Ziel dieses Beitrages ist es, Anforderungen aus der Dienstleistungsperspektive für die Entwicklung von CPS Systemen darzustellen sowie daraus Ansätze für die Konzeption von Cyber-Physischen ...
Industrie 4.0 Management | 32. Jahrgang | 2016 | Ausgabe 1 | Seite 15-18
Transparenz im Energiehaushalt

Transparenz im Energiehaushalt

EnyFlow-App optimiert Energieströme intelligent in produzierenden Gewerben
Gerrit Posselt, Jan Füllemann
Die weltweit steigenden Energie- und Rohstoffkosten sowie die damit verbundenen ökologischen Gesichtspunkte sind für viele Unternehmen ein Grund sich energie- und ressourcenschonenderer Prozesse in der eigenen Produktion anzunehmen. Dabei waren größere Unternehmen stets in der Lage, entsprechende Tools wie Energiemonitoring sowie das Erheben eines CO2-Fußabdrucks durch zusätzliches Personal zu ermöglichen. Doch kleineren und mittleren Unternehmen, die in Deutschland einen beträchtlichen Teil des Bedarfs an Endenergien ausmachen, fehlt es bislang an entsprechend ausgebildeten Personal oder geeigneten Werkzeugen. Um im globalen Kontext dennoch mithalten zu können, haben sie die Möglichkeit, auf Förderprogramme zurückzugreifen, die ihnen die Chance bieten, mit innovativen Partnern in Verbundprojekten zusammenzuarbeiten. Eines dieser Verbundprojekte ist das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung initiierte Vorhaben EnHiPro Energie- und Hilfsstoffoptimierte ...
Industrie 4.0 Management | 32. Jahrgang | 2016 | Ausgabe 1 | Seite 55-57
Potenziale von Data Science in Produktion und Logistik

Potenziale von Data Science in Produktion und Logistik

Teil 2 ‒ Vorgehensweise zur Datenanalyse und Anwendungsbeispiele
Michael Freitag ORCID Icon, Mirko Kück, Abderrahim Ait Alla ORCID Icon, Michael Lütjen ORCID Icon
Die Bedeutung von Data Science für Produktion und Logistik nimmt stetig zu, da durch Industrie 4.0-Technologien zunehmend mehr Daten anfallen und für Prozess- und Systemoptimierungen genutzt werden können. Darüber hinaus erlauben verbesserte Methoden und Werkzeuge der Datenanalyse eine einfachere Bearbeitung anwendungsspezifischer Fragestellungen, als es bislang mit vornehmlich wissenschaftlichen Softwareapplikationen möglich war. Dieser Beitrag ist der zweite Teil zum Thema Data Science in Produktion und Logistik. Während sich der erste Teil mit der Begriffsdefinition, den allgemeinen Potenzialen der Datenanalyse und aktuellen Trends in diesem Bereich auseinandergesetzt hat, widmet sich dieser zweite Teil der Anwendung von Data Science in Produktion und Logistik. Im Folgenden werden typische Vorgehensweisen präsentiert und es wird durch mehrere Anwendungsbeispiele ein Einblick in die aktuellen Möglichkeiten von Data Science gegeben.
Industrie Management | 31. Jahrgang | 2015 | Ausgabe 6 | Seite 39-46
Wandlung der Steuerungstechnik durch Industrie 4.0

Wandlung der Steuerungstechnik durch Industrie 4.0

Einfluss von Cloud Computing und Industrie 4.0 Mechanismen auf die Steuerungstechnik für Maschinen und Anlagen
Moritz Chemnitz, Gerhard Schreck, Jörg Krüger
Die dritte industrielle Revolution in den Siebziger- und Achtzigerjahren des 20. Jahrhunderts basierte auf der Verbindung von Maschine und Computer und legte so den Grundstein der heutigen Automatisierungstechnik in der Fabrik. Sie gipfelte im Computer Integrated Manufacturing (CIM). Aber begrenzte Rechenleistung und die Dystopie einer menschenleeren Fabrik verhinderten einen Erfolg von CIM. Industrie 4.0 hingegen steht für die Integration von Mensch, Technik und Organisation. Ihre Basis bildet die Vernetzung von Produkten, Werkzeugen und Produktionsmitteln zusammen mit der Verfügbarkeit aller relevanten Informationen. Die Kombination mit aktuellen Entwicklungen wie Cloud Computing und Big Data ermöglicht die Analyse und Verwertung dieser Informationen.
Industrie Management | 31. Jahrgang | 2015 | Ausgabe 6 | Seite 16-19
Absicherung der Produktion von morgen

Absicherung der Produktion von morgen

Wie flexible Wertschöpfungsketten das Testen von Automatisierungssystemen verändern
Andreas Zeller, Michael Weyrich
Die Ansätze von Industrie 4.0 versprechen eine Veränderung der Produktionsorganisation und -technologie. Die darin geforderte IT-Vernetzung und Flexibilisierung der Produktion ändert den Wertschöpfungsprozess elementar. Dabei ergeben sich eine Reihe neuer Anforderungen zu dessen Absicherung. Besonders für den Produktionsstandort Deutschland spielt die Einhaltung von Qualitätsanforderungen eine zentrale Rolle. Um Ausschuss und Stillstandzeiten zu vermeiden, ist das systematische Testen der korrekten Funktionsfähigkeit von Produktionsanlagen vor Inbetriebnahme schon heute etabliert. Das Testen während des Engineerings und der Inbetriebnahme wird wegen der Dynamisierung der Produktion zukünftig nicht mehr ausreichen. Die Fähigkeit zur Absicherung der Produktion von morgen nimmt eine Schlüsselrolle ein, um die Wirtschaftlichkeit und somit die Akzeptanz für Industrie 4.0 zu steigern.
Industrie Management | 31. Jahrgang | 2015 | Ausgabe 6 | Seite 36-38
Industrie 4.0:Licht im Schatten des Datenbergs

Industrie 4.0:Licht im Schatten des Datenbergs

Wie sich mit Virtualisierung von Datenkopien die Herausforderungen beim Datenmanagement meistern lassen
Gregor Hansbuer
Industrie 4.0 - das bedeutet flächendeckende Vernetzung und intelligente Kommunikation zwischen Maschinen, Logistik und anderen Funktionsbereichen. Immer mehr Maschinen in der Fertigungsindustrie sind vernetzt. Kommuniziert wird innerhalb des Unternehmens und darüber hinaus, also mit Zulieferern, Händlern, Vertriebspartnern etc. Die digitale Interaktion findet nicht nur bei Maschinen, Fließbändern und Turbinen statt, sondern ebenso in Autos, Spielzeugen und Haushaltsgeräten. Immer mehr analoge Funktionen zur Verwaltung der physischen Welt werden durch digitale Funktionen und mit künstlicher „Intelligenz“ aufgerüstet. Die Folge: ein immenses Wachstum an Daten. In diesem Beitrag wird die Virtualisierung von Datenkopien dargestellt, um Daten möglichst effizient zu verwalten und vom „Datenschatz“ bestmöglich zu profitieren.
Industrie Management | 31. Jahrgang | 2015 | Ausgabe 6 | Seite 47-50
I4M 6/2015: Neue Steuerungstechnik für die Automatisierung

I4M 6/2015: Neue Steuerungstechnik für die Automatisierung

Direktverbindungen und innovative Systeme
Eine Veränderung der Automatisierungspyramide in der Industrie 4.0 ist unausweichlich, insofern mit den neuen Technologien relevante Informationen direkt zwischen Prozessebenen ausgetauscht werden können. Die vorliegende Ausgabe der Industrie 4.0 Management bietet relevante und innovative Einblicke in Steuerungs-, Produktions- und Materialflusssysteme für die Automatisierung und Digitalisierung von betrieblichen Prozessen der Zukunft geben.
Industrie 4.0 in Europa

Industrie 4.0 in Europa

Ein Vergleich europäischer Industrie 4.0-Initiativen
Norbert Gronau ORCID Icon, Hanna Theuer ORCID Icon
Industrie 4.0 hat sich in den letzten Jahren als ein immer bedeutenderer Zukunftstrend herausgestellt. Forschung und Unternehmen erkennen zunehmend, dass gezielte Aktivitäten notwendig sind, um die Zukunftsfähigkeit der Industrie zu erhalten. In diesem Beitrag wird eine Übersicht über Industrie 4.0-Initiativen zehn europäischer Staaten gegeben und deren Vergleich hinsichtlich unterschiedlicher Kriterien durchgeführt.
Industrie Management | 31. Jahrgang | 2015 | Ausgabe 5 | Seite 31-34
Potenziale von Data Science in Produktion und Logistik Teil 1

Potenziale von Data Science in Produktion und Logistik Teil 1

Eine Einführung in aktuelle Ansätze der Data Science
Michael Freitag ORCID Icon, Mirko Kück, Abderrahim Ait Alla ORCID Icon, Michael Lütjen ORCID Icon
In den letzten zehn Jahren hat es im IT-Bereich rasante Entwicklungen gegeben, um immer größere Datenmengen speichern und performant verarbeiten zu können. Dadurch wurde eine wesentliche Voraussetzung für die Umsetzung der vernetzten Produktion im Sinne von Industrie 4.0 geschaffen. Die vernetzte Produktion verfolgt die Idee, dass mittels des Internet der Dinge eine Kommunikation zwischen Maschinen, Transportmitteln und Werkstücken stattfindet, um gemeinsam mit dem Menschen bislang unerschlossene Effizienzpotenziale im Hinblick auf Materialbereitstellungs-, Instandhaltungs- und Fertigungskonzepte auszuschöpfen. Zur Umsetzung dieser Konzepte bedarf es in Analogie zur Business Intelligence eines neuartigen Verständnisses der Datenverarbeitung für den Produktionsbereich. Mit Verweis auf das übergeordnete Rahmenkonzept der Data Science ist hierzu ein integrierter Ansatz bestehend aus mathematischer Modellierung, performanter Softwareimplementierung und spezifischem ...
Industrie Management | 31. Jahrgang | 2015 | Ausgabe 5 | Seite 22-26
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