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.

Im digitalen Zwilling wird ein wesentliches Mittel für Produktivitätssteigerungen im Zeitalter der industriellen Digitalisierung gesehen. Daher beschäftigen sich zahlreiche Publikationen mit diesem Begriff. Dieser Beitrag zeigt zunächst die Ursprünge des Begriffs und setzt sich mit ausgewählten Definitionen auseinander. Diese unterstützen allerdings wenig bei der praktischen Implementierung von digitalen Zwillingen, da sich die Definitionen zum Teil stark unterscheiden. Als Alternative zu einer klassischen Definition wird daher ein Theoriemodell vorgeschlagen, das Annahmen über den digitalen Zwilling enthält. Dieser neuartige Denkansatz soll helfen, das Management von digitalen Zwillingen in der Praxis zu verbessern.

In heutigen komplexen Produktionssystemen sind die systematische Identifikation und realitätsnahe Bewertung von Verbesserungspotenzialen schwierig umzusetzen. Die fortschreitende Entwicklung in der Digitalisierung und die Vernetzung der Produktion bieten in solchen hochkomplexen Umgebungen aber immer bessere Möglichkeiten, Prozesse detailliert zu analysieren und Informationen zum Energie- und Instandhaltungsbedarf von Produktionsmaschinen zu sammeln. Energieautarke Sensortechnik, mobile Kommunikation und Mensch-Technik-Interaktion nehmen in diesem Kontext eine wichtige Rolle ein. Mobile Smart Devices wie Tablet-Computer und Smartphones verfügen heutzutage über ein breites Spektrum an Funktionalitäten und bieten sich daher als ergonomische Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine an. Produktionsprozesse können durch die Bereitstellung von nutzerspezifisch aufbereiteten Maschinendaten zukünftig wirtschaftlich und ökologisch effizienter gestaltet werden.

Unternehmen stehen vor dem Hintergrund der digitalen Transformation vor einschneidenden Veränderungen, die den Unternehmenserfolg beeinflussen können. Change Management kann die Unternehmen unterstützen, diese Transformation erfolgreich umzusetzen und somit der Gefahr zu entgehen, bspw. Marktanteile an innovationskräftigere Unternehmen zu verlieren. Die damit einhergehende Fragestellung ist allerdings, inwiefern die tradierten Modelle des Change Managements passend für den anstehenden Wandel sind und ob diese weiterentwickelt werden müssen. In diesem Beitrag werden mithilfe einer Literaturanalyse sowie einer Befragung aktuelle Herausforderungen und Erfolgsfaktoren des Change Managements identifiziert, wodurch im Anschluss ein angepasstes Modell für erfolgreiche Change-Projekte abgeleitet werden kann.