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Im Forschungsprojekt „eStep Mittelstand - Modulare Lösungen für den Mittelstand zur Stärkung der eigenständigen Integration von E-Business-Standards in komplexe Lieferketten-Prozesse" wurden Lösungen erarbeitet, um den Einsatz von E-Business-Standards in den Geschäftsprozessen von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zu stärken und auszubauen. Hierzu wurden geeignete Methoden und Modelle entwickelt, welche es KMU erlauben, E-Business-Projekte trotz hoher Komplexität erfolgreich umzusetzen. Die Umstellung auf standardbasierte, elektronische Geschäftsprozesse wird durch das Self-Assessment-Tool (SAT), den Entscheidungsbaum (EB) und die eStep-Mittelstand-Middleware (eMiMi) erheblich erleichtert. Eine DIN SPEC, welche in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Institut für Normung (DIN) e. V. erarbeitet wurde, stellt darüber hinaus einen Leitfaden zur Weiterentwicklung und zum Ausbau der Funktionalität des SATs und des EBs bereit.
Holistic PLM- Model
(2010)
Product Lifecycle Management (PLM) is a widely discussed topic concerning the increase of efficiency of product development in terms of time to market as well as customizing products to the different needs of customers worldwide adequately. Historically PLM focuses the early phases of the product’s lifecycle, namely the product development phase. Therein the roots of PLM are based in supporting the information logistics of product data: Consistent data sets should be available to all stakeholders in the different departments at all times. Due to the increasing product complexity PLM has to be extended in terms of the temporal dimension (not limited to product development phase) and systemic dimension (not limited to the information logistic aspect). In this paper the authors derive a holistic framework for Product Lifecycle Management by analysing existing integrated management approaches. The framework consists of four dimensions: PLM strategy, PLM process, Product structure and PLM IT-Architecture. The sustainability and benefits of the framework is demonstrated by applying the framework to the communication service provider industry (CSP).
Ziel des Forschungsvorhabens "SurE" ist die Erhöhung der Effizienz und Effektivität von Suchanfragen in ERP-Systemen. Dabei soll der Aufwand für den Nutzer reduziert und die Qualität der Ergebnisse verbessert werden. Die Ziele werden durch die Entwicklung einer selbstlernenden, kontextbasierten Suchmaschine für ERP-Systeme realisiert. Mit der Berücksichtigung des Kontextes einer Suchanfrage, des Benutzerverhaltens und einer Ergebnisbewertung durch den Anwender wird die Ergebnisqualität von Suchanfragen kontinuierlich gesteigert. Durch die Entwicklung eines Demonstrators gegen Ende des Projekts soll der Nutzen des Konzepts veranschaulicht werden. Zudem soll der Demonstrator in verschiedenen Szenarien erprobt und anhand einer Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bewertet werden.
Energieflexibilität stellt eine mögliche Lösung dar, um die Herausforderungen der steigenden Volatilität in den Versorgungsnetzen in Deutschland zu beherrschen. Die Bundesregierung gibt den Weg vor: Die Energieversorgung Deutschlands wird in Zukunft verstärkt bis ganzheitlich durch erneuerbaren Energien gedeckt werden. Heute gibt es jedoch wenige innovative Energiedienstleistungen, die dieses Ziel verfolgen und die beschriebene Herausforderung in Zukunft beherrschbar machen.
Im Projekt "FlAixEnergy" wird eine Roadmap innovativer Energiedienstleistungen entwickelt. Diese zeigt auf, welche Smarten Services derzeit im Markt fehlen und in Zukunft erforderlich werden. Das Projekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.
AProSys: Die Energiewende in Ihrer Nachbarschaft/AProSys: The Energy Transition in Your Neighborhood
(2024)
Das deutsche Stromverteilnetz steht vor erheblichen Herausforderungen, die durch den Übergang zu erneuerbaren Energien und die zunehmende Elektrifizierung der Mobilität weiter verstärkt werden. Diese Veränderungen führen zu einer unvorhersehbaren Dynamik in der Belastung der Verteilnetzinfrastruktur. Dabei spielen insbesondere die Ortsnetzstationen und Umspannwerke, die Sie als kleine Häuschen oder Kästen in Ihrer Nachbarschaft kennen, eine besondere Rolle, da deren Ausrüstung oft veraltet und für die aktuellen Anforderungen nicht ausgelegt ist. Mit dem Projekt ‚AProSys – KI-gestützte Assistenz- und Prognosesysteme für den nachhaltigen Einsatz in der intelligenten Verteilnetztechnik‘, gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz im Rahmen des 7. Energieforschungsprogramms, soll diese Problematik adressiert werden.
Ziel ist es, mit minimalem Einsatz von Sensoren und auf Basis von digitalen Zwillingen in der bestehenden Infrastruktur eine umfassende Überwachung und Zustandsbewertung der Energietechnikanlagen zu ermöglichen, Ausfälle vorherzusagen und in Echtzeit Handlungsempfehlungen zu liefern. Dies umfasst auch die Entwicklung eines digitalen Workforcemanagements zur Optimierung von Wartungsprozessen und eine individuelle Kompetenzvermittlung für Fachkräfte durch ein digitales Wissensmanagement. Das Projekt zielt darauf ab, die Resilienz, Effizienz und Adaptivität der Energieinfrastruktur zu verbessern. Damit leisten wir einen wesentlichen Beitrag zur Bewältigung der Herausforderungen der Energiewende in Deutschland.
Im EU-Projekt ‚DATAMITE ‘ werden Lösungen für die Herausforderungen der effektiven Nutzung und Monetarisierung von Daten in der heutigen Unternehmenslandschaft entwickelt. Daten werden entlang des gesamten Wertschöpfungsprozesses erhoben, wobei deren Generierung oft unstrukturiert geschieht. In der Folge sind die Datensätze häufig ungeeignet, um auf ihnen basierende Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus verhindert die unstrukturierte Erhebung der Daten ihre effiziente Analyse und anschließende Monetarisierung. Die im Rahmen des Projekts zu entwickelnden Lösungen werden die Datenmonetarisierung in der produzierenden Industrie Europas beschleunigen. Konkret sollen europäische Unternehmen mittels einer Plattform und Open-Source-Tools dabei unterstützt werden, Daten strukturiert zu erheben und zu analysieren, um sie so nutzbar zu machen. Bei der gleichnamigen Plattform DATAMITE handelt es sich um eine innovative Datenintegrationsplattform, die eine Vielzahl an Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen zu einem einzigen, leicht zugänglichen Datensatz konsolidiert. Die Ergebnisse des Projekts werden in drei verschiedenen Anwendungsfällen mit insgesamt sechs Pilotvorhaben validiert. Diese umfassen Bereiche wie Landwirtschaft, Energie, Industrie, Fertigung und Klima.
Das Forschungsprojekt ‚DATAMITE ‘ startete im Januar 2023 und wird während der dreijährigen Laufzeit durch das Horizon-Europe-Programm der Europäischen Kommission gefördert. Das Projekt vereint mit 27 kooperierenden Partnern aus 13 Ländern die Innovationskraft ganz Europas.
Insgesamt wird die Plattform DATAMITE eine innovative Lösung für Unternehmen darstellen, die ihre Daten effektiver nutzen und verwalten möchten. Die Plattform wird zahlreiche Funktionen und Tools bieten, um Datenanalyse und -verarbeitung zu automatisieren, die Datenqualität zu gewährleisten und Daten sicher zu speichern. Unternehmen werden durch die Nutzung von DATAMITE bessere Entscheidungen treffen können, Risiken minimieren können, wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsdaten gewinnen und sich dadurch Wettbewerbsvorteile sichern können.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "FlAixEnergy" sollen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sowohl als dezentrale Erzeuger von regenerativer Energie als auch als Energieverbraucher (Smart Industrial Customer) zu Flexibilitätsclustern zusammengefasst werden. Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer Plattform zwischen Energieversorgungsunternehmen (EVU) und Unternehmen, mittels derer die bewertete Energieflexibilität der energieverbrauchenden Unternehmen aggregiert und so die Partizipation am Energiemarkt ermöglicht wird. Ein in diesem Kontext relevantes Thema ist die Charakterisierung der eingebundenen industriellen Verbraucher bezüglich ihres Energiebedarfsverhaltens und ihrer Flexibilität. Hierzu soll ein sogenannter "energetischer Fingerabdruck" entwickelt werden, der dazu dient, Flexibilitätspotenziale und Lastprognosen von industriellen Stromverbräuchen systematisch an Energieversorgungsunternehmen zu kommunizieren. Das Projekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.
With big data-technologies on the rise, new fields of application appear in terms of analyzing data to find new relationships for improving process under-standing and stability. Manufacturing companies oftentimes cope with a high number of deviations but struggle to solve them with less effort. The research project BigPro aims to develop a methodology for implementing counter measures to disturbances and deviations derived from big data. This paper proposes a methodology for practitioners to assess predefined counter measures. It consists of a morphology with several criterions that can have a certain characteristic. Those are then combined with a weighting factor to assess the feasibility of the counter measure for prioritization.
Die Herausforderungen der Zukunft werden geprägt durch digital veredelte Produkte von höchster Qualität und hoher Variantenvielfalt bei gleichzeitig kleiner werdenden Losgrößen. Konventionelle Entwicklungsmethoden stoßen aufgrund zunehmender Komplexität und kürzer werdender Lebenszyklen auf Produktebene an ihre Grenzen. Dadurch werden bei kundenindividueller Produktion die Aufwände in der Arbeitsplanung und -vorbereitung überproportional größer. Eine mögliche Lösung stellt die generative Erstellung der Produktionsstückliste während der Montage dar. Durch das eventbasierte „Mitschreiben der Montage“ werden administrative und planungsintensive Prozesse in der Arbeitsvorbereitung überproportional reduziert und die Erstellung der Stückliste in die manuelle Montage transferiert.
Ziel des beantragten Fördervorhabens war es, die kontinuierliche Funktionsüberwachung und insbesondere den heutigen Sensoreinsatz in Verteilnetzen zu revolutionieren, durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), gepaart mit einer Verbesserung der zugehörigen Sensortechnik und eingesetzter digitaler Dienstleistungssysteme. Die integrale Betrachtung der wissenschaftlichen und technischen Herausforderungen und deren Bewältigung führten zu den notwendigen Ergebnissen, um den Erfolg der Energie- und Mobilitätswende in Deutschland zu unterstützen.
Mit den Ergebnissen des Vorhabens konnte der heutige Sensoreinsatz in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammen mit einer Erweiterung der Sensortechnik grundlegend verbessert werden. Die daraus abgeleiteten Unterziele umfassen alle wichtigen Aspekte des Sensoreinsatzes in elektrischen Betriebsmitteln.
Das (volks-)wirtschaftliche Umfeld produzierender Unternehmen wird aktuell mehr denn je durch unvorhersehbare und tiefgreifende Veränderungen geprägt. Die deutsche Industrie muss die Dynamik zukünftig aus eigener Kraft beherrschen. Teilweise nachteilige Standortfaktoren müssen kompensiert werden, um die Produktion in Deutschland langfristig zu sichern. Wandlungs- und Echtzeitfähigkeit in Prozessen und Strukturen stellen die zentralen Enabler zur Beherrschung des Produkt-Produktionssystems dar.
5G-Technologien bieten ein enormes Potenzial für die Landwirtschaft, sind aber auch durch die Implementierung eines notwendigen 5G-Netzes mit nicht unerheblichen Kosten verbunden.
Dieser Business-Case-Rechner (siehe 1. URL; Repository-Link s. 2. URL) ermöglicht eine erste Übersicht über die Kosten für die Implementierung eines 5G-Netzes für drei 5G-spezifische landwirtschaftliche Anwendungsfälle.
Den Anschaffungskosten wird darüber hinaus der qualitative Nutzen von 5G gegenübergestellt. Der Business-Case-Rechner wendet sich an Landwirte oder Landwirtschaftsmaschinenhersteller, die an 5G-Technologien und deren Einsatz interessiert sind.
Das Forschungsprojekt 5G.NATURAL befasst sich mit der Implementierung eines 5G-Netzes im landwirtschaftlichen Kontext.
Das 5G-Netz hat die Vorteile, dass eine erhebliche Steigerung der Datenübertragungsgeschwindigkeit ermöglicht wird, die Latenzzeiten sehr gering sind und eine größere Anzahl von Geräten besser in einem Netzwerk zusammenarbeiten können.
Somit können Maschinen in Echtzeit miteinander kommunizieren, Daten auswerten und punktgenau individuell nach Bedürfnissen ideal handeln. Im Zuge von 5G.NATURAL werden autonom fahrende Ernteroboter sowie eine Logistikeinheit zu einem Schwarm miteinander vernetzt.
Im Rahmen der vierten industriellen Revolution verstärken Produktionsunternehmen ihre Bemühungen in der Digitalisierung, um Industrie-4.0-Umgebungen zu schaffen und Wettbewerbsvorteile sowie eine bessere Kontrolle über ihr komplexes Umfeld zu erlangen. Diese erhöhte Digitalisierung und Vernetzung von Maschinen, Systemen und Geschäftsprozessen führt jedoch zu gesteigerten Risiken in Bezug auf die Informationssicherheit. Um die Sicherheit zu gewährleisten, müssen die Ziele der Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Integrität verfolgt und kontinuierlich verbessert werden. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen sowie der deutsche Mittelstand stehen jedoch vor Herausforderungen bei der Absicherung ihrer Industrie-4.0-Umgebungen, da vorhandene Standards und Rahmenwerke nicht angemessen angewandt werden können. Es mangelt an einfachen und effizienten Ansätzen, die ohne umfangreiches Fachwissen oder externe Hilfe umsetzbar sind und gleichzeitig ein hohes Sicherheitsniveau gewährleisten. Das sich hieraus ergebende Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Vorgehensmodells, mit dem produzierende Unternehmen basierend auf ihren spezifischen Rahmenbedingungen und unter Berücksichtigung einer Aufwand-Nutzen-Betrachtung ein Informationssicherheitsmanagementsystem aufbauen und implementieren können. Dazu werden Anforderungen abgeleitet und bei dessen Entwicklung berücksichtigt. Unternehmen werden damit in die Lage versetzt, selbstständig Informationssicherheitsschwachstellen und damit potenzielle Risiken in ihren Industrie-4.0-Umgebungen zu identifizieren. Gleichzeitig werden ihnen geeignete Gegenmaßnahmen aufgezeigt, die mit der Umsetzung des Managementsystems implementiert werden können. Das unternehmensspezifisch anwendbare Vorgehensmodell stellt das zentrale Ergebnis dieser Arbeit dar und ermöglicht dem Unternehmen einen systematischen sowie strategischen Aufbau eines Informationssicherheitsmanagementsystems.
[Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/gestaltungsmodell-eines-informationssicherheitsmanagementsystems-fur-produzierende-unternehmen-in-industrie-4-0-umgebungen.html ]
Intelligente Produkte werden für produzierende Unternehmen immer mehr zum Bestandteil einer umfassenden Digitalisierungsstrategie. Der Grund liegt darin, dass die Anreicherung eines Produkts mit digitalen Technologien konkrete Mehrwerte für Produzent:in und Kund:in erzeugt, aus denen sich langfristig Wettbewerbsvorteile ergeben. Während große Konzerne diese Strategie bereits für sich realisieren, bedeutet die notwendige Interdisziplinarität aus fachlicher und digitaler Expertise jedoch eine Hürde für KMU, die ihre Digitalisierung mit geringeren Ressourcen verfolgen.
Im EU-Forschungsprojekt ‚BlueSAM‘ hat das FIR mit dem belgischen Partner Sirris eine Methode erarbeitet, die Entwicklung Intelligenter Produkte nutzenorientiert auszurichten und sie architekturell vorzuarbeiten, um KMU einen vereinfachten Einstieg zu bereiten und initiale Aufwände zu reduzieren. Die nun über ein öffentlich verfügbares Webtool nutzbare BlueSAM-Methode hat das FIR dazu genutzt, ein eigenes Intelligentes Produkt als Demonstrator zu entwickeln: eine Espressomaschine, die gelernt hat, Personen bei der Espressozubereitung mit der Maschine zu unterstützen. Aus den Daten erkennt man etwa, wann der Espresso im Brauprozess die ideale Menge erreicht hat oder zu welchen Tageszeiten welche Sorten am beliebtesten sind.
Die rasante Entwicklung der 5G-Kommunikationstechnologie lässt vermuten, die Landwirtschaft in vielfacher Hinsicht zu revolutionieren. Von autonomen Maschinen bis zur Echtzeitüberwachung von Feldern und Tieren bietet 5G ein enormes Potenzial.
In diesem Artikel werden die finanziellen Aspekte der Implementierung von 5G in der Landwirtschaft, einschließlich Investitions- und Betriebskosten, näher beleuchtet. Zudem werden die potenziellen finanziellen Vorteile und Nutzenaspekte untersucht, die durch 5G-fähige Technologien in den Dimensionen Flexibilität, Sicherheit und Qualität erzielt werden können. Im Rahmen des Forschungsprojekts 5G.NATURAL entsteht ein Business-Case-Rechner, der Unternehmen dabei unterstützt, fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Veröffentlichung dieses Tools ist für Ende 2023 geplant und verspricht, die Zukunft der Landwirtschaft nachhaltig zu gestalten.
Die wertsteigernde Kreislaufwirtschaft gewinnt in der Industrie angesichts drängender globaler Probleme zunehmend an Bedeutung. Neben der begrenzten Verfügbarkeit von Rohstoffen und steigender Umweltbelastung durch energieintensive Produktionen wachsen auch die Anforderungen der Verbraucher:innen an die Unternehmen.
Zu beobachten ist insbesondere ein gestiegenes Umweltbewusstsein, das sich in einer stärkeren Nachfrage nach nachhaltigen Produkten sowie der Forderung nach transparenten und umweltfreundlichen Produktionsprozessen äußert. Nachhaltigkeit ist zu einem zentralen Element im Wettbewerbsumfeld geworden.
With the development of publicly accessible broker systems within the last decade, the complexity of data-driven ecosystems is expected to become manageable for self-managed digitalisation. Having identified event-driven IT-architectures as a suitable solution for the architectural requirements of Industry 4.0, the producing industry is now offered a relevant alternative to prominent third-party ecosystems. Although the technical components are readily available, the realisation of an event-driven IT-architecture in production is often hindered by a lack of reference projects, and hence uncertainty about its success and risks. The research institute FIR and IT-expert synyx are thus developing an event-driven IT-architecture in the Center Smart Logistics' producing factory, which is designed to be a multi-agent testbed for members of the cluster. With the experience gained in industrial projects, a target IT-architecture was conceptualised that proposes a solution for a self-managed data-ecosystem based on open-source technologies. With the iterative integration of factory-relevant Industry 4.0 use cases, the target is continuously realised and validated. The paper presents the developed solution for a self-managed event-driven IT-architecture and presents the implications of the decisions made. Furthermore, the progress of two use cases, namely an IT-OT-integration and a smart product demonstrator for the research project BlueSAM, are presented to highlight the iterative technical implementability and merits, enabled by the architecture.
Manufacturing companies face the challenge of managing vast amounts of unstructured data generated by various sources such as social media, customer feedback, product reviews, and supplier data. Text-mining technology, a branch of data mining and natural language processing, provides a solution to extract valuable insights from unstructured data, enabling manufacturing companies to make informed decisions and improve their processes. Despite the potential benefits of text mining technology, many manufacturing companies struggle to implement use cases due to various reasons. Therefore, the project VoBAKI (IGF-Project No.: 22009 N) aims to enable manufacturing companies to identify and implement text mining use cases in their processes and decision-making processes. The paper presents an analysis of text mining use cases in manufacturing companies using Mayring's content analysis and case study research. The study aims to explore how text mining technology can be effectively used in improving production processes and decision-making in manufacturing companies.
The agricultural industry is facing unprecedented challenges in meeting the growing demand for food while minimizing its impact on the environment. To address these challenges, the industry is embracing technological advancements such as 5G networks to improve efficiency and productivity. However, the benefits of 5G technology must be weighed against the costs of implementing a suitable network. This paper presents cost-benefit dimensions that are needed to assess the economic feasibility of implementing 5G networks for several agricultural applications. The paper describes the costs of deploying and maintaining a 5G network and the benefits of several 5G-specific use cases, including precision agriculture, livestock monitoring, and swarm robotics. Using industry reports and case studies, the model quantifies the benefits of 5G networks, such as enabling new digital agricultural processes, increased productivity, and improved sustainability. It also considers the costs associated with equipment and infrastructure, as well as the challenges of deploying a network in rural areas. The results demonstrate that 5G networks can provide significant benefits to agricultural businesses and provide an overview about the cost factors. Both benefit and cost dimensions are analyzed for the 5G-specific agricultural use cases.
In dem Vortrag sollen die Projektziele für das gemeinsame Forschungsprojekt FlaixEnergy vorgestellt werden. Das Projekt umfasst die Konzeption, Entwicklung und prototypische Implementierung einer Plattform zur Interaktion zwischen zu Clustern zusammengefassten industriellen Energieverbrauchern und virtuellen Kraftwerken, die dezentrale Erzeuger von regenerative Energie zusammenschalten. Kernelement der Plattform ist ein Mechanismus, der die Flexibilität der industriellen Verbraucher bewertet und ihnen damit eine Möglichkeit zur Partizipation am Energiemarkt ermöglicht. Dabei soll grundsätzlich ein Ausgleich auf lokaler Ebene (Verteilnetz) einem Ausgleich auf überregionaler Ebene (Übertragungsnetz) vorgezogen werden. Das Ziel des Projektes ist die prototypische Umsetzung der Plattform in der Modellregion Aachen.
Durch die Energiewende und Digitalisierung bedingt, ergeben sich neue Anforderungen an das industrielle Energiemanagement, wobei insbesondere die Energieinformationssysteme (EnIS) mehr leisten müssen.
Die zentrale Herausforderung liegt dabei in der Übersetzung der Datenbasis in konkrete Handlungsempfehlungen, was durch die Integration einer Datenanalytik (DA) in ein EnIS realisiert werden soll. In diesem Paper werden die damit verbundenen Anforderungen beschrieben und Lösungsansätze zur Integration einer DA vorgestellt.
Dies ist ein Vortrag zu der Inforamtionstechnologie "Intelligente Produkte" im Rahmen des Rountatbles von der Fachgruppe Informationstechnologiemanagement:
Intelligente Produkte stellen eine wegweisende Entwicklung dar, die unsere Alltagsgegenstände in leistungsstarke, datengetriebene Innovationen verwandelt. Ein spannendes Beispiel ist die intelligente Kaffeemaschine. Diese Maschine nutzt Daten, um den ultimativen Espresso zu zaubern. Sie demonstriert eindrucksvoll die Möglichkeiten personalisierter Produkte, die durch Daten gesteuert werden.
ZIEL DES VORTRAGS
Kennenlernen der Technologie, Erörterung von Potenzialen in Unternehmen und Angebot von Forschungsaktivitäten.
Die Zeiten, in der die Energiewende allein durch den Ausbau erneuerbarer Energien beschrieben werden konnte, sind vorbei und die Industrie wird zunehmend unter dem Begriff der Energieeffizienz in die Energiewende integriert. Energie-Auditierung und ISO-Zertifizierung sind dabei nur der Anfang. In diesem Beitrag wird das Internet der Dinge (IoT) als Lösungsansatz untersucht und dabei die Synergien von Energiewende und Industrie 4.0 betrachtet. Der Fokus liegt auf den mit dem IoT verbundenen Potentialen für Energieinformationssysteme und der darin vorhandenen Datenanalytik.
Der Vortrag behandelt die theoretischen Grundlagen des Dokumentenmanagements. Hierzu wird zunächst die aktuelle Ausgangssituation der Informations- und Applikationsflut durch eine Analogie zur aktuellen Situation der Digitalisierung im Straßenverkehr dargestellt, bevor das Dokumentenmanagement wissenschaftlich beleuchtet wird. Über den Nutzen und die Strukturen von Dokumentenmanagement wird der Zuhörer zu den theoretisch dargestellten Funktionen aktueller Dokumentenmanagementsysteme geleitet, welche Mitarbeiter bei den Aufgaben des Dokumentenmanagements unterstützen.
Der zweite Teil des Vortrags zeigt das 3Phasen-Konzept DMS, welches vom FIR zur individuell optimalen Softwareauswahl als Beratungsprojekt angeboten wird, und stellt hierbei die Methodik sowie detailiert die Phasen der Auswahl vor. Hierbei wird der bewährte und neutrale Charakter dieser Auswahlmehtodik betont, welcher von vielen Beratungsunternehmen nicht gewährleistet werden kann.
Abschließend werden neue Trends und ein Ausblick auf die Zukunft des Dokumentenmanagements präsentiert, wobei der Trend "Simplicity", also die Rückkehr von komplexen Systemen zu Systemen, die nur noch die Grundbedürfnisse erfüllen und damit die Usability steigern, fokussiert wird.
Dieser Vortrag war der erste Teil des Vortragsabends "Wirtschaft digital" der IHK. Im zweiten Teil folgte eine DMS-Live-Demonstration des Partners BCT Deutschland GmbH mit der Lösung "Elemenz", vorgestellt von Romy Farber.
Erlebniswelt
(2016)
Im Zuge der Vernetzung von Industrie und Wirtschaft werden Technologien wie 5G, die nächste kommende Mobilfunkgeneration, als Enabler des Internets der Dinge genannt. Doch welche Anwendungen durch 5G genau realisierbar werden und warum die Entwicklung neuer Netztechnologien erforderlich wird, bleibt häufig unklar. Ebenso mangelt es an der Entwicklung von Standards, damit die neue Technologie schnellstmöglich nach ihrer offiziellen Einführung von bestehenden Systemen genutzt werden kann. Einzig die Aussage, dass neue Informations- und Kommunikationstechnologien wie 5G unseren Informationsaustausch, insbesondere in der Produktion, revolutionieren wird, bleibt beständig.
Informationstechnische Systeme durchdringen alle Bereiche unseres täglichen Lebens. Während Smartphones, Tablets und Smart-TVs den Endanwender bereits erobert haben, stehen Technologien wie Smart Home, Smart Production und Smart Grid kurz davor, weitere wichtige Bereiche des privaten und geschäftlichen Lebens von Grund auf zu erneuern. Eine ernstzunehmende Herausforderung dabei ist die zunehmende Vernetzung der industriellen Produktion durch modernste Informations- und Kommunikationstechnik (Industrie 4.0). Die Hoffnung der Wirtschaft ist groß: Die Technologien sollen neue Geschäftsmodelle und Wertschöpfungsketten erschließen sowie neue Dienstleistungsmodelle erlauben, die zuvor nicht möglich waren.
Eins der größten Hemmnisse dieser positiven Entwicklung ist jedoch der Mangel an IT-Sicherheit. Trotz jahrelanger intensiver Forschung und Entwicklung an sicheren IT-Systemen steigen die Anzahl der erfolgreichen Angriffe, und deren Ausmaß jährlich. Eine Studie des Digitalverbands Bitkom von April 2015 zeigt, dass mehr als die Hälfte (51 Prozent) aller deutschen Unternehmen in den vergangenen zwei Jahren Opfer von digitaler Wirtschaftsspionage, Sabotage oder Datendiebstahl geworden sind. Jährlich entsteht dadurch in Deutschland ein Schaden von rund 51 Milliarden Euro. In den kommenden Jahren wird der Schaden sogar auf rund 306 Milliarden Euro geschätzt. Durch die fortschreitende Digitalisierung bzw. durch technische Entwicklungen wird auch die Angreifbarkeit der verwendeten IT-Systeme in Folge dessen weiter steigen.
Wie ist dies zu erklären und wie können wir diesen Bedrohungen entgegenwirken?
Die Autoren dieser Forschungsagenda haben den Faktor Mensch als eines der Grundprobleme in der IT ausgemacht. Existierende Forschungsvorhaben widmen sich beispielsweise verstärkt der sicheren Entwicklung von Hardware/ Softwaresystemen oder der Erforschung von Prinzipien für Security by Design/Privacy by Design. Weitestgehend unerforscht geblieben ist jedoch bisher die Frage wie Sicherheitsmechanismen auf allen Ebenen der Wertschöpfungskette so gestaltet werden können,
dass sie für die betreffenden Personenkreise auch effektiv anwendbar sind. Für Forschung zum Faktor Mensch sehen wir eine besondere Stärke am Wissenschaftsstandort NRW. Die Problematik ist drängend, denn während die IT-Sicherheitsforschung der letzten Jahre vor allem neue technischen Lösungen hervorgebracht hat, sind es letztendlich Menschen, die diese Lösungen einsetzen und anwenden.
Ziele des Energiemanagements von produzierenden Unternehmen können durch ein IT-gestütztes Energiemanagement erreicht werden. Zukunftsszenarien sagen grundlegende Änderungen im Strommarkt voraus – zusätzliche Herausforderungen an das Energiemanagement prod. Unternehmen entstehen. Zusätzliche Hebel zur Beeinflussung der Energiekosten müssten vom Energiemanagement produzierender Unternehmen berücksichtigt werden. Produzierende Unternehmen sollten sich von Anfang an die richtigen Fragen zur Ausrichtung ihres IT-gestützten Energiemanagements stellen. Produzierende Unternehmen benötigen eine klare Energiemanagementstrategie. Aus den Zielen der Energiemanagementstrategie lassen sich die benötigten Energiemanagementfunktionen ableiten. Aus den Energiemanagementfunktionen lassen sich die Anforderungen an die vorhandene IT-Landschaft ableiten. Vermutlich werden nicht alle Anforderungen erfüllt – es entsteht ein Anpassungsbedarf in der IT-Landschaft. Die nötigen Änderungen in der IT-Landschaft müssen analysiert und in einer IT-Entwicklungsroadmap geplant werden.
Aufwerten statt wegwerfen
(2023)
Die wertsteigernde Kreislaufwirtschaft gewinnt in der Industrie angesichts drängender globaler Probleme zunehmend an Bedeutung. Neben der begrenzten Verfügbarkeit von Rohstoffen und steigender Umweltbelastung durch energieintensive Produktionen wachsen auch die Anforderungen der Verbraucher:innen an die Unternehmen. Zu beobachten ist insbesondere ein gestiegenes Umweltbewusstsein, das sich in einer stärkeren Nachfrage nach nachhaltigen Produkten sowie der Forderung nach transparenten und umweltfreundlichen Produktionsprozessen äußert. Nachhaltigkeit ist zu einem zentralen Element im Wettbewerbsumfeld geworden.
Die EU-Kommission ist dabei, eine Datenökonomie aufzubauen. Diese soll bis 2028 ein zusätzliches Bruttoinlandsprodukt von 270 Milliarden Euro generieren. Speziell für ein Land wie Deutschland, das über keine nennenswerten Bodenschätze verfügt, klingt das zunächst einmal lukrativ. Eine solche Datenökonomie wird aber nicht nur einen neuen Markt, neue Akteure und neue Geschäftsmodelle hervorbringen. Sie greift auch tief in das aktuelle Verständnis der Hersteller von Maschinen und Anlagen ein, wie mit Daten aus ihren Maschinen umgegangen werden soll, und zwingt sie zum Umdenken. Der juristische Hebel zur Schaffung der Datenökonomie, der EU-Data-Act, macht neue und verpflichtende Vorgaben zur technischen Gestaltung von Maschinen und Anlagen und verschafft deren Nutzer:innen ein Zugriffsrecht auf Maschinendaten.
The adoption of artificial intelligence (AI) technologies in manufacturing companies is challenging, particularly for SMEs that lack the necessary skills to develop and integrate AI-based applications (AI applications) into their existing IT system landscape. To address this challenge, the research project VoBAKI (IGF-Project No.: 22009 N) aims to enable SMEs to identify and close skill gaps related to AI application development and implementation using proper sourcing strategies. This paper presents the interim results from the second phase of the project, which involves identifying the tasks in the lifecycle of AI applications and determining the specific skills required for executing these tasks. The presented results provide a detailed lifecycle including the phases for the development and usage of AI applications, as well as the specific tasks that SMEs must consider when implementing an AI application. These results serve as the foundation for future research regarding the required skills to execute the presented tasks and provide a roadmap for SMEs to close skill gaps and successfully implement AI applications.
Crisis situations can lead to extreme consequences for society and the economy, such as the disruption of supply chains and the collapse of critical infrastructure. The challenge for optimal crisis preparation lies in the unpredictability of causes, duration and scope, and severity. AI-based resilience services can aid in crisis preparation by providing software-based warnings, recommendations, and countermeasures. The aim of this paper is to present a method for evaluating such services in terms of their usefulness and acceptance. A questionnaire is presented, and the results of its piloting phase are disseminated. With these results, existing and projected AI-based services for crisis prevention can be evaluated.
Nicht zuletzt als Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation, sondern vor allem als Enabler einer digitalisierten Wirtschaft ist das Potenzial von 5G eindeutig. Die im Folgenden vorgestellte 5G-Vision verbindet Informations- sowie Anwendungsbedarfe an industriellen 5G-Schnittstellen mit IoT-Anwendungen und ergänzenden Services. Durch die Einbindung von 5G als Kommunikationsschnittstelle in IoT-Plattformen können erstmals auch Anwendungen mit hohen Anforderungen an Drahtlos-Übertragungstechnologien an eine IoT-Plattform angebunden werden.
Dabei spiegelt der vorliegende Artikel das aktuelle Stimmungsbild der Industrie hinsichtlich der Einbindung von 5G als Katalysator von IoT-Plattformen wider. Es wird analysiert, wie eine 5G-Einbindung in bereits bestehende IoT-Plattformen gelingen kann und welche Möglichkeiten dadurch zukünftig realisierbar werden. Als Ergebnis werden fünf Potenziale zum Einfluss von 5G auf IoT-Plattformen aufgeführt, mithilfe derer eine Vision eines 5G-Plattformkonzepts abgeleitet wird.
Organizations, of all sizes, in every domain and in all geographies, are facing growing challenges to comprehend the scope of social media based technologies for their internal process use and for their networks. To assist the CIO’s and executives, FIR has developed a tool based framework to evaluate the impact of social web based collaborative technologies to support knowledge intensive processes. The FSI framework extends organizational spectrum to three categories of Formal, Semi-formal and Informal. The FSI tool places the emphasis on both business process and IT level.
The FSI framework and approach are validated in conjunction with industrial and research clients as test cases. Initial finding, reflected in this article, show a dire mismatch between the process exploitable potential level and organizational ICT profile. At the end, a set of recommendations are included for the organizational management to consider for organizational transformation.
PLM trifft ERP
(2013)
The main challenge in all application areas of EV usage still is the energy storage within, as well as the energy transmission into an EV. However, this storage and transmission of energy also allows for synergies with a smart grid, if the information is adequately exchanged between roles in the energy and mobility sector. Since the energy transmission is a so called “fixed and intersection point” of E-Mobility, interoperability is required not only on an electrical (e.g. plugs), but also on an informational level. Standardization efforts are currently underway (e.g. IEC 15118), yet a comprehensive, consolidating view on the information system around energy transmission is missing. Therefore, this paper suggests a generic information system architecture for e-mobility (EM-ISA) derived from the Smart Grid Architecture Model (SGAM). EM-ISA shall be a base for companies to develop innovative services for their particular, ICT-enabled E-Mobility application area while at the same time stay at important points informational interoperable at the fixed and intersection point of energy transmission.
Unternehmen aller Branchen sehen sich mit immer neuen Anforderungen an den Produktentstehungsprozess konfrontiert. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sie ihren Kunden eine höhere Variantenvielfalt bei gleichzeitig geringeren Produktentwicklungs- und Markteinführungszeiten bieten. Zur Realisierung dieser Ziele reagieren sie mit der Einführung von modularen Produktbaukästen und der Etablierung von global verteilten Wertschöpfungsnetzwerken.
Eine effiziente und durchgängige Unterstützung der Unternehmensfunktionen erfordert die Integration und das harmonische Zusammenspiel der IT-Systeme. Eine zwingende Voraussetzung für das Erreichen dieser Integration ist die Vereinheitlichung und Pflege des Fundaments der Systemlandschaft – der Stammdaten.
Das Management des Produktlebenszyklus ist eine komplexe Aufgabe, dessen volles Potenzial erst durch die Integration des gesamten Unternehmens erreicht wird. Um die Einbindung aller Fachabteilungen sicherzustellen, ist eine Potenzialuntersuchung notwendig, bei der Herausforderungen und mögliche Verbesserungen entlang des gesamten Produktlebenszyklus untersucht werden müssen. Der PLM-QuickCheck, den das FIR an der RWTH Aachen und das WZL der RWTH Aachen gemeinsam entwickeln, liefert hier einen möglichen Ansatz.
Systematization models for taylor-made sensor system applications and sensor data fit in production
(2015)
Industrial digitalization to realize smart factories is driven by an informatory base of high-resolution data provided by sensor systems on the shop-floor level. The challenge of technical availability of fitting measurement solutions nowadays turns in a struggle of finding the optimal solution for a specific task in an ever-growing sensor market. This paper analyzes and specifies necessary models to systematically derive and describe organizational, technical and informatory requirements for sensor system applications increasing the technological fit for faster integration and lower misinvestment rates.
Systematization models for taylor-made sensor system applications and sensor data fit in production
(2015)
Industrial digitalization to realize smart factories is driven by an informatory base of high-resolution data provided by sensor systems on the shop-floor level. The challenge of technical availability of fitting measurement solutions nowadays turns in a struggle of finding the optimal solution for a specific task in an ever-growing sensor market. This paper analyzes and specifies necessary models to systematically derive and describe organizational, technical and informatory requirements for sensor system applications increasing the technological fit for faster integration and lower misinvestment rates.
In recent years supply chain participants are increasingly suffering the effects of disturbances in transportation supply chains. Both, dynamics in consumer demands and global supply chains lead to a growth in unplanned supply chain events. These can cause from rather manageable disturbances through to complete break-downs of transportation chains, resulting in high follow-up and penalty costs.
Consequently, concepts for an efficient supply chain disturbance management are needed, preferably with a real-time identification and reaction to disturbance events. Therefore in the following paper the research results of the German research project Smart Logistic Grids with the focus on designing an integrated model for the real-time disturbance management in transportation supply networks are presented. This includes the introduction of elaborated classification models for disturbances and action patterns as well as an associated costs and performance measurement system. Finally, a procedure model for the disturbance management is presented.
Digitale Technologien sind ein wesentlicher Bestandteil der Wertschöpfungskette in der industriellen Praxis geworden. Die Digitalisierung hat die Produktion und den modernen Arbeitsplatz in den vergangenen Jahrzehnten auf eine Art beeinflusst, die mit keiner anderen technischen Entwicklung vergleichbar ist, und die nun der vierten industriellen Revolution den Weg ebnet.
Die Essenz von Industrie 4.0 ist die Vernetzung von Produktionssystemen mithilfe von IT und dem Internet der Dinge, um prognosefähig zu sein und die Produktion effizienter und flexibler zu gestalten. Wesentliche Befähiger dieser Vision sind Daten aus Prozessen, Anlagen und Ressourcen, aus denen für das Unternehmen entscheidungskritische Informationen gewonnen werden. Hieraus lassen sich Erkenntnisse ableiten, die bisher verborgene Wirkungszusammenhänge zutage fördern.
Prognosemodelle errechnen auf der Basis dieser Erkenntnisse mögliche Zukunftsszenarien und belegen sie mit Wahrscheinlichkeitswerten bezüglich ihres Eintritts. Durch die Vernetzung der Informationen unterschiedlicher Aufgaben, Funktionen und Domänen lassen sich Handlungsempfehlungen fundieren, wobei eine unüberschaubare Anzahl relevanter Parameter berücksichtigt wird. Der Produktion wird ähnlich dem Rennsport eine Ideallinie aufgezeigt, an der sie sich orientieren kann, um in kürzester Zeit optimierte Ergebnisse zu erzielen.
Der Begriff „Digitaler Schatten“ steht für ein hinreichend genaues, digitales Abbild der Prozesse, Information und Daten eines Unternehmens. Dieses Abbild wird benötigt, um eine echtzeitfähige Auswertebasis aller relevanten Daten zu schaffen, um hieraus letztendlich Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die Bildung des Digitalen Schattens ist damit ein zentrales Handlungsfeld von Industrie 4.0 und stellt die Grundlage für alle weitergehenden Aktivitäten dar.
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.
Das Ziel des Forschungsprojekts ‚MarryIT‘ war es, KMU bei der Umsetzung von Industrie-4.0-Anwendungsfällen (sog. Nutzenpotenzialen) zu unterstützen. Sie sollen eine Entscheidungsgrundlage erhalten, die es ihnen ermöglicht, ressourcenschonend die auf Basis ihrer Ausgangssituation am besten geeigneten Nutzenpotenziale auszuwählen. Dies soll durch die gezielte und strukturierte Aufnahme der Ist-Landschaft im Unternehmen geschehen. Diese soll mit den gewählten Nutzenpotenzialen abgeglichen werden. Auf dieser Basis soll den Unternehmen eine Grundlage für eine erfolgreiche Investitionsentscheidung geboten werden, die die Unternehmen benötigen. So erhalten KMU die Möglichkeit, ihre begrenzten finanziellen Mittel unterstützt durch ein methodisches Vorgehen mit Bedacht einzusetzen und das Risiko einer Fehlinvestition zu umgehen.
Diese Zielsetzung wurde konkret durch die Entwicklung einer mobilen Anwendung umgesetzt, die es den Unternehmen ermöglicht, die in ‚MarryIT‘ entwickelte Methode anzuwenden. Dafür werden zunächst Nutzenpotenziale selektiert. Als nächstes wird mithilfe des entwickelten Steckbriefs die Ist-Systemlandschaft, bestehend aus IT-Systemen, Schnittstellen und OTSystemen, aufgenommen. Diese wird dann mit den ausgewählten Nutzenpotenzialen automatisiert abgeglichen. Daraus wird ersichtlich, welche Nutzenpotenziale direkt umsetzbar sind und welche Nutzenpotenziale welchen Übereinstimmungrad mit den anderen selektierten Nutzenpotenzialen aufweisen. Daraufhin wird die Schwierigkeit der Umsetzung für jedes Nutzenpotenzial für die Integration sowie konkrete Handlungsmaßnahmen zur Integration, auf Einzelsystemebene abgeleitet.
Vor sich finden Sie den Leitfaden zur Anwendung der „MarryIT“-Methodik zur Vernetzung der Systeme auf ihrem Shopfloor mit den Systemen auf Ihrem Office-Floor. Bei den Shopfloor-Systemen wird oft von OT-Systemen (Operational Technology) und bei den Office-Floor-Systemen von IT-Systemen gesprochen. Das Ziel ist es, die Anwendungsfälle (auch als Nutzenpotenziale bezeichnet) auszuwählen, die sich für eine Vernetzung eignen und mit der bestehenden Systemlandschaft ermöglicht werden können. Darüber hinaus können Sie mit der vorliegenden Methode gezielt entscheiden, wie Sie Ihre Systemlandschaft zur Realisierung der Anwendungsfälle weiterentwickeln können. Die Methode soll Ihnen helfen, diesen Prozess durch den Einsatz eines strukturierten Vorgehens anzugehen und dabei unterstützen, die für Sie besten Entscheidungen zu treffen. Sie können statt der analogen Variante ebenfalls die mobile Webanwendung zur Durchführung der Methode verwenden: marryit-tool.fir.de
Im Rahmen der vernetzten Digitalisierung stehen insbesondere kleine und mittlere IT-Organisationen und IT-Dienstleister vor der großen Herausforderung, in einem immer dynamischer werdenden Umfeld Leistungen in hoher Qualität zu liefern. Die Verknüpfung dieser Leistungen mit den zu unterstützenden Geschäftsprozessen und Geschäftsmodellen gestaltet sich schwierig und erfordert eine service- und prozessorientierte Denkweise.
Zur Bewältigung dieser Herausforderungen und der Umsetzung des "service- und prozessorientierten Denkens" bietet das IT-Service-Management (ITSM) Methoden und Maßnahmen zur kundenorientierten, prozessgesteuerten und transparenten Erbringung von IT-Services. Trotz bestehender ITSM-spezifischer Referenzmodelle und Regelwerke werden die beschriebenen Methoden von kleinen und mittleren IT-Organisationen und IT-Dienstleistern kaum genutzt. Der Grund hierfür liegt unter anderem in der hohen Komplexität der Regelwerke und dem damit verbundenen großen Implementierungsaufwand. Es fehlt ein Vorgehen, das die Fähigkeiten und Möglichkeiten von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) berücksichtigt, um IT-Prozesse eigenständig hinsichtlich der Serviceorientierung zu bewerten und zu optimieren.
Das Ergebnis des Forschungsvorhabens "GradeIT" ist eine Vorgehensweise, die KMU dabei unterstützt, relevante IT-Service-Prozesse für sich selbst zu identifizieren, um diese dann eigenständig zu bewerten und auf Basis transparent dargestellter Wirkungszusammenhänge zu spezifischen Einflussfaktoren erfolgversprechende Handlungsempfehlungen auszusprechen.
In this paper, an approach towards energy management 4.0 will be presented. Energy management 4.0 is understood as an encompassing energy data based concept for manufacturing companies acting in an flexible energy grid of the future with the final goal of autonomous self-optimization Controlling, supervising and scheduling production and logistic steps based on a reliable communication infrastructure and real time data in accordance to achieve a maximum of profitability with regard to human factor is executed.
Guided by a four maturity levels of the "acatech Industrie 4.0 Maturity Index" developed by the German National Academy of Science and Engineering (acatech) different use cases are presented according to the steps of visibility, transparency, prognostic capacity and self-optimization. The basic idea of energy management 4.0 is described and an outlook of further steps that are needed to be evaluated for an implementation are presented.
Growing information systems (IS) often come along with growing IT complexity, because of emerging rag rug landscapes. This development causes rising IT costs and dependencies, which hinder the maintenance and expansion of the IS landscape. This article outlines the current research on published and presented methods to manage the rising IT complexity in a literature review. Because definitions of “IT complexity” vary a lot in literature, this paper also includes a definition of the term. In addition to that, it delivers a presentation of the used research methodology. Subsequently, it presents the findings in literature, highlights the research gap and – based on the literature analysis – presents the steps that need to be taken. A discussion of the results and a summary complete the article.
Growing information systems (IS) often come along with growing IT complexity, because of emerging rag rug landscapes. This development causes rising IT costs and dependencies, which hinder the maintenance and expansion of the IS landscape. This article outlines the current research on published and presented methods to manage the rising IT complexity in a literature review. Because definitions of “IT complexity” vary a lot in literature, this paper also includes a definition of the term. In addition to that, it delivers a presentation of the used research methodology. Subsequently, it presents the findings in literature, highlights the research gap and – based on the literature analysis – presents, the steps that need to be taken. A discussion of the results and a summary complete the article.
In order to introduce load management in the manufacturing industry, some obstacles need to be pointed out. This paper presents a feasible approach on how to implement load management measures in companies. To do so, load management and energy management are explained and distinguished in a first step. Subsequently, the implementation method is introduced. Therefore, by using this paper, companies will be enabled to use load management measure and reduce their energy costs significantly.
Nowadays, cyber physical systems support the improvement of efficiency in intralogistics by controlling and manipulating the production and logistic environment autonomously. Due to the complexity of the individual production processes, designing suitable cyber-physical systems based on their existing production environment is a challenge for companies.
This paper presents a new methodology on how to design cyber-physical systems conceptually to suit an individual production environment. Compared to existing design approaches, this methodology matches immediately the required functions to existing information and communication technology’s components insisting on the neutral assimilation of requirements.
Therefore, the requirement specification asks for needed functions in relating to offered functions of information and communication technology (ICT) components. The paper focusses the use case of implementing a cutting-edge mobile network technology into an existing tracking and tracing process.
In order to introduce load management in the manufacturing industry, some obstacles need to be pointed out. This paper presents a feasible approach on how to implement load management measures in companies.
To this end, load management and energy management are explained and distinguished in a first step. Subsequently, the implementation method is introduced. Therefore, by means of this paper, companies will be enabled to use load management measures and significantly reduce their energy costs. In the second part of the paper, the introduced approach will be applied.
Hence, a use case of a manufacturing company is described. Alongside energy analyses with consumption data, specific measures are presented.
The manufacturing industry has to exploit trends like “Industrie 4.0” and digitization not only to design production more efficiently, but also to create and develop new and innovative business models. New business models ensure that even SMEs are able to open up new markets and canvass new customers. This means that in order to stay competitive, SMEs must transform their existing business models.
The creation of new business models require smart products. The required data base for new business models cannot be provided by SMEs alone, whereas smart products are able to provide a foundation, given the creation of smart data and smart services they enable. These services then expand functions and functionality of smart products and define new business models.
However, the development of smart products by small and medium-sized enterprises is still lined with obstacles. Regarding the product development process the inclusion of smart products means that new and SME-unknown domains diffuse during the process. Although there are many models regarding this process there appears to be a substantial lack of taking into account the competencies enabled by the implementation of digital technologies. Hence, several SME-supporting approaches fail to address the two major challenges these enterprises are faced with. This paper generally describes valid objectives containing relevant stakeholders and their allocation to the phases of the product life cycle.
Within each objective the potential benefit for customers and producers is analyzed. The model given in this paper helps SMEs in defining the initiation of a product development project more precisely and hence also eases project scoping and targeting for the smartification of an already existing product.
Due to the drastically increasing amount of data, decision making in companies heavily relies on having the right data available. Also because of an increasing complexity of structures and processes, quick and precise flows of information become more important.
This paper introduces a new approach for modelling information flows, creating a basis for an efficient information management. It can be used to structure the information requirements and identify gaps within the information processing.
To display its benefits, the proposed Information Logistics Notation (ILN) is applied to the information logistics of todays and future energy market and grid stability management, both processes of increasing complexity.
"Digitale Transformation" und "Industrie 4.0" sind nur zwei Beispiele für gängige Termini, die sich mittlerweile in irgendeiner Form in den meisten Unternehmensstrategien wiederfinden. Und doch fehlt es häufig an der nötigen Vorstellungskraft, wie diese Themen im eigenen Unternehmen zukünftig auch umgesetzt werden können.
Die am 15. und 16. November 2017 im Cluster Smart Logistik auf dem RWTH Aachen Campus stattgefundene Aachener Informationsmanagement-Tagung hatte zum Ziel, genau an diesen Stellen Licht ins Dunkel zu bringen. Im Fokus stand dabei die Frage, wie das Informationsmanagement, also die Aufgabe, die Ressource "Information" bestmöglich zu nutzen, bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, die ein wesentliches Merkmal der digitalen Transformation von Unternehmen darstellen, eingesetzt werden kann.
Bereits Angriffe auf einzelne Unternehmen in der Supply-Chain können eine Kettenreaktion auslösen, die ein ganzes Netz von Partnern gefährden kann. Dieselben Informations- und Kommunikationstechnologien, die einen enormen Beitrag zur Produktivität sowie nationalen und globalen Wettbewerbsfähigkeit von Zuliefernden leisten, vergrößern heute für Unternehmen die mögliche Bedrohungslandschaft. Prominente Ransomware-Angriffe auf die Reederei Maersk und auf den Anbieter für IT-Management-Lösungen Kaseya haben gezeigt, wie anfällig Lieferketten für Cyberkriminelle sind und zu welchen massiven finanziellen Schäden diese führen können. Als Reaktion auf die COVID-19-Pandemie haben viele Unternehmen massiv in ihre digitale Transformation und somit auch in die Digitalisierung der Lieferketten investiert. Dadurch sind Unternehmen nicht nur attraktivere Ziele für Cyberangriffe geworden, sondern bieten den Angreifern mit der digitalisierten Supply-Chain auch einen vielversprechenden neuen Angriffsweg. Derartige Supply-Chain-Attacken greifen ein oder mehrere Unternehmen an und dienen so als trojanisches Pferd, um in letzter Konsequenz ganze Wertschöpfungsnetzwerke zu infiltrieren. Da die Auswirkungen von Angriffen auf die Versorgungsketten zahlreicher Unternehmen nahezu unbegrenzt sind, können Supply-Chain-Attacken nicht als ein isoliertes Problem behandelt werden. Vielmehr müssen diese innerhalb einer ganzheitlichen Cyber-Security-Strategie sowohl beim Zulieferer als auch bei dessen Partnerunternehmen Berücksichtigung finden, um den vielschichtigen Bedrohungen präventiv begegnen zu können. Der folgende Beitrag versteht sich als Überblick bezüglich der aktuellen Bedrohungslandschaft im Bereich Logistik 4.0 und Supply-Chain-Management sowie der möglichen Reaktionsmaßnahmen.
In vielen Unternehmen ist das Thema „Digitalisierung“ direkt beim Top-Management aufgehangen. Während sich viele Führungskräfte bereits intensiv mit dem Thema auseinandergesetzt und richtungsweisende Entscheidungen über die zukünftigen Einsatzgebiete neuer Geschäftsmodelle und digitaler Technologien getroffen haben, kennen die vielen Mitarbeiter in den Fachbereichen das Thema jedoch häufig nur über neueste Meldungen aus dem Intranet oder aus unternehmensinternen Newslettern. Aber auch dort finden sich hauptsächlich interessante Videos von Führungskräften in Workshops und die Beschreibung einiger Leuchtturmprojekte. Die brennendsten Fragen der Mitarbeiter bleiben dort in den meisten Fällen jedoch unbeantwortet:
- Was bedeutet „Digitalisierung“ für mich?
- Sind meine Skills noch ausreichend?
- Welche Auswirkungen hat dieses Thema auf meine Arbeit?
- Was muss ich in Zukunft können?
The integration of renewable energies in a local industrial environment is an urgent task to reduce greenhouse gas emissions. Their energy intensive processes and local energy generation make waste management companies to optimal areas to analyze micro grids. The combination of the main task to process arriving waste and the reaction on micro grid needs without disregarding user preferences is the challenge that is focused with the following approach applying machine learning techniques.
First, the amount of waste is predicted with an artificial neural network. Then, the waste processing is optimized via an augmented Lagrangian algorithm regarding the energy costs that are based on volatile energy prices influenced from renewable energies. In addition, the optimization regards user preferences, which are learned from a user feedback with a support vector machine.
For the user interaction, an active learning paradigm is used. The approach is applied on biological waste treatment process in the waste management company of the district of Warendorf. The results show that the energy consumptions can be controlled in a micro grid context within the frame of user preference.
Der High-Resolution-Supply-Chain-Management-Ansatz erlaubt es Unternehmen, in Echtzeit auf dynamische Einflüsse des Marktes reagieren zu können.
Echtzeitfähige Planungs- und Regelungsprozesse können den Planungsaufwand reduzieren und gleichzeitig mit den zur Verfügung stehenden Echtzeitinformationen die Planungsqualität verbessern.
Planungsprozesse auf Basis von Echtzeitinformationen setzen voraus, dass ein konsistenter Informationsaustausch zwischen den unterschiedlichen Planungsebenen besteht sowie ein hoher Autonomiegrad innerhalb der einzelnen Planungsinstanzen.
Digitalization and Industry 4.0 continue to shape our industrial environment and collaboration. For many enterprises, a key challenge in moving forward in this matter is the integration of their shop-floor systems (hard- and software) with their office-floor systems to harvest the full potential of industry 4.0.
A multitude of different technologies and respective use-cases available on the market leave many companies startled. This paper presents a set of use-cases for IT-OT-Integration to bring transparency into a company’s digital transformation.
Additionally, a technical requirements profile for integrating IT- and OT-Systems based on the use cases is presented. Both, use-cases and their requirements, guide companies in selecting the digitalization measures that fit their current situation and help in identifying technical challenges that need to be addressed in the transformation process.
Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚VoBAKI‘ werden die Umsetzung und der Betrieb von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz über deren gesamten Lebenszyklus in produzierenden Unternehmen betrachtet. Zu Beginn des Projekts wurden Unternehmensziele identifiziert, die mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz verfolgt und erreicht werden können. In diesem Artikel werden das Projekt sowie die identifizierten Ziele vorgestellt und der weitere Verlauf des Projekts skizziert.
Increasing the energy efficiency and meanwhile avoiding unplanned maintenance breaks are keys for manufacturing companies to stay competitive in the future. This paper presents an energy saving and maintenance cost reducing approach for manufacturing environments. The approach describes first occurring types of energy wastage within manufacturing and characterizes them in more detail. Including additional external information, the significance of an identified on-going wastage can be determined. Based on the type of wastage and the significance; concrete recommendations for measures to prevent the wastage are delivered. The identified wastage facilitates detecting inefficient operating mode as well as wearing and malfunctioning at machines. By using complex event processing technologies realtime information can forwarded directly to the responsible persons to enable quick reactions to prevent energy wastage and unplanned downtimes. The paper presents an approach to identify detection and propose concepts for manufacturing enterprises. The information processing procedure is used for the implementation of two Use Cases.
Digital technologies such as 5G, augmented reality, and artificial intelligence (AI) are currently being used in various ways by manufacturing companies. As the fourth industrial revolution progresses, it has become apparent that reckless use and inadequate regulation of these technologies have a detrimental effect on the environment in which they are utilized. Therefore, regulation of digital technologies is imperative today to ensure more responsible and sustainable use. While governments usually establish regulations, progress is not keeping pace with the demands and hazards of employing digital technologies. The European AI law serves as an example of the considerable distance yet to be covered before binding guidelines are established. Consequently, companies must take proactive measures today to ensure that they use digital technologies responsibly in their environments. In this context, identifying which digital technologies are pertinent to manufacturing companies in terms of regulation is crucial. Furthermore, a comprehensive approach is required to design compliance holistically for digital technologies and to systematically derive the corresponding guidelines. This paper introduces a set of models that not only determine the importance of
compliance in the application of different technologies but also present a framework for methodically designing compliance. Furthermore, the paper contributes to the development of an AI platform in the German research project PAIRS by investigating the compliance relevance of applications such as artificial intelligence.
Industrie 4.0 is changing the industrial landscape in an unanticipated way. The vision for manufacturing industries is to transform to an agile company, in order to react on occurring events in real-time and make data based decisions. The realization requires also new capabilities for the information management. To achieve this goal agile companies require taking measured data, analyzing it, deriving knowledge out of this and support with the knowledge their employees. This is crucial for a successful Industrie 4.0 implementation, but many manufacturing companies struggling with these requirements. This paper identifies the required capabilities for the information management to achieve a successful Industrie 4.0 implementation. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-65151-4_3]
Smart Service Prototyping
(2021)
This chapter is dedicated to prototyping, one of the steps of the Smart Service Engineering Cycle. It includes three phases: realizing core functionalities, developing core functionalities, and testing functionalities with customers. In order to realize prototypes successfully, methodical aspects of rapid IoT prototyping are used.
First of all, this chapter explains the motivation behind rapid prototyping and provides an introduction to the approach. The concept of rapid IoT prototyping is based on the idea of developing short-cycle solution variants on the basis of benefit hypotheses or benefit promises and user stories focusing on them. The aim is to achieve data acquisition, aggregation, linkage, processing, and finally visualization by developing it in a vertically integrated manner. Once this is accomplished, the prototype can be evaluated with customers, which also makes it possible to put the benefit hypotheses to the test. Finally, the collected customer feedback can be incorporated more quickly into the development process of new prototype versions, leading to a continuous improvement of the user experience as well as a constant focus on prioritizing the user. Another component of rapid IoT prototyping is working and thinking in terms of minimum viable products (MVP), i.e., solutions that do not meet all of the defined requirements in the first iteration, but are nevertheless already functional. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58182-4_6]
Companies are transforming from transactional sales to providing solutions for their customers. Mostly, smart products, enabling companies to enhance their products by providing smart services to their customers, are a key building block in this transformation. However, the development of a smart product requires many digital skills and knowledge, which regular companies do not have. To facilitate the design and conceptualization of smart products, this paper presents a use-case-based information systems architecture prototype for smart products. Furthermore, the paper features the application and evaluation of the architecture on two different smart product projects. The use of such an architecture as a reference in smart product development serves as a huge advantage and accelerator for inexperienced companies, allowing faster entry into this new field of business. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-14844-6_16]
Im Forschungsprojekt '5G Industry Campus Europe (5G-ICE)' errichtete das FIR zusammen mit Konsortialführer Fraunhofer IPT und Projektpartner WZL ein umfassendes 5G-Netz auf dem Campus Melaten. Im Rahmen des Projekts befasste sich das FIR mit Anwendungsfällen für 5G in der Logistik mit dem Fokus auf fahrerlosen Transportsystemen. Dieser Abschlussbericht beschreibt die in dem Projekt erzielten Ergebnisse im 5G-Logistik-Anwendungsfall und den darin entwickelten Demonstrator in der DFA Demonstrationsfabrik Aachen.
Anwendungsfälle wie intelligente Routenoptimierung und fortschrittliche Simulationsalgorithmen repräsentieren das riesige Einsatzspektrum von Methoden der künstlichen Intelligenz. Steigende Anforderungen an Liefertermintreue, Flexibilität und Transparenz wie bspw. Emissionsverfolgung, erfordern zunehmend den Einsatz von KI. Die Nutzung dieser Schlüsseltechnologie und die Hebung der Potenziale scheitern oft an der Komplexität in Bezug auf die Eingrenzung und Identifikation von wirtschaftlich relevanten Anwendungsfällen. Unternehmen müssen den Business Fit zwischen den wirtschaftlichen Erfolgsaussichten und den dafür benötigten digitalen Bausteinen herstellen. Mit dem Digital-Architecture Management lassen sich die relevanten KI-basierten Anwendungsfälle identifizieren und eine Roadmap aufbauen, um die datenbasierte Entscheidungsfähigkeit in der Logistik zu verbessern.
Industrie 4.0 ist in Politik, Medien, Wissenschaft und Wirtschaft derzeit omnipräsent. Intelligenter, individueller, effizienter, schneller, vernetzter – so lauten nur einige Versprechen dieses neuen industriellen Zeitalters. Tatsächlich sind die Potenziale gerade für den deutschen Maschinen- und Anlagenbau gewaltig: Sowohl für Anbieter als auch für Anwender von Technologien rund um das Thema Industrie 4.0. Aber noch existieren viele ungelöste Fragen, Unsicherheiten und Aufgaben. Hier wollen wir mit unserer Readiness-Studie ansetzen und Hilfestellung leisten. Denn ein Selbstläufer wird Industrie 4.0 nicht. Mit der vorliegenden Studie soll die große Vision näher an die betriebliche Realität gebracht werden. Auch zeigen wir die anspruchsvollen Wegmarken auf, die für viele Unternehmen hinsichtlich ihrer Industrie 4.0-Fähigkeit noch zu passieren sind. Die Studie untersucht, an welcher Stelle der Maschinen- und Anlagenbau aktuell bei der Umsetzung steht. Motivation und Hemmnisse der Unternehmen werden ebenso in den Blick genommen wie die Unterschiede, die sich zwischen Mittelstand und großen Unternehmen ergeben. Im Ergebnis ist es erstmals möglich, die „Industrie 4.0-Readiness“ der Maschinenbau-Industrie detailliert und systematisch abzubilden.
Industrie 4.0 is all around us today: in politics, in the media, and on the agendas of researchers and entrepreneurs. Smarter, faster, more personalized, more efficient, more integrated – those are just some of the promises of this new industrial era. The potential, especially for Germany ́s mechanical
engineering industry and plant engineering sector, is indeed great, both for providers and for users of technologies across the spectrum of Industrie 4.0.
But there are still many unresolved questions, uncertainties, and challenges. Our readiness study seeks to address this need and offer insight. Because Industrie 4.0 will not happen on its own.
This study is intended to bring the grand vision closer to the business reality. We also highlight the challenging milestones that many companies must still pass on the road to Industrie 4.0 readiness.
The study examines where companies in the fields of mechanical and plant engineering currently stand, focusing on what motivates them and what holds them back, and on the differences that emerge between small and medium enterprises on the one hand and large enterprises on the other.
The results make it possible for the first time to develop a detailed, systematic picture of Industrie 4.0 readiness in the engineering sector.
The study concludes with recommendations for action in the business community, complementing the diverse suite of programs and activities offered by VDMA’s Forum Industrie 4.0. We would like to take this opportunity to thank the two sponsors of this project from the VDMA Forum, Dietmar Goericke and Dr. Christian Mosch, whose efforts played a critical role in making this study a success.
We are convinced that Industrie 4.0 can become a success story for Germany’s engineering sector. May our “Industrie 4.0 Readiness” study do its part in this effort.
Low-Level-Code Based Production Model For Improving Material Requirements Planning In ERP Systems
(2021)
Single and small-series production companies face specific challenges, such as variable customer order decoupling points (CODP), decreasing quantities and rising cost pressure. This leads to a increasing production complexity and growing requirements on Production Planning and Control (PPC). Digitalization’s direct links between objects, people, and machines as well as detailed recording of production progresses opens new solutions for PPC. However, volume of data and the required processing times are increasing. Thus, to achieve near-real-time data processing, a decentralization of decision-making systems can be observed. The function Material Requirements Planning (MRP) is PPC’s original need for Enterprise Resource Planning (ERP) systems. Here, PPC’s overall problem (to fulfil primary requirements for products) is divided into subproblems (to fulfil single production orders). Especially companies characterized by an organization in accordance to the workshop principle, high in-house production depth and variable CODP are confronted with high dynamics in their production systems. This ends in significant differences between primary requirements (overall problem) and single production orders (subproblems). Ultimately, these insufficient PPC data result systematically in a non-optimal overall solution despite optimal partial solutions. This publication combines PPC’s fundamentals from existing commonly known models with current implementation concepts of ERP systems. A newly developed Low-Level-Code based Production Model provides explanations for deviations between the overall problem and its subproblems. Furthermore, information flows of PPC can be structured between a periodically actualized vertical and an event driven horizontal information flow. These recognitions lead to an improvement of PPC by ERP systems.
The digital transformation brings up various new tasks to manage new business application software and integrate them into existing business processes and legacy systems, which are necessary to keep e.g. a production system running. Today, all these tasks are on the one hand not clearly defined and on the other hand, responsibility of these cross-disciplinary tasks is unclear in companies being mostly structured in a function-oriented way. While quality management has developed to a firmly established function of process excellence years ago, IT-application management is still to become an inevitable part of the digital transformation. There are just a few authors trying to define and describe this part, the related tasks, and necessary roles in an organization. In this paper, we show how the business needs of a company can influence the ideal adaptation of the digitization solutions and thus become the success of the digital transformation. We base the paper on a use case in manufacturing companies. We then describe how companies deal with business application systems today. Based on the framework Aachen Digital Architecture Management we describe how a company can holistically improve the management of business application systems.
Industry 4.0 is driven by Cyber-Physical Systems and Smart Products. Smart Products provide a value to both its users and its manufacturers in terms of a closer connection to the customer and his data as well as the provided smart services. However, many companies, especially SMEs, struggle with the transformation of their existing product portfolio into smart products. In order to facilitate this process, this paper presents a set of smart product use-cases from a manufacturer’s perspective. These use-cases can guide the definition of a smart product and be used during its architecture development and realization. Initially the paper gives an introduction in the field of smart products. After that the research results, based on case-study research, are presented. This includes the methodological approach, the case-study data collection and analysis. Finally, a set of use-cases, their definitions and components are presented and highlighted from the perspective of a smart product manufacturer.
Electronic appliance manufacturers are facing the challenge of frequent product orders. Based on each product order, the assembly process and workstations need to be planned. An essential part of the assembly planning is defining the assembly sequence, considering the mechanical product’s design, and handling of the product’s components. The assembly sequence determines the order of processes for each workstation, the overall layout, and thereby time and cost. Currently, the assembly sequence is decided by industrial engineers through a manual approach that is time-consuming, complex, and requires technical expertise. To reduce the industrial engineers’ manual effort, a Computer-Aided Assembly Sequence Planning (CAASP) system is proposed in this paper. It compromises the components for a comprehensive system that aims to be applied practically. The system uses Computer-Aided Design (CAD) files to derive Liaison and Interference Matrices that represent a mathematical relationship between parts. Subsequently, an adapted Ant Colony Optimization Algorithm generates an optimized assembly sequence based on these relationships. Through a web browser-based application, the user can upload files and interact with the system. The system is conceptualized and validated using the CAD file of an electric motor example product. The results are discussed, and future work is outlined.
Digital technologies have gained significant importance in the course of the 4th Industrial Revolution and these technologies are widely implemented, nowadays. However, it is necessary to bear in mind that an ill-considered use can quickly have a negative impact on the environment in which the technology is used. For more responsible and sustainable use, the regulation of digital technologies is therefore necessary today. Since the government is taking a very slow response, as the example of the AI Act shows, companies need to take action themselves today. In this context, one of the central questions for companies is: "Which digital technologies are relevant for manufacturing companies in terms of regulation? This paper conducted a quantitative Delphi study to answer this question. The results of the Delphi study are presented and evaluated within the framework of a data analysis. In addition, it will be discussed how to proceed with the results so that manufacturing companies can benefit from them. Furthermore, the paper contributes to the development of an AI platform in the German research project PAIRS by investigating the compliance relevance of artificial intelligence applications.
Crises are becoming more and more frequent. Whether natural disasters, economic crises, political events, or a pandemic - the right action mitigates the impact. The PAIRS project plans to minimize the surprise effect of these and to recommend appropriate actions based on data using artificial intelligence (AI). This paper conceptualizes a cascading model based on scenario technique, which acts as the basic approach in the project. The long-term discipline of scenario technique is integrated into the discipline of crisis management to enable short-term and continuous crises management in an automated manner. For this purpose, a practical crisis definition is given and interpreted as a process. Then, a cascading model is derived in which crises are continuously thought through using the scenario technique and three types of observations are classified: Incidents, disturbances, and crises. The presented model is exemplified within a non-technical application of a use case in the context of humanitarian logistics and the COVID-19 pandemic. Furthermore, first technical insights from the field of AI are given in the form of a semantic description composing a knowledge graph. In summary, a conceptual model is presented to enable situation-based crisis management with automated scenario generation by combining the two disciplines of crisis management with scenario technique.
In road haulage, transports are interrupted by truck drivers to comply with driving and rest times. On long-distance routes, these interruptions lead to a considerable increase in transport time. Transport interruption can be avoided by so-called relay traffic: a vehicle (e. g. semi-trailer) is handed over to a rested driver at the end of the driving time. This type of transport requires a certain company size. In Germany, however, transport companies have 11 employees on average. Intra-company relay traffic is therefore not economically viable for most transport companies. To organize an intermodal transport across forwarding companies, long-distance routes need to be split into partial routes to divide them between freight forwarders and carriers. This paper presents a data concept for an algorithm to find the best possible route sections along a previously defined start and endpoint. The developed data concept includes order-specific data, forwarder-specific data, real-time traffic data, geographical data as well as data from freight forwarding software and telematics to be the basis for the route sectioning algorithm. In this paper, different data sources, external services and logistic systems are analyzed and evaluated. It is shown which data is needed and what the best ways are to select and derive this data from the different data sources.
Feeding the growing world population is a scientific and economic challenge. The target variables to be optimised are the yield that can be produced on a given area and the reduction of the resources used for this purpose. High-wage countries are faced with the problem that the use of personnel is a significant cost driver. Developing countries, on the other hand, usually operate on much smaller field sizes, so that the work in the field is still strongly characterised by manual labour. One solution to meet these challenges is the use of smaller autonomous harvesting robots. These can be networked into a swarm of machines to work even larger fields. The networking of autonomous agricultural machines is a key use case for rural 5G networks. 5G technology can offer many advantages over older mobile communications standards and therefore make use cases more efficient or enable new ones. Various use cases are also conceivable in the field of agriculture, yet it is unclear how 5G networks can and must be specified for this purpose. In this paper, using the example of 5G-connected harvesters powered by swarm robotics, we present the challenges that have arisen and the specification that has been developed.
5G offers the manufacturing industry a wireless, fast and secure transmission technology with high range, low latency and the ability to connect a large number of devices. Existing transmission technologies are reaching their limits due to the increasing number of networked devices and high demands on reliability, data volume, security and latency. 5G fulfills these requirements and also combines the potential and use cases of previous transmission technologies so that unwanted isolated solutions can be merged. Use cases of transmission technologies that previously required a multitude of solutions can now be realized with a single technology. However, the general literature often refers to 5G use cases that can also be realized over cables in particular. In this paper, a literature review presents the current state of research on the various 5G application scenarios in production . Furthermore, concrete characteristics of 5G use cases are identified and assigned to the identified application scenarios. The goal is to verify the identified 5G use cases and to work out their 5G relevance in order to be able to concretely differentiate them from already existing Industrie 4.0 applications.
Der Betrieb lokaler privater Mobilfunknetze in lizenzierten Frequenzbändern ist eine der Kerninnovationen aktueller 5G- und zukünftiger 6G-Netze. Die prognostizierte Leistungsfähigkeit privat verfügbarer und störungsfreier Frequenzbereiche, wie z. B. privater 5G-Netze, sogenannter Campusnetze, ist für Industrieunternehmen oft von großem Interesse. Die Integration der 5G-Netzwerkinfrastruktur in bestehende Brownfield-Umgebungen muss jedoch erhebliche technische und Management-Herausforderungen überwinden. Im Vergleich zu selten anzutreffenden Greenfield-Szenarien kann das Potenzial von 5G nur gezeigt werden, wenn signifikante Leistungsvorteile gegenüber bestehender drahtloser Netzwerkinfrastruktur (z. B. Wi-Fi) nachgewiesen werden können und gleichzeitig eine nahtlose Integration in die Prozessumgebung in der Praxis gewährleistet werden kann.
Vor diesem Hintergrund stellt das Competence Center 5G.NRW in diesem Beitrag ein agiles System zur kontinuierlichen, netzwerkübergreifenden Überwachung von Ende-zu-Ende-Leistungsgarantien in Bezug auf Durchsatz, Latenz und Zuverlässigkeit vor. Während einzelne punktuelle Messungen während der Netzwerk-Inbetriebnahme und -Erprobung oft die erwarteten Leistungsspitzen anzeigen, untersucht dieser Beitrag speziell das Potenzial eines räumlich verteilten Stresstests, der die Netzwerkqualität aktiv und kontinuierlich während des Produktivbetriebs überwacht. Anhand einer umfangreichen Fallstudie wird die Leistungsfähigkeit des verteilten Ansatzes für die Leistungsbewertung von Mehrbenutzer- und Zellenrandumgebungen demonstriert.
Business Model Patterns
(2015)
Manufacturing companies worldwide recognized the high potential of Industrie 4.0 in order to increasing production efficiency. Key benefits include creation of integrated systems, networked products and improvement of service portfolios. However, for many companies deriving and evaluating necessary measures to use Industrie 4.0 potentials represents a major challenge. This paper introduces the "acatech Industrie 4.0 Maturity Index" as an approach to meet this challenge. The development of multidimensional maturity model intents to provide companies an assessment methodology. The aim is to capture the status quo in companies in order to be able to develop individual roadmaps for the successful introduction of Industrie 4.0 and manage the transformation progressively.