Die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung der realen mit der digitalen Welt beeinflusst bereits heute globale Märkte, Geschäftsbeziehungen und Wertschöpfungsketten und wird diese in Zukunft noch viel drastischer verändern. Traditionelle Denkmuster und bestehende Geschäftsmodelle verlieren zusehends an Wert und verlangen von Unternehmen innerhalb völlig neuer Rahmenbedingungen zu agieren. Diese digitale Transformation, das heißt die Integration neuer digitaler Technologien in die bestehende Fertigungswelt, wird im deutschsprachigen Raum vorwiegend unter dem Begriff Industrie 4.0 diskutiert. In der Debatte dominiert eine eher technologiezentrierte Perspektive, bei der allen voran technische Normen und Standards der Fertigung im Vordergrund stehen. Dabei wirken sich neue Technologien nicht nur auf das Produktionsumfeld, sondern stets auch auf Geschäftsprozesse und organisatorische Strukturen innerhalb der administrativen Unternehmensbereiche aus.
Es fehlt vielerorts ein Diskurs über die Konsequenzen der digitalen Transformation für einzelne Unternehmensbereiche wie allen voran der Beschaffung. Dabei ist gerade die Beschaffung jene Funktion eines Unternehmens, die nicht zuletzt aufgrund zahlreicher Schnittstellen zu anderen Abteilungen und zur gesamten Wertschöpfungskette verstärkt eine tragende Rolle übernimmt und Innovationen von außen ins Unternehmen hineinträgt. Erste Studien zu diesem Themenkomplex basieren überwiegend auf quantitativen oder qualitativen Befragungen ausgewählter Experten aus der betrieblichen Praxis, die Einschätzungen zu künftigen Entwicklungen wiedergeben. Umfassende empirische Erhebungen liegen zum gegenwärtigen Zeitpunkt nach Erkenntnisstand nicht vor.
So bleiben bislang zentrale Kernfragen, welche die Entwicklungslinien der Beschaffung wie auch deren Organisation im Speziellen betreffen, unbeantwortet:
Inwieweit können Beschaffungsentscheidungen, Verhandlungen und Bezahlprozesse automatisiert und autonomisiert werden?
Was bedeuten Automatisierung und Autonomisierung für die Beschaffungsorganisation?
Wie verändern sich durch die Einflüsse von Industrie 4.0 die Anforderungen an die Beschaffungsmitarbeiter?
Ferner finden sich nahezu keine Veröffentlichungen, die Unternehmen mit ausgearbeiteten Strategien und konkreten Maßnahmenplänen eine adäquate Unterstützung bei der digitalen Transformation ihrer Organisationsstrukturen respektive einzelner Fachbereiche bieten. Diese Problematik ist Gegenstand der vorliegenden Arbeit.
Inhaltsverzeichnis
Management Summary
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Gang der Untersuchung
2 Grundlegendes Verständnis von Industrie 4.0
2.1 Definition und historische Einordnung
2.2 Technologische Treiber
2.2.1 Big Data
2.2.2 Cloud Computing
2.2.3 Cyber-physische Systeme
2.2.4 Internet of Things
2.2.5 Smart Factory
2.2.6 Industrie 4.0 als integratives Zusammenspiel
2.3 Zentrale Paradigmen
2.3.1 Vertikale und horizontale Integration
2.3.2 Dezentrale Intelligenz und dezentrale Steuerung
2.3.3 Durchgängiges digitales Engineering
2.4 Kritische Reflexion der 4.0-Konzeption
3 Organisationstheorie im Kontext von Industrie 4.0
3.1 Definition und Begriffsabgrenzung
3.1.1 Der Organisationsbegriff
3.1.2 Aufbau- und Ablauforganisation
3.1.3 Prozessorganisation
3.2 Bewertung organisationaler Leistungsfähigkeit
3.2.1 Konzeption des Organisationscontrollings
3.2.2 Situativer Ansatz
3.2.3 Nutzwertanalytische Verfahren
3.3 Einflussdimensionen von Industrie 4.0 auf die Organisationstheorie
3.3.1 Organisationsdesign
3.3.2 Arbeit und Beschäftigung
3.3.3 Qualifizierung und Bildung
4 Beschaffung im Kontext von Industrie 4.0
4.1 Rollenverständnis der Beschaffung in der digitalen Revolution
4.2 Gestaltungsdimensionen der Beschaffung 4.0
4.2.1 Technologien und Systeme
4.2.2 Beschaffungsportfolio
4.2.3 Management und Mensch
4.2.4 Organisation und Prozesse
4.3 Diskussion bestehender Organisationsformen der Beschaffung
4.3.1 Zentrale Beschaffung
4.3.2 Dezentrale Beschaffung
4.3.3 Category Management
4.3.4 Resümee zur 4.0-Eignung der generischen Formen
5 Zukunftsbild Beschaffungsorganisation 4.0
5.1 Strategieentwicklung und digitale Roadmap
5.2 Ablauforganisation und Prozessdesign
5.2.1 Strategische Beschaffungsaktivitäten
5.2.2 Operative Beschaffungsprozesse
5.3 Aufbauorganisatorische Gestaltung
5.3.1 Funktionale Betrachtung der Beschaffungsorganisation
5.3.2 Eingliederung in die Unternehmensorganisation
5.4 Reifegradmodell
6 Fazit
Anhang .
Literaturverzeichnis
Management Summary
Industrial manufacture and global supply chains are increasingly shaped by a merger of physical goods with innovative digital technologies. The digital transformation leads to a growing complexity in production whereas traditional ways of thinking become obsolete. For this development, the designation “Industry 4.0” has been established recently in the German-speaking area. The buzzword refers to an upcoming fourth industrial revolution. It is argued that digitalization may boost the productivity of economies in a way that is comparable to the former industrial revolutions triggered by James Watt’s steam engine, Henry Ford’s idea of assembly line production as well as the breakthrough of information technology in the early 1970s. Notwithstanding its ubiquity in scientific publications, Industry 4.0 mainly addresses a technological complex of themes. Digital transformation, however, does not only mean to implement innovative technologies. It rather requires a completely new setting in terms of strategy, organization and processes. This applies to the entire enterprise but in particular to procurement, the business function with a large number of interfaces to internal and external supply chain members.
For this reason, the thesis’ overarching objective is to develop an integrated model of future procurement organization setup, considering the paradigm shifts of the Industry 4.0 concept. With a systematic approach, the present paper uses techniques of literature review and secondary research to gain scientific insights about the state of research. In addition, different methods of organizational analysis and process design apply.
The mentioned change in paradigm has, along with the power of the new technologies’ interaction, a vast impact on all key design dimensions of procurement; the use of innovative purchasing tools, modified purchasing portfolios, new profiles of tasks and varied procurement process logic to mention only a few. Further analysis findings reveal the “4.0-advantageousness” of a Category Management in comparison to other generic procurement organizations such as rigorous centralization respectively decentralization. Yet, the revolutionary organization concept, developed in this context, goes far beyond a classical Category Management. It relies on full autonomization of operational tasks and a flexible and agile network organization. Moreover, the introduced maturity model can help to guide purchasing managers and CPOs on the stony path of transforming their procurement organization. By gaining insights about the current stage, systematic measures can be initiated to reach a higher maturity level and to finally achieve an entire fit with the challenges of the fourth industrial revolution.
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Aufbau der Thesis zur Entwicklung eines Zukunftsbildes
Abbildung 2: Struktur und Inhalte des zweiten Kapitels
Abbildung 3: Vier Stufen der industriellen Revolution
Abbildung 4: Big Data und Big Data Analytics
Abbildung 5: Cloud Computing
Abbildung 6: CPS-Architekturmodell
Abbildung 7: Internet of Things Umsatzprognose bis 2020
Abbildung 8: Smart Factory im Netzwerk intelligenter Infrastruktur
Abbildung 9: Studienergebnisse zur Einführung von Industrie 4.0-Technologien
Abbildung 10: Vertikale und horizontale Integration
Abbildung 11: Durchgängiges digitales Engineering
Abbildung 12: Struktur und Inhalte des dritten Kapitels
Abbildung 13: Zusammenhang Aufbau- und Ablauforganisation
Abbildung 14: Prozessfluss bei Organisationsgestaltung nach dem Analyse-Synthese-Prinzip
Abbildung 15: Fit Tests und Design Tests im Überblick
Abbildung 16: Nutzwertanalyse zur Messung der Organisationsleistung
Abbildung 17: Industrie 4.0 als sozio-technisches System
Abbildung 18: Struktur und Inhalte des vierten Kapitels
Abbildung 19: Evolutionsstufen der Beschaffung
Abbildung 20: Information als dominierender Produktionsfaktor
Abbildung 21: Erweiterte Hauptgruppen der Beschaffungsobjekte
Abbildung 22: Grundstruktur der zentralen Beschaffungsorganisation
Abbildung 23: Grundstruktur der dezentralen Beschaffungsorganisation
Abbildung 24: Grundstruktur einer möglichen Organisation des Category Managements
Abbildung 25: Struktur und Inhalte des fünften Kapitels
Abbildung 26: Iterativer Strategieentwicklungszyklus
Abbildung 27: Funktionsebenen der Prozessmodellierung
Abbildung 28: Funktionale Gliederung der Beschaffungsorganisation 4.0
Abbildung 29: Prozessorientierte Unternehmensorganisation in der Industrie 4.0
Abbildung 30: Reifegradmodell der Beschaffungsorganisation 4.0
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: 4V-Konzept zur Definition von Big Data
Tabelle 2: Vier Leistungsebenen von Cloud-Services
Tabelle 3: Reale BIP Wachstumsraten der Eurozone, Japan und USA
Tabelle 4: Objekte und Bewertungsdimensionen des Organisationscontrollings
Tabelle 5: Kompetenzklassen und Anforderungen in der Industrie 4.0
Tabelle 6: Bewertungsergebnisse für die zentrale Beschaffungsorganisation
Tabelle 7: Bewertungsergebnisse für die dezentrale Beschaffungsorganisation
Tabelle 8: Bewertungsergebnisse für das Category Management
Tabelle 9: Abgrenzung strategischer und operativer Beschaffungstätigkeiten
Tabelle 10: Bonus-Malus-System bei Lieferantenvereinbarungen
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
Die gegenwärtige Situation in Wirtschaft und Industrie ist geprägt von Volatilität, Unsicherheit und Komplexität.[1] Dabei sind es in erster Linie die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung der realen mit der digitalen Welt, die Märkte, Geschäftsbeziehungen und Wertschöpfungsketten bereits stark beeinflussen und in Zukunft noch viel drastischer verändern werden.[2] Traditionelle Denkmuster und bislang bestehende Geschäftsmodelle verlieren zusehends an Wert und verlangen von Unternehmen innerhalb völlig neuer Rahmenbedingungen zu agieren.[3] Diese digitale Transformation, das heißt die Integration und Implementierung neuer digitaler Technologien in die bestehende Fertigungswelt, wird im deutschsprachigen Raum vorwiegend unter dem Begriff Industrie 4.0 diskutiert. In der Debatte um Industrie 4.0 dominiert eine nach wie vor eher technologiezentrierte Perspektive, bei der allen voran technische Normen und Standards der Fertigung im Vordergrund stehen. Dabei wirken sich neue Technologien nicht nur auf das Produktionsumfeld, sondern stets auch auf Geschäftsprozesse und organisatorische Strukturen innerhalb der administrativen Unternehmensbereiche aus.[4]
Während die technologischen Konzepte hinter Industrie 4.0 mittlerweile vielfach recht klar erarbeitet sind, fehlt in vielen Fällen ein Diskurs über die Konsequenzen der digitalen Transformation auf einzelne Unternehmensbereiche wie allen voran der Beschaffung. Dabei ist gerade die Beschaffung jene Funktion eines modernen Unternehmens, die nicht zuletzt aufgrund zahlreicher Schnittstellen zu anderen Abteilungen und zur gesamten Wertschöpfungskette verstärkt eine tragende Rolle übernimmt und Innovationen von außen ins Unternehmen hineinträgt. Erste Studien zu diesem Themenkomplex basieren überwiegend auf quantitativen oder qualitativen Befragungen ausgewählter Experten aus der betrieblichen Praxis, aus der Wissenschaft oder von Fachverbänden, die ihre Einschätzungen zu künftigen Entwicklungen in der Industrie 4.0 wiedergeben. Umfassende empirische Erhebungen liegen zum gegenwärtigen Zeitpunkt nach Erkenntnisstand nicht vor.
So bleiben bislang auch zentrale Kernfragen, welche die Entwicklungslinien der Beschaffung als solche wie auch deren Organisation im Speziellen betreffen, unbeantwortet. Exemplarisch seien dazu die folgenden Fragestellungen angeführt:
- Inwieweit können Beschaffungsentscheidungen, Verhandlungen und Bezahlprozesse automatisiert und autonomisiert werden?
- Was bedeuten in diesem Zusammenhang Automatisierung und Autonomisierung für die Beschaffungsorganisation?
- Wie verändern sich durch die Einflüsse von Industrie 4.0 die Anforderungen an die Beschaffungsmitarbeiter?[5]
Ferner finden sich nahezu keine Veröffentlichungen, die Unternehmen mit ausgearbeiteten Strategien und konkreten Maßnahmenplänen eine adäquate Unterstützung bei der digitalen Transformation ihrer Organisationsstrukturen respektive einzelner Fachbereiche bieten. Diese Problematik ist Gegenstand der vorliegenden Arbeit.
1.2 Zielsetzung und Gang der Untersuchung
Auf Grundlage der erörterten Problem- und zentralen Fragestellungen besteht ein grundlegender Bedarf an einer fundierten wissenschaftlichen Auseinandersetzung mit den Einflüssen der Digitalisierung auf die betriebliche Funktion der Beschaffung und ihrer organisationalen Gestaltung im Kontext von Industrie 4.0. Ziel dieser Arbeit ist es daher ein ganzheitliches Modell für die Beschaffungsorganisation zu konzipieren, welches sämtliche Variablen der veränderten Wertschöpfungslogik berücksichtigt und als Orientierung für das Design von effizienten organisatorischen Strukturen der Beschaffung von morgen dient.
Der Aufbau vollzieht sich dabei in vier logisch aufeinander aufbauenden Kapiteln, was auch der zusammenfassenden Abbildung 1 zu entnehmen ist. In Kapitel 2 wird zunächst ein grundlegendes Verständnis für den Themenkomplex Industrie 4.0 geschaffen. Neben einer definitorischen Abgrenzung und historischen Einordnung, liegt der Fokus dabei auf der Darstellung der technologischen Treiber hinter der digitalen Revolution sowie deren zentralen Paradigmen, die eine Abkehr von der bisherigen Produktionslogik im industriellen Kontext darstellen. Ferner gilt es in diesem Zusammenhang auch einen kritisch distanzierten Diskurs über die Industrie-4.0-Konzeption zu führen und sich konstruktiv mit Gegenpositionen zur vorherrschenden Lehrmeinung auseinanderzusetzen. Bei den Ausführungen dieses Kapitels wird dabei ganz bewusst Wert auf eine umfassende Beschreibung des Zukunftsbildes Industrie 4.0 gelegt. Erst dadurch wird es möglich sein, die Auswirkungen auf den Unternehmensbereich der Beschaffung vollumfänglich zu erfassen und ganzheitliche Modelle entwickeln.
Kapitel 3 stellt im Anschluss die allgemeine Organisationslehre in den Mittelpunkt der Betrachtungen. Auch hier ist es für ein uneingeschränktes Verständnis der späteren Ausarbeitungen von Relevanz die grundlegenden Semantiken der betriebswirtschaftlichen Organisationstheorie zu erläutern. Im weiteren Verlauf werden aus den genannten Gründen ferner einige Ansätze zur Messung der Organisationsleistung eingeführt, die an späterer Stelle zur Evaluierung von Organisationsstrukturen wieder aufgegriffen werden. Der überwiegende Teil des Kapitels analysiert danach die Einflussdimensionen von Industrie 4.0 auf die Organisationslehre hinsichtlich Organisationsdesign, Arbeit und Beschäftigung sowie Qualifizierung und Bildung.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1 : Aufbau der Thesis zur Entwicklung eines Zukunftsbildes[6]
Mit dem nachfolgenden Kapitel 4 wird in den zweiten und sogleich größeren Teil der Arbeit übergeleitet und dabei die Funktion der Beschaffung in den Mittelpunkt der Betrachtungen gerückt. Einer Diskussion des künftigen Rollenverständnisses der Beschaffung schließt sich dabei eine Erörterung der unterschiedlichen Einflüsse von Industrie 4.0 und deren Auswirkungen auf die Beschaffungsfunktion an. Beides ist für die spätere Gestaltung einer anforderungsgerechten Beschaffungsorganisation von hoher Relevanz. Darüber hinaus werden in diesem Kapitel drei idealtypische aufbauorganisatorische Gestaltungsmodelle der Beschaffung analysiert. Methodisch und inhaltlich wird dabei auf die zuvor erarbeiteten Erkenntnisse zurückgegriffen, um die Frage zu beantworten, in welchem Maße die bestehenden Organisationsformen den veränderten Anforderungen im Kontext von Industrie 4.0 gerecht werden.
In der Folge wird in Kapitel 5 sukzessive das Zukunftsbild einer Beschaffungsorganisation 4.0 auf Basis der Untersuchungsergebnisse vorangegangener Analysen erarbeitet. Der Entwicklung eines Phasenkonzeptes für die Strategieentwicklung folgen kohärent das Prozessdesign und eine mögliche aufbauorganisatorische Gestaltung der künftigen Beschaffung. Weiterhin soll die Konzeption eines Reifegradmodells dazu dienen die Durchdringung von Industrie 4.0 in der Beschaffungsorganisation messbar zu machen und Handlungsfelder im digitalen Transformationsprozess aufzuzeigen.
Die Arbeit schließt mit dem Fazit in Kapitel 6, das mit Implikationen für die betriebswirtschaftliche Forschung wie auch für die unternehmerische Praxis den Bogen zu weiteren Arbeiten innerhalb des Themenkomplexes spannt.
Die Darlegungen der vorliegenden Arbeit schränken die Perspektive weitestgehend auf die industrielle Leistungserstellung realer und vorwiegend direkter Güter ein. Digitale Produkte respektive Dienstleistungen sind nicht Gegenstand der Betrachtungen im Sinne von Beschaffungsobjekten. Zur weiteren Abgrenzung des Themenbereiches sei an dieser Stelle erwähnt, dass bei den Analysen von aufbauorganisatorischen Unternehmensmodellen stets eine idealtypische Konzernstruktur mit diversifizierten und verteilten Produktionsstätten unterstellt wird.
2 Grundlegendes Verständnis von Industrie 4.0
Bei Industrie 4.0 handelt es sich um ein relativ neues Forschungsfeld, das in der breiten Öffentlichkeit kaum verstanden wird. Eine ganze Reihe diverser Definitionsansätze, die häufig Technologie und Vision nicht sauber voneinander abgrenzen, tragen zu dieser allgemeinen Verwirrung bei.[7] Um die Ideen und Konzepte hinter Industrie 4.0 greifbar zu machen, ist es unabdingbar einen Überblick über die grundlegenden Semantiken und technologischen Zusammenhänge des Themenkomplexes zu erarbeiten, wie auch eine kritisch-distanzierte Auseinandersetzung mit der Industrie 4.0-Konzeption zu führen. Dieser Forderung wird im vorliegenden Kapitel Rechnung getragen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2 : Struktur und Inhalte des zweiten Kapitels[8]
2.1 Definition und historische Einordnung
Hinter dem allgegenwärtigen Schlagwort Industrie 4.0 wird mehr ein Zukunftsprojekt verstanden, als dass es in der wissenschaftlichen Literatur bereits eine gemeinhin anerkannte und einheitliche Definition gäbe. Dies liegt nicht zuletzt in der Tatsache begründet, dass der Begriff in der Politik geboren wurde. Dahinter stehen Überlegungen der deutschen Bundesregierung, wie im Rahmen einer High-Tech-Strategie die Produktivität deutscher Industrieunternehmen durch den Einsatz innovativer Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) gesteigert und ihre Stellung im internationalen Wettbewerbsumfeld weiter gefestigt werden kann.[9] Auf der Hannover Messe im Jahre 2011 erstmals vorgestellt, umschreibt der Begriff wie die Verschmelzung der Fertigung mit digitalen Technologien die Produktionsabläufe in globale Wertschöpfungsketten revolutionieren und somit die vierte industrielle Revolution einläuten wird.[10]
Wichtige institutionelle Player der Ideen hinter Industrie 4.0 sind:
- Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), das gemeinsam mit dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWI) als Initiator gilt und den organisatorischen Rahmen inkl. Förderungen zur Verfügung stellt.
- Die Plattform Industrie 4.0 als Zusammenschluss der Verbände des Maschinenbaus (VDMA), der Elektroindustrie (ZVEI) und der Informationsindustrie (BITKOM), die als zentraler Ansprechpartner fungiert und Umsetzungsprojekte für die Industrie 4.0 gestaltet.
- Wissenschaftliche Institutionen wie die Fraunhofer Gesellschaft und das Deutsche Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern mit Studien und Pilotprojekten.[11]
Bei ganzheitlicher Durchdringung der Idee hinter Industrie 4.0 steuern sich in Zukunft Aufträge ohne menschliches Zutun durch die Wertschöpfungsstufen in der Fabrik, Maschinen rüsten sich automatisch durch Informationen des Werkstückes um und die Endprodukte organisieren selbständig ihre Auslieferung zum Kunden.[12] Industrie 4.0 betrifft sämtliche Wertschöpfungsprozesse sowohl innerhalb als auch außerhalb der Unternehmensgrenzen und ist gekennzeichnet durch eine effiziente und hochflexible Produktion der Losgröße 1 mit einem hohen Maß an Produktindividualisierung sowie der ganzheitlichen Integration des Kunden und sämtlicher Geschäftspartner in den Prozess der Leistungserstellung.[13]
Daraus abgeleitet soll für das Verständnis des vorliegenden Werkes eine sehr praxisnahe Begriffsbestimmung nach ROTH als Arbeitsdefinition zu Grunde gelegt werden, wonach die vierte industrielle Revolution wie folgt definiert wird:
„Industrie 4.0 umfasst die Vernetzung aller menschlichen und maschinellen Akteure über die komplette Wertschöpfungskette sowie die Digitalisierung und Echtzeitauswertung aller hierfür relevanten Informationen, mit dem Ziel die Prozesse der Wertschöpfung transparenter und effizienter zu gestalten, um mit intelligenten Produkten und Dienstleistungen den Kundennutzen zu optimieren.“[14] Dieses Verständnis beinhaltet all jene relevanten Definitionsmerkmale, welche für die Untersuchungen im Rahmen dieser Arbeit von Bedeutung sind.
Mit der typisch IT-geprägten Zählweise „4.0“ lehnt sich der Begriff Industrie 4.0 an Vorbilder wie „Web 2.0“ an und nimmt dabei Bezug auf die bisherigen drei industriellen Revolutionen[15], die nachfolgend vorgestellt werden.
Allgemeinhin wird unter dem Wort Revolution ein tiefgreifender, jäher Umbruch von Gesellschaftsstrukturen respektive Wirtschaftssystemen verstanden, ausgelöst durch neue Technologien und neuartige Weltanschauungen.[16]
Die erste industrielle Revolution startete in der Mitte des 18. Jahrhunderts, getrieben durch die Erfindung der Dampfmaschine und der damit einhergehenden Mechanisierung von Produktionsanlagen.[17] Das Resultat dieser Industrialisierung bisher manuell ausgeführter Tätigkeiten waren signifikante Produktivitätssteigerungen in der Herstellung von Gütern der Grundversorgung, wie bspw. in der Landwirtschaft oder der Textilindustrie.[18] Gleichzeitig entstanden durch die Verfügbarkeit riesiger Mengen an Energie nicht nur Fabriken sondern auch Eisenbahnlinien und ebneten den Weg in die moderne Gesellschaft.[19]
Die Einführung der ersten Fließbänder um das Jahr 1870 in der fleischverarbeitenden Industrie der USA wird gemeinhin als Beginn der zweiten industriellen Revolution gesehen.[20] Zusammen mit der Nutzung von elektrischer Energie wurde so insbesondere in der Chemie- und Automobilindustrie eine großindustrielle Massenproduktion möglich.[21] Die Fertigung war von nun an geprägt durch die Idee der Arbeitsteilung (Taylorismus), was sich insbesondere in der perfektionierten Fließbandfertigung in den Werken Henry Fords zeigte und der Produktivität in der Gütererstellung zu einem erneuten sprunghaften Anstieg verhalf.[22]
Die beiden ersten industriellen Revolutionen gingen ab Beginn der 1970er Jahre in die dritte industrielle Revolution über, die – nach Auffassung einiger Autoren – zumindest in Teilen bis in die heutige Zeit andauert. Gekennzeichnet durch den Einsatz von Elektronik und der IKT wurde die Automatisierung von Produktionsprozessen vorangetrieben und dabei ein weiterer großer Part der manuellen Arbeit sowie erstmals auch geistige Tätigkeiten von Maschinen substituiert.[23] Angetrieben durch die Entwicklungen von Halbleitern, Großrechnern und Personal Computern (PC) konnten Produktionsprozesse effizienter gestaltet werden und ermöglichten somit eine variantenreichere Serienproduktion.[24] Gleichzeitig nahm der Anteil von Dienstleistungen am Bruttoinlandsprodukt (BIP) stark zu.[25]
Heute steht die Gesellschaft an der Schwelle zur vierten Stufe des Industrialisierungsprozesses, getrieben durch den Einzug von Internettechnologien und einer umfassenden Vernetzung aller an der betrieblichen Leistungserstellung beteiligten Objekte. Der PC hat sich zu intelligenten Geräten weiterentwickelt während die Bereitstellung von IT-Infrastrukturen immer mehr über intelligente Netze erfolgt.[26] Diesen technologischen Treibern und deren integrativem Zusammenspiel, das letztlich ausschlaggebend für die revolutionären Produktivitätssteigerungen in der Industrie 4.0 ist, widmen sich im Detail die Ausführungen des folgenden Unterabschnittes. Das zuvor beschriebene Phasenkonzept der industriellen Revolutionen wird in nachstehender Abbildung nochmals graphisch zusammengefasst.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 3: Vier Stufen der industriellen Revolution[27]
Wie in den vorangegangenen Ausführungen dargelegt, waren es stets Technologiesprünge die jene disruptiven Veränderungen hervorgerufen haben. Nun lassen sich die Auswirkungen industrieller Revolutionen jedoch nicht alleine auf neue technologische Errungenschaften reduzieren, weshalb eine rein technikzentrierte Unterscheidung der Phasen als irreführend anzusehen ist. Vielmehr stellen sie Umwälzungen des gesamten Systems der Gütererstellung dar, zu dem neben der Technologiebasis in erster Linie die menschliche Arbeitskraft wie auch die Organisationsformen der Unternehmungen zählen.[28] Diese Erkenntnis spiegelt sich stark im Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit wider.
2.2 Technologische Treiber
Wie im vorherigen Abschnitt bereits thematisiert sind die Triebkräfte hinter der vierten industriellen Revolution diverse, teils neuartige Technologiekonzepte. Das Verständnis ihres Wirkens und ihres Zusammenspieles sind essentiell, um die Vision hinter Industrie 4.0 vollumfänglich zu verstehen. Die in diesem Abschnitt skizzierten Technologien werden in der wissenschaftlichen Literatur als Wegbereiter respektive Bestandteile von Industrie 4.0 angesehen. Die vorliegende Arbeit fokussiert dabei die folgenden fünf technologischen Treiber:
- Big Data
- Cloud Computing
- Cyber-Physische-Systeme
- Internet of Things
- Smart Factory
Eine saubere Abgrenzung zwischen ihnen mag an einigen Stellen nicht immer gelingen. Zu fließend sind die Übergänge zwischen den einzelnen Konzepten, weshalb Redundanzen in den nachfolgenden Ausführungen nicht auszuschließen sind. Ferner erscheint es mit Blick auf den betriebswirtschaftlich geprägten Hintergrund und Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit angemessen, die grundsätzlichen Wirkungsweisen präzise und verständlich zu umreißen, ohne den Fokus allzu sehr auf technologische Details zu legen.
2.2.1 Big Data
Mit der Vielzahl an Veröffentlichungen zum Thema Big Data geht eine Reihe unterschiedlicher Definitionen einher. Ein überwiegender Teil davon bleibt jedoch eine klare semantische Abgrenzung zur klassischen Datenhaltung und -verarbeitung im Unternehmen schuldig.[29] Unter anderem eine Antwort auf eben jene Frage nach der Unterscheidung soll im vorliegenden Unterabschnitt erarbeitet werden.
Als Einstieg in die Begriffsbildung können unter Big Data solche Daten verstanden werden, „[…] die über das normale Maß in Bezug auf Datenmenge, Heterogenität der Daten und der Frequenz des Datenanfalls hinausgehen.“[30] Wenngleich in der Kürze noch etwas unscharf, kristallisieren sich aus diesem Verständnis die wichtigsten Merkmale heraus. So werden Big Data von den gängigsten Definitionen vier spezifische Eigenschaften zugewiesen, was gemeinhin als das 4V-Konzept bezeichnet wird; Volume, Velocity, Variety, Veracity.[31] Die jeweilige Bedeutung dieser Definitionsmerkmale sind in der nachstehenden Tabelle gegenübergestellt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 1 : 4V-Konzept zur Definition von Big Data[32]
Die voranstehenden Merkmalserläuterungen lassen nun erste Rückschlüsse auf die Abgrenzung zu klassischen Unternehmensdaten zu. Big Data übersteigt nicht nur die Datenmengen der betrieblichen Standard-ERP- oder CRM-Systeme. Vielmehr werden die Daten in völlig heterogener Form aus Meinungsäußerungen in sozialen Netzwerken, GPS-Messungen, Bildern von Überwachungskameras, intelligenten Alltagsgegenständen (Smart Things) oder vernetzten Produktionsanlagen generiert.[33] Hiermit wird deutlich, dass immer mehr externe Daten in den Fokus rücken. Es soll durch Aufbrechen der klassischen Betrachtungsweise und der Erweiterung mit neuen Dateninhalten eine globalere Sicht auf das Unternehmen ermöglicht werden.[34]
In ihrer Rohform sind die Daten, respektive ist Big Data, allerdings zunächst von sehr begrenztem Nutzen und erst durch analytische Prozesse können aus den Rohdaten Informationen gewonnen werden, die von betriebswirtschaftlichem Wert sind.[35] In diesem Zusammenhang wird häufig der Begriff Big Data Analytics verwendet. Darunter werden sämtliche Dienste subsumiert, die den Prozess der Analyse und Auswertung großer, unstrukturierter Datenmengen unterstützen, um relevante Zusammenhänge und Muster zu erkennen, die der Entscheidungsfindung im Betrieb dienen.[36] Diese Fähigkeit, die gigantische Datenflut zu analysieren und kontextbezogen in Wettbewerbsvorteile zu transformieren, wird ein immer bedeutenderer Wettbewerbsfaktor in Zeiten der fortschreitenden Digitalisierung ganzer Wertschöpfungsketten.[37] Konkret bedeutet dies für Unternehmen in der Industrie 4.0, dass die zunehmende Ausstattung von Maschinen und Anlagen mit Sensortechnologie zu einer signifikant verbesserten Kenntnis der Ressourcen und Prozesse im gesamten Betrieb führen kann. So können bspw. unter Verwendung aufbereiteter und verdichteter Analysedaten Qualitätsprobleme in unterschiedlichen Fertigungsbereichen in Echtzeit identifiziert, über Cockpits und Dashboards schnell und verständlich berichtet und letztlich effizienter behoben werden.[38]
Big Data und Big Data Analytics stellen somit den ersten Baustein von Industrie 4.0 dar, indem Datenverfügbarkeit und Schnelligkeit in Auswertung und Entscheidungsfindung den Weg für signifikante Produktivitätssteigerungen ebnen, die einer industriellen Revolution inhärent sind.
Abbildung 4 fasst die Inhalte dieses Unterabschnittes zusammen und spannt den Bogen zu den weiteren Industrie 4.0 Treibern, die im Folgenden thematisiert werden.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 4: Big Data und Big Data Analytics[39]
2.2.2 Cloud Computing
Unter dem Begriff Cloud (engl. für Wolke) werden in der Fachsprache vereinfacht virtualisierte IT-Ressourcen (bspw. Datenspeicher, Softwareanwendungen usw.) verstanden, die von einem Dienstleister verwaltet werden. Der Zugriff erfolgt per Netzwerk, zumeist über das Internet. Das Wort Wolke stellt in diesem Zusammenhang auf die Tatsache ab, dass der eigentliche physische Standort der Infrastruktur für den Nutzer nicht nachvollziehbar ist und die gewünschten Dienste quasi aus dem Nichts – aus den Wolken – abgerufen werden können.[40] Der Begriff Cloud Computing beschreibt darauf aufbauend den Vorgang der Nutzung o.g. IT-Ressourcen, die bedarfsgerecht angemietet werden und für die der Anwender keine eigenen, kostenintensiven Ressourcen im eigenen Unternehmen vorhalten muss.[41]
Die verschiedenen Services rund um das Cloud-Computing lassen sich – den Veröffentlichungen in der einschlägigen Literatur folgend – nach vier unterschiedlichen Leistungsebenen kategorisieren. Die nachfolgende Tabelle stellt diese vier Cluster mit entsprechender Erläuterung gegenüber.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 2 : Vier Leistungsebenen von Cloud-Services[42]
Nicht selten wird in diesem Zusammenhang auch das Bild einer Cloud Computing Pyramide bemüht, bei der die Ebene IaaS die unterste Stufe bildet und die weiteren Ebenen (PaaS, SaaS, BPaaS) nacheinander auf den jeweils vorherigen aufbauen.[43] Zwei zentrale Charakteristika des Cloud Computings sind die flexible Skalierbarkeit der Ressourcen sowie das Prinzip der Abrechnung nach Verbrauch respektive Inanspruchnahme der bereitgestellten Infrastruktur (Pay-per-Use).[44] Hieraus lässt sich der unmittelbare Nutzen der Cloud ableiten, der neben den Flexibilitäts- und Kostenvorteilen insbesondere auch in der leichten Integration sämtlicher an der Wertschöpfung beteiligter Geschäftspartner besteht.[45] Demgegenüber sind jedoch auch die Nachteile nicht zu vernachlässigen, die sich in Sicherheits- und technischen Risiken, Abhängigkeiten zum Dienstleistungsanbieter und in der – für viele nicht greifbaren – Komplexität der Materie äußern.[46]
Nichtsdestotrotz ist die angesprochene Skalierbarkeit der Cloud in Verbindung mit einer stetig wachsenden Anzahl vernetzter Geräte und exponentiell steigenden Mengen an zu verarbeitenden Daten[47] ein ganz entscheidender technologischer Lösungsansatz für die Industrie 4.0 in der Praxis.[48] Wie Abbildung 5 verdeutlicht, ist das Cloud Computing mit seinen erläuterten Eigenschaften für eine gemeinsame Daten- und Informationsbasis von essentieller Bedeutung, in dem es die Rolle eines Verbinders zwischen den Geschäftsprozessen und den intelligenten, vernetzten Geräten einnimmt.[49] Letzt genannten widmen sich die Ausführungen des folgenden Unterabschnittes.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 5 : Cloud Computing[50]
2.2.3 Cyber-physische Systeme
Cyber-physische Systeme (engl. cyber-physical systems, CPS) sind leistungsfähige, intelligente Objekte, die sich selbständig steuern, ihre Umwelt wahrnehmen, mit ihr interagieren und über das Internet miteinander vernetzt sind.[51] Diese Objekte existieren über die physische Welt hinaus in einem virtuellen Abbild, das die reale Welt spiegelt und mit zusätzlichen Informationen anreichert. Cyber deutet dabei auf das virtuelle Abbild hin während sich physisch auf das Objekt in der Realität bezieht.[52]
CPS zeichnen sich durch folgenden Merkmale aus:
- In die physischen Systeme integrierte Fähigkeit zur Informationsverarbeitung (eingebettetes System, engl. embedded system)
- Initiierung und Steuerung physischer Handlungen durch Software
- Vernetzung der einzelnen Systeme über lokale Netze oder das Internet
- Bereitstellung ihrer Dienste über Schnittstellen, die von anderen CPS, Objekten oder Menschen in Anspruch genommen werden können[53]
Diese Eigenschaften veranschaulicht das nachstehende Architekturmodell, das aufgrund seines Aufbaus auch als CPS-Zwiebelschalenmodell bezeichnet wird. Nach diesem Verständnis können CPS als Integrationsplattform für den Informationsaustausch angesehen werden.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 6 : CPS-Architekturmodell[54]
Findet eine Vernetzung von CPS im Kontext einer industriellen Güterproduktion statt, so wird der Begriff Cyber-physische Produktionssysteme (CPPS) verwendet. Diese Bezeichnung kann sich zum einen auf komplette Fertigungsanlagen oder auf einzelne Module oder Geräte beziehen.[55] Zur Veranschaulichung dieses Konzeptes hinter den CPPS wird nachfolgend ein simples Beispiel eingeführt, das in ähnlicher Form an weiteren Stellen dieser Arbeit nochmals aufgegriffen wird. In der Produktion kommuniziert ein mit Sensorik ausgestatteter Rohling mit der Maschine, in dem er Informationen über seinen gewünschten Bearbeitungszustand weitergibt. Sich selbststeuernde, autonome Maschinen, Transport- und Lagersysteme (die CPPS) stimmen untereinander freie Förder- und Produktionskapazitäten ab, um den effizientesten Weg zur Bearbeitung des Rohlings zu finden.[56] Hier wird deutlich warum CPS auch als die „ Motoren der Industrie 4.0 “[57] betitelt werden, sind sie in ihrem Zusammenspiel doch das Herzstück der Fabrik von morgen und damit essentieller Bestandteil der vierten industriellen Revolution.
Aus einer betriebswirtschaftlichen Perspektive ist stets die Frage nach dem Nutzen zu stellen. Die Amortisation der nicht unerheblichen Investitionssummen für CPPS soll über eine signifikante Steigerung der Flexibilität erreicht werden. Innerhalb kurzer Zeit sollen Fertigungseinheiten in der Lage sein, sich auf geänderte Kundenwünsche einzustellen, was in den bekannten Schlagworten wie Losgröße 1 und Mass Customization zum Ausdruck kommt.[58] Konkret bedeutet dies den Transfer der Kostenvorteile einer Serien- respektive Massenproduktion auf die Einzelstückfertigung, wodurch sich jegliche Varianten rentabel produzieren lassen und somit für einen gesteigerten Kundennutzen sorgen. Gleichzeitig findet durch die permanente Kommunikation aller Objekte des Wertschöpfungsprozesses eine Echtzeitoptimierung der Produktionskapazitäten hinsichtlich Ressourcenverbrauch, Durchlaufzeiten und Selbstdiagnose der Anlagen statt. Dies führt zu einer Minimierung von Wartungskosten, Stillstandzeiten und Verschleiß.[59]
In jener Welt der CPS bzw. CPPS ist zwangsläufig ein enormes Ansteigen der Datenmenge pro Zeiteinheit zu erwarten. Durch das Zeichnen eines immer präziseren digitalen Abbildes der physischen Produktionsumgebung werden nahezu pausenlos große Datenmengen erzeugt.[60] Für die Herausforderung einer Echtzeitanalyse dieser Daten sowie der Extraktion relevanter Inhalte sei der Zusammenhang zu den Big Data Analytics Diensten hergestellt[61], die eine essentielle Grundlage für die Implementierung von CPS in der Fertigung darstellen.
2.2.4 Internet of Things
Ebenfalls eng mit den Cyber-physischen Systemen verknüpft ist das Internet of Things (IoT, engl. für Internet der Dinge), das sich ganz allgemein auf die Vernetzung unterschiedlicher Geräte, Produkte und Alltagsgegenstände bezieht.[62] Der Begriff hat seit geraumer Zeit eine gewisse Omnipräsenz in der wissenschaftlichen Literatur und Medienlandschaft. Oft werden hier allerdings unterschiedliche Technologien unter einem Schlagwort subsumiert, die im Prinzip wenig miteinander zu tun haben. Aus diesem Grunde scheint eine strukturierte Begriffsbildung und -abgrenzung erforderlich:
- Thing (engl. für Ding) bezeichnet ein Gerät, das selbständig in der Lage ist, seinen Zustand zu erfassen, zu kommunizieren und diesen aufgrund erhaltener Informationen zu verändern.[63] Demnach sind CPS und CPPS als Things im Sinne des IoT zu betrachten sowie darüber hinaus sämtliche mit Sensortechnik ausgestattete und vernetzte Gegenstände des alltäglichen Lebens (Smartphones, Haushaltsgeräte, Automobile, etc.).
- Das IoT beschreibt dann eine globale Netzwerkstruktur, an die Maschinen und Geräte angeschlossen sind und über das jene gesteuert und überwacht werden können.[64]
Das IoT entsteht schlussendlich, indem jedes technische Gerät mit jedem anderen Gerät in der Welt in nahezu Echtzeit-Geschwindigkeit Informationen austauscht. Basis hierfür ist das neue Internetprotokoll IPv6, das die Zahl der verfügbaren IP-Adressen deutlich vergrößert und es ermöglicht, dass Objekte in fast unbegrenzter Zahl über das Internet miteinander vernetzt werden.[65] Zusammen mit dem konventionellen Internet (Internet der Computer), bei dem die Kommunikation zwischen Menschen im Vordergrund steht, bildet das IoT, mit dem Schwerpunkt auf Sensorik und der Einbindung beliebiger physischer Gegenstände, ein erweitertes Internet.[66] In Anlehnung an den Terminus IoT wird für dieses erweiterte Internet, ein Internet der Dinge, Daten und Dienste, in der wissenschaftlichen Literatur auch der Begriff des Internet of Everything verwendet.[67]
Im Jahre 2015 waren Schätzungen zufolge rund 6,6 Milliarden Dinge weltweit mit dem Internet verbunden, wenngleich der Großteil noch durch PCs, Laptops und Smartphones gebildet wurde, die vereinfacht ausgedrückt, der ursprünglichen digitalen Welt zuzuordnen sind. Allerdings befanden sich darunter auch schon bereits die ersten rund 300 Millionen Dinge aus der realen Welt, wie bspw. Stromzähler oder Fahrzeuge.[68] Diese Zahlen werden in den kommenden Jahren signifikant steigen und es ist von einem exponentiellen Wachstum der Menge vernetzter Geräte auszugehen. Alleine bis zum Jahre 2020 könnten weltweit schon rund 100 Milliarden Dinge über das IoT miteinander vernetzt sein.[69] Das rasante Wachstum – wenngleich in moderateren Dimensionen – spiegelt sich auch in der nachstehenden Prognose zum globalen Umsatz mit inter netfähigen Geräten wider.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7 : Internet of Things Umsatzprognose bis 2020[70]
In der Vielzahl an Veröffentlichungen innerhalb dieses Themenkomplexes sind konträre Verständnisse und Einordnungen in den Gesamtzusammenhang unvermeidlich. So sieht bspw. KENN in IoT und Industrie 4.0 zwei mehr oder weniger ähnliche Konzeptionen und grenzt diese lediglich über die jeweilige Zielrichtung voneinander ab. Industrie 4.0 adressiere dabei ausschließlich die Prozesse im Bereich der industriellen Produktion und Logistik, wohingegen IoT allgemein die Produktion, den Transport sowie die Verwendung durch den Verbraucher fokussiere.[71] KAUFMANN verwendet gar die Begriffe synonym, sieht er – zumindest im industriellen Bereich – zwischen beiden ebenfalls große Überlappungen.[72] Diesen Sichtweisen entgegen steht das Verständnis von IoT in der vorliegenden Arbeit. Das Internet der Dinge ist hier – wie die strukturelle Gliederung des Kapitels bereits impliziert – als eine notwendige Bedingung unter mehreren zu begreifen. Das IoT ist ein technologischer Enabler, der überhaupt erst die enormen Produktivitätssprünge in der Fertigung möglich macht und somit eine vierte industrielle Revolution auslösen kann.
2.2.5 Smart Factory
Ein weiteres wichtiges Element der vierten industriellen Revolution ist die Smart Factory (engl. für intelligente Fabrik), in der sich viele der zuvor beschriebenen Technologien wiederfinden. Die Smart Factory beschreibt eine Umgebung, in der sich Produktions- und Logistiksysteme weitgehend ohne menschliche Eingriffe selbst organisieren. Basis hierfür sind die CPS.[73] Sie bilden die Verbindung zwischen der physischen und virtuellen Welt, indem sie über eine IT-Infrastruktur, das IoT[74], kommunizieren. Menschen, Produktionsanlagen und IT-Systeme arbeiten über die Unternehmensgrenzen hinweg in nahezu Echtzeit zusammen. Durch diese vernetzten Systeme entstehen riesige Datenmengen, Big Data[75], die verarbeitet, analysiert und für eine schnelle und effiziente Entscheidungsfindung aufbereitet werden müssen.[76] Der maßgebliche Unterschied zwischen der Smart Factory und einer konventionell organisierten Fabrik liegt in der extremen Dezentralisierung. Da alle beteiligten Objekte des Produktionssystems ihren Zustand kennen und die Bearbeitungsvorschriften bekannt sind, ist die Koordination der Fertigung eine Problemstellung, die in der Smart Factory mathematisch-algorithmisch zu lösen ist. Diese Selbstorganisation führt in Konsequenz auch zu einer Selbstoptimierung, die mit einer großen Ressourceneffizienz einhergeht. Wird bspw. erkannt, dass ein Werkzeug einer Maschine abgenutzt ist, können ihr automatisch solche Teile zugewiesen werden, für die der Werkzeugzustand noch ausreichend ist, bevor ein Austausch des Werkzeuges initiiert wird.[77]
Im Umfeld der Smart Factory entstehen, gleichermaßen getrieben durch den technologischen Wandel und die fortschreitende Digitalisierung, weitere intelligente Infrastrukturen:
- Smart Mobility: Intelligente, nachhaltige Mobilitätslösungen, die im industriellen Umfeld auf effiziente Transportprozesse und eine Optimierung der Verkehrsflüsse zielen
- Smart Buildings: Moderne Gebäudetechnik mit Softwaresteuerung zur Minimierung des Energieverbrauches oder optimaler Ausnutzung von verfügbaren Lagerflächen
- Smart Grid: Intelligente Verteilnetze für die Stromversorgung mit dem Ziel der effizienten und bedarfsgerechten Energieverteilung im privaten wie industriellen Umfeld
- Smart Products: CPS sowie mit Sensortechnik ausgestattete und vernetzte Gegenstände des alltäglichen Lebens[78]
Wenngleich der Fokus von Industrie 4.0 auf der Smart Factory liegt, so sind die obengenannten intelligenten Infrastrukturen ein nicht unwesentlicher Bestandteil von Industrie 4.0.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 8 : Smart Factory im Netzwerk intelligenter Infrastruktur[79]
Das Potential von Industrie 4.0 kann nur dann voll zur Geltung kommen, wenn die Smart Factory mit ihren Cyber-physischen Systemen diese intelligenten Infrastrukturen über Schnittstellen, im Sinne einer horizontalen Integration, einbindet.[80] Dem integrativen Zusammenspiel sämtlicher technologischer Komponenten und Enabler im Rahmen von Industrie 4.0 widmen sich die Ausführungen des nachfolgenden Unterabschnittes.
2.2.6 Industrie 4.0 als integratives Zusammenspiel
In vielen Unternehmen werden bereits isoliert einige der zuvor erläuterten Technologien und Dienste eingesetzt, was fälschlicherweise zu der Annahme führt, dass Industrie 4.0 schon umgesetzt wird. Dies spiegelt sich auch in aktuellen Studienergebnissen wie in Abbildung 9 dargestellt wider, wonach die einzelnen Technologien hinsichtlich ihrer geplanten Einführung stark variieren. Dies unterstreicht das fehlende Verständnis für den Gesamtzusammenhang in weiten Teilen der Wirtschaft. Der bloße Einsatz einzelner Komponenten ist nämlich keinesfalls mit einer Umsetzung von Industrie 4.0 gleichzusetzen. Die technologischen Treiber sind zwar ein wesentlicher Bestandteil und mitunter auch notwendige Bedingung für ein intelligentes Produktionsumfeld. Alleinstehend können sie jedoch nicht den erwarteten Mehrwert generieren, der durch die vierte industrielle Revolution erreicht werden soll. Das Zusammenspiel der Technologien, das maßgeblich das Verständnis von Industrie 4.0 prägt und in den vorangegangenen Ausfüh rungen bereits angeklungen ist, soll daher nachfolgend nochmals kurz skizziert werden.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 9 : Studienergebnisse zur Einführung von Industrie 4.0-Technologien[81]
Im Zeitalter von Industrie 4.0 ist die Smart Factory [82] zentrales Element und Ort der Wertschöpfung. Sie steht in ständiger Interaktion mit der intelligenten Infrastruktur, die sie umgibt. Mit Sensortechnik ausgestatte Produktionsmittel und CPPS [83] sind über die globale Netzwerkinfrastruktur des IoT [84] miteinander vernetzt und finden in der Fabrik von morgen ohne nennenswerten menschlichen Eingriff den effizientesten Weg zur Fertigstellung eines Auftrages. Echtzeitauswertungen unterstützen die Steuerung und Kontrolle der CPPS, wobei Big Data und Big Data Analytics Dienste[85] die Voraussetzung für die Auswertungen schaffen. Deren benötigte Rechenleistung ist auf die Cloud [86] ausgelagert, die die notwendige, leistungsstarke und skalierbare IT-Infrastruktur bereitstellt. Erst die Verknüpfung und Kombination der technologischen Komponenten in der geschilderten Art und Weise ermöglicht eine Entfaltung des Potentials, das mit der Industrie 4.0-Konzeption erwartet wird.[87]
Ferner ist zu bedenken, dass Produktivitätssprünge im Sinne einer industriellen Revolution nicht auf Knopfdruck und auch nicht durch vereinzelte Unternehmen alleine zu erzielen sind. Massive Steigerung der wirtschaftlichen Produktivität sind erst dann zu erwarten, wenn eine Vielzahl von Unternehmen den erläuterten Weg eines ganzheitlich integrierten Einsatzes der Technologien gehen und so integrierte, in Echtzeit gesteuerte Wertschöpfungsnetzwerke entstehen. Unter anderem dieser Aspekt, die horizontalen Integration, ist Gegenstand der nachfolgenden Betrachtungen in Abschnitt 2.3 der vorliegenden Arbeit.
2.3 Zentrale Paradigmen
Mit einer industriellen Revolution einher geht stets eine radikale Veränderung der Denkweisen im Vergleich zu bisherigen Ansätzen. In diesem Zusammenhang wird das Wort Paradigma verwendet, das wie folgt definiert ist: „ Begriff für die eine Wissenschaft in einem bestimmten Zeitraum prägenden allgemein akzeptierten Auffassungen. “[88] Vor dem Hintergrund der Industrie 4.0 wird in der Wirtschaftswissenschaft seit kurzem auch über einen bevorstehenden Paradigmenwechsel diskutiert. Dabei ist die Aussage „ Hinter Industrie 4.0 steht das Paradigma der Digitalisierung “[89] zu vereinfachend und sie erfasst die Komplexität des Themas nicht in Gänze. Wenngleich die Digitalisierung mit ihren technologischen Treibern[90] als Initiator der vierten industriellen Revolution anzusehen ist, kann darunter keine grundsätzlich veränderte Denkweise oder Auffassung verstanden werden. Als Zentrale Paradigmen der Industrie 4.0 gelten für diese Arbeit die folgenden:
- Vertikale und horizontale Integration
- Dezentrale Intelligenz und dezentrale Steuerung
- Durchgängiges digitales Engineering
Damit wird grundsätzlich den Ausführungen von SIEPMANN wie auch MERZ mit ihren fünf Paradigmen gefolgt, wenngleich diese die dezentrale Intelligenz und dezentrale Steuerung als separate Punkte betrachten.[91] Ein weitreichenderer Unterschied besteht jedoch darin, dass die CPPS – entgegen der Auffassung der genannten Autoren – für das vorliegende Werk nicht als neuartiges Verständnis im Sinne eines Paradigmas, sondern als rein technologische Komponente eingeordnet werden.
Mit den Ausführungen der nächsten Unterabschnitte werden die drei benannten Paradigmen strukturiert erörtert, bilden sie doch einen elementaren Grundstein für die weiteren Analysen im Rahmen dieser Arbeit.
2.3.1 Vertikale und horizontale Integration
Durch Industrie 4.0 mit ihren zuvor erläuterten Technologiekonzepten und Infrastrukturen wird eine durchgängige Vernetzung intelligenter Objekte sowohl innerhalb als auch außerhalb des Unternehmens entstehen. Konkret mündet diese Vernetzung in einer zunehmenden vertikalen wie auch horizontalen Integration des Unternehmens[92].
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 10 : Vertikale und horizontale Integration[93]
Abbildung 10 zeichnet das grundlegende Schema der beiden Integrationsrichtung aus der betriebswirtschaftlichen Perspektive mit den klassischen Sach- wie auch den Querschnitts- bzw. Managementfunktionen. Unter vertikaler Integration kann im Kontext von Industrie 4.0 eine stärkere Vernetzung zwischen den Unternehmensebenen und den Managementfunktionen verstanden werden, von der Führung bis zu den einzelnen Mitarbeitern. Aus der fertigungs- und automatisierungstechnischen Sichtweise bedeutet dies eine hierarchische Einordnung aller unternehmensinternen Systeme sowie einen Aufbau von Schnittstellen zum Austausch von Daten zwischen den Hierarchieebenen. Es entsteht ein einheitliches und durchgängiges System, in dem sich die Richtung der Datenflüsse an der Hierarchieordnung orientiert.[94] Das Resultat ist eine nahtlose Verbindung von der Prozessebene in der Fertigung (Shopfloor) über das Manufacturing Execution System (MES) bis hin zum ERP-System des Unternehmens (Topfloor). Dies lässt sich an einem Beispiel verdeutlichen: Das intelligente Produkt erhebt auf der Prozessebene in jedem Arbeitsschritt produktionsrelevante Daten und gibt diese in Echtzeit an das MES weiter. Die weiteren Arbeitsschritte werden daraufhin vom MES eingeplant, das gleichzeitig den aktuellen Bearbeitungsstand und die Fertigstellung an das ERP-System zurückmeldet.[95]
Das ERP-System, die Unternehmensplanungsebene, ist sogleich Ansatzpunkt für die zweite Integrationsrichtung. Die zuvor geschilderte punktgenaue Koordinierung betrifft nicht nur die Prozesse der Fertigung, sondern sämtliche Unternehmensbereiche wie auch externe Organisationen, die an der Wertschöpfung beteiligt sind.[96] Diese horizontale Integration beschreibt die Verbindung von verschiedenen Akteuren und IT-Systemen entlang der Wertschöpfungskette, sowohl innerhalb als auch außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen. Die Integration beschränkt sich nicht nur auf die internen Sachfunktionen wie Beschaffung, Produktion und Vermarktung. Vielmehr tauschen im Rahmen horizontaler Wertschöpfungsnetzwerke Zulieferer, Entwicklungs- und Logistikdienstleister relevante Informationen in kürzester Zeit aus, was zugleich die Basis für eine durchgängig optimierte funktions- und firmenübergreifende Planung, Steuerung und Kooperation darstellt.[97] Das Thema der Vernetzung ist in Produktion wie auch Administration nichts grundlegend Neues. Viele der diskutierten Potentiale lassen sich allerdings erst durch die technischen Möglichkeiten im Rahmen von Industrie 4.0 realisieren.[98] Im Zeitalter der digitalen Revolution korreliert daher der Unternehmenserfolg mit dem Grad der internen wir auch externen Integration. In diesem Zusammenhang zeigen jedoch Studien, dass ein Großteil der Unternehmen nach wie vor in alten Verhaltensmustern, in einem Silodenken, steckt.[99] Auch die unternehmensexterne Vernetzung vieler einzelner Fachbereiche ist bislang schwach ausgeprägt. Hier weist insbesondere die Beschaffung, die im weiteren Verlauf der Arbeit den Untersuchungsschwerpunkt bildet, einen sehr geringen Grad an systemischer Integration externer Geschäftspartner auf.[100] Gerade in der Beschaffung, mit ihren vielen Schnittstellen zu Wertschöpfungspartnern außerhalb der Unternehmensgrenzen, ist ein radikales Umdenken vonnöten. Die Beschaffung sollte Treiber und Vorreiter einer durchgängigen Integration sein, die letztendlich die Basis für ein Bestehen im digitalen Zeitalter darstellt.
2.3.2 Dezentrale Intelligenz und dezentrale Steuerung
Ebenfalls konträr zur o.g. Silobildung steht das zweite zentrale Charakteristikum der vierten industriellen Revolution. Das Paradigma der Dezentralität von Organisationen, Strukturen, Prozessen und Kommunikation bedeutet, dass Informationen nicht mehr hierarchisch, sondern relativ anarchisch ausgetauscht werden.[101] Hierin äußert sich der grundlegende Unterschied zwischen der bislang vorherrschenden Produktionslogik einer konventionellen Fertigung und einer Fabrik in der Industrie 4.0; während die Produktion bislang von einem zentralen Produktionsplanungs- und Steuerungssystem (PPS) gemanagt wird, lassen die Eigenschaften der technischen Treiber rund um die CPPS eine Umsetzung von kurzfristigen Planungsentscheidungen in Echtzeit zu.[102] Klassische, zentralisierte Steuerungssysteme sind extrem unflexibel, indem sie versuchen alle Aufgaben für sämtliche Produktionsressourcen vorab festzulegen und exakt zu terminieren. Dies gelingt jedoch erfahrungsgemäß in den seltensten Fällen und für jede kleine Änderung müssen die Fertigung gestoppt und Planungsläufe mitunter neu programmiert werden. Dies treibt zum einen die Kosten in die Höhe, zum anderen ist eine Berücksichtigung kurzfristiger Änderungswünsche nahezu nicht möglich.[103] Hier setzt die neue Logik der Dezentralität an, die sich – den Ausführungen SIEPMANNS folgend – in die dezentrale Intelligenz und die dezentrale Steuerung unterteilen lassen. Die dezentrale Intelligenz beschreibt demnach die für den Industrie 4.0 - Ansatz essentielle Fähigkeit von Anlagen und Produktionsmitteln sämtliche für den Fertigungsprozess relevanten Daten und Informationen individuell und ortsunabhängig zu erfassen, zu analysieren und untereinander für eine Entscheidungsfindung auszutauschen.[104] Basis für diese Art der Kommunikation sind die in Abschnitt 2.2 beschriebenen Technologien. Sie helfen entscheidend bei der Bildung der autonomen Einheiten, der Produktionsfraktale, die sich selbst organisieren und somit die zunehmende interne Komplexität in der Wertschöpfung in weiten Teilen beherrschbar machen.[105] Die Schaffung solch verteilter Intelligenz ist letztlich nur die Voraussetzung für die dezentrale Steuerung, ein neuartiges Konzept zum Management der Produktionsprozesse bei einer Abkehr von zentralen Entscheidungsmechanismen mit ihren starren Grenzen, langen Laufzeiten und ihrer Ortsgebundenheit.[106] An ihre Stelle treten flexible, interaktive und kooperative Entscheidungsmechanismen. Bei sich schnell verändernden, dynamischen Bedingungen ist es deutlich effektiver, vernünftige Entscheidungen dezentral in kurzer Zeit zu treffen, als eine vermeintlich optimale Entscheidung zu spät.[107] Die wesentlichen Vorteile der dezentralen Steuerung liegen somit in der Reduktion des Planungsaufwandes und einer Verkürzung der Reaktionszeit, was wiederum die flexible und kurzfristige Berücksichtigung von Kundenwünschen ermöglicht. Somit kann die Fertigung einer hohen Variantenvielfalt zu geringen Stückkosten gewährleistet werden.[108]
Übertragen auf die administrativen Bereiche des Unternehmens bedeutet die Dezentralität eine Auflösung streng hierarchischer Strukturen und langen Befehlsketten hin zu flachen Hierarchien, die vorhandene Ressourcen wesentlich effektiver nutzen können.[109] Entscheidungen werden nicht mehr ausschließlich top-down verordnet, sondern verteilt, dezentral unter frühzeitiger Einbeziehung des Wissens und der Fähigkeiten der Mitarbeiter getroffen. Damit einher geht eine Ausweitung der Entscheidungskompetenz sämtlicher Mitarbeiter des Unternehmens. Was dies konkret für das Organisationsdesign wie auch die Anforderungen an die Mitarbeiter bedeutet, wird im Kapitel 3 der vorliegenden Arbeit genauer untersucht.
Wenngleich sowohl in Fertigung als auch in Administration eine fortschreitende dezentrale Entscheidungsfindung aufgrund der erörterten technischen Möglichkeiten eintreten wird, ist ein Zustand völliger Dezentralität eher auszuschließen. Es werden auch weiterhin durchaus zentrale Systeme bspw. zur Stammdatenhaltung benötigt, die als Datenlieferant für die dezentralen Systeme mit ihren lokalen Teilentscheidungen dienen.[110] Auch müssen administrative Entscheidungen in ein Gesamtabbild, eine zentrale Unternehmensstrategie passen, die den Rahmen für eigenständiges, unternehmerisches Handeln vorgibt. Das Spannungsfeld wird sich zweifelsfrei zugunsten der Dezentralität verschieben, völlig auflösen wird es sich jedoch in der Industrie 4.0 nicht.
2.3.3 Durchgängiges digitales Engineering
Unter einem durchgängig digitalen Engineering wird die Abbildung eines kompletten physischen Produktionsprozesses in digitaler Form verstanden. Virtuelle und physische Welt greifen nahtlos ineinander und sämtliche Prozesse von der Produktentwicklung über Fabriklayout bis hin zur Produktionsablaufplanung werden als Gesamtprozess visualisiert.[111] Der Begriff Engineering kann dabei allgemein als eine kreative Ingenieurstätigkeit, die zu einer technischen Lösung führt, verstanden werden. In Bezug auf Fabrik- und Fertigungsanlagen umfasst er die Tätigkeiten der Planung, Realisierung, Test, Inbetriebnahme und Optimierung der Anlagen. Hinsichtlich Produkte wird das Wort Engineering dagegen typischerweise synonym zur Produktentwicklung verwendet.[112] Beide Sichtweisen sind für das Verständnis des digitalen Engineerings im Sinne von Industrie 4.0 von Relevanz.
Heutige Wertschöpfungsketten, beginnend mit der Kundenanforderung über die Architektur des Produktes bis hin zur Fertigung, sind zumeist historisch gewachsen und somit relativ unflexibel und statisch. Die vorhandenen IT-Systeme tauschen zwar Daten aus, können daraus aber nur einzelfallspezifisch nutzbare Informationen generieren. Es fehlt eine übergeordnete, verknüpfte Gesamtsicht aus der Perspektive des zu produzierenden Endproduktes. In der Industrie 4.0 ermöglichen die eingesetzten CPS eine modellbasierte digitale Entwicklungsmethodik über alle Wertschöpfungsstufen. Sämtliche Abhängigkeiten zwischen Produkteigenschaften und Funktionen der Produktionsanlagen werden erfasst. Es entsteht eine durchgängige Engineering-Werkzeugkette der Fertigung[113], wie die nachstehende Abbildung schematisch verdeutlicht.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 11: Durchgängiges digitales Engineering[114]
Das digitale Engineering schafft die Voraussetzung dafür, dass reale Anwendungsfälle digital simuliert und das Verhalten der verschiedensten Systemkomponenten des Produktionsprozesses analysiert werden können. Darüber hinaus wird es möglich sein, über das Setzen diverser Modellparameter passende Maßnahmen gegen mögliche Probleme in der Fertigung zu testen. Hohe Durchlaufzeiten oder Kapazitätsengpässe können so bereits vor Serienreife eines Produktes antizipiert werden. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse tragen dazu bei die Fehlerquote zu minimieren und Folgekosten zu vermeiden.[115] Gleichzeitig müssen die unternehmensübergreifenden Lieferketten auf diese Form der Wertschöpfung ausgerichtet werden, wobei eine durchgängige, elektronische Datennutzung in allen Bereichen gefordert wird.[116] Das heißt, dass bspw. sämtliche relevanten Spezifikationsdaten der von Lieferanten beschafften Materialien sowie logistische Daten von Kundenaufträgen miteinzubeziehen sind. Erst jene End-to-End-Durchgängigkeit von der Entwicklung über Konfiguration, Beschaffung, Fertigung bis hin zum Vertrieb, ermöglicht die Herstellung von individualisierten Massenprodukten, einem maßgeblichen Kennzeichen der vierten industriellen Revolution.
Sowie das Zusammenspiel der technologischen Komponenten[117] müssen alle drei in diesem Abschnitt erläuterten Paradigmen gleichermaßen gelebt werden, um das volle Potential von Industrie 4.0 zu entfalten. So bedarf es z.B. – wie oben im Text bereits angeklungen – einer horizontalen wie auch vertikalen Integration, um die Idee des durchgängig digitalen Engineerings zu verwirklichen.
2.4 Kritische Reflexion der 4.0-Konzeption
Wann immer einem Thema in der wissenschaftlichen Literatur eine derartige Aufmerksamkeit zu Teil wird, wie es aktuell rund um Industrie 4.0 der Fall ist, gibt es auch Gegenpositionen, die mitunter teils berechtigte, teils unberechtigte Kritik an der vorherrschenden Lehrmeinung üben. So ist es auch Anspruch des vorliegenden Werkes jene kritischen Stimmen nicht ungehört zu lassen und sich mit ihrer Argumentation auseinanderzusetzen. Hierzu werden im Folgenden einige Gegenthesen zur Industrie 4.0-Konzeption diskutiert.
Der erste hier betrachtete Kritikpunkt stellt auf die Tatsache ab, dass der Begriff in der Politik geboren wurde.[118] Demnach seien die Ideen hinter Industrie 4.0 lediglich eine politisch motivierte Initiative, getrieben durch die anhaltend negativen volkswirtschaftlichen Rahmenbedingungen der letzten Jahre. Diese äußern sich vor allem in der Sättigung und dem Sterben vieler Massenmärkte sowie der Häufung von wirtschaftlichen Krisen ohne signifikante Erholung.[119] Die bisherigen industriellen Revolutionen waren stets gekennzeichnet durch massive Sprünge in der Produktivität der Leistungserstellung. Ein Blick auf die BIP-Zuwachsraten der größten Volkswirtschaften, wie in Tabelle 3 dargestellt, verrät, dass dieser Wachstumsschub in den vergangenen Jahren ausgeblieben ist und sich das Wachstum insgesamt deutlich verlangsamt hat.[120]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 3 : Reale BIP Wachstumsraten der Eurozone, Japan und USA[121]
Bemerkenswert ist in diesem Zusammenhang ebenso, dass eine industrielle Revolution ausgerufen wurde, bevor sie überhaupt stattgefunden hat, wie die Zahlen eindeutig belegen. Dies ist sogleich der zweite Kritikpunkt am 4.0-Ansatz, der eng mit dem ersten verknüpft ist. Die früheren industriellen Revolutionen wurden nie vorhergesagt. Erst in der Retrospektive war es möglich, die Auslöser für jene wirtschaftlichen wie auch gesellschaftlichen Umbrüche zu identifizieren.[122] So kann auch argumentiert werden, dass aktuell noch eine Übergangsphase von der dritten zur vierten industriellen Revolution im Gange ist, Industrie 4.0 sich also noch in einem Frühstadium befindet.[123] Gewissermaßen herrscht aufgrund der Erfahrungen bisheriger Revolutionen ein Bewusstsein dafür, dass sobald die zentralen Charakteristika von Industrie 4.0 ihre Wirkung entfalten, eine Umwälzung stattfindet, die hinsichtlich Geschwindigkeit, Breite und Tiefe und ihrer systemischen Auswirkungen einer der frühen industriellen Revolutionen gleichkommt.[124] Schließlich hat es auch Jahre gedauert, die Dampfmaschine so zu optimieren und flächendeckend zu verbreiten, um die erste industrielle Revolution auszulösen. Gleichermaßen brauchte es Zeit für das Feintuning der digitalen Maschinen und Technologien, bis sie einen entsprechenden Wirkungsgrad entwickelten.[125] Betrachtet man vor diesem Hintergrund Industrie 4.0 daher als eine Zukunftsvision, was dieses Werk auch mit der von Beginn an bewusst gewählten Semantik stringent befolgt[126], dann ist das bisherige Ausbleiben von Produktivitätssteigerungen gemessen an BIP-Daten kein hinreichender Grund, die disruptiven Potentiale von Industrie 4.0 grundsätzlich in Frage zu stellen. Revolution kann auch heißen, ein Zukunftsbild aufzubauen und darauf hinzuarbeiten.
Ebenfalls in Zusammenhang mit der politischen Entstehungsgeschichte des Begriffs Industrie 4.0, steht die Kritik, dass es sich um ein isoliertes, deutsches Konzept handelt. Zwar mag das Wording der „vierten industriellen Revolution“ in Deutschland entstanden sein, jedoch verbirgt sich dahinter alles andere als ein rein nationales Phänomen.[127] Auch die Europäische Union (EU) befasst sich intensiv mit dem Thema der Digitalisierung und hat in Zusammenarbeit mit verschiedenen Forschungseinrichtungen und Interessensgruppen das Projekt Innovation for Digital Fabrication (DIGINOVA) ins Leben gerufen. Die dortige Umschreibung des Begriffs der digitalen Fertigung kommt dem sehr nahe, was in Deutschland unter Industrie 4.0 verstanden wird. Ebenso ist von revolutionären Veränderungen die Rede: „ Established […] fabrication methods and technologies will be replaced by Digital Fabrication […] solutions. This is expected to lead to a revolution in the manufacturing industry that needs to be anticipated, understood and supported. […] Now is the time for a digital industrial revolution.”[128] Gleichermaßen prägend für das Verständnis von Industrie 4.0 ist darüber hinaus das vielzitierte Standardwerk von BRYNJOLFSSON / MC AFEE, die den Begriff „The Second Machine Age“ einführen und damit den direkten Zusammenhang zu den Transformationen innerhalb der ersten industriellen Revolution aufspannen: „ Now comes the second machine age. Computers […] are allowing us to blow past previous limitations and taking us into new territory. […] Whether or not the new machine age bends the [productivity] curve as dramatically as Watt’s steam engine, it is a very big deal indeed.”[129] Als weitere Gegenposition zu Industrie 4.0 wird ins Feld geführt, dass hinter der Konzeption keine wirklich neuen Ideen stehen. Schon in den 1980er Jahren sei unter dem Begriff „Computer Integrated Manufacturing“ (CIM) viel über die sich selbst steuernde Fabrik der Zukunft diskutiert worden.[130] Damals wie heute seien die Anforderungen gewesen, Wertschöpfungsprozesse anpassungsfähig und hoch flexibel zu gestalten sowie Einzelstückfluss rentabel zu produzieren. CIM scheiterte letztlich an der Problematik die Organisation von Produktionsprozessen technisch zu bewältigen; ein Schicksal, das auch Industrie 4.0 prognostiziert wird.[131] Wenngleich nicht zu widerlegen ist, dass viele Ideen hinter Industrie 4.0 auf jene Ansätze des CIM wie auch auf die kundenorientierte Pull-Produktion nach dem Lean-Production-Prinzip zurückzuführen sind,[132] so liegt eben der große Unterschied doch genau in der technischen Realisierbarkeit, die heute gegeben ist. Neue Sensortechnik, eingebettete Systeme, nahezu unbegrenzte und skalierbare Speicher- und Netzkapazitäten[133] ermöglichen die Optimierung und Realisierung jener CIM-Konzepte, die ihrer Zeit weit voraus waren.[134]
Zurecht kritisiert werden kann, wie eingangs bereits erwähnt, die sehr technikzentrierte Sichtweise auf das Thema Industrie 4.0. Erst langsam öffnet sich in der wissenschaftlichen Literatur der Fokus auf die administrativen wie auch sozialen Aspekte. Produktivitätssteigerungen im Sinne einer industriellen Revolution können letztlich nur aus dem Zusammenwirken neuer Technologie mit organisatorischer Restrukturierung sowie individueller und organisationaler Lernprozesse erwachsen.[135] Diese These prägt auch das grundlegende Verständnis für den Untersuchungsgang des vorliegenden Werkes, wo im nächsten Kapitel die betriebliche Organisationslehre unter Industrie 4.0-Aspekten beleuchtet wird.
3 Organisationstheorie im Kontext von Industrie 4.0
Nachdem Kapitel 2 ein grundlegendes Verständnis für das breite Spektrum des Zukunftsbildes Industrie 4.0 geschaffen hat, widmen sich die folgenden Ausführungen der Organisationstheorie in Zeiten der bevorstehenden vierten industriellen Revolution und ihrer dynamischen Umweltbedingungen. In komprimierter Form sollen dabei die wichtigsten Semantiken der betriebswirtschaftlichen Organisationslehre erörtert sowie einige Modelle zur Messung und Bewertung der Organisationsleistung vorgestellt werden, bevor sich der letzte Teil des Kapitels den verschiedenen Einflussdimensionen von Industrie 4.0 auf die Organisation annimmt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 12: Struktur und Inhalte des dritten Kapitels[136]
3.1 Definition und Begriffsabgrenzung
Um für die weiteren Analysen der vorliegenden Arbeit eine einheitliche Interpretationsgrundlage der zu schaffen, ist es vonnöten einige Begrifflichkeiten innerhalb der Organisationslehre zu definieren. Auf eine allzu detaillierte Diskussion von Definitionsansätzen wird jedoch verzichtet. Zu weit ist das Feld unterschiedlicher Organisationstheorien der verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen. Mit dem durchgehenden Fokus auf einem grundsätzlich betriebswirtschaftlich geprägten Organisationsverständnis, sollen in den nachstehenden Unterabschnitten die folgenden drei Begriffscluster erörtert werden:
- Organisationsbegriff
- Aufbau- und Ablauforganisation
- Prozessorganisation
3.1.1 Der Organisationsbegriff
Wie in den einleitenden Ausführungen dieses Abschnitts zuvor schon thematisiert, gibt es keine allgemeingültige und einheitliche Auffassung über den Begriff Organisation. Er zählt ähnlich wie „Institution“ oder auch „Struktur“ zu jenen Begrifflichkeiten, die häufig in einem weiten wissenschaftlichen Kontext Verwendung finden und daher einer hohen Assoziationsfähigkeit hinsichtlich ihrer Bedeutung unterliegen. Zur Erarbeitung eines ersten Problemverständnisses ist es sinnvoll, zwei allgemeine Merkmale von Organisationen herauszustellen:
- Es wird eine Mehrzahl an Personen und ihre Handlungen bzw. Aktivitäten betrachtet.
- Die Personen und ihre Handlungen sind verbunden über die Ausrichtung auf ein gemeinsames Ziel.[137]
In der betriebswirtschaftlichen Organisationstheorie dominieren zwei sehr unterschiedliche Betrachtungsweisen des Begriffs „Organisation“. Einerseits werden unter Organisation ganze Systeme wie etwa Unternehmen verstanden, wobei man auch vom institutionellen Organisationsbegriff spricht. Im zweiten Fall, beim instrumentellen Organisationsbegriff, der auch für diese Arbeit zugrunde gelegt wird, ist nur ein besonderes Merkmal dieser Systeme fokussiert.[138] So versteht sich Organisation aus der instrumentellen Sichtweise als ein Führungsinstrument, das im Unternehmen zur Zielerreichung dient.[139] Arbeitsabläufe sollen so rationalisiert werden, dass sie eine effiziente Leistungserstellung ermöglichen und das Ergebnis dieses Gestaltungsprozesses verfestigt sich in der Struktur des Regelsystems, der Organisation. Führend hierbei ist der Blickwinkel des Organisators, der auch als Designer der Organisationsstruktur bezeichnet werden kann.[140] Doch auch innerhalb der instrumentellen Sichtweise existieren unterschiedliche Vorstellungen darüber, wie das Objekt der Organisation zu fassen ist. Auf der einen Seite steht die funktionale Perspektive, die unter Organisation eine konkrete Managementfunktion versteht, welche neben anderen Querschnittsfunktionen der Führung wie der Planung und Kontrolle steht.[141] Demgegenüber steht die konfigurative Sichtweise, die auch für die vorliegende Arbeit maßgeblich ist. Dem konfigurativen Begriff zufolge soll Organisation als gedachte Strukturierung von Arbeitsabläufen ein festes Gefüge (Konfiguration) bilden. Sie stellt das Gehäuse der Unternehmung dar, innerhalb dessen dann dispositive Anordnungen getroffen werden.[142]
Kritisch an der betriebswirtschaftlichen Organisationslehre im Allgemeinen ist insbesondere das Ausklammern von Verhaltensprozessen und die fehlende explizite Berücksichtigung menschlicher Bedürfnisse zu sehen. Nichtsdestotrotz besitzt diese Lehre aufgrund ihrer Aufgabenorientierung und des Anwendungsbezuges eine hohe Relevanz in der wissenschaftlichen Theorie.[143]
Eine eng mit dem grundlegenden Organisationsbegriff in Zusammenhang stehende Terminologie ist jene der Organisationsgestaltung. Die Organisationsgestaltung betrifft den Prozess der Bestimmung von Strukturmerkmalen, um die Ziele der Unternehmung zu kontrollieren und zu erfüllen. Das Design der Organisation wirkt sich auf die Effektivität und Fähigkeit aus, Wettbewerbsvorteile zu generieren und zu erhalten sowie damit das Überleben des Unternehmens langfristig zu sichern.[144] Als die klassischen Gestaltungsparameter gelten in diesem Kontext die beiden Elemente der Aufbau- und Ablauforganisation[145], welche Gegenstand des folgenden Unterabschnittes sind.
3.1.2 Aufbau- und Ablauforganisation
Traditionell werden in der Organisationslehre zwei Gestaltungsbereiche unterschieden, die zusammen eine effektive Organisationsstruktur ergeben sollen:
- Die Aufbauorganisation, welche sich als Stellengefüge im Organigramm des Unternehmens niederschlägt und die Verteilung von Aufgaben und Kompetenzen auf die einzelnen Aufgabenträger widerspiegelt.
- Die Ablauforganisation, die dagegen die einzelnen Arbeitsabläufe der Aufgabenerfüllung bzw. die effiziente Wahrnehmung der Aufgaben und Kompetenzen betrachtet.[146]
Der erste Schritt bei der Gestaltung der Aufbauorganisation besteht in der Gliederung der Gesamtaufgabe einer Unternehmung (bspw. Herstellung von Konsumgütern) in einzelne Teilaufgaben. Bei diesem Vorgang, der sog. Aufgabenanalyse, wird die Unternehmensaufgabe soweit zerlegt, bis eine weitere Aufgliederung nicht mehr sinnvoll erscheint. Es entstehen Elementartätigkeiten, die bei der anschließenden Aufgabensynthese zu logischen Aufgabenkomplexen zusammengefasst werden. Diese Komplexe sind auf Stellen zu übertragen, die wiederum zu einer Gesamtstruktur zusammengefasst und in Beziehung gesetzt werden. Es entstehen Abteilungen und ganze Geschäftseinheiten, welche die Struktur der Organisation schaffen; vielfach visualisiert durch ein Organigramm.[147] Die beiden Schritte Aufgabenanalyse und -synthese lassen sich auch unter der Bezeichnung organisationale Differenzierung subsumieren.[148]
Im Fokus der ablauforientierten Sichtweise stehen weniger die Aufgabeninhalte als vielmehr die Aufgabenerfüllung. Analog zum Differenzierungsvorgang bei der Aufbauorganisation erfolgt auch hier die Gestaltungsystematik. Den Ausgangspunkt für die Arbeitsanalyse bilden die zuvor ermittelten Elementaraufgaben. Sie stellen die Arbeitsteile höchster Ordnung dar, die bei der Analyse sukzessive in immer feinere Elemente zerlegt werden. In der anschließenden Arbeitssynthese erfolgt die Gestaltung der Prozesse. Die zuvor gewonnenen granularen Arbeitselemente werden unter Berücksichtigung der Arbeitsträger (personale Synthese), der Zeit (temporale Synthese) und des Raumes (lokale Synthese) zu Arbeitsgängen zusammengefügt.[149] Abbildung 13 fasst die erläuterten Zusammenhänge zwischen Aufbau- und Ablauforganisation graphisch zusammen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 13: Zusammenhang Aufbau- und Ablauforganisation[150]
Nach dem klassischen Gestaltungsansatz beginnt die Ablauforganisation vielfach dort, wo die Aufbauorganisation endet. Eine völlige Trennung der beiden Sichtweisen im Zuge der Organisationsdesigns ist nicht ohne weiteres möglich und häufig ebenso wenig zielführend. Dass ihr trotz allem eine Bedeutung zukommt, liegt daran, dass eine gedankliche Abstraktion den Blick auf jeweils unterschiedliche Schwerpunkte der Organisationsgestaltung lenken soll.[151]
In der Praxis gestaltet sich die Koordination der Teilaufgaben jedoch umso schwieriger, je weniger die Geschäftsprozesse bei der Aufgabenbildung Berücksichtigung finden. Dies kann sich negativ auf die Effizienz der gesamten Unternehmensstruktur auswirken, weshalb in den letzten Jahren in vielen Unternehmen eine Tendenz zu einer prozessorientierten Ausrichtung der Strukturen zu erkennen ist.[152] Zur Bildung einer sog. Prozessorganisation werden dabei Geschäftsprozesse als organisatorisches Mittel für die Strukturierung herangezogen. Dieser Ansatz stellt sogleich eine Abkehr vom hier erörterten Analyse-Synthese-Konzept mit seiner inhärenten „process-follows-structure“-Logik dar, die die Bildung von durchgängig integrierten Prozessen stark einschränkt. Die Prozessorganisation wird im nachfolgenden Unterabschnitt näher erläutert.
3.1.3 Prozessorganisation
Wie zuvor schon beschrieben, erfolgt das Design der Ablauforganisation beim klassischen Ansatz der Organisationsgestaltung erst in zweiter Instanz. Somit wird den stellenübergreifenden Geschäftsabläufen beim Analyse-Synthese-Konzept keine ausreichende Berücksichtigung zuteil. Prozesse werden erst im Nachgang in eine bereits bestehende aufbauorganisatorische Struktur hineingezwängt, was für Ineffizienzen in der Leistungserstellung sorgt.[153] Dieser Sachverhalt lässt sich sehr gut anhand der Abbildung 14 veranschaulichen. Sie illustriert eine nach Funktionen gegliederte Aufbauorganisation, durch die ein funktions- wie auch hierarchieübergreifender Prozess fließt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 14: Prozessfluss bei Organisationsgestaltung nach dem Analyse-Synthese-Prinzip[154]
Die fehlende Ausrichtung der Organisationstruktur auf die abteilungs- und hierarchieübergreifenden Prozesse führen zu Schwächen des traditionellen Gestaltungskonzepts. Prozesse wie das Product Engineering, von der Idee bis zur Herstellung des Produktes, sind ganzheitlich zu gestalten. Ihre Zergliederung in eine Mehrzahl an Teilprozessen mit Zuständigkeiten in diversen Bereichen des Unternehmens bedingt einen erheblichen Regelungs- und Koordinationsaufwand. Mit unzureichender Abstimmung durch fehlende Weitergabe von Informationen und Silodenken einzelner am Ablauf beteiligter Funktionen entstehen Fehlfunktionen und Prozessschwächen mit negativen Auswirkungen auf die Effizienz der Wertschöpfung.[155]
Hier setzen die Ideen der Prozessorganisation an, vorwiegend geprägt durch GAITANIDES, der das Paradigma der prozessorientierten Organisationsgestaltung entworfen und Mitte der 1980er Jahre erstmals veröffentlicht hat. Dieses „ Prozesskonzept […] befreit den ablauforganisatorischen Konstruktionsvorgang von der Prämisse gegebener Stellenaufgaben. Das bedeutet, dass Arbeitsgänge […] unabhängig von dem aufbauorganisatorischen Kontext zu entwerfen und Stellen erst auf der Basis integrierter Verrichtungskomplexe zu bilden sind.“[156] Der Ansatzpunkt für den Aufbau einer Prozessorganisation ist somit der Ablaufaspekt von Aktivitäten, die auf den Kundennutzen ausgerichtet sind. Das Organisationsdesign beginnt mit der Identifikation der kunden- und damit erfolgsrelevanten Prozesse sowie deren Um- oder völligen Neugestaltung. Erst dann erfolgt die Stellenbildung und die Zuordnung der (Teil-)Prozesse auf organisatorische Einheiten, die zur Unterstützung der Abläufe dienen.[157] Als zentrale Vorteile der Prozessorganisation werden die Minimierung von Schnittstellen sowie die konsequente Ausrichtung auf den Kundennutzen angesehen. Ihnen steht insbesondere die geringere Nutzung von Spezialisierungsvorteilen gegenüber.[158] Es lassen sich zwei unterschiedliche Integrationsformen der prozessorientierten Organisation unterscheiden. Zum einen die Primärorganisation, die als konsequenteste Form der Umsetzung von Prozessmanagement-Ansätzen gilt. Das Unternehmen selbst wird dabei als die Summe miteinander vernetzter materieller wie informationeller Prozesse angesehen. Sie erfordert von Management und Mitarbeitern ein völliges Umdenken und ein umfassendes unternehmerisches Handeln mit ständig wechselnden und flexiblen Aufgaben. Dies stellt auch heute in vielen Fällen einen Konflikt zum vorherrschenden funktionalen Denken dar, was sich in der Ausprägung des Spezialistentums äußert, das mit Ausbildung bzw. Studium beginnt und sich im Laufe einer Karriere in den Lebensläufen manifestiert. In der betrieblichen Praxis daher aktuell stärker verbreitet ist die abgeschwächte Form der Sekundärorganisation. Hier überlagert die Prozessorganisation vorhandene funktionale Strukturen und versteht sich als Gestaltungsmittel für ein bereichsübergreifendes Steuern der Geschäftsprozesse. Das Ergebnis ist eine Art Matrixorganisation. Wichtige Kernprozesse (z.B. Auftragsabwicklung) werden abteilungsübergreifend von einem Prozessmanager betreut, der für die Erreichung definierter Prozessziele die Gesamtverantwortung trägt.[159]
Im Kontrast zu vielen anderen Trends der Betriebswirtschaftslehre mit relativ kurzer Lebensdauer, haben die Ideen der Prozessorganisation nichts an Relevanz eingebüßt. Das Gegenteil scheint der Fall zu sein. Ähnlich wie die Ansätze des CIM, wird die prozessorientierte Organisationsgestaltung durch neue technische Möglichkeiten in Zeiten von Industrie 4.0 mehr denn je an Bedeutung gewinnen. Für die veränderten Auffassungen der industriellen Fertigung mit den zentralen Forderungen nach Durchgängigkeit in den Wertschöpfungsprozessen und einer Abkehr vom Silodenken,[160] ist eine Organisationsform mit durchweg prozessualem Fokus prädestiniert. So stellt die Logik „structure-follows-process“ auch die Leitmaxime für sämtliche Designkonzeptionen im Rahmen des vorliegenden Werkes dar.
Unabhängig von der letztendlichen Wahl der Organisationsstruktur stellt sich die Frage, nach welchen Kriterien das Organisationsdesign gesteuert und bewertet wird, respektive wie bestehende Strukturen einer Beurteilung zugeführt werden können. Diese Thematik ist Gegenstand des folgenden Abschnittes.
3.2 Bewertung organisationaler Leistungsfähigkeit
Der Leistungsbewertung von Organisationsstrukturen wird in der wissenschaftlichen Literatur wie auch in der betrieblichen Praxis allzu oft nur sehr wenig Aufmerksamkeit geschenkt, was in deutlichem Kontrast zur zweifellos hohen Bedeutung der Organisation als Erfolgsfaktor der Unternehmung steht. KRÜGER ET AL. sehen als eine der Ursachen dafür, dass organisatorische Maßnahmen nur zu einem geringen Teil quantifizierbare Ergebnisse erzielen.[161] Trotzallem ist zu überlegen, wie Organisationsstrukturen rational überprüft werden können und welche entsprechenden Maßstäbe dafür anzusetzen sind, um eine systematische Beurteilung und Analyse von Organisationsarchitekturen und Wertschöpfungsprozessen durchzuführen.[162] Die nachfolgenden Untersuchungen dieses Abschnittes nähern sich daher dem Thema der Leistungsmessung von Organisationen aus drei verschiedenen Blickwinkeln:
- Zunächst werden grundlegende Ansätze des Organisationscontrollings erörtert, inkl. Darstellung diverser Kriterien zur Beurteilung von Effektivität und Effizienz.
- Der zweite Teil führt eine strategische Perspektive ein und stellt eine Überprüfungsmethodik zur Adaption an situative Bedingungen vor.
- Im dritten Part wird schließlich der Fokus auf die Operationalisierung von verschiedenen Kriterien mittels nutzwertanalytischer Verfahren gerichtet.
[...]
[1] vgl. Schönbohm, R., Enterprise 2.0, 2016, S. 316
[2] vgl. Roth, A., Hype oder Revolution?, 2016, S. 3
[3] vgl. Ursel, S., BA 2016a, S. 22
[4] vgl. Manzei, C., Ein Blick nach vorn, 2016, S. 243
[5] vgl. Schulte, A. / Henke, M., BA 2015a, S. 20
[6] Eigene Darstellung
[7] vgl. Drath, R., Technische Grundlagen, 2016, S. 18; vgl. Siepmann, D., Industrie 4.0 - Struktur und Historie, 2016, S. 22
[8] Eigene Darstellung
[9] vgl. Kurbel, K., Von MRP bis Industrie 4.0, 2016, S. 530; vgl. Kaufmann, T., Geschäftsmodelle in Industrie 4.0, 2015, S. 4
[10] vgl. Schwab, K., Die Vierte Industrielle Revolution, 2016, 18
[11] vgl. Köhler, P. et al., Industrie 4.0 - Ein Überblick, 2015, S. 22–23
[12] vgl. Spath, D. et al., Produktionsarbeit der Zukunft, 2013, S. 22
[13] vgl. Kaufmann, T., Geschäftsmodelle in Industrie 4.0, 2015, S. 5
[14] Roth, A., Hype oder Revolution?, 2016, S. 5–6
[15] vgl. Kurbel, K., Von MRP bis Industrie 4.0, 2016, S. 530
[16] vgl. Schwab, K., Die Vierte Industrielle Revolution, 2016, S. 16
[17] vgl. Bauernhansl, T., Der Weg in ein wertschaffendes Produktionsparadigma, 2014, S. 5
[18] vgl. Köhler, P. et al., Industrie 4.0 - Ein Überblick, 2015, S. 17
[19] vgl. Brynjolfsson, E. / McAfee, A., The second machine age, 2014, S. 6
[20] vgl. Kagermann, H. et al., Umsetzungsempfehlungen Industrie 4.0, 2013, S. 17; vgl. Drath, R., Technische Grundlagen, 2016, S. 18
[21] vgl. Köhler, P. et al., Industrie 4.0 - Ein Überblick, 2015, S. 17
[22] vgl. Drath, R., Technische Grundlagen, 2016, S. 18
[23] vgl. Kagermann, H. et al., Umsetzungsempfehlungen Industrie 4.0, 2013, S. 18; vgl. Siepmann, D., Industrie 4.0 - Struktur und Historie, 2016, S. 19
[24] vgl. Schwab, K., Die Vierte Industrielle Revolution, 2016, S. 17
[25] vgl. Bundesministerium für Arbeit und Soziales, Arbeiten 4.0, 2015, S. 35
[26] vgl. Kagermann, H. et al., Umsetzungsempfehlungen Industrie 4.0, 2013, S. 17
[27] Eigene Darstellung, in Anlehnung an Deutsche Telekom AG - Shareground / Universität St. Gallen, Megatrends digitaler Arbeit, 2015, S. 5; Kagermann, H. et al., Umsetzungsempfehlungen Industrie 4.0, 2013, S. 17
[28] vgl. Ittermann, P. / Niehaus, J., Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit, 2015, S. 35; vgl. Fecht, N., IE 2013, S. 3; vgl. Brödner, P., Wirklich ein neuer Technologieschub?, 2015, S. 233
[29] vgl. Fasel, D., HMD 2014, S. 386
[30] vgl. Siepmann, D., Industrie 4.0 - Technologische Komponenten, 2016, S. 56
[31] vgl. Dorschel, J., Big Data – Einführung und Überblick, 2015, S. 6
[32] Eigene Darstellung, in Anlehnung an King, S., Big Data - Potential und Barrieren, 2014, S. 35; Fasel, D., HMD 2014, S. 388–389; Dorschel, J., Big Data – Einführung und Überblick, 2015, S. 7–8
[33] vgl. Kurbel, K., Von MRP bis Industrie 4.0, 2016, S. 539; vgl. Siepmann, D., Industrie 4.0 - Technologische Komponenten, 2016, S. 57
[34] vgl. Fasel, D., HMD 2014, S. 388
[35] vgl. King, S., Big Data - Potential und Barrieren, 2014, S. 36
[36] vgl. Lichtblau, K. et al., Industrie 4.0 - Readiness, 2015, S. 66
[37] vgl. Seufert, A., HMD 2014, S. 412
[38] vgl. Gluchowski, P., HMD 2014, S. 410; Siepmann, D., Industrie 4.0 - Technologische Komponenten, 2016, S. 58–59
[39] Eigene Darstellung, in Anlehnung an Siepmann, D., Industrie 4.0 - Technologische Komponenten, 2016, S. 57
[40] vgl. Kagermann, H. et al., Umsetzungsempfehlungen Industrie 4.0, 2013, S. 84
[41] vgl. Lichtblau, K. et al., Industrie 4.0 - Readiness, 2015, S. 66
[42] Eigene Darstellung, in Anlehnung an Szer, B., Cloud Computing und Wissensmanagement, 2014, S. 56–58; Filler, I., Cloud Computing als Baustein von Industrie 4.0, 2015, S. 26
[43] vgl. Szer, B., Cloud Computing und Wissensmanagement, 2014, S. 56–58; vgl. Filler, I., Cloud Computing als Baustein von Industrie 4.0, 2015, S. 27
[44] vgl. King, S., Big Data - Potential und Barrieren, 2014, S. 33
[45] vgl. Filler, I., Cloud Computing als Baustein von Industrie 4.0, 2015, S. 31–32
[46] vgl. Szer, B., Cloud Computing und Wissensmanagement, 2014, S. 78–81
[47] Siehe hierzu die Ausführungen in Unterabschnitt 2.2.1 Big Data
[48] vgl. Lichtblau, K. et al., Industrie 4.0 - Readiness, 2015, S. 43
[49] vgl. Siepmann, D., Industrie 4.0 - Technologische Komponenten, 2016, S. 55
[50] Eigene Darstellung, in Anlehnung an Siepmann, D., Industrie 4.0 - Technologische Komponenten, 2016, S. 54
[51] vgl. Spath, D. et al., Produktionsarbeit der Zukunft, 2013, S. 23; vgl. Lüth, C., Cyber-Physical Systems, 2016, S. 25
[52] vgl. Amberg, J., Cyber-physische Systeme, 2015, S. 44–45
[53] vgl. Kurbel, K., Von MRP bis Industrie 4.0, 2016, S. 519
[54] Eigene Darstellung, in Anlehnung an Kurbel, K., Von MRP bis Industrie 4.0, 2016, S. 519
[55] vgl. Köhler, P. et al., Industrie 4.0 - Ein Überblick, 2015, S. 21
[56] vgl. Kagermann, H., Industrie 4.0 und Smart Services, 2014, S. 244
[57] Reischauer, G., ZFO 2015, S. 272
[58] vgl. Amberg, J., Cyber-physische Systeme, 2015, S. 44
[59] vgl. Kurbel, K., Von MRP bis Industrie 4.0, 2016, S. 521
[60] vgl. Dais, S., Industrie 4.0 - Anstoß, Vision, Vorgehen, 2014, S. 627
[61] Siehe hierzu die Ausführungen in Unterabschnitt 2.2.1 Big Data
[62] vgl. Köhler, P. et al., Industrie 4.0 - Ein Überblick, 2015, S. 21
[63] vgl. Kenn, H., Architekturen für das Internet der Dinge, 2016, S. 30
[64] vgl. Kaufmann, T., Geschäftsmodelle in Industrie 4.0, 2015, S. 6
[65] vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung, Zukunftsbild Industrie 4.0, 2013, S. 10
[66] vgl. Kurbel, K., Von MRP bis Industrie 4.0, 2016, S. 528
[67] vgl. Brannen, V., ZFO 2015, S. 174; vgl. Kagermann, H., Industrie 4.0 und Smart Services, 2014, S. 243
[68] vgl. Dais, S., Industrie 4.0 - Anstoß, Vision, Vorgehen, 2014, S. 626–627
[69] vgl. Andelfinger, V. P. / Hänisch, T., Grundlagen Internet der Dinge, 2015, S. 9
[70] Entnommen aus Statista GmbH, Industrie 4.0 in Deutschland, 2016, S. 22
[71] vgl. Kenn, H., Architekturen für das Internet der Dinge, 2016, S. 30
[72] vgl. Kaufmann, T., Geschäftsmodelle in Industrie 4.0, 2015, S. IX
[73] Siehe hierzu Unterabschnitt 2.2.3 Cyber-physische Systeme
[74] Siehe hierzu Unterabschnitt 2.2.4 Internet of Things
[75] Siehe hierzu Unterabschnitt 2.2.1 Big Data
[76] vgl. Lichtblau, K. et al., Industrie 4.0 - Readiness, 2015, S. 13
[77] vgl. Scheer, A.-W., Von der Vision zur Implementierung, 2016, S. 38
[78] vgl. Graef, N., Industrie 4.0-Gesamtkonzept, 2016, S. 76
[79] Eigene Darstellung, in Anlehnung an vgl. Kagermann, H. et al., Umsetzungsempfehlungen Industrie 4.0, 2013, S. 23
[80] vgl. Graef, N., Industrie 4.0-Gesamtkonzept, 2016, S. 76
[81] Entnommen aus Härting, R.-C. et al., Nutzenpotenziale von Industrie 4.0, 2015, S. 22
[82] Siehe hierzu Unterabschnitt 2.2.5 Smart Factory
[83] Siehe hierzu Unterabschnitt 2.2.3 Cyber-physische Systeme
[84] Siehe hierzu Unterabschnitt 2.2.4 Internet of Things
[85] Siehe hierzu Unterabschnitt 2.2.1 Big Data
[86] Siehe hierzu Unterabschnitt 2.2.2 Cloud Computing
[87] vgl. Graef, N., Industrie 4.0-Gesamtkonzept, 2016, S. 78
[88] Gabler Wirtschaftslexikon, Paradigma, 2016, http://wirtschaftslexikon.gabler.de/Archiv/8033/paradigma-v12.html
[89] Schulte, A. / Henke, M., BA 2015a, S. 20
[90] Siehe hierzu Abschnitt 2.2 Technologische Treiber
[91] vgl. Siepmann, D., Zentrale Paradigmen, 2016, S. 35; vgl. Merz, S. L., Industrie 4.0 - Vorgehensmodell, 2016, S. 85
[92] vgl. Reischauer, G. / Schober, L., Industrie 4.0 managen, 2016, S. 274
[93] Eigene Darstellung, in Anlehnung an Reischauer, G. / Schober, L., Industrie 4.0 managen, 2016, S. 275
[94] vgl. Siepmann, D., Zentrale Paradigmen, 2016, S. 37–38
[95] vgl. Siepmann, D., Industrie 4.0 - Technologische Komponenten, 2016, S. 61–62
[96] vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung, Zukunftsbild Industrie 4.0, 2013, S. 18
[97] vgl. Köhler, P. et al., Industrie 4.0 - Ein Überblick, 2015, S. 19
[98] vgl. Spath, D. et al., Produktionsarbeit der Zukunft, 2013, S. 56
[99] vgl. Bölzing, D., ZFO 2016, S. 93
[100] vgl. Lichtblau, K. et al., Industrie 4.0 - Readiness, 2015, S. 41–42
[101] vgl. Schulte, A. / Henke, M., BA 2015a, S. 20
[102] vgl. Kurbel, K., Von MRP bis Industrie 4.0, 2016, S. 524–525
[103] vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung, Zukunftsbild Industrie 4.0, 2013, S. 16; vgl. Spath, D. et al., Produktionsarbeit der Zukunft, 2013, S. 95
[104] vgl. Siepmann, D., Zentrale Paradigmen, 2016, S. 39
[105] vgl. Bauernhansl, T., Der Weg in ein wertschaffendes Produktionsparadigma, 2014, S. 15
[106] vgl. Siepmann, D., Zentrale Paradigmen, 2016, S. 40–41
[107] vgl. acatech, Schwarmintelligenz, 2015, http://www.zukunft-der-industriearbeit.de/zukunftsthemen/schwarmintelligenz/
[108] vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung, Zukunftsbild Industrie 4.0, 2013, S. 15
[109] vgl. acatech, Schwarmintelligenz, 2015, http://www.zukunft-der-industriearbeit.de/zukunftsthemen/schwarmintelligenz/
[110] vgl. Spath, D. et al., Produktionsarbeit der Zukunft, 2013, S. 97–98
[111] vgl. Siepmann, D., Zentrale Paradigmen, 2016, S. 41–42
[112] vgl. Drumm, O. et al., VDI-Statusreport Durchgängiges Engineering, 2016, S. 2
[113] vgl. Kagermann, H. et al., Umsetzungsempfehlungen Industrie 4.0, 2013, S. 37
[114] Eigene Darstellung, in Anlehnung an Kagermann, H. et al., Umsetzungsempfehlungen Industrie 4.0, 2013, S. 37
[115] vgl. Siepmann, D., Zentrale Paradigmen, 2016, S. 41–42
[116] vgl. Drumm, O. et al., VDI-Statusreport Durchgängiges Engineering, 2016, S. 13–14
[117] Siehe hierzu Unterabschnitt 2.2.6 Industrie 4.0 als integratives Zusammenspiel
[118] Siehe hierzu Abschnitt 2.1 Definition und historische Einordnung
[119] vgl. Eversmann, L., A New Kind of Social Order, 2016, S. 246–252
[120] vgl. Schuh, G., A Paradigma Shift, 2016, S. 7–8
[121] Entnommen aus Eversmann, L., A New Kind of Social Order, 2016, S. 246
[122] vgl. Spath, D. et al., Produktionsarbeit der Zukunft, 2013, S. 24
[123] vgl. Lepski, S., WM 2016, S. 29; vgl. Dais, S., Industrie 4.0 - Anstoß, Vision, Vorgehen, 2014, S. 625
[124] vgl. Schwab, K., Die Vierte Industrielle Revolution, 2016, S. 11–12
[125] vgl. Brynjolfsson, E. / McAfee, A., The second machine age, 2014, S. 9
[126] Siehe hierzu Abschnitt 2.1 Definition und historische Einordnung
[127] vgl. Manzei, C., Industrie 4.0 - Einführung und Überblick, 2016, S. 11
[128] Europäische Kommission, Digital Fabrication, 2014, http://cordis.europa.eu/result/rcn/157412_en.html
[129] Brynjolfsson, E. / McAfee, A., The second machine age, 2014, S. 7–8
[130] vgl. Zühlke, K., MT 2016, S. 110–111
[131] vgl. Brödner, P., Wirklich ein neuer Technologieschub?, 2015, S. 238
[132] vgl. Wannenwetsch, H., Integrierte Materialwirtschaft, 2014, S. 485
[133] Siehe hierzu Abschnitt 2.2 Technologische Treiber
[134] vgl. Spath, D. et al., Produktionsarbeit der Zukunft, 2013, S. 101
[135] vgl. Brödner, P., Wirklich ein neuer Technologieschub?, 2015, S. 239
[136] Eigene Darstellung
[137] vgl. Frese, E. et al., Grundlagen der Organisation, 2012, S. 20
[138] vgl. Schreyögg, G. / Geiger, D., Grundlagen moderner Organisationsgestaltung, 2016, S. 5
[139] vgl. Thom, N. / Wenger, A. P., Die optimale Organisationsform, 2010, S. 44
[140] vgl. Schreyögg, G. / Geiger, D., Grundlagen moderner Organisationsgestaltung, 2016, S. 5
[141] vgl. Thom, N. / Wenger, A. P., Die optimale Organisationsform, 2010, S. 45
[142] vgl. Schreyögg, G. / Geiger, D., Grundlagen moderner Organisationsgestaltung, 2016, S. 8
[143] vgl. Vahs, D., Organisation - Lehre und Management, 2015, S. 33
[144] vgl. Jones, G. R. / Bouncken, R. B., Organisation - Theorie, Design und Wandel, 2008, S. 73
[145] vgl. Sydow, J., Produktion in Netzwerken, 2015, S. 153
[146] vgl. Scherm, E. / Pietsch, G., Organisation, 2007, S. 150
[147] vgl. Thommen, J.-P. et al., Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 2016, S. 438
[148] vgl. Schreyögg, G. / Geiger, D., Grundlagen moderner Organisationsgestaltung, 2016, S. 29
[149] vgl. Scherm, E. / Pietsch, G., Organisation, 2007, S. 153–154;
[150] Entnommen aus Thommen, J.-P. et al., Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 2016, S. 441
[151] vgl. Werder, A. / Grundei, J., Grundlagen des Organisations-Controllings, 2006, S. 23–24
[152] vgl. Vahs, D., Organisation - Lehre und Management, 2015, S. 33
[153] vgl. Vahs, D., Organisation - Lehre und Management, 2015, S. 207
[154] Entnommen aus Vahs, D., Organisation - Lehre und Management, 2015, S. 208
[155] vgl. Vahs, D., Organisation - Lehre und Management, 2015, S. 208
[156] Gaitanides, M., Prozessorganisation, 2013, S. 35
[157] vgl. Liebetruth, T., Prozessmanagement in Einkauf und Logistik, 2016, S. 160
[158] vgl. Bergmann, R. / Garrecht, M., Organisation und Projektmanagement, 2016, S. 104–105
[159] vgl. Vahs, D., Organisation - Lehre und Management, 2015, S. 230–231
[160] Siehe hierzu Abschnitt 2.3 Zentrale Paradigmen
[161] vgl. Krüger, W. et al., ZFO 2008, S. 4
[162] vgl. Thom, N. / Wenger, A. P., Die optimale Organisationsform, 2010, S. 51–52
- Citar trabajo
- Fabian Knarr (Autor), 2017, Beschaffungsorganisation von Unternehmen in der "Vierten Industriellen Revolution", Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/368467
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