Thema: Industrie 4.0

Die aktuelle Herausforderung vieler mittelständischer Unternehmen besteht darin, durch die Nutzung digitaler Technologien Innovations- und Produktivitätspotenziale zu erschließen und gleichzeitig Reibungsverluste bei der Einführung und Nutzung zu vermeiden, die Kompetenzen der Mitarbeiter zu ergänzen und weiterzuentwickeln sowie das technische System so zu gestalten, dass die Arbeit der Beschäftigten möglichst optimal unterstützt wird. Vorgehensmodelle haben das Potenzial, mittelständische bzw. kleine und mittlere Unternehmen (KMU) bei dieser Herausforderung strukturiert zu unterstützen. Im Zuge der zunehmenden Digitalisierung der produzierenden Industrie („Industrie 4.0“) wurden zahlreiche Vorgehensmodelle zur Unterstützung einer systematischen Einführung und Umsetzung von Digitalisierungsmaßnahmen entwickelt und veröffentlicht.

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.

Industrie 4.0 ist keine Frage der Betriebsgröße – mit diesem Motto halten die Beiträge in diesem Heft spannende Erkenntnisse bereit, die bei der Digitalen Transformation unterstützen können. Neben systematischen Einführungen in die Thematik und einer Produktivitätsanalyse für die Digitalisierung betrieblicher Prozesse werden Fragen zu zentralen Technologien wie digitale Plattformen und Assistenten erörtert.

In Deutschland wird Big-Data häufig mit Industrie 4.0 assoziiert. In Bezug auf China fokussieren einige Veröffentlichungen auf die rechtlichen und ethischen Aspekte des sogenannten Sozialkreditsystems, bieten aber wenig Überblick über generelle Aspekte von Big-Data in China. Dieser Beitrag hat es sich zur Aufgabe gemacht, einen umfassenderen Überblick über Facetten von Big-Data Entwicklungen in China zu geben, die seit circa sieben Jahren zu beobachten sind. Insbesondere werden Einblicke in anwendungsbezogener und politischer Hinsicht gegeben, welche mit zwei Fallstudien zu Maschinenbauherstellern und zu Big-Data Aktivitäten der Provinz Guizhou vertieft werden. Auf der wirtschaftlichen Ebene vergleicht dieser Aufsatz zudem Big-Data relevante Umsätze von den beiden Ländern.

Ausgehend von der Gegenüberstellung der Entwicklung von Wissens-, Kompetenz- und Rollenprofilen operativer und strategischer Beschäftigtengruppen im Zuge der Industrie 4.0 von Lager u. a. [1] soll die Rolle des überschneidenden Schwerpunkts IT näher untersucht und die Gegenüberstellung auf die taktische Ebene am Beispiel der Produktionsplanung ausgeweitet werden. Dabei werden Auswirkungen des Bedarfs verstärkter IT-Kompetenz in allen Bereichen produzierender Unternehmen auf die Aufweichung von aktuellen Rollenprofilgrenzen dargestellt.

Die digitale Vernetzung von Lieferanten, Produzenten und Kunden entlang der Wertschöpfungsketten stellt neue Herausforderungen an den Umgang mit Informationen und Wissen. Ziel dieses Beitrags ist, die durch die Digitalisierung induzierten Veränderungen der wissensbasierten Wertschöpfung zu beschreiben und daraus Handlungsfelder für das Wissensmanagement für die Industrie 4.0 abzuleiten. Anhand der „Wissenstreppe 4.0“ wird gezeigt, wie digitale Technologien das Wissensmanagement transformieren können. Daran anschließend werden im Drei-Ebenen Modell die Aufgaben des Wissensmanagements vom Betreiben über das Reflektieren bis zum Gestalten des Wissensmanagement-Systems für die Industrie 4.0 als Checkliste dargestellt und mithilfe von Leitfragen und Beispielen erklärt. Wissenstreppe 4.0 und Drei-Ebenen Modell bieten zusammen einen Ordnungsrahmen für die wissensorientierte Gestaltung dynamischer digitaler Organisationen, um die produktive, verantwortliche und nachhaltige ...

Für das Gelingen der Digitalen Transformation benötigen Mitarbeiter vielfältige Kompetenzen. Zum Erwerb prozessbezogener Lernziele versammelt diese Ausgabe Beiträge vom Wissensmanagement über altersgerechte Weiterbildung bis zu Gamification und Manufacturing Analytics. Wenn Sie die Agilität ihres Betriebs steigern und dabei Ihre Mitarbeitenden mitnehmen wollen, sollten Sie sich diese Ausgabe nicht entgehen lassen.