Industrie 4.0

Der digitale Zwilling dringt immer weiter in den Fokus von Produktionsunternehmen vor und wurde von Gartner als wichtige Schlüsseltechnologie identifiziert [1]. Volkswagen setzt die Technologie in der Cloud ein, um zukünftig die Produktion an allen Standorten digital zu planen, zu steuern und zu optimieren [2]. Dennoch ist diese Technologie im Mittelstand bisher kaum vertreten. Dieser Beitrag beschreibt ein flexibles Referenzmodell für die Planung und Optimierung der Produktion durch den digitalen Zwilling. Der Fokus liegt zum einen auf der Optimierung statischer Layouts und Materialflüsse und zum anderen auf der Optimierung der dynamischen Materialflüsse und der zeitlichen Organisation von Prozessen.

Die Digitalisierung verändert Fertigung und Produktion nachhaltig. Dabei ist die konkrete Ausgestaltung von Benutzungsschnittstellen im digitalisierten Produktionsumfeld von zentraler Bedeutung für eine erfolgreiche Transformation. In diesem Beitrag werden Einsatzpotenzial und Kombinationsmöglichkeiten von Ansätzen der Mensch-Maschine-Interaktion aufgezeigt sowie Anwendungsbeispiele vorgestellt. Dabei bieten multimodale Benutzungsschnittstellen einen hohen Grad an Immersion. Im Ergebnis werden Ansätze VR-, gesten- und sprachbasierter Interaktionsformen mithilfe der Grundsätze der Dialoggestaltung verglichen und deren Eignung im Einsatz als Arbeits- und Lernunterstützung für die Mitarbeiter dargestellt.

Das Remanufacturing, bisher geprägt durch manuelle und kostenintensive Prozesse, ist ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu einer ressourcenschonenden Kreislaufwirtschaft. Industrie und Forschung sind sich einig, dass der Einzug von Industrie-4.0-Technologien den Schlüssel zu einer Entwicklung automatisierter und wirtschaftlicher Remanufacturing-Systeme darstellt. Basierend auf einer systematischen Literaturrecherche widmet sich dieser Beitrag der Analyse vielversprechender Industrie-4.0-Ansätze mit dem Fokus auf den übergeordneten Gesamtprozess sowie den Teilprozessen der Demontage und der Inspektion. Die Ergebnisse legen nahe, dass es an zusätzlichem Wissen, Erfahrung und Forschung bei der Entwicklung und realen Demonstration der Ansätze und deren Übertragbarkeit auf breitere Anwendungsfelder bedarf.

Unter „Smart Factory“ wird die Vision einer Produktionsumgebung verstanden, in der sich Fertigungsanlagen und Logistiksysteme ohne menschliche Eingriffe weitestgehend selbst organisieren [1]. Im Beitrag wird ein Projekt beschrieben, zu dessen Start keiner der Beteiligten das Thema „Smart Factory“ oder „Industrie 4.0“ auch nur ansatzweise mit dem Projekt in Verbindung brachte. Vielmehr wurde die Zielsetzung verfolgt, die heutige Lieferzeit von 6-8 Wochen drastisch zu reduzieren. Das Ergebnis ist ein vollständig digitalisierter Geschäftsprozess von der Auftragserstellung, der Produktentwicklung, der Konstruktion, der Fertigung sowie der Abwicklung für „Losgröße 1“ mit einer Reduzierung der Durchlaufzeit auf weniger als 10 %.

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.