Thema: Industrie 4.0

Multichannel-Shopping, Social Commerce, Digital Store - die Einkaufsmöglichkeiten in der Bekleidungsindustrie haben sich in den letzten Jahren enorm verändert und der Einzelhandel ist im Wandel. War es früher der Handel, der die Impulse vorgegeben hat, sind es heute auch die Kundinnen und Kunden, die mit ihren anspruchsvollen Bedürfnissen den Markt steuern. Wo ein Überangebot an Produkten und zahlreiche Shopping-Möglichkeiten vorhanden sind, bieten Interaktivität, Individualisierung und Informationen rund ums Produkt wichtige Differenzierungsmöglichkeiten. Bisher beschränken sich die Business-to-Consumer-Interaktionen (B2C) in der Bekleidungsindustrie jedoch im Wesentlichen auf die Produktkonfiguration und -betrachtung. Um am Markt bestehen und schnell auf Trends reagieren zu können, werden durchgängige, flexible und interaktive Entwicklungskonzepte benötigt. Im vorliegenden Beitrag werden daher neue, digital gestützte Ansätze und ihre Einsatzmöglichkeiten im ...

Vor dem Hintergrund industrieller Transformationsprozesse sowie zunehmend dynamischer und kundenindividueller Anforderungen können produzierende Unternehmen digitale Technologien gezielt nutzen, um Arbeitsabläufe effizienter zu organisieren. Vernetzte Produktionssysteme bieten dabei eine Möglichkeit, um Fabrikabläufe leichter planen und steuern zu können. Ihre Einführung bedarf allerdings einer „Unternehmenskultur 4.0“. Diese zeichnet sich durch ein hohes Maß an Vertrauen in digitale Lösungen aus, trotz der hohen Komplexität und damit verbundenen ungewissen Nutzengewinne. Am Beispiel eines digitalen Werkzeugmanagements wird gezeigt, wie ein mittelständischer Zulieferbetrieb eine solche Unternehmenskultur gezielt stärken kann.

Durch den Einzug digitaler Technologien bieten sich zukünftig komplett neue Möglichkeiten zur Gestaltung und zum Betrieb von Supply Chains. Ein entscheidender Schritt dürfte die unternehmensinterne Dezentralisierung der Strukturen und Prozesse sein, welche Auswirkungen auf die unternehmensübergreifende Zusammenarbeit hat. Sie bietet endlich die Chance, seit langem in der Praxis bestehende Probleme des Supply Chain Managements zu lösen. Wann sind Unternehmen bereit, diesen Schritt zu gehen? Die Technologien sind es.

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.

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.

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.

Eine Zeitenwende spielt sich ab. Sie begann lange vor der Corona-Pandemie. Sicher aber wurde sie durch die Ereignisse der letzten Monate beschleunigt und verstärkt. Noch offensichtlicher als vorher wurde und wird, wie sehr Daten als Rohstoff des Digitalisierungszeitalters die Zukunft prägen werden. In diesem Beitrag wird analysiert, wie sich eine Datenwirtschaft von einer Warenwirtschaft unterscheidet (Abschnitt 1) und wie „Big Data“ eine Monopolisierungstendenz induziert und zu „Big Business“ oder „Big Brother“ führt (Abschnitt 2) und welche „Big Chances“ (Abschnitt 3) und „Big Risks“ (Abschnitt 4) sich dadurch ergeben.