Wagner Industrie 4.0 für die Praxis

Mit realen Fallbeispielen aus mittelständischen Unternehmen und vielen umsetzbaren Tipps
1. Auflage 2018
ISBN: 978-3-658-21118-9
Verlag: Springer
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Deutsch, 300 Seiten

Reihe: Business and Economics (German Language)

Dieser Sammelband führt mittelständische Unternehmen in die komplexe und viel diskutierte Thematik 'Industrie 4.0' ein und präsentiert anwendbare, wissenschaftlich fundierte Lösungen für die Praxis. Ausgehend von verschiedenen Forschungsprojekten zeigen die Autoren, wie man sich dem Thema Digitalisierung im Unternehmensalltag strategisch nähert, um daraus individuell zugeschnittene Lösungen zu gewinnen. Erste reale Erfahrungen vier familiengeführter Unternehmen unterschiedlicher Branchen zeigen anhand fünf konkreter Beispiele, welche Herangehensweisen in der Praxis am besten funktionieren. Die Beiträge beleuchten die wichtigsten Bereiche der Industrie 4.0, wie z. B. smarte Logistik und Robotik, Big Data sowie mitarbeiterrelevante Themen wie Aus- und Weiterbildung oder E-Learning. Am Ende jedes Kapitels werden die zentralen Ergebnisse als Praxistipps prägnant zusammengefasst. Das Buch bietet einen hohen Nutzen durch fundierte Informationen  und praktische Handlungsempfehlungen auch für Ihr Unternehmen! 

Prof. Dr. Rainer Maria Wagner ist seit über 25 Jahren im familieneigenen, mittelständischen Produktionsunternehmen in der Möbelbranche tätig, seit 2000 als geschäftsführender Gesellschafter. Zudem ist er in der wissenschaftlichen Forschung aktiv und lehrt als Honorarprofessor Betriebswirtschaftslehre an der Hochschule Fresenius in München.

Autoren/Hrsg.

Wagner, Rainer Maria

Inhaltsverzeichnis

1;Vorwort;6
2;Inhaltsverzeichnis;9
3;Herausgeber- und Autorenverzeichnis;12
4;Teil I Strategische Aspekte – Industrie 4.0 als „Chefsache“;14
5;1 Einleitung: Industrie 4.0 und Digitalisierung – Erfolgspotenziale für Unternehmen;15
5.1;Zusammenfassung;15
5.2;1.1Die Begriffe Industrie 4.0 und Digitalisierung;15
5.3;1.2Zentrale Inhalte von Industrie 4.0 und Digitalisierung;16
5.4;1.3Aus Digitalisierungspotenzialen Erfolgspotenziale machen;21
5.5;1.4Zum weiteren Aufbau dieses Buches;22
5.6;1.5Ein erster Praxis-Tipp zum Start;24
5.7;Literatur;24
6;2 Industrie 4.0 – eine Bestandsaufnahme;26
6.1;Zusammenfassung;26
6.2;2.1Entwicklung der Digitalisierung;27
6.3;2.2Bedeutung von Industrie 4.0;29
6.4;2.3Betrieblicher Umsetzungsstand;30
6.5;2.4Erfolgsfaktoren und Potenziale für die industrielle Umsetzung;32
6.5.1;2.4.1Technische Erfolgsfaktoren und Voraussetzungen;33
6.5.2;2.4.2Menschliche Erfolgsfaktoren und Voraussetzungen;35
6.6;2.5Organisation der vierten industriellen Revolution;36
6.7;2.6Fazit und Ausblick;37
6.8;Literatur;38
7;3 Vier Industrie 4.0-Strategietypen für die Praxis;40
7.1;Zusammenfassung;40
7.2;3.1Einleitung;40
7.3;3.2Zur Bedeutung nicht-forschungsintensiver Unternehmen;42
7.4;3.3Entwicklung der Typologie;43
7.5;3.4Kategorienauswahl;44
7.6;3.5Kategorien/Merkmale;45
7.6.1;3.5.1Arbeitsorganisation;45
7.6.2;3.5.2Tätigkeiten und Qualifikationsanforderungen;45
7.6.3;3.5.3Technologieadaptionsfähigkeit;46
7.6.4;3.5.4Akzeptanz der Lösung;46
7.7;3.6Ausprägungen der Typologie;47
7.7.1;3.6.1Arbeitsorganisation;47
7.7.2;3.6.2Tätigkeiten und Qualifikationsanforderungen;47
7.7.3;3.6.3Technologieadaptionsfähigkeit;48
7.7.4;3.6.4Akzeptanz der Lösung;48
7.8;3.7Unternehmenstypen;48
7.9;3.8Der praktische Typ – Wir machen nur das Nützliche;49
7.9.1;3.8.1Arbeitsorganisation;49
7.9.2;3.8.2Tätigkeiten und Qualifikationsanforderungen;50
7.9.3;3.8.3Technologieadaptionsfähigkeit;51
7.9.4;3.8.4Akzeptanz der Lösung;51
7.10;3.9Der reagierende Typ – Wir haben noch I 3.0;52
7.10.1;3.9.1Arbeitsorganisation;52
7.10.2;3.9.2Tätigkeiten und Qualifikationsanforderungen;53
7.10.3;3.9.3Technologieadaptionsfähigkeit;54
7.10.4;3.9.4Akzeptanz der Lösung;54
7.11;3.10Der gestaltende Typ – Vorausdenken was kommt;55
7.11.1;3.10.1Arbeitsorganisation;55
7.11.2;3.10.2Tätigkeiten und Qualifikationsanforderungen;56
7.11.3;3.10.3Technologieadaptionsfähigkeit;57
7.11.4;3.10.4Akzeptanz der Lösung;57
7.12;3.11Der zufriedene Typ – Wir nutzen weiter I 3.0;58
7.12.1;3.11.1Arbeitsorganisation;59
7.12.2;3.11.2Tätigkeiten und Qualifikationsanforderungen;59
7.12.3;3.11.3Technologieadaptionsfähigkeit;60
7.12.4;3.11.4Akzeptanz der Lösung;60
7.13;3.12Fazit;61
7.14;Literatur;61
8;4 Erst Lean-Management, dann Industrie 4.0!;64
8.1;Zusammenfassung;64
8.2;4.1Einleitung;64
8.3;4.2Kundenanforderungen und die Folgen für Unternehmen;65
8.4;4.3Lean-Prinzipien und Managementsysteme als Reaktion auf stetig steigende Kundenanforderungen;66
8.5;4.4Die Implementierung von Lean-Prinzipien als Basis für Digitalisierung und Industrie 4.0;69
8.6;4.5Den aktuellen und zukünftigen Wandel meistern – Anforderungen an die Führung;72
8.7;4.6Herausforderungen der nahen Zukunft;73
8.8;4.7Zusammenfassung und Ausblick;74
8.9;Literatur;75
9;5 Auswahlhilfe für Industrie 4.0-Lösungen;77
9.1;Zusammenfassung;77
9.2;5.1Zielorientierte Ausrichtung von Unternehmen;79
9.2.1;5.1.1Von der Unternehmensvision zu Zielzuständen;79
9.2.2;5.1.2Die Balanced Score Card zur Messbarkeit von Unternehmenszielen;81
9.3;5.2Verknüpfung der BSC mit bestehenden Kennzahlensystemen;82
9.4;5.3Konzept und Funktionalität der Auswahlhilfe;85
9.5;5.4Webbasierte Auswahlhilfe;87
9.5.1;5.4.1Befüllung der Auswahlhilfe;87
9.5.2;5.4.2Nutzung der Auswahlhilfe;90
9.6;5.5Zusammenfassung;94
9.7;Literatur;94
10;6 Praxis-Tipps zu Teil 1;98
10.1;Zusammenfassung;98
11;Teil II Technische Aspekte – aktuelle Instrumente zur Industrie 4.0;100
12;7 Moderne/smarte Montagearbeitsplätze im Umfeld der Industrie 4.0;101
12.1;Zusammenfassung;101
12.2;7.1Einleitung;101
12.2.1;7.1.1Manuelle Montage – Hybride Montage;102
12.2.2;7.1.2Grundformen moderner manueller Montagearbeitsplätze;103
12.2.2.1;7.1.2.1 Allgemeines;103
12.2.2.2;7.1.2.2 Definition des Wirkungsgrades;104
12.2.2.3;7.1.2.3 Wirtschaftliche Einzelplatzmontage nach dem One-Piece-Flow-Prinzip;104
12.2.2.4;7.1.2.4 Verkettete Montage nach dem One-Piece-Flow-Prinzip;109
12.2.2.5;7.1.2.5 Permutive Montagesysteme;112
12.2.2.6;7.1.2.6 Fließmontage mittelgroßer Baugruppen und Geräte;113
12.3;7.2Hybride Montagesysteme;117
12.3.1;7.2.1Hybride Einzelplatzmontage;117
12.3.2;7.2.2Verkettete hybride Fließmontagezellen mit satzweisem Montageablauf;118
12.3.3;7.2.3Aus- und rückbaufähige Hybridmontagesysteme;120
12.4;Literatur;121
13;8 Intelligente (smarte) Robotik;122
13.1;Zusammenfassung;122
13.2;8.1„Roboter für meine kleine Fertigung? Zu teuer….“;122
13.3;8.2„Kollege“ Roboter;123
13.3.1;8.2.1Sensorsysteme zur sicheren Kollisionserkennung;124
13.3.2;8.2.2Robotik „Light“;125
13.3.3;8.2.3Löten mit der „dritten Hand“;127
13.3.4;8.2.4„Ich bastel mir einen Roboter…“;129
13.4;8.3Transportroboter;129
13.4.1;8.3.1Aus AGV wird aAGV;130
13.4.2;8.3.2Fleißige Ameisen;131
13.5;8.4Quo vadis, Roboter?;132
13.5.1;8.4.1Let’s make it simple!;132
13.5.2;8.4.2Die Empfangsdame ist ein Roboter;133
13.6;Literatur;133
14;9 Zukunftsweisende Informations- und Kommunikations-Technologien;135
14.1;Zusammenfassung;135
14.2;9.1Erfassung der Umgebung – Digitalisierung;136
14.2.1;9.1.1Technologische Informationsquellen zur Analyse der Umgebung;137
14.3;9.2Zusammenführung und Verarbeitung vorliegender Informationen;138
14.3.1;9.2.1Datenintegration und -verarbeitung und Business Intelligence;138
14.3.2;9.2.2Data Mining, Maschinelles Lernen, Predictive und Prescriptive Analytics;139
14.4;9.3Generierung von Erkenntnissen und Prognosen durch Data Mining und maschinelles Lernen und deren Nutzung für Empfehlungs- und Assistenzsysteme oder zur Automatisierung;139
14.4.1;9.3.1Ableitung neuer Informationen und Wissensentdeckung durch Datenintegration, Data Mining, maschinelles Lernen und Prognosen;139
14.4.2;9.3.2Prognosen: Können Sie die Zukunft vorhersagen?;140
14.4.3;9.3.3Konfidenz: Können Sie den Prognosen vertrauen?;141
14.4.4;9.3.4Welchen Nutzen und Wert haben fehlerbehaftete Modelle?;142
14.4.4.1;9.3.4.1 Abhängigkeit der Einsetzbarkeit und des Nutzens maschinell gelernter Modelle von der Aufgabenstellung und der Kritikalität von Fehlprognosen;142
14.4.4.2;9.3.4.2 Abhängigkeit des Nutzens maschinell gelernter Modelle von bereits existierenden alternativen Lösungen;142
14.4.4.3;9.3.4.3 Nutzen und Mehrwert von Prognosemodellen und Anwendungsbeispiele;143
14.4.5;9.3.5Anwendungsbeispiele für die Generierung von Mehrwerten aus Daten durch maschinelles Lernen;144
14.4.6;9.3.6Vorteile der Digitalisierung;144
14.4.7;9.3.7Informationsverwaltung als Unternehmensgrundlage;145
14.5;9.4Aufbereitung und Nutzung erarbeiteter Ergebnisse;147
14.5.1;9.4.1Nutzungsmöglichkeiten gewonnener Einblicke;147
14.6;9.5Technologien als Wegbereiter;149
14.6.1;9.5.1Zusammenfassung: Mehrwerte durch die Digitalisierung und moderne Informations- und Kommunikationstechnologie;149
14.6.2;9.5.2Ausblick: Transformation von Unternehmen und ganzen Branchen durch Datennutzung und maschinelles Lernen;150
14.6.2.1;9.5.2.1 Transformation von Industrien und Wettbewerbsvorteile;150
14.6.2.2;9.5.2.2 Neue Geschäftsmodelle;151
14.6.2.3;9.5.2.3 Erforderliche Kompetenzen und Vorgehen;151
14.6.3;9.5.3Fazit: Industrie 4.0 aktiv gestalten und maschinelles Lernen nutzen;152
15;10 Praxis-Tipps zu Teil 2;153
15.1;Zusammenfassung;153
16;Teil III Menschliche Aspekte – nur mit motivierten Mitarbeiter-/innen kann Industrie 4.0 gelingen!;155
17;11 Wandel und Gestaltung digitalisierter Industriearbeit;156
17.1;Zusammenfassung;156
17.2;11.1Technologieschub Digitalisierung;156
17.3;11.2Zum Wandel von Arbeit;157
17.4;11.3Umstrittene Beschäftigungseffekte;157
17.5;11.4Unklarer Strukturwandel von Arbeit;158
17.6;11.5Beschleunigte Flexibilisierung;159
17.7;11.6Gestaltungsoptionen;160
17.7.1;11.6.1Industrie 4.0 als sozio-technisches System;160
17.7.2;11.6.2Schnittstellen im sozio-technischen System;161
17.8;11.7Fazit;164
17.9;Literatur;164
18;12 Kleine Instrumente – Große Wirkung: Shopfloor-Widgets für den Fertigungsalltag;166
18.1;Zusammenfassung;166
19;13 Psychische Gesundheitsvorsorge – unverzichtbar in der Industrie 4.0!;174
19.1;Zusammenfassung;174
19.2;13.1Einleitung;175
19.3;13.2„Zu viel“ oder „zu wenig“? Vom rechten Maß der psychischen Arbeitsbelastung;176
19.3.1;13.2.1Ursachen und Entstehung psychischer Störungen;176
19.3.2;13.2.2Psychische Störungen – was kann man tun?;178
19.4;13.3Psychische Gesundheitsförderung im Unternehmen;180
19.4.1;13.3.1Gefährdungsbeurteilung psychischer Arbeitsbelastung;180
19.4.2;13.3.2Gesunde Unternehmen gestalten – Die vier Wirkungsebenen des gesunden Unternehmens;183
19.4.3;13.3.3Zentrale Rolle der Führungskräfte;185
19.5;13.4Ausblick;186
19.6;Literatur;187
20;14 Wettbewerbsvorteile durch informationsbasierten Wissensvorsprung;189
20.1;Zusammenfassung;189
20.2;14.1Einleitung;189
20.3;14.2Wissen als kritische Ressource in digitalen Wertschöpfungs- und Innovationsprozessen;191
20.4;14.3Generierung und Umsetzung von Wissen als Voraussetzung der Wettbewerbsfähigkeit;193
20.5;14.4Erzeugung und Management von Wissen im Kontext digitaler Technologien;195
20.6;14.5Absorptive Capacity als Schlüsselkompetenz von morgen;198
20.7;14.6Fazit und Ausblick;201
20.8;Literatur;202
21;15 E-Learning als wirkungsvolles Element der Digitalisierung;205
21.1;Zusammenfassung;205
21.2;15.1E-Learning im Rahmen der Pädagogik;205
21.2.1;15.1.1Entwicklung und Begriff;205
21.2.2;15.1.2Ansätze und Instrumente des E-Learnings;206
21.3;15.2E-Learning in KMU in Zeiten der VUCA World;208
21.4;15.3E-Learning im Rahmen der betrieblichen Weiterbildung: Ist-Zustand;210
21.4.1;15.3.1E-Learning als Teil der strategischen Personalarbeit;210
21.4.2;15.3.2E-Learning und Industrie 4.0;211
21.4.3;15.3.3Hype oder Flop?;212
21.4.4;15.3.4Verbreitung und Anwendung von E-Learning;212
21.5;15.4Was für die Einführung bzw. den Ausbau von E-Learning spricht;213
21.6;15.5Was spricht gegen E-Learning?;214
21.6.1;15.5.1Gute Gründe;214
21.6.2;15.5.2Interner Widerstand gegen E-Learning und der „Mythos der Digital Natives“;215
21.7;15.6Das Problem der Erfolgsmessung (Bildungscontrolling und E-Learning);217
21.8;15.7Umsetzungshinweise;219
21.8.1;15.7.1Herausforderungen für die Einführung bzw. stärkere Nutzung von E-Learning;219
21.8.2;15.7.2Qualitätssicherung und Umsetzung mit dem didaktischen Achteck;220
21.9;Literatur;223
22;16 Praxis-Tipps zu Teil 3;225
22.1;Zusammenfassung;225
23;Teil IV Best Practices – wie Unternehmen den Wandel zur Industrie 4.0 konkret gestalten (5 Beiträge produzierender Unternehmen);227
24;17 Einleitung: Industrie 4.0-Einführung Schritt für Schritt gestalten;228
24.1;Zusammenfassung;228
25;18 Huppertz in Köln – Intelligente interne Logistik;232
25.1;Zusammenfassung;232
25.2;18.1Rahmenbedingungen des Unternehmens;232
25.3;18.2Unternehmensvision;233
25.4;18.3Zielsetzung/KPI (Key Performance Indicators);233
25.5;18.4Auswahl Pilotbereich;236
25.6;18.5Soziotechnische Fähigkeitsbewertung: Barrieren und Hemmnisse;238
25.7;18.6Umsetzung und Integration;238
25.8;18.7Fazit;242
26;19 IntrObest in Fellbach – Data-Mining zur Mensch-Assistenz-Symbiose;244
26.1;Zusammenfassung;244
26.2;19.1Rahmenbedingungen des Unternehmens;245
26.2.1;19.1.1Prozessbeschreibung;245
26.2.2;19.1.2Implikationen;245
26.2.3;19.1.3Digitale Infrastruktur und Datenlage;246
26.3;19.2Abstraktion der Problematik zur Umsetzungskonzipierung;246
26.3.1;19.2.1Feststellung von Teilproblemen;247
26.3.2;19.2.2Schrittweise Lösung der manuellen Suche und Zusammenführung;247
26.4;19.3Identifikation von Data-Mining-Anwendungsmöglichkeiten;252
26.4.1;19.3.1Allgemeine Potenzialeinschätzung;252
26.4.2;19.3.2Anwendungsmöglichkeiten auf erkannte Teilprobleme;253
26.5;19.4Servicegestütztes Konzept eines Assistenten;254
26.5.1;19.4.1Beschreibung des Assistenzsystems;255
26.6;19.5Zusammenfassung;257
27;20 Schneppenheim in Pulheim – Der Bedarf nach einem kennzahlenbasierten Managementsystem in der Industrie 4.0;260
27.1;Zusammenfassung;260
27.2;20.1Auf dem Weg zur strategieorientierten Organisation;262
27.3;20.2Die Entwicklung eines kennzahlenbasierten Managementsystems;265
27.4;Literatur;268
28;21 Topstar in Langenneufnach – Intelligente Produktion mit smarten FTS (führerlosen Transportsystemen);271
28.1;Zusammenfassung;271
28.2;21.1Unternehmen, Strategie und Motivation für neue Technologien;271
28.3;21.2Zielsetzungen und Auswahl des Pilotprojekts;273
28.4;21.3Umsetzung des Pilotbereichs Montagelinie Wagner;277
28.5;21.4Fazit und Ausblick;279
29;22 Topstar in Langenneufnach – Aus- und Weiterbildung im digitalen Zeitalter;282
29.1;Zusammenfassung;282
29.2;22.1Ausgangssituation;282
29.3;22.2Projekt StraKosphere;283
29.3.1;22.2.1Vorbereitung;284
29.3.2;22.2.2Allgemeine Maßnahmen;284
29.4;22.3Einfluss der Digitalisierung;288
29.4.1;22.3.1Grundlagen;288
29.4.2;22.3.2Erweiterte Maßnahmen;288
29.5;22.4Fazit;292
30;23 Praxis-Tipps zu Teil 4;294
30.1;Zusammenfassung;294
31;24 Ausblick;296
31.1;Zusammenfassung;296
31.2;Literatur;300