Technologie: Analytics

Industrie 4.0 ist gegenwärtig das Schlagwort für die fortschreitende digitale Transformation im Produktionsumfeld. Die zunehmende Vernetzung, die wachsende Verfügbarkeit mobiler Endgeräte und neue Technologien, wie z. B. Augmented Reality, ermöglichen es, bestehende Prozesse grundlegend neu zu gestalten [1]. Bislang bleibt dieses Potenzial für Produktivitätsanalysen jedoch weitgehend ungenutzt. Derzeit können meist nur Spezialisten Produktivitätsanalysen durchführen. Dadurch sind sie aufwändig und teuer und kommen nur selten zum Einsatz. In der Praxis sind Verbesserungsmaßnahmen, wie z. B. die Digitalisierung von Prozessen, daher häufig nicht das Ergebnis einer systematischen Analyse. Der Beitrag stellt eine Produktivitätsanalyse vor, die sich an den Gestaltungsfeldern von Produktionssystemen orientiert, von den Produktionsmitarbeitern selbst durchgeführt werden kann und durch eine web-basierte Applikation unterstützt wird.

Ein Kernelement von Industrie 4.0 und IoT ist die Möglichkeit zur Sammlung von extrem hohen Datenvolumina in Echtzeit [1]. Um damit Geschäftsprozessoptimierungen zu erreichen, ist es notwendig, Wissen aus diesen Daten zu generieren. Hierzu müssen Voraussetzungen bezüglich Infrastruktur und Organisation geschaffen werden. Dieser Beitrag beschreibt, wie mittels eines Knowledge-Discovery-Prozessmodells in der Produktionslogistik in Kombination mit dem Acatech-I-4.0 Referenzmodell ein Vorgehen abgeleitet werden kann, das mittels Data Analytics Vorteile von Industrie 4.0 systematisch in Geschäftsprozessen nutzbar macht.

Digitale Technologien, die u. a. Warenströme in Echtzeit lenken und vorausschauend disponieren, werden den Einkauf grundlegend verändern. Die digitale Transformation der Beschaffung wird häufig mit dem Begriff „Einkauf 4.0“ in Verbindung gebracht. Big Data und künstliche Intelligenz führen dabei dazu, dass viele operative Tätigkeiten zukünftig automatisiert durchgeführt werden. Die Fähigkeit, Bedarfe und Märkte analysieren zu können, ist daher eine künftige Kernkompetenz des Einkaufs - und nicht mehr der „Maschinenraum“ für die Prozessabwicklung von Bedarfsforderungen zu sein. Dieser Beitrag hebt die Relevanz digitaler Technologie für vernetzte Wertschöpfungsketten hervor, diskutiert ein Reifegradmodell für den Einkauf 4.0 und entwickelt eine Konzeption zur Nutzung der vielfältigen Potenziale von Big Data in Beschaffungsaktivitäten.

Eine gründliche Analyse ist die Grundlage für eine zielgerichtete Verbesserung von Produktionsprozessen. Insbesondere im Umfeld von Lean Production sind zahlreiche Analysemethoden und -werkzeuge entstanden, die es erfordern, umfangreiche Informationen über Produktionssysteme zu erfassen. Die Digitalisierung bietet die Möglichkeit, den Aufwand für die Erfassung und Auswertung deutlich zu reduzieren. Das Institut für Produktionsmanagement und -technik (IPMT) der Technischen Universität Hamburg hat in Zusammenarbeit mit dem Medizintechnikunternehmen Dräger eine geräteunabhängige Web-App zur Analyse von Produktionsprozessen entwickelt. Dieser Beitrag beschreibt, welche Datenstrukturen und Technologien es ermöglichen, gängige Analysemethoden zu nutzen und sie an unternehmensspezifische Problemstellungen anzupassen.

Angesichts der steigenden Marktdynamik wird die strategische Prozesssteuerung für Industrieunternehmen immer wichtiger. Da es hierfür bislang an einer einheitlichen und integrierten Plattform mangelte, ist mit Enterprise Opera-tional Intelligence eine neuartige Kategorie von Softwaresystemen entstanden. Sie richten die Big Data von Industrieunternehmen auf ihre Strategie und die strategiegerechte Wertschöpfungskette aus und können dazu auch unstrukturierte Produktionsdaten bis hin zu IoT-Daten in Echtzeit verarbeiten. Damit schaffen sie einen „Geschäftstomografen“, mit dem die Führungskräfte die Prozesse kontinuierlich auf Basis der Unternehmensstrategie steuern können. Sie erhalten die Möglichkeit, das operative Geschäft schnell auf neue Gegebenheiten anzupassen und im Bedarfsfall unmittelbar in das betriebliche Geschehen einzugreifen.

Erfolgsfaktoren, die Chinas Wirtschaftsboom lange beflügelt hatten, haben zunehmend ihre Antriebskraft verloren. In den letzten zwei Dekaden hat die Heranreifung wettbewerbsstarker indigener Technologieunternehmen in den IT-, Telekommunikation- und Softwarebranchen Chinas Plan industrieller Digitalisierung begünstigt, die das Land dringend benötigt, um ökonomisch zukünftig mehr auf Technologie und Innovation basierend und damit nachhaltiger weiter zu wachsen. Internet+ repräsentiert das derzeitig in der Wirtschaft, Politik und Medieninformation eifrig debattierte Konzept, das für die Digitalisierung in Chinas Industrien richtungsweisend sein soll. Dabei wird die Integration der Informationstechnologie mit anderen produzierenden Industriezweigen besonders hervorgehoben. Der Beitrag erläutert den Hintergrund, den Begriff und wirft einen Blick auf das Marktmodell sowie einige technische Aspekte von Internet+. Eine Fallstudie begleitet den „Ausflug“ nach China und gibt einen ...