Thema: Industrie 4.0

Der Wandel von Geschäftsmodellen durch die Digitalisierung von Produkten rückt immer weiter in den Fokus der Unternehmen und betrifft auch die Ladungsträgerbranche. Intelligente Komponenten werden in die Produkte integriert sowie Daten erfasst und ausgewertet, um darauf aufbauend neue Dienstleistungen zu gestalten. Durch die digitale Transformation der Produkte von Sonderladungsträgern zu Cyber-Physischen Systemen, unter anderem durch den Aufbau eines cloudbasierten Service Systems, können traditionelle Ladungsträgerhersteller neue Geschäftsfelder entwickeln. Durch das Angebot neuer Dienstleistungen tragen Ladungsträgerhersteller zukünftig nachhaltig zur Optimierung der Wertschöpfungsketten ihrer Kunden bei.

Das Thema Internet of Things (IoT) ist allgegenwärtig und hat unter dem Begriff Smart Home bereits in viele Wohnzimmer Einzug gefunden [1]. Seien es Leuchtmittel, Heizungen oder das Fernsehgerät - alles ist vernetzt und bequem von überall aus zu steuern. Das entsprechende Pendant der Produktion ist die Industrie 4.0 oder auch abgewandelt das Industrial Internet of Things. Unternehmen und Forschungseinrichtungen beschäftigen sich intensiv mit den Möglichkeiten, welche die sogenannte vierte industrielle Revolution bietet. Die zukunftsorientierte Positionierung der deutschen Wirtschaft im internationalen Wettbewerb erfordert es, die Entwicklung und Verbreitung von Konzepten und Lösungen im Kontext von Industrie 4.0 selbst aktiv mitzugestalten und so eine innovationsorientierte Vorreiterrolle einzunehmen [2]. Durch die rasante Entwicklung ist es für deutsche Unternehmen unabdingbar, hierfür notwendige neue Methoden und Technologien früh zu erkennen, zu entwickeln, zu adaptieren ...

Das Industrial Internet of Things (IIoT) verändert die Wertschöpfungsprozesse des produzierenden Gewerbes radikal. Während die ersten Best Practices von sich hören lassen, ist ein Großteil der Unternehmen weiterhin damit beschäftigt, die strategischen Grundlagen der IIoT-Implementierung zu klären. Dynamische Umweltfaktoren, technische Komplexität und limitierte Ressourcen lassen viele Unternehmen verzweifelt zurück. Als ein aus der strategischen Planung entlehntes Prinzip bieten Business Ecosystems die Möglichkeit, einen Weg aufzuzeigen, wie Risiko und Nutzen im Kontext der Implementierung von IIoT-Technologien abgewogen werden können. Sie ermöglichen eine Form der unternehmerischen Zusammenarbeit, die interne Know-how-Defizite ausgleichen und Transformationsbemühungen dynamisieren kann.

Die Kernaufgabe der Logistik lässt sich anhand der sogenannten „sieben R“ beschreiben. So muss das richtige Produkt im richtigen Zustand zur richtigen Zeit am richtigen Ort verfügbar sein. Darüber hinaus werden die richtige Menge, die richtigen Kosten sowie die richtigen Informationen als weitere Schlüsselfaktoren einer funktionierenden Logistik herausgestellt. In Zeiten der stetigen Digitalisierung fällt den Informationen eine immer größere Bedeutung zu. Werden die falschen Informationen bzw. die richtigen Informationen zum falschen Zeitpunkt bereitgestellt, kann dies erhebliche Folgen für den gesamten Prozess nach sich ziehen. Insbesondere der Mensch, der meist der Empfänger der Informationen ist, hat die anspruchsvolle Aufgabe, die Informationen, die ihm zur Verfügung gestellt werden, korrekt zu selektieren und zu interpretieren. Aufgrund dessen trägt die Mensch-Maschine-Schnittstelle einen entscheidenden Anteil am Gelingen der Kommunikation zwischen den menschlichen ...

Industrie 4.0 mit der Digitalisierung von Produkten und Prozessen bietet Unternehmen einen großen Pool an Informationen für die Prozessoptimierung. Diese können in der Textilindustrie aber häufig nicht direkt genutzt werden, da Rohstoffe natürlichen Schwankungen unterliegen und zu vielen Produkt- und Prozessparametern die Einflussfaktoren und Wechselwirkungen nur unvollständig bekannt sind. Nachfolgend wird ein Ansatz präsentiert, der die Informationen aus der Produktion mit dem Erfahrungswissen der Beschäftigten kombiniert und damit bei der Produkt- und Prozessoptimierung unterstützt. Dabei kommt das maschinelle Lernverfahren „Fallbasiertes Schließen“ zum Einsatz.

Die ereignisdiskrete Simulation von Produktions- und Logistiksystemen (im Folgenden auch Ablaufsimulation genannt) spielt für die Entwicklungen im Kontext der industriellen digitalen Transformation eine wichtige Rolle. Ihre Inte-gration in moderne Planungs- und Steuerungsprozesse wird dringend gefordert, um Industrie 4.0-Konzepte realisieren zu können. Sie erlaubt eine detaillierte Analyse sowie eine transparente Planung von Produktions- und Logistikprozessen im Hinblick auf Flexibilitäts- und Effizienzsteigerungen. Zudem bildet sie zukünftig bei der Planung und dem Betrieb von modernen Systemen einen wichtigen Bestandteil des sogenannten Digitalen Zwillings als System- und Verhaltensmodell der betrachteten Realität. Allerdings sind hierzu die Anforderungen an die Ablaufsimulation noch nicht umfassend definiert und technische Lösungen nicht hinreichend umgesetzt. Der folgende Beitrag skizziert die Rolle der Ablaufsimulation in Industrie 4.0 und formuliert notwendige ...

In dieser Ausgabe von Industrie 4.0 Management lernen Sie mehr über die Schlüsselthemen der industriellen Digitalisierung: von der Simulation von Produktionsprozessen bis zur Datenschutzgrundverordnung, von neuen IIoT-Sicherheitskonzepten bis zur Integration von Datenbrillen in die Arbeitswelt. Werfen Sie außerdem einen aufschlussreichen Blick auf die Zukunft der Wertschöpfungsketten!

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.