Produktionsanlagen sind heute auf die Massenproduktion identischer Güter ausgelegt. Zwar besitzen sie oft eine gewisse Flexibilität, diese ist aber vorab klar definiert. Im Kontrast zu Flexibilität, wobei es sich um die Fähigkeit handelt, zwischen vordefinierten Produktvarianten zu wechseln, steht die Wandlungsfähigkeit. Die Wandlungsfähigkeit einer Anlage beschreibt die Fähigkeit, auch ungeplante Änderungen effizient durchzuführen. Diese sind heute mit einem hohem Zeit- und Kostenaufwand verbunden. Wandlungsfähigkeit erlaubt es Produzenten schneller auf veränderte Nachfragesituationen zu reagieren und auch Produktionsaufträge, die nur kleine Stückzahlen umfassen, effizient zu fertigen. Das Ziel hierbei ist es, eine effiziente Fertigung von Aufträgen mit der Losgröße Eins zu erreichen, also die individualisierte Massenproduktion. Bei dem Konzept des Digitalen Zwillings handelt es sich dabei um ein Schlüsselkonzept zur Umsetzung der geforderten Wandlungsfähigkeit.

Die Nutzung von Kennzahlen (engl. Key Perfomance Indicators - KPIs) erlaubt eine umfassende Betrachtung vielfältiger Leistungsmerkmale eines Unternehmens und dient als fundierte Grundlage für Entscheidungen und Steuerungsaufgaben. Durch die Abbildung von Produktionssystemen in einem System aus Kennzahlen als Digitaler Twin steigt nicht nur die Menge an Daten, sondern auch deren Verfügbarkeit und Aktualität. Im Folgenden wird ein ganzheitliches übertragbares Kennzahlennetzwerk, welches zur Steuerung von Unternehmen eingesetzt werden kann, beschrieben. Strategische Ziele lassen sich durch das Kennzahlennetzwerk einfach operationalisieren. Anhand eines Industriebeispiels werden die Vorteile und Möglichkeiten des Einsatzes eines solchen Netzwerks demonstriert.

Großprojekte der Bauindustrie, steigende Komplexitäten von Maschinenbau- und Produktionsanlagen, die Fertigung hochkomplexer Konstrukte sowie unzählige Projektbeteiligte: Alles unter einen Hut zu bekommen, erfordert bereits in der Planung hohe Genauigkeit. Digitale Mittel helfen dabei, Transparenz zu schaff en, den Überblick über anfallende Daten zu behalten und Fehlerquoten zu minimieren. Die Phase der realen Projektumsetzung prägt jedoch eine digitale Lücke. Digitale Daten, gespeichert und verarbeitet in Termin- und Ablaufplänen, Diagrammen oder CAD-Tools, fi nden ausgedruckt zurück ins Analoge. Involvierte Personen erfassen und dokumentieren Informationen während der Umsetzung nur auf Papier und nicht digital. Wenn doch, verbleiben Daten isoliert in Systemen. Innovative Projektmanagement-Software sorgt für Datenaustausch in Echtzeit und schließt damit die digitale Lücke.
 

Mithilfe von Industrie 4.0-Reifegradmodellen können Unternehmen ihren Leistungsstand im Kontext Industrie 4.0 systematisch erfassen. Mit der Ermittlung des Status Quos ist in aller Regel die Frage verbunden „Wo wollen wir zukünftig hin?“. Vor dem Hintergrund, dass Unternehmen aus unterschiedlichen Gründen nicht immer das grundsätzlich Mögliche einführen können, ist die Beantwortung dieser Frage nicht trivial. Ist sich ein Unternehmen über seine I4.0-Zielposition vermeintlich im Klaren, führen äußere Einflüsse häufig dazu, dass die Zielerreichung erschwert wird, was oftmals eine Anpassung der Zielposition zur Folge hat. Es gilt also, diese Umstände bereits in der Planung zu berücksichtigen. Der vorliegende Beitrag zeigt auf, wie Umfeldentwicklungen bei der Ermittlung einer Erfolg versprechenden I4.0-Zielposition von Unternehmen einbezogen werden können.

Die wachsende Menge verfügbarer Daten aufgrund der Digitalisierung der Wertschöpfung beschleunigt den Wandel produzierender Industrien zu Anbietern kundenorientierter Dienstleistungen. Smart Services als digitale Dienstleistungsangebote stehen exemplarisch dafür. Die Analyse von Experteninterviews als auch von Anwendungsfällen aus der Unternehmenspraxis zeigt jedoch, dass das Wissen, wie solche Smart Services entwickelt werden können, immer noch rudimentär ist. In diesem Beitrag wird ein Rahmenkonzept für ein Smart Service Lifecycle Management vorgestellt, das die systematische Entwicklung von Smart Services unter Berücksichtigung von Geschäftsmodellen und des Wertschöpfungsnetzwerks unterstützt. Das Rahmenkonzept wird anhand eines Anwendungsbeispiels aus der Textilindustrie exemplarisch implementiert und validiert.

Der fortschreitende technologische Wandel, die Globalisierung der Märkte sowie zunehmend steigende Kundenanforderungen haben zu einem deutlichen Anstieg der Komplexität in produzierenden Unternehmen und deren Supply Chains geführt. Unternehmen und gesamte Wertschöpfungsketten begegnen dieser Entwicklung u. a. mit Produktmodularisierungsstrategien. In diesem Kontext findet jedoch die Untersuchung der Einflüsse von Produktmodularisierung auf die Supply Chain nur wenig Beachtung. Dies kann in der Folge zu ungenutzten Potenzialen und zusätzlichen Risiken, wie dem Verlust der Kernkompetenzen, führen. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich der vorliegende Beitrag mit Prozessen und Erfolgsfaktoren, die sich durch eine gemeinsame Betrachtung von Produktmodularisierung entlang der Supply Chain ergeben. Auf Basis einer systematischen Analyse wissenschaftlicher Literatur und leitfadengestützten Experteninterviews wurden ein Vorgehensmodell mit unterschiedlichen Phasen und Schritten erarbeitet sowie die notwendigen Erfolgsfaktoren identifiziert.