Digitalisierung als zentraler Treiber einer neuen Arbeitswelt? Kollektive Folgen und Risiken für die Industrie 4.0

Bachelor Thesis , 2020 , 89 Pages , Grade: 1,3

Economics - Industrial Economics

Die Arbeit untersucht die kollektiven Folgen und Risiken, welche die Digitalisierung innerhalb der Industrie generiert. Zur Beantwortung der Forschungsfrage werden auf Grundlage einer umfassenden Literaturrecherche die wesentlichen Begrifflichkeiten der Digitalisierung und der Industrie 4.0 und dessen Phasen der industriellen Revolution dargelegt. Zudem werden die technologischen Treiber für eine Umsetzung der Industrie 4.0 erläutert.

Basierend darauf werden die Folgen innerhalb der Unternehmensstrukturen genauer betrachtet. Dabei werden die wesentlichen Veränderungen im Unternehmen geschildert, aber auch die Konsequenzen für die Arbeitswelt sowie die Risiken, die mit dem Übergang zur digitalen Industriestruktur entstehen.

Inhaltsverzeichnis

Management Summary

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einführung
1.1 Ausgangssituation
1.2 Zielsetzung
1.3 Methodische Vorgehensweise

2 Grundlagen
2.1 Treiber und Begriffserklärung der Digitalisierung
2.2 Phasen der industriellen Revolution
2.3 Definition der Industrie 4.0
2.4 Welche Unternehmen sind betroffen?

3 Voraussetzungen und Treiber einer digitalen Industriestruktur
3.1 Die drei Dimensionen der Industrie 4.0
3.2 Cyber-Physische-Systeme
3.2.1 Künstlicheintelligenz
3.2.2 IntemetofThings
3.2.3 Cloud-Computing
3.2.4 Robotik
3.2.5 AdditiveManufacturing
3.3 Daten & Software
3.3.1 Datenverarbeitung & Datentransport
3.3.2 Die Zukunft der Daten: Big Data
3.4 Die Schnittstelle Mensch und Maschine

4 Folgen der Digitalisierung im Industriesektor
4.1 Einbeziehung der horizontalen und vertikalen Ebenen
4.2 Neue Prinzipien innerhalb der Produktionsgestaltung
4.2.1 Individualisierung von der Stange: Mass Customizing
4.2.2 Vernetzung und technische Kommunikation
4.2.3 Automatisierung im Trend
4.2.4 Die neue Rolle der IT
4.3 Produkt-Service-System: Veränderung der Produkte
4.4 DigitaleKundenintegration
4.5 Mehrwert durch die Verarbeitung von Daten
4.6 Entwicklung neuer Geschäftsmodelle

5 Konsequenzen für die Arbeitswelt
5.1 Neugestaltung der Beschäftigung: Arbeit 4.0
5.2 Die Rolle des Mitarbeiters in der digitalen Fabrik
5.3 Kompetenzen für den Mitarbeiter der Zukunft
5.4 Folgen für die Arbeitswelt

6 Risiken in der Umsetzung
6.1 Sicherheit und IT
6.2 Datenübertragung & Datenschutz
6.3 Fachkräftemangel
6.4 Wirtschaftliche Umsetzung
6.5 ExtemeRisiken

7 Anwendungsbeispiel

8 Zusammenfassung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Management Summary

Die Plattform STATISTA gab bekannt, dass über 59 % der zur Umfrage untersuchten Unternehmen ihre kommenden Ausgaben in die technologische Weiterentwicklung oder Umstrukturierung investieren, um damit den Ausbau der digitalen Technologien zu fördern und den flexiblen Anforderungen der Zukunft gerecht zu werden.¹ Dieser technologische Umschwung schafft in der Industrie einen Wandel, der sich durch die Digitalisierung in den verschiedensten Fachbereichen fundamental auswirkt.

Die folgende wissenschaftliche Arbeit nimmt sich zum Ziel, die kollektiven Folgen und Risiken, welche die Digitalisierung innerhalb der Industrie generiert, zu untersu­chen. Zur Beantwortung der Forschungsfrage werden auf der Grundlage einer umfas­senden Literaturrecherche die wesentlichen Begrifflichkeiten der Digitalisierung und der Industrie 4.0 und dessen Phasen der industriellen Revolution dargelegt. Anschlie­ßend werden die technologischen Treiber für eine Umsetzung zur Industrie 4.0 erläu­tert. Hierdurch werden im Nachhinein die Folgen innerhalb der Unternehmensstruktu­ren genauer betrachtet. Dabei werden die wesentlichen Veränderungen im Unterneh­men geschildert, aber auch die Konsequenzen für die Arbeitswelt sowie die Risiken, die mit dem Umsturz zur digitalen Industriestruktur entstehen.

Die Resultate dieser Arbeit verdeutlichen, dass die Digitalisierung im Industriebereich durch die Vernetzung, die sich in den unterschiedlichsten Fachbereichen ausbreitet, einen erheblichen Einfluss auf die Unternehmensstrukturen, die Arbeitsweisen und schließlich auch die Geschäftsmodelle der Zukunft aufweist. Bei genauer Betrachtung wird deutlich, dass sich die Umstrukturierung nicht nur innerhalb der eigenen Geschäftsreihen vollstreckt, sondern eine weitreichende Veränderung erfolgt, die sich vom Produkt, Kunden und letztendlich innerhalb verschiedener Fachinstanzen und der Arbeitswelt bemerkbar gestaltet. Zusätzlich entstehen durch den Umschwung ins digitale Zeitalter neue Risiken, die auf der Grundlage der Datennutzung beruhen. Ebenso gelten enorme wirtschaftliche Investitionen, der Fachkräftemangel und neue Konkurrenten als zu überwindbare Hindernisse, um den Untemehmenserfolg im Einklang der Digitalisierung fortlaufend zu sichern.

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Die vier Stufen der industriellen Revolution

Abb. 2: Industrie 4.0 wirkt in drei Dimensionen

Abb. 3: Seite an Seite: Gute Zusammenarbeit von Mensch und Roboter

Abb. 4: Vertikale und horizontale Vernetzung

Abb. 5: Fahrerlose Transportfahrzeuge (MAXO-MS-TV)

Abb. 6: Techniken, die für die Industrie 4.0 unverzichtbar sind

Abb. 7: Arbeitsteilung in der Produktion im Wandel

Abb. 8: Industrie 4.0: Hohe Investitionen bremsen Entwicklung

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einführung

1.1 Ausgangssituation

Seit wenigen Jahren sind die Begriffe „Industrie 4.0“ und „Digitalisierung“ ein wich­tiger Bestandteil der Fachwelt und der Öffentlichkeit. Dadurch liegt die Vermutung nahe, dass es einen Trend zur Automation gibt und dadurch ein neuer Fortschritt bezüglich der Technik auf uns zukommt.² Die digitale Transformation, die uns in den verschiedensten Arbeitsbereichen und Produktionsprozessen erwartet, wird begleitet durch eine technologische Weiterentwicklung.

Internet der Dinge, Big Data, Robotik oder Automation sind nur einige Begriffe und sorgen nicht nur für einen Aufschwung in der industriellen Produktion, auch die Arbeitswelt an sich wird durch den digitalen Einfluss neugestaltet. Die Wertschöp­fungskette innerhalb der Firmen selbst wird durch den digitalen Wandel modernisiert und es entsteht neben der Industrie 4.0 ebenso eine Arbeitswelt 4.0, die durch den Arbeitswandel bedingt ist. Durch die neue digitale Infrastruktur und die Vernetzung von physikalischen Systemen mit cyber-physikalischen Strukturen entsteht die Möglichkeit, Maschinen und Prozesse eigenständig zu steuern und mit den Unterneh­mensstrukturen zu verbinden.³ Die Produktion von morgen wird damit immer stärker mit der Informationstechnologie verknüpft und aufgrund dessen weniger abhängig vom klassischen Maschinenbau. Hinsichtlich meiner persönlichen Motivation ergab sich daher die Frage, welche Folgen wird der digitale Wandel im Bereich der Industrie mit sich bringen. Die Digitalisierung wird in jedem großen industriellen Fertigungs­betrieb weiter vorangetrieben, da sie als zwingender Bestandteil der heutigen Indust­riestrukturen gilt. Doch welche Folgen oder gar Risiken resultieren aus der digitalen Transformation und dessen Treiber innerhalb der Unternehmenszweige? Und wie stark werden die einzelnen Arbeitsprozesse und die Mitarbeiter selbst mit dem Wandel konfrontiert? Die Digitalisierung gilt somit als zentraler Treiber unserer Zeit, um sich auch in Zukunft weiter und sicher am Markt behaupten zu können, unabhängig davon welche Folgen der digitale Wandel mit sich bringt.

1.2 Zielsetzung

Durch die rasante Entwicklung der Digitalisierung und der Implementierung in den verschiedenen Arbeitsbereichen ist es speziell im Industriesektor schwierig, einen Überblick über die zukünftigen Auswirkungen durch den digitalen Wandel zu erlan­gen. Dadurch wurde die digitale Transformation, die mittlerweile schon seit mehreren Jahren etliche Arbeitsbereiche erreicht hat, ein fester Bestandteil unserer größenüber­greifenden Konzerne. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Grundwissen über die Begrifflich- keiten der Industrie 4.0 und der Digitalisierung zu erlangen. Des Weiteren werden Voraussetzungen und technologische Treiber der Digitalisierung speziell im Industrie­bereich betrachtet. Es wird ein Überblick über die Folgen der Digitalisierung sowie deren Veränderungen und Risiken in den Unternehmensbereichen aufgezeigt. Zum Ende dieser Ausarbeitung soll der Leser eine weitreichende Vorstellung davon erhal­ten, wie sich die Digitalisierung auf die Industriebetriebe, die Beschäftigten und das zukünftige Unternehmensbild auswirkt.

1.3 Methodische Vorgehensweise

Die Arbeit steigt mit einem umfangreichen Kapitel zur Einführung der Grundlagen hinsichtlich der Digitalisierung und der Industrie 4.0 ein. Anschließend werden die Voraussetzungen einer digitalen Infrastruktur im Bereich der Industrie und zusätzlich die wesentlichen Treiber für eine digitale Industrie von morgen geschildert. Daraufhin wird der Fokus der Arbeit aufgezeigt, der sich mit den Folgen der Digitalisierung innerhalb des Industriesektors auseinandersetzt. Hierbei werden die Auswirkungen für die Industriestrukturen selbst sowie die Rolle des Mitarbeiters im digitalen Wandel und der Umschwung innerhalb der Arbeitswelt genauer erläutert. Neben der Vermitt­lung dieser Schwerpunkte werden die daraus resultierenden Risiken hinsichtlich der Transformation ausführlicher betrachtet. Um eine bessere Vorstellung zu erhalten, folgt anschließend ein Einblick in eine digitale Untemehmenstransformation, die als praktisches Beispiel dient. Diese Darlegung wird unter anderem durch die Auswertun­gen eines persönlichen Interviews, welches mit einem Strategen der für die Digital­strategie der SEW-Eurodrive zuständig ist, gestützt. Die vorliegende Arbeit schließt mit einer Ergebnisdarstellung und einem Ausblick hinsichtlich der zukünftigen Entwicklung ab.

2 Grundlagen

2.1 Treiber und Begriffserklärung der Digitalisierung

Die Veränderungen, die durch die Digitalisierung eintraten, erscheinen aus heutiger Perspektive unumgänglich. Der Autor ZUBOFF prognostizierte schon im Jahre 1988 die westlichen Gesetzgebungen, welche die digitale Transformation verursachen:

- Erstes Gesetz: Jede mögliche Information, die digitalisiert werden kann, wird als Information wahrgenommen und anschließend digitalisiert.
- Zweites Gesetz: Alles, was die Perspektive bietet automatisiert zu werden, wird letztendlich automatisiert.
- Drittes Gesetz: Technologien, welche die Überwachung und Kontrolle ermög­lichen, werden auch für diesen Zweck im späteren Sinne angewandt, unabhän­gig davon, welche ursprüngliche Absicht gedacht war.⁴

Durch diese Gesetzgebungen wurden die zentralen Antreiber, die unsere Technologien innerhalb der Industrie 4.0 weiter beschleunigen, genannt: Digitalisierung, Vernetzung und Automatisierung dienen als wesentliche Elemente, um die Strukturen innerhalb industrieller Betriebe neu zu gestalten.⁵ Auf die wesentlichen technologischen Treiber innerhalb der Industrie 4.0 wird im darauf folgenden Kapitel näher eingegangen.

Der Begriff Digitalisierung bezieht sich aus technischer und informatischer Betrach­tungsweise auf die Verarbeitung von Informations- und Datenverarbeitungsprozessen und bezieht seine Grundlagen aus der Information, dem Speichern und der Übertra­gungstechnik. Die Übertragung dieser Werte erfolgt dabei durch die Umwandlung von analogen zu digitalen Messdaten. Dabei ist zu berücksichtigen, dass hierdurch Infor­mationseinbußen resultieren aufgrund dessen, dass es beim aktuellen Stand der Tech­nik noch nicht möglich ist, alle detailgetreuen Feinheiten einer Aufnahme zu erfassen und abzuspeichem.

Der Beginn des „digitalen Zeitalters“ erfolgte ungefähr 2002, als die ersten Informati­onen im Übermaß digital, anstatt analog gesichert wurden.⁶ Die technologische Voraussetzung für den digitalen Wandel und der daraus folgenden Datenverarbeitung erfolgte durch Rechner mit einem hohen technischen Standard. Unter der Verwendung von Mikrochips, Speichermedien sowie Festplatten und einem ausreichend großen Arbeitsspeicher.

Die Verarbeitung von unzähligem Datenmaterial erfolgt durch die stetige Weiterent­wicklung eines vernetzten Internets, welches neue und übergreifende Kommunikati­onswege verknüpft und die Vernetzung eines solchen weiter dynamisiert. Durch den erschwinglichen Zugang von Kommunikationsgeräten wurde es ermöglicht, immer mehr Teilnehmern den Zugriff auf das World Wide Web zu gewähren. Die Kombina­tion von innovativen Technologien, einhergehend mit der Weiterentwicklung von Positionierungssystemen, Cloud Computing und weiteren Speichertechnologien, bie­ten eine fortschrittliche Basis für ein neues zukünftiges Digitalzeitalter.⁷ Durch die moderne Entwicklung und Anwendung von Cloud Computing, Big Data, Robotik, 3D-Druck, Sensorik und KI in Unternehmen und der Gesellschaft selbst entstand ein digitaler Wandel bezüglich Produktideen sowie Dienstleistungen und Prozessen.⁸ Diese zweite Ära der Digitalisierung steht dadurch in engem Kontakt zum IoT und der Industrie 4.0, welche durch die Vernetzung von Alltagsgeräten sowie Maschinen in Produktionsanlagen mit dem Internet eine solide Grundlage darbieten.⁹

2.2 Phasen der industriellen Revolution

Durch innovative Technologien entstehen auch in den Produktionslinien von morgen immer neue Möglichkeiten, um die Herstellung von Produkten zu modernisieren. Falls sich die Produktionstechnologien erheblich von der vorherigen abgrenzen, wird von einer industriellen Revolution gesprochen. Welche Revolutionen in den vergangenen Jahrzehnten im Industriesektor stattfanden, wird im folgenden Kapitel erläutert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Die vier Stufen der industriellen Revolution¹⁰

(DieAbbildung wird aufder letzten Seite größer dargestellt.)

Die Industrie 1.0 fand im 18. Jahrhundert statt und beinhaltet die Mechanisierung der Produktion sowie die Verwendung der Dampfmaschine. Durch mechanisierte Produk­tionstechniken wurde bei der Herstellung ein erhöhtes Arbeitsvolumen im selben Zeit­raum realisiert. Dabei war der Einsatz der Dampfmaschine im Industriesektor zur Steigerung der Produktivität die wesentliche Revolution. Die Muskelkraft wurde durch die Dampfkraft ersetzt und neue Technologien wie die Dampflokomotive oder ein mit Dampf betriebenes Schiff entstanden.¹¹

Im Anschluss daran folgte die Industrie 2.0, die gegen Ende des 19. Jahrhunderts durch die Einführung der Elektrizität als Antriebskraft ihren Durchbruch erzielte. Die Auto­matisierung der Produktionslinien erfolgte hauptsächlich durch den Auftakt der Auto­mobilbranche, welche die Arbeit am Fließband durch die erhöhte Nachfrage nach Motoren weiter vorantrieb. Die Weiterentwicklung erfolgte jedoch nicht nur in den Produktionshallen. Durch den Einsatz verschiedenster Kommunikationsmethoden wie z. B. Telefonapparate oder Telegramme, wurden die Arbeitsprozesse im Büroalltag verbessert. Die Automatisierung ereignete sich für die Herstellung von Waren wie z. B. Automobile, Nahrungsmittel, Kleidung oder andere Rohstoffen. Ein wegweisender Durchbruch dieser revolutionären Zeit war die Globalisierung. Durch neue Verkehrs­mittel wie die Schiff- oder Luftfahrt wurden Waren erstmalig über Kontinente hinweg transportiert.¹²

Die Industrie 3.0 wurde grundlegend durch die Automatisierung von Rechenzentren geprägt. Durch den Einsatz von Elektronik- und Informationstechnologien in den Produktionshallen wurden die ersten programmierbaren Steuerungen in den Pro­zessabläufen fest etabliert. Die Automatisierung der Arbeitsprozesse erfolgte dabei durch Maschinen und Industrieroboter und der Mensch als Arbeitskraft wurde in der Fertigung erstmalig ersetzt.¹³

Gegenwärtig befinden wir uns in der Umsetzung der Industrie 4.0, die hauptsächlich durch Kommunikations- und Informationstechnologien geprägt wird. Grundlage für die vierte industrielle Revolution liefert die Industrie 3.0. computergesteuerte Produktionslagen werdenjedoch zusätzlich an ein Netzwerk gekoppelt, welches einen Daten- und Kommunikationsaustausch ermöglicht. Diese digitale Vernetzung der Anlagen führt innerhalb der Produktionsabläufe zu einem weiteren Schritt zur vollautonomen und intelligenten Steuerung der Prozesse.¹⁴

2.3 Definition der Industrie 4.0

Der Begriff Industrie 4.0, der sich immer mehr in den Produktionsstätten der größen­übergreifenden Konzerne verbreitet, wird auch als die Digitalisierung der industriellen Produktion betitelt. Der zunehmende Einsatz von digitalen und vernetzten Technolo­gien ist nur ein Beispiel, welches diese industrielle Revolution weiter vorantreibt. Die Entwicklung der digitalisierten Industrie verbreitet sich in den verschiedensten Sekto­ren wie Transportwesen, Maschinenbau und Fahrzeugtechnik. Ein wesentlicher Aspekt dieses Fortschrittes ist die Vernetzung und Selbststeuerung der Systeme. Roboter, Bauteile und Maschinen werden in Zukunft immer mehr mit eigenständigen Sensoren ausgestattet und ermöglichen dadurch eine unabhängige Kommunikation sowie einen Daten- und Informationsaustausch, der permanent zwischen den Maschi­nen und dem Fertigungspersonal abläuft. Durch die Vernetzung der Maschinen ist eine zentrale Steuerung nicht vonnöten, was zu einer erheblichen Steigerung der Effizienz sowie der Fertigungsrate führt. Die Kommunikation dieser vernetzten Systeme verläuftjedoch weit über dasjeweilige Firmengelände hinaus.

Durch die vernetzte Welt der Digitalisierung werden Produktion, Entwicklung, Vertrieb und Kunde mit in den Wertschöpfungsprozess integriert. Die Produktionsan­lagen und Maschinen der Zukunft arbeiten autonom an ihren Prozessabläufen, um ihr Aufgabenspektrum eigenständig abzuarbeiten. Wird z. B. im Lager ein Warenman­gel erkannt, wird der Lieferant unverzüglich über den notwendigen Bedarf informiert. In der Zukunft sollen dadurch sowohl Fabriken vermehrt automatisiert als auch Abläufe mithilfe einer dezentrale Selbstoptimierung eigenständig reguliert werden.¹⁵

Die Grundlage für die Kommunikation innerhalb der Maschinen und der Produkte selbst liefern Sensoren und das Internet of Things, welches eine schnelle und leistungs­fähige Netzwerkverbindung voraussetzt. Ein weiterer wichtiger Aspekt in der Indust­rie 4.0 ist die Gewinnung von Daten- und Informationen sowie deren Verarbeitung, weshalb Stichwörter wie Big Data und KI von wesentlicher Essenz sind. Durch die digitale Vernetzung einer selbstorganisierten Produktion soll es in Zukunft ermöglicht werden, dass die Schnittstelle „Mensch-Maschine“ noch effizienter kooperiert und eine bessere Kommunikation parallel zu den Prozessen abläuft. Die Kombination dieser Systeme ist jedoch nicht ausschließlich auf einen einzelnen Produktionsschritt ausgerichtet, sie beinhaltet die gesamte Wertschöpfungskette der Produktzyklen.¹⁶

Die Industrie 4.0 liefert somit eine Transformation der bisherigen Unternehmensprak­tiken, welche in Verbindung mit intelligenten Produkten (Smart Products) für eine selbstgesteuerte Produktion oder Fertigung (Smart Factory) und einer neuartig gestal­teten Geschäftsform (Smart Services) steht.¹⁷

2.4 Welche Unternehmen sind betroffen?

Der Mittelstand und einige kleinere Unternehmen betrachten den digitalen Wandel oftmals noch mit kritischen Augen. Gründe dafür lassen sich häufig in der Unsicher­heit der Unternehmen aufweisen, da sie wegen ihrer geringen Ressourcen die Mög­lichkeiten für einen digitalen Ausbau nicht für realisierbar halten. Doch aufgrund der erhöhten Flexibilität und ihres direkten Bezugs zum Kunden sind gerade solche Un­ternehmen keineswegs im Nachteil. Oftmals befinden sich gerade diese Unternehmen, jedoch noch unbedacht, schon längst in der Umsetzung, da durch Implementierung diverser EDV-Systeme in ihren Prozessen eine Effizienzsteigerung und eine Kosten­senkung erfolgt. Durch diese Perspektiven für kleinere Firmen besteht nicht nur für größenübergreifende Konzerne das Potenzial der Industrie 4.0, da durch unterschätzte Maßnahmen ein Beitrag zum digitalen Wandel geleistet wird.¹⁸ Unternehmen von morgen müssen ein Teil der digitalen Transformation werden, um weiterhin erfolg­reich im Industriesektor tätig zu sein. Gerade Firmen, die die Chance der Digitalisie­rung nicht erkennen, verlieren oftmals große Anteile innerhalb ihrer bisherigen Markt­position. Dabei gilt es, nichtjede mögliche Technologie umzusetzen, sondern mit einer vernünftigen und wirtschaftlichen Betrachtungsweise die Chancen und Risiken des digitalen Wandels zu stemmen.¹⁹

3 Voraussetzungen und Treiber einer digitalen Industriestruktur

In dem folgenden Kapitel werden die Voraussetzungen für die Umstrukturierung zu einer digitalen Industrie näher erläutert. Ebenso werden die Treiber für die digitale Infrastruktur innerhalb eines Unternehmens genauer dargestellt. Auch die „Mensch­Maschinen Kollaboration“ die durch den Wandel entsteht, wird präzisiert.

3.1 Die drei Dimensionen der Industrie 4.0

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: Industrie 4.0 wirkt in drei Dimensionen20

Die Smart Factory ist einer der Grundbausteine, die für die digitale Transformation Industrie 4.0 steht. Die Produktionsumgebung, die sich durch ihr autonomes Handeln eigenständig formiert, erfolgt hauptsächlich in Fertigungsanlagen oder Logistikzen­tren, welche durch die interne Vernetzung und den Einsatz von cyber-physischer Sys­temen eine solide Grundlage darstellen. Diese intelligenten Fabriken sollen in Zukunft ohne menschliche Einwirkung Prozesse innerhalb der Produktion selbst steuern. Zum Kern der Smart Factory zählt die Vernetzung von Maschinen und Produkten, welche durch einen ständigen Informationsaustausch miteinander interagieren. Durch diesen Informationsfluss erfolgt die Steuerung der Prozesse innerhalb der Produktion. Die Kommunikationsgrundlage basiert auf dem „Internet of Things“ und ermöglicht die drahtlose Verständigung zwischen Mitarbeitern und Maschinen. Für die Umsetzung einer Smart Factory sind jedoch verschiedene Merkmale von wesentlicher Essenz.²⁰ Die smarten Fabriken sind bekannt für ihre Flexibilität und Individualität der Produk­tionsschritte. Durch die intelligente Vernetzung und Selbstoptimierung der Anlagen werden dadurch auch Produkte für die Kleinserienfertigung schnellstmöglich und mit geringem Kostenaufwand individuell für den Kunden produziert, was bei gewöhnli­chen Produktionsanlagen oftmals nur im Bereich der Massenproduktion zu erreichen ist. Weitere Besonderheiten für die Infrastruktur der Smart Factory sind z. B. hochmo­derne Informations- und Kommunikationstechnologien, CPS, Cloud- und Logistik­Systeme sowie drahtlose Kommunikationsschnittstellen wie Bluetooth oder RFID.²¹ Sensoren, Prozessoren und Funktechniken dienen als Schnittstellen für den Daten­transfer, welcher durch eine schnelle Zugriffszeit und einer Datenverarbeitung via Big-Data Systemen zusätzlich unterstützt wird. Durch die Kombination dieser Sys­teme wird eine solide Grundlage der Smart Factory im Industriesektor realisiert.²² Die Produktdigitalisierung wird als Smart Product bezeichnet, welche sich in mobilen Endgeräten wie Smartphones oder auch in größeren Industrieanlagen untergliedert. Zentrale Spezifikationen dieser Produkte sind die Vernetzung mit dem Internet der Dinge sowie die Integration von Sensoren und Kommunikations- oder Informations­technologien.²³ Hier dient als Beispiel eine Werkzeugmaschine, die zusätzlich mit einer SINUMERIK-Steuerung ausgestattet wird. Hierdurch erfolgt eine Erweiterung der Anlage selbst um einen digitalen Zwilling.²⁴ Durch den Ausbau der Anlage mit einem virtuellen System wird es möglich, den Bediener parallel zum Fertigungsablauf einzusetzen, indem erz.B. den nächsten Auftrag am Computer programmiert und die Steuerung anschließend simuliert. Dies ermöglicht eine erhebliche Zeiteinsparung und eine Steigerung der Produktivität. Das Prinzip des digitalen Zwillings ist auf die verschiedensten Einsatzgebiete übertragbar und ermöglicht dadurch die Optimierung zahlreicher ergänzender Prozesse.²⁵

Ein weiterer Begriff ist der Smart-Service\ dieser basiert auf intelligenten und verknüpften Systemen, welche die Möglichkeit bieten, Informationen zu analysieren und diese später als passgenaue Dienstleistung anzubieten. Auswertung und Gewin­nung dieser Unmengen an Daten erfolgen über Sensoren sowie Kl-Verfahren und den zunehmenden Gebrauch von vernetzten Einrichtungen. Die Bedürfnisse des Kunden werden durch die Technologie der künstlichen Intelligenz erfasst. Anschließend wer­den die Dienstleistungen nach den persönlichen Vorlieben ausgerichtet.²⁶ Als Beispiel hierfür dient die Vorsorge für Wartungsarbeiten, die auch als „Predictive Mainte­nance“ bezeichnet wird. Diese wird im Laufe der Arbeit noch einmal präzisiert.

3.2 Cyber-Physische-Systeme

Bei Cyber-Physischen-Systemen handelt es sich um eine Verflechtung von Systemen, die durch Softwares und Informationstechnologien mit mechanischen Elementen ver­knüpft sind. Die Regulierung erfolgt dabei über Netzwerkschnittstellen, die in Anbin­dung an das Internet beharren und dadurch einen Datentransfer sowie eine Überwa­chung in Koinzidenz ermöglichen. Zu den wesentlichen technischen Merkmalen von Cyber-Physischen-Systemen zählen z. B. Geräte und Maschinen aus dem Fachgebiet der Robotik, flexible Einrichtungen sowie Systeme, die mit dem Internet of Things in Verbindung stehen. Durch den Einsatz von Sensorik wird es den CPS ermöglicht, physikalische Daten zu analysieren und zu verarbeiten. Im Gegensatz dazu agieren Aktoren als antriebstechnische Bauelemente, die z. B. zum Öffnen oder Schließen verschiedenster Funktionselemente eingesetzt werden können.²⁷

Das Charakteristikum dieser Systeme ist die kollektive Kommunikation, die entweder über eine Cloud oder über das firmeneigene Netzwerk verläuft. Die Verkettung zu anderen Systemen ist dabei fast grenzenlos möglich und der Zugriff von Informatio­nen, auch zu externen Firmen, stellt einen weiteren Nutzeneffekt dar.

Das Augsburger Unternehmen KUKA, welches durch seine Spezifikation in der Ro­boter-Technik bekannt ist, bietet mithilfe einer Cloud Entwicklungspotenziale ihrer sensitiven Roboter an. Die Verknüpfung dieser beiden Systeme ermöglicht eine auto­nome Steuerung der Prozesse, die inzwischen sogar auf Produkte übertragbar ist. Ereignet sich die Steuerung der Prozesse im firmeneigenen Umfeld, ist ein Ausbau zu einer dezentralen und autonomen Infrastruktur möglich, welcher die herkömmlichen zentralen Kommunikationen in seiner Funktion ablöst.²⁸ Mittlerweile bieten die CPS die Möglichkeit, ein weites Spektrum an Anwendungsgebieten abzudecken.

Dazu zählen Anwendungsbereiche innerhalb logistischer Prozesse, in Produktionshal­len der Industrie, in der Umwelt sowie in der Verteidigungs-, Verkehrs- und Medizin­technik. Diese Anwendungsfelder sind oftmals kompatibel mit denen der Industrie 4.0 und hauptsächlich dazu ausgerichtet, die Effizienz der Systeme zu steigern, Kosten zu senken und die rapide Bearbeitung von vielschichtigen Verarbeitungsprozessen voran­zutreiben.²⁹

3.2.1 Künstliche Intelligenz

Die Bezeichnung Künstliche Intelligenz, welche auch als maschinelles Lernen betitelt wird, ist seit der Einführung von Sprachassistent-Systemen, wie z. B. SIRI der Marke APPLE, ein gängiger Begleiter des Smartphones und wird sogar in Teilbereichen der Automobilindustrie eingesetzt. Intention dieser Technologie ist nicht die Nachahmung der menschlichen Denkweise. Vielmehr geht es darum, dass Maschinen eigenhändig ihr Kompetenzspektrum errichten. Hierbei stehen die Identifikation von Schemas innerhalb verschiedenster Datensätze, die Erkennung ihrer Kausalität sowie die Prog­nosearbeit von Begebenheiten. Charakteristikum dieser Systeme ist das Lösen von unterschiedlichsten Problematiken. Bedeutsame Aspekte sind dabei das Maß ihrer Intelligenz, welches an der Komplexität des zu lösenden Problems sowie an der Effi­zienz des Lösungsverfahrens und der autonomen Handlungsweise gemessen wird.³⁰ Der Durchbruch dieser Technologie erfolgte durch die steigernde Rechenleistung und die Zugangsmöglichkeit auf eine Vielzahl von Datensätzen. Der Grundgedanke liegt dabei auf der Verwendung von neuronalen Netzen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Die Funktionsweise beruht jedoch auf der Anwendung von mehrdimensionalen Netzen, welche die Verarbeitung von strukturierten und unstruk­turierten Datensätzen ermöglicht. Durch die Notwendigkeit dieser Unmengen an Da­ten ist der Einsatz von Big-Data-Systemen in diesem Bereich essenziell. Ein weiteres Merkmal ist das sogenannte „Deep Learning“, welchen Systemen ermöglicht, mithilfe von Algorithmen selbstständig aus ihrem Verhalten und dessen Fehlern zu lernen. Die Voraussetzungen ihrer Handlungsweisen basieren hierbei auf der Implementierung der Datensätze, auf Testbeispielen sowie ihres Lernverhaltens und stammen daher nicht nur von den Algorithmen des Programmierers selbst ab.³¹ Ihr Anwendungsbereich liegt im Wesentlichen dort, wo die Erfassung und Verarbeitung von Daten eine präg­nante Rolle spielt. Bekannte Praxisbeispiele lassen sich z. B. in der Qualitätssicherung beobachten. Durch den Einsatz der künstlichen Intelligenz wird es ermöglicht, visuelle Inspektionen und Prozess- oder Fehleranalysen zu erstellen. Darüber hinaus können durch die realisierbare Analyse der Datensätze Strukturen in der Produktion, innerhalb der Prozessabläufe und in der Entwicklung optimiert werden. Das maschinelle Lernen fördert hierbei nicht nur die autonome Gestaltung von Prozessen; ebenso hilft es bei der Unterstützung der Arbeit in zahlreichen Anwendungsbereichen.³²

3.2.2 Internet of Things

Während zu Beginn des Internetzeitalters zum Datentransfer und zur Kommunikation untereinander eine Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine vonnöten war, ist es mittlerweile möglich auch ohne diese Verbindungsstelle selbstständig und geradewegs zu kommunizieren. Durch die Entwicklung von immer schnellerer Prozessoren und ausgebauter breitbandiger Übertragungswege wurde eine Möglichkeit geschaffen, Produkte mit Sensoren, Prozessoren, Sendern und Empfängern auszustatten und dadurch eine Datenerfassung sowie einen Datentransfer umzusetzen. Die Vernetzung dieser Objekte mit aktiven oder passiven Komponenten ermöglicht eine Interaktion, die den Datentransfer untereinander gewährleistet. Diese Produkte werden auch als Smart Objects, also intelligente Objekte, betitelt.

Die Bezeichnung IoT also Internet of Things wurde erstmalig im Jahre 1999 bei einem Vortrag des Massachusetts Institute of Technology (MIT) verwendet.³³ Zu den wich­tigsten technologischen Voraussetzungen der „Machine to Maschine“ Kommunikation gehören die Sender und die Informationstechnologien, die vom MIT entwickelt wur­den. Die Selbststeuerung der Maschinen und die Identifikation untereinander ist durch die RFID Technologie überhaupt erst möglich geworden.³⁴ Für die Nutzung werden jedoch gewisse Standards und geräteübergreifende Schnittstellen vorausgesetzt. Bei der Konferenz „European Policy Outlook“ wird das Internet of Things auch als ein digitales Netz beschrieben, das versucht, technische Visionen und Objekte zu integrie­ren. Anzumerken ist jedoch, dass die Objekte eindeutig zu identifizieren sind und ausschließlich in einem intelligenten Bereich auftreten. Speziell im Gebiet der indust­riellen Produktion liefert das IoT durch verschiedenste Anwendungen Möglichkeiten Steuerung, Planung- und Überwachungstechnik neu zu gestalten. Durch die Integra­tion von autonomen und dezentral gesteuerten Prozessen wird eine bisherige Planung, Steuerung und Überwachung entbehrlich. In einer solchen Smart Factory werden Werkstücke, Fördertechniken, Anlagen, Messinstrumente und Werkzeuganlagen durch den Einsatz intelligenter Informationstechnologien zu selbstständigen Produkti­onshelfern, die durch ein gekoppeltes Netzwerk Aufträge aufarbeiten und sich eigen­ständig untereinander steuern.³⁵ Durch das Aggregieren dieser Anlagen ist es möglich, komplexe organisatorische Prozesse zu meistem und erhebliche Entwicklungspoten­ziale in den mannigfachsten Segmenten herbeizuführen.³⁶

3.2.3 Cloud-Computing

Neue Geschäftsmodelle entstanden auch durch die rasante Entwicklung der Rechen­leistung, der enormen Speicherkapazität sowie durch die steigende Geschwindigkeit der Übertragungswege. Hierdurch resultiert für Konzerne und Personen aus dem privaten Sektor die Möglichkeit, durch verschiedenste „Cloud Services“ von Dienst­leistern der Informationstechnologie, einen Zugriff auf die neueste Hard- und Software zu erlangen, ohne dass eine kostenintensive Investition notwendig ist. Diese Dienst­leistungen werden umgangssprachlich auch als „Cloud Computing“ bezeichnet.³⁷ Im Zusammenhang mit der Industrie 4.0, CPS und IoT ist das Cloud Computing ein weg­weisender Schlüsselfaktor, welcher zur Industrieautomatisierung beiträgt. Der Fort­schritt der Automobilproduktion lässt in Kombination mit der Halbleitertechnik erwar­ten, dass eine Sensor gesteuerte Vernetzung in Verbindung mit der Cloud-Technologie zur Steigerung des Wertschöpfungsprozesses massiv beiträgt.³⁸

Das Cloud-Computing hat dabei die Funktion, flexible und verwertbare IT-Leistungen und Ressourcen über ein Netzwerk bereitzustellen. Anhaltspunkt ist dabei die Mög­lichkeit der Echtzeitnutzung, die auf dem Fundament der Internettechnologie basiert. Die Leistung der Cloud wird dabei in drei Kategorien aufgegliedert:

- Infrastructure as a Service (IaaS): Hierbei erfolgt die Bereitstellung von Hard­ware Komponenten als Dienstleistung; dazu zählt die Rechenleistung, der Datenspeicher oder das Netzwerk als Dienst. Der Kunde hat hierbei die Möglichkeit, die standardisierten und virtualisierten Service-Dienstleistungen zu erwerben und diese für seinen persönlichen oder auswärtigen Gebrauch zur Verfügung zu stellen.
- Plattform as a Service (PaaS): Hierbei entsteht für den Kunden die Chance, sich auf eine komplette Plattform zu berufen, welche die Option bietet, auf standardisierte Schnittstellen zurückzugreifen. Der Kunde hat dabei die Mög­lichkeit, diese Anwendungen für seinen Nutzen zu verwenden. Als Beispiel gilt ein Datenbankzugriff, der als Servicefunktion bereitgestellt wird.
- Software as a Service (SaaS): In dieses Segment fallen sämtliche Anwendun­gen, die durch ihre Charakteristik für das Cloud-Computing gedacht sind. Die Möglichkeiten sind hierbei nahezu unbegrenzt. Als Beispiele dienen Software­Applikationen zur Textbearbeitung oder Systeme der Finanzbuchhaltung.

Alle Dienstleistungen werden über ein Netzwerk (Pool) zur Verfügung gestellt und sind dadurch nicht fest an einen Client gebunden. Der Zugriff auf die Daten ist schnell und elastisch möglich, oftmals auch vollautomatisch, was bei dem Anwender den Ein­druck einer unendlichen Ressourcenkapazität hinterlässt. Ebenso ist es möglich, die Anwendungen der Nutzer zu überwachen und die Nutzung selbst einzuschränken. Eine diesbezügliche Klassifizierung orientiert sich an drei verschiedenen Cloud-Modellen: die Public-, Privat- oder Hybrid-Cloud. Diese unterscheiden sich jeweils in ihrer Zu­griffmöglichkeit -je nach Form können sie sich entweder auf die Öffentlichkeit, auf die Private Nutzung oder auf eine Mischform beider Varianten beziehen. Dabei kommt der Privat- und der Hybrid-Cloud eine entscheidende und interessante Bedeutung zu, insbesondere im Bereich der Produktautomatisierung für zukünftige Anwendungen.³⁹ Mittlerweile tragen die Dienstleistungen der Cloud zu einer flexiblen, dynamischen und leistungsstarken Infrastruktur bei und erhalten auf Grundlage dieses wesentlichen Faktors ihren Mehrwert. Die vermehrte Nutzung digitaler Produkte zeigt aus Sicht der Unternehmen ein erhebliches Potenzial in Bezug auf den Ausbau. Das Wachstum und die rasante Entwicklung des Internet of Things generieren die Option dahingehend, dass insbesondere vielseitige Abläufe, neue Anwendungsmöglichkeiten und Chancen genutzt werden können. Durch die erhöhte Rechenleistung und die stetig zunehmen­den Anforderungen an die Cloud-Dienstleistungen sind bewährte und fehlerfreie Über­tragungswege der Daten von wesentlicher Notwendigkeit, um erfolgsversprechende Faktoren zu garantieren.⁴⁰

3.2.4 Robotik

Die Anwendungsgebiete der Robotik schreiten durch die stetige Entwicklung weit über den industriellen Nutzen hinaus. Robotersysteme finden eine Vielzahl von Anwen­dungsmöglichkeiten: Sie kommen z. B. in der Raumfahrt, bei autonomen Fahrzeugen oder beim handelsüblichen Staubsauger-Roboter zum Tragen. Durch ihre vielschich­tige Verwendung werden sie speziell im Servicebereich mit steigernder Nachfrage ein­gesetzt. Die rasante Automatisierung ist ein wesentlicher Punkt, der zur anwachsenden Roboternutzung beiträgt. Durch den Roboter als „neuen Arbeitskollegen“ entsteht der wegweisende Beitrag zur „Mensch-Maschinen Kollaboration“.⁴¹

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Abb. 3: Seite an Seite: Gute Zusammenarbeit von Mensch und Roboter⁴²

Die fortschrittliche Entwicklung generiert eine Verschmelzung der Roboter-Technik mit Systemen wie dem maschinellen Lernen oder der Big Data Implementierung, womit die intelligenten Steuerungssysteme effizient genutzt werden. Ihr Einsatz gewann insbesondere durch die Schöpfung von sogenannten sensitiven Robotern an erheblicher Bedeutung. Die Leichtbauweise dieser Technologie und die Verwendung von Sensoren im Bereich der Gelenkmotoren schafft eine Gelegenheit, die Systeme flexibel an ihre Herausforderungen anzupassen. Dadurch wurde es praktikabel, die Systeme schneller einzusetzen, was insbesondere für die neu entstehenden Anforde­rungen in der Produktion vonnöten ist.

Zusätzlich wurde durch die Verwendung von Sensoren im Bereich der Ermittlung von Kraft- und Raumdaten sowie in Kombination mit verschiedensten Kamerasystemen eine effektive Schnittstelle zwischen Mensch und Maschinen hervorgerufen. Diese Funktion wird z. B. bei der Annäherung eines Mitarbeiters aktiviert, indem sie ihre Bewegungsgeschwindigkeit selbstständig reduziert. Durch die Weiterentwicklung der Robotik-Technologie entstehen dadurch immer mehr einzusetzende Anwendungsfel­der innerhalb einer autonomen Fabrik, womit sich neuartige Konzepte wie das „Robo­ter Farming“ herauskristallisierten. Beim Prinzip des Roboter Farmings werden meh­rere sensitive Roboter innerhalb einer Fertigungsinsel verwendet. Mittels der Integra­tion von Roboter-Systemen werden die Mitarbeiter in ihren Tätigkeiten unterstützt. Ergänzend dazu ist es möglich, diese Produktionszellen schnell und flexibel an ihre jeweiligen Anforderungen auszurichten.⁴³

Durch die Verschmelzung mit der Cloud Technologie ist es zusätzlich denkbar, auf enorme Datensätze zurückzugreifen. Durch den Nutzen dieser Daten können sich Roboter-Systeme auf bisherige Erfahrungswerte berufen und es findet in einem defi­nierten Umfeld eine Art des Lernens statt. Durch den Lernprozess entsteht ein Opti­mierungspotenzial, wodurch hinzukommend Ausfälle reduziert werden. Der Nutzen und die Verschmelzung mit Big Data und Cloud Technologien ermöglichen einen innovativen Sprung hinsichtlich der Weiterentwicklung dieser Verfahren.⁴⁴ Auch im Bereich der Tierwelt gab es Vorbilder, welche den Fortschritt der Roboter-Systeme durch Einführung der Schwarmintelligenz im produktionstechnischen Sinne prägten.

Insbesondere die Firma FESTO weist anhand ihrer Laborversuche erfolgreich die Effizienz der selbstoptimierten Systeme nach.⁴⁵ Durch diese innovative Entwicklung entstehen neue Einsatzgebiete, welche in der Logistik, in der Medizintechnik, aber auch in der Produktion einfallsreiche Möglichkeiten schaffen, um ihre Prozesse neu zu gestalten.⁴⁶ Ein beachtlicher Vorteil der Systeme ist nicht nur die Erleichterung der Arbeit für die Mitarbeiter; sondern auch der Einsparung bezüglich Kosten und Zeit sowie der Problematik des Fachkräftemangels wird dadurch erheblich entgegenge­wirkt.⁴⁷ Hierdurch entsteht die Perspektive für eine verbesserte ergonomische Gestal­tung, insbesondere für schwer zugängliche Arbeitsplätze. Die Chance, auch alt einge­sessenes Personal weiterhin längerfristig in der Produktion einzusetzen, spricht folge­widrig für die Anwendung der Mensch-Maschinen Kollaboration.⁴⁸

3.2.5 Additive Manufacturing

Additive Manufacturing, welche im informellen Sprachgebrauch auch als 3D-Druck bezeichnet wird, gilt als ein weiterer wegweisender Faktor zur Neugestaltung der Produktion. Aufgrund ihrer flexiblen Arbeitsweise ist es möglich, individuelle und nach Maß geschneiderte Bauteile zu kreieren. Wesentliche Einschränkungen wie beim spanenden Verfahren gelten daher nicht für diese Form der Bearbeitung. Durch den Fortschritt der Technik wurde das Einsatzgebiet in den Bereichen der Klein- und Serienfertigung bereits angewandt und ermöglicht gewerbsmäßigen Einsatz. Die ers­ten Versuche mit dieser Technologie wurden bereits in den 90er Jahren vom Automo­bilhersteller BMW umgesetzt, wobei eine Studie belegt, dass schon im Jahre 2014 eine Vielzahl von Unternehmen mit der Umsetzung auf die 3D-Technologie begannen.⁴⁹ Zu einigen Anwendungsbeispielen zählen Teile von Düsentriebwerken der Firma GENERAL ELECTRIC, verschiedene Einrichtungen im Werkzeugbau der Firma AUDI oder BMW oder sogar Flugzeugteile der Firma AIRBUS. Die Anwendungs­möglichkeit ist dadurch in den differenziertesten Branchen möglich und sorgt nicht nur für eine erhebliche Veränderung im Produktionsprozess. Auch im Bereich der Logistik entsteht ein Wandel hinsichtlich der Versorgungskette. Die Auftragung des Materials ist bei diesem Verfahren äußerst materialsparend und erfolgt hierbei durch das Schmelzen eines Pulvers - gesteuert wird der Prozess dabei über eine Software. Diese ermöglicht die Gestaltung von komplexen Formen, die bisher oftmals nur durch einen erhöhten Aufwand bezüglich Kosten oder wirtschaftlichen Aspekten herzustel­len waren.

Die häufigsten Methoden im 3D-Druck sind dabei der Schmelz, das Sinter und die Stereolithografie-Verfahren. Die Herstellungsprozesse unterscheiden sich im Wesent­lichen in denjeweiligen Anforderungen und sind dabei abhängig vom Kostenaufwand oder der Materialoberfläche eines Bauteils. Durch die vielseitige Verwendung dieser Technologie sind ein Einsatz und dadurch eine Änderung der Produkt- und Produkti­onsstrategie von wesentlicher Essenz. Aufgrund dessen, dass der Rohstoffbei diesem Verfahren aus Pulver besteht, ist der Logistikprozess ähnlich stark betroffen wie die Varianz der Auswahl und der Beschaffung der Lieferanten. Die Vorteile sind dabei nicht nur in der Produktqualität zu spüren. Auch im Fertigungsprozess ist durch den Einsatz des 3D-Drucks eine Optimierung möglich. Erhebliche Nachteile lassen sich hierbei in den Investitionskosten und in den auf maximal ein Meter beschränkten, zu produzierenden Bauteilgrößen nachweisen.⁵⁰ Der Konzern ARIANE GROUP konnte dabei seine Produktionskapazität durch den Einsatz der 3D-Druck Technologie enorm steigern. Deutliche Optimierungspotenziale lassen sich im Bereich der Kosten, dem Aufwand und der Zeit der Herstellung aufzeigen: Neben den halbierten Herstellkosten bei der Neueinführung des Prozesses konnte die Herstellungszeit der Teile von 90 Ta­gen auf nur 35 Stunden minimiert werden.⁵¹ Wie die Versorgung der Ersatzteile selbst unterzieht sich auch der Wertschöpfungsprozess bei der Anwendung dieses Verfah­rens einem Wandel. Durch den 3D-Druck ist es jederzeit möglich, die notwendigen Ersatzteile eigenständig vor Ort durch die hinterlegten Datensätze auszudrucken und bereitzustellen. Dies reduziert in besonderem Maße die bisher anfallenden Lagerkos­ten. Des Weiteren werden die Beziehungen der Geschäftspartner, die Abläufe der Pro­duktion und die anfallenden, logistischen Materialflüsse in Zukunft neu konzipiert.⁵²

3.3 Daten & Software

Für die Entwicklung der zukünftigen Produktion gelten Daten als elementare Einfluss­faktoren. Sie ergänzen dabei die bisherigen Produktionsfaktoren wie z. B. die Arbeits­kraft, die Rohstoffe oder das Kapital um eine weitere Funktion. Dabei sind Daten - vorerst ohnejegliche Anordnung - reine Ansammlungen von Zeichen oder Symbolen. Erst durch die Verknüpfung dieser Zeichen entsteht eine Sinnhaftigkeit. Durch die Verbindung dieser Symbole entspringen letztendlich Daten, die für uns als Informati­onen zu erkennen sind. Die Verarbeitung dieser Informationen wird konkret als Smart Data bezeichnet und stellt in diesem Zusammenhang eine wissenserweiternde Form der Aneignung dar. Die Umwandlung der Daten kann dabei durch das menschliche Gehirn sowie durch Software Applikationen angewandt werden. Die Transformierung mittels Softwaresystemen hat dabei den großen Vorteil, dass eine viel höhere Daten­verarbeitung und letztendlich eine größere Datenmenge übertragen werden kann. Diese enormen Datenmengen kommen dabei in den unterschiedlichsten Formen auf uns zu: z. B. als Bilder, Excel-Dateien, E-Mails oder PowerPoint Präsentationen. Um diese Sammlung an Daten zu verarbeiten, sind Software-Applikationen zwingend not­wendig. Im Zusammenhang mit der Implementierung von Big-Data, ermöglicht dies eine effiziente Verarbeitung der Datensätze im beruflichen Alltag.⁵³

Durch die Anwendung einer Software ist es überhaupt erst möglich, die Unmengen an Datensätzen für den industriellen Einsatz verwertbar zu gestalten. Die Software an sich ermöglicht nicht nur eine schnellere Datenverarbeitung, in Kombination dieser beiden Verfahren ist die Nutzung der Smartphone Technologie überhaupt erst möglich. Durch die Unterstützung der Datenverarbeitung mittels Software entsteht somit die Möglich­keit, die wirtschaftlichen Unternehmensaktivitäten geschickt auszurichten.⁵⁴

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¹ Vgl. Statista (2017).

² Vgl. Mertens et al. (2017, S. 7).

³ Vgl. Hermeier et al. (2019, S. 7).

⁴ Vgl.Zuboff(1988).

⁵ Vgl. Obermaier (2019, S. 16).

⁶ Vgl. Friz(2015, S. 11).

⁷ Vgl. Jaekel (2017, S. 19).

⁸ Vgl. Simon(2019).

⁹ Vgl. Jaekel (2017, S. 23).

¹⁰ Vgl. IIoT-World.

¹¹ Vgl. desoutter.de.

¹² Vgl. Industrie-Wegweiser (2017).

¹³ Vgl. Imis.de.

¹⁴ Vgl. desoutter.de.

¹⁵ Vgl. WFB-Bremen (2019).

¹⁶ Vgl. Plattform-140 (2016).

¹⁷ Vgl. Kagermann et al. (2013).

¹⁸ Vgl.Emer(2019,S.67).

¹⁹ Vgl.Huber (2018, S. 3).

²⁰ Vgl. ZVEI (2015).

²¹ ErmöglichteinenkontaktlosenDatentransferüberFunk (Vgl. Smart-Tec).

²² Vgl. Bigdata-Insider (2017).

²³ Vgl, Schneider (2019, S. 38).

²⁴ Digitale Repräsentanz eines materiellen/immateriellen Objektes/Prozesses (Vgl. Frauenhofer-IOSB).

²⁵ Vgl. Wegener (2016, 2017a, 2017b).

²⁶ Vgl. Datenbanken-verstehen.

²⁷ Vgl. Wirtschaftslexikon-Gabler (2014).

²⁸ Vgl. Huber (2018).

²⁹ Vgl. Refa (2019).

³⁰ Vgl. Mainzer (2016).

³¹ Vgl. Spinnarke (2017).

³² Vgl. BVDW.

³³ Vgl. Frauenhofer (2015).

³⁴ Vgl. Weiser(1991).

³⁵ Vgl. Gabriel et al. (2010, S. 7-8).

³⁶ Vgl. Emer (2019, S. 15-16).

³⁷ Vgl.Emer(2019, S. 16f.).

³⁸ Vgl. VDI/VDE-GMA (2013).

³⁹ Vgl. Reinheimer (2017, S. 33 ff.).

⁴⁰ Vgl.Emer (2019, S. 20-21).

⁴¹ Vgl.Huber (2018, S. 33).

⁴² Vgl. KUKA (2019).

⁴³ Vgl.Huber (2018, S. 34).

⁴⁴ Vgl.Ross (2016).

⁴⁵ Vgl. Lokshin (2014).

⁴⁶ Vgl.Ross (2016).

⁴⁷ Vgl. Holtmann (2017, S. 45).

⁴⁸ Vgl.Huber (2018, S. 37).

⁴⁹ Vgl. D'Aveni (2015, S. 20-29).

⁵⁰ Vgl. Huber (2018, S. 40-42).

⁵¹ Vgl. Flach (2017).

⁵² Vgl.Huber (2018, S. 43).

⁵³ Vgl. Huber (2018, S. 18-19).

⁵⁴ Vgl. Broyetal. (2016).

• College: Mannheim University of Applied Sciences
• Grade: 1,3
• Publication Year: 2020
• Pages: 89
• Catalog Number: V1142572
• ISBN (eBook): 9783346514165
• ISBN (Book): 9783346514172
• Language: German
• Tags: digitalisierung, treiber, arbeitswelt, kollektive, folgen, risiken, industrie