Industrie 4.0

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.

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 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.

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.

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.

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.

Bedingt durch erhöhte Produkt- und Variantenvielfalt wächst der Bedarf nach flexibel gestalteten Montagesystemen. Im Gegensatz zur klassischen Linienproduktion mit vorherrschend starrer Fördertechnik werden in einer frei verketteten Montage effiziente, individuelle Montagerouten mit taktunabhängigen Bearbeitungszeiten durch intelligente Steuerung und fahrerlose Transportsysteme (FTS) realisiert. Herausforderungen bei der Implementierung sind neben der Neuanordnung von Arbeitsstationen auf dem Shopfloor auch die Anpassung der bestehenden IT-Systeme und die Schaffung einer einheitlichen Datenlandschaft. Dieser Beitrag stellt die wichtigsten Faktoren zur IT-seitigen Umsetzung einer frei verketteten Montage dar und zeigt auf, welche bestehenden Standards aus dem Bereich Industrie 4.0 hierfür eingesetzt werden können.

Industrie 4.0 in Deutschland ist „work in progress“. Digitale Technologien wie IoT, KI, Cloud oder Big Data Analytics werden in Unternehmen vermehrt eingeführt. Allerdings stellen Mensch und Organisation, neben der Technologie, die zentralen Erfolgsfaktoren der Digitalen Transformation dar. Diese Erkenntnis trägt dazu bei, dass in vielen Industrieunternehmen Weiterbildung im Sinne des lebenslangen Lernens, agile Organisationsstrukturen und Unternehmenskultur an Bedeutung gewinnen. Studienergebnisse zu den Kompetenzanforderungen für die industrielle Arbeit 4.0 zeichnen ein Bild von erforderlichen Kompetenzen, die weit über die elementare Nutzung der Technik hinausgehen. Zusätzlich gefragt sind Eigenschaften wie Offenheit, Überblickswissen, interdisziplinäre Zusammenarbeit und Agilität. Bringen heutige Hochschulabsolventen als Fach- und Führungskräfte der Industrie 4.0 diese Kompetenzen mit? In diesem Beitrag werden Forschungsergebnisse zu Kompetenzanforderungen und dem ...