E-Journals

Die Beiträge in dieser Ausgabe nehmen die verschiedenen Aspekte der industriellen Plattformnutzung unter die Lupe. Damit werden Themen wie Lean Management, Probleme in der Fahrzeugherstellung, Geschäftsmodelle sowie Fragen von Sicherheit und Energieeffizienz abgedeckt. Für Wissenschaftler und Anwender, die mehr über die neusten Trends im Bereich von Industrie 4.0 Plattformen verstehen wollen.

Neben Themen wie Kreislaufwirtschaft oder Energieeffizienz hat auch die softwaregestützte Prozessverbesserung enormes Potenzial beim Entwickeln schlanker, effizienter Abläufe. Welche Ansätze besonders vielversprechend sind, erfahren Sie in dieser Ausgabe von Industry 4.0 Science –ob digitale Entscheidungshilfe, die Definition eines Unternehmenszwecks, intelligentes Recycling oder innovative Ressourceneffizienz dank 3D-Druck-Verfahrens.

Gibt es Faktoren, die das Entstehen von Innovationen wahrscheinlicher machen? Damit Innovationen entstehen können, braucht es Ressourcen, Motivation und Mut. Agile Prozesse und störungsarme Wissenstransfers sind darüber hinaus nur zwei von einer Vielzahl an Techniken, mit denen gerade kleine und mittlere Unternehmen die Potenziale digitaler Technologien besser ausschöpfen können.

Modellierung und Simulation bieten zahlreiche Vorteile, insbesondere in der Produkt- und Prozessentwicklung. Grafische Modelle etwa erleichtern die Darstellung von Sachverhalten und verdeutlichen Schwachstellen oder Potenziale. Erklärungsmodelle wiederum schaffen Klarheit über bestimmte Ereignisse. Insbesondere Digitale Zwillinge, IoT und Big Data als Konzepte und Technologien haben sich in den vergangenen Jahren stark entwickelt.

Noch immer spielt Resilienz bei der Gestaltung industrieller Produktionssysteme eine untergeordnete Rolle. Im Zuge globaler Herausforderungen wird ihre Relevanz jedoch zunehmen –genauso wie die Relevanz innovativer Softwarekomponenten. Diese werden häufiger modular aufgebaut sein und über offene Schnittstellen verfügen. Viele dieser Eigenschaften sind fest im Konzept von Industrie 4.0 verankert oder lassen sich in Zukunft leichter damit umsetzen.

Mit der zunehmenden Vernetzung unserer Lebenswelt wächst der Bedarf an Cyber Security: Cyberangriffe, Datenlecks und andere bösartige Aktivitäten sind auf dem Vormarsch, ganz gleich ob sie auf sensible Informationen, Finanzmittel oder kritische Infrastruktur abzielen. Die Verbreitung von Cloud Computing, dem Internet der Dinge (IoT) und mobilen Geräten hat die Angriffsfläche erweitert und Unternehmen anfälliger für derartige Bedrohungen gemacht.

Das Erreichen der Nachhaltigkeitsziele steht nicht nur bei politischen Entscheidungsträgern auf der Agenda. Auch die Industrie muss innovative Konzepte entwerfen, mit denen sich die Produktion nachhaltiger gestalten lässt. Digitale Technologien und Prozesse spielen dabei schon jetzt eine herausragende Rolle, weil sie Abläufe schlanker machen und den Ressourcenverbrauch etwa durch kluge Modellierung reduzieren können.

Kaum ein Schlagwort elektrisiert Unternehmen derzeit so wie Künstliche Intelligenz. Aber ist KI wirklich das neue Wundermittel? Dafür muss nicht nur betrachtet werden, welche Probleme KI lösen kann, sondern auch, welche Voraussetzungen erforderlich sind. Denn die Erfahrung zeigt vielfach: Unternehmen müssen zunächst ihre Systemlandschaft in Ordnung bringen, bevor sie neue Verfahren zur Nutzung der Daten einsetzen können.

Bei der Etablierung und Aktualisierung von Geschäftsmodellen in der heutigen Zeit gilt es, kreislauffähig und digital zu denken. Wie können Geschäftsmodelle offene digitale Plattformen, leistungsstarke und blitzschnelle Datenakquisitions- und Analysemöglichkeiten, digitale Zwillinge, Blockchain-, DAO- und Automatisierungskonzepte und andere Spitzentechnologien anwenden, um langfristig zukunftsfähig zu bleiben?

Vernetzung und Zusammenspiel digitaler und physischer Elemente stellen einen wesentlichen Bestandteil der digitalen Transformation und von Industrie 4.0 dar. Dazu gehört auch das Konzept des Digitalen Zwillings –der virtuellen Abbildung physischer Produkte und Prozesse. Im Produktlebenszyklus hilft der digitale Zwilling, den Zustand eines Produkts zu beobachten und ermöglicht so die Modellierung seines Verhalten und seiner Funktionsweise.