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Digitally connected industrial production promises faster and more efficient processes - in development and production, services, marketing & sales and for adapting entire business models. Agility and the ability to make changes in real time are strategic chracteristics of successful companies in Industrie 4.0. To acquire these features, it is necessary to create a continuously expanding data base. However, a company's organisational structure and culture also play an important part in determining whether this data's potential is leveraged effectively.
This acatech STUDY describes a new tool for helping manufacturing enterprises to forge their own individual path towards becoming a learning, agile company. The acatech Industrie 4.0 Maturity Index is a six-stage maturity model that analyses the capabilities in the area of resources, information systems, culture and organisational structure that are required by companies operating in a digitalised industrial environment. The attainment of each development stage promises concrete additional benefits for manufacturing companies. The model's practical application was validated in a medium-sized company.
Die digital vernetzte industrielle Produktion verspricht schnellere und effizientere Prozesse - in Entwicklung und Produktion wie auch in Service, Marketing und Vertrieb oder bei Anpassung ganzer Geschäftsmodelle. Agil zu handeln und in Echtzeit Veränderungen vorzunehmen, wird in der Industrie 4.0 zur strategischen Erfolgseigenschaft eines Unternehmens. Voraussetzung dafür ist der Aufbau einer immer breiteren Datenbasis. Ob deren Potenzial effektiv genutzt wird, hängt jedoch auch wesentlich von der Organisationsstruktur und Kultur eines Unternehmens ab.
Die vorliegende acatech STUDIE stellt ein neues Instrument vor, mit dem produzierende Unternehmen den Weg zum lernenden, agilen Unternehmen individuell gestalten können. Der acatech Industrie 4.0 Maturity Index ist als sechsstufiges Reifegradmodell aufgebaut und analysiert die in der digitalisierten Industrie benötigten unternehmerischen Fähigkeiten in den Gestaltungsfeldern Ressourcen, Informationssysteme, Kultur und Organisationsstruktur. Jede erreichte Entwicklungsstufe verspricht produzierenden Unternehmen einen konkreten Zuwachs an Nutzen. Das Modell wurde in der praktischen Anwendung in einem mittelständischen Betrieb validiert.
Die vorliegende Publikation beinhaltet die Projektergebnisse des Forschungsprojekts „FlAixEnergy – Innovative Energieflexibilitätsplattform zur Synchronisation und Vermarktung des regionalen Stromverbrauchs industrieller Anwender mit dezentraler Energieerzeugung in der Modellregion Aachen“ (Förderkennzeichen 0325819A-I). Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert und vom Projektträger Jülich (PTJ) betreut. Die Autoren sind für den Inhalt der Veröffentlichung verantwortlich.
Das Projektvorhaben 'eStep Mittelstand - Modulare Lösungen für den Mittelstand zur Stärkung der eigenständigen Integration von eBusiness-Standards in komplexen Lieferkettenprozessen' zielt darauf ab, die Nutzung von eBusiness-Standards zu erleichtern und das unternehmersiche Risiko für KMU zu reduzieren. In seinem Arbeitsplan stellte das Projekt in einem ersten Schritt eine grundlegende Analyse der Ausgangssituation und die Erhebung von Anforderungen an den Einsatz von eBusiness-Standards in KMU seinen Folgearbeiten im Projekt als Basis für die Lösungsentwicklung im weiteren Verlauf voran.
Im Kontext Industrie 4.0 kommt der Erfassung der anfallenden Daten in der Produktion und deren Nutzung eine zentrale Bedeutung zu. Analysen betrieblicher Daten, welche auf verschiedenen Ebenen generiert werden, lassen Rückschlüsse und Erkenntnisse zur besseren Entscheidungsfindung zu. Die Basis für den Einsatz von Verfahren der Datenanalyse und -auswertung stellt ein hinreichend genaues Abbild der relevanten Daten - der Digitale Schatten - in der Auftragsabwicklung, Produktion, Entwicklung oder angrenzenden Bereichen dar.
Im Rahmen des vorliegenden Beitrages wird ein Modell für den Digitalen Schatten in der Auftragsabwicklung vorgestellt, welches die Basis für die Implementierung von Methoden der Datenanalytik darstellt.